SBR 法（ステルスベースドレビュー手法）の提案　- ステルス情報の活用により，認識齟齬や認識漏れに起因する重大欠陥を検出 -

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SQuBOK分類 :
2.17 レビューのマネジメント、 3.8.1.2 インスペクション、 3.8.1.3 チームレビュー、 3.8.1 レビュー方法、 3.8 レビューの技法

年度 : 2015年分科会 : 第3分科会「ソフトウェアレビュー」

主査 : 中谷　一樹（ＴＩＳ）
副主査 : 上田　裕之（ＤＴＳ）、原　佑貴子（日本アイ・ビー・エム）
執筆者 : 加賀　譲（インテック）、北野　宗之（インテック）、白幡　千香（アイエックス・ナレッジ）、安田　聡美（日立製作所）

紹介文 :
ドキュメントに敢えて記載されることがない暗黙的な情報（ステルス情報）を、レビューの場に引き出し活用することで、認識齟齬や漏れに起因する重大な欠陥を検出するレビュー手法『SBR法（ステルス・ベースドレビュー手法）』を考案している。
ステルス情報を、所有者（ユーザ、プロジェクト、作成者）と、種類（状況、知識、経験）で掛け合わせたマトリクスで整理したり、レビュー対象のプロジェクト特性によってパターン化したり、具体的な引き出し方法についても工夫されている。

概要 :
ソフトウェアレビューの主目的の一つは重大な欠陥を検出することである。しかし、プロジェクト内で発生する認識齟齬や認識漏れに起因する重大欠陥は従来のレビュー手法では検出が難しい。本研究では、ステルス情報を活用したレビューを提案する。ステルス情報とは、プロジェクトメンバの各人が暗黙的に持ち、ドキュメントには記載されていない状況、知識、経験に関する情報である。我々は、レビューの際に活用すべきステルス情報を検討し、またレビュー対象のプロジェクト特性ごとにパターン化を行った。
実験にて、これらを用いたレビューを実施した結果、重大欠陥の検出率が向上することを確認した。