Making Software ―エビデンスが変えるソフトウェア開発

405

まとめ

まとめ

前節までで、

Windows

開発の経験からエラー予測に使える各種メトリクスを説明しました。表

23-3

に、

Windows Vista

においてそれらのエラー予測メトリクス群を使用した際の精度と再現率をまとめ

ます。

表

23-3

 異なるソフトウェア指標を用いた全体モデルの精度

モデル 精度 再現率

組織構造

86.2% 84.0%

コード変更量

78.6% 79.9%

コード複雑度

79.3% 66.0%

ソーシャルネットワーク

+

複数指標

76.9% 70.5%

依存関係

74.4% 69.9%

コードカバレジ

83.8% 54.4%

本章で議論したメトリクスのデータ収集は全面的に自動化されており、ほとんどのユーザはこれらの

メトリクスを、商用のオープンソース

IDE

で使えるツールを利用して、自分たちのプロジェクト向け

に自動収集できます。

Microsoft Visual Studio

†

と

IBM

の

Eclipse

プラグイン

‡

の画面例を図

23-4

と

コラム：品質予測指標の構築：ステップごとの手順ガイド

1.

学習対象とするソフトウェア

E

を定める。

E

としては、現在開発中のソフトウェアの過去のリリースや、

現在のプロジェクトと類似したプロジェクトを選びます。

2. E

をエンティティ（サブシステム、モジュール、ファイル、クラス等）に分割し、

E = {e

1

, e

2

, ...}

と

します。その各エンティティ（たとえばバイナリやモジュールの）に対して、あなたは個々に品質を定

めることができるものとします。

3.

各エンティティ

e