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個人か環境か
する大きな改善(歴史からの学習)も無さそうですし、結果のフィードバックから学ぶことも難しそう
です[
Gruschke and Jørgensen 2005
]。
人が見積もりの予測を行う際のプロセスが、(まるでちっとも複雑なことではないかのように)無意識
のプロセスとして行われることも分かっています[
Kahneman and Frederick 2004
]、[
LeBoeuf and
Shafir 2004
]、[
Jørgensen and Sjøberg 2001
]、[
Jørgensen and Carelius 2004
]、[
Jørgensen and
Sjøberg 2004
]。たとえば、あらかじめさまざまな土台となる見積もりを提供するだけで作成する見積
もりを簡単に左右することができます(アンカー効果
†
)。たとえば、だれかに「この仕事を遂行するのに、
どれくらいの期間が必要ですか?」と
尋ねるのと、「これこれの時間で、どれだけの仕事が遂行できます
か?」と尋ねるのとでは、大きな違いが生じます。実は後者は、アジャイル開発におけるタイムボクシ
ング
††
のための常套的手段です。その結果はどうかというと、人に時間を区切って尋ねると、過小見
積もりの可能性が増す傾向があるのです。さらに大きなタスクの工数は過小見積もりしやすく、小さな
タスクの工数は過大見積もりしやすいという一般的傾向をタイムボクシングは、反転させるように思わ
れます[
Halkjelsvik et al. 2010
]。
プログラミングのタスクとは異なり、ソフトウェア開発の工数見積もりは単にたくさん行えば上達す ...