Transcript ユースケースポイント計測支援ツールの 実装とその適用 松川 文一† 楠本 真二† 井上 克郎† 英 繁雄‡ 前川 祐介‡ †大阪大学大学院情報科学研究科 ‡株式会社 日立システムアンドサービス Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science.

ユースケースポイント計測支援ツールの
実装とその適用
松川 文一† 楠本 真二† 井上 克郎†
英 繁雄‡ 前川 祐介‡
†大阪大学大学院情報科学研究科
‡株式会社
日立システムアンドサービス
Software Engineering Laboratory, Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
発表内容
研究の背景と目的
ユースケースポイント法
ユースケースモデル
実装のキーアイデア
アクタ・ユースケースの分類
過去情報の利用
試作ツールとその評価
まとめ・今後の課題
2015/11/7
第144回ソフトウェア工学研究会
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研究の背景
ソフトウェア開発における開発規模，開発工数の早期
見積りの重要性
ファンクションポイント法
設計段階まで進める必要
開発期間の短いもの（Webアプリケーション等）には適用し難い
開発プロセスのより早期（要求分析段階）における見
積り手法の確立
ユースケースポイント法の提案
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ユースケースポイント法（UCP法）
G.Karnerによって提案[1]（1993）
プロジェクトの開発工数（人時）を見積る一手法
ユースケースモデルに基づく
オブジェクト指向開発での要求分析段階で作成
アクタ，ユースケースの重み付け
3種類（単純・平均的・複雑）に分類，重み付け
プロジェクトの技術的複雑さ，開発環境を考慮した調整
実際の適用には・・・
熟練度の要求
既存の計測ツール
複雑さ分類はユーザが行う
[1]G. Karner, “Use Case Points – Resource Estimation for Objectory Projects”, Objective
Systems SF AB, 1993.
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研究の目的
ユースケースポイント法に基づいて自動計測を行う
ツールの試作
アクタ，ユースケース分類（重み付け）の自動化
過去の情報の利用（ユーザ支援）
実際のWebアプリケーションのユースケースモデルへ
の適用および評価
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ユースケースモデル
システムの動作・機能要求をユーザ視点で表現
注文を出す：
構成
注文処理システム
システム
・関連するアクタ：
ユースケース図：UMLによる視覚化
注文を出す
注文を出す
・事前条件，事後条件：
アクタ：システムを使用する人間，関連する別システム
顧客
・イベントフロー：
ユースケース：ユーザが望むシステムの動作
1．顧客が「注文を出す」ボタンを押す。
2．システムは情報入力画面を表示する。
ユースケース記述：ユースケースの機能を実現するために
顧客
商品を返品する
3．顧客は商品コードを入力する。
必要な詳細情報を記述
4．システムは入力された商品コードから商品を検索する。
・
・
・
・
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実装のキーアイデア
分類の自動化
アクタの分類
ユースケースの分類
過去情報の利用
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アクタの分類
タイプ
単純
平均的
複雑
説明
重み
定義済みAPIを備える（外部システム）
1
プロトコル駆動のインタフェース（外部システム）
テキストベースのインタフェース（人間）
2
GUIを介する（人間）
3
問題点
アクタとシステム間のインタフェースに関する情報をどこから得るか
分類手法
アクタ名に関するキーワード（ユーザ設定可）により，外部システムと人間とを分
類（Step1）
関連するユースケースのイベントに対する，キーワードマッチング（Step2）
そのアクタが主体となるイベントを抽出
インタフェースに関連するようなキーワード群の設定（複雑：「ボタン」「押す」など）
マッチングの割合の高い複雑さを採用
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アクタの分類イメージ
名前キーワード
（ユーザ設定可）に
よる分類（Step1）
システム
システム，サーバ・・・
キーワード（ユーザ設定可）
単純
「リクエスト」「要求」・・・
平均的
「メール」「コマンド」･･･
複雑
「ボタン」「押す」・・・
注文を出す
顧客
平均的
複雑
アクタ主体のイベントに対して
キーワードマッチングを行い、
マッチの割合が高いものを採用
（Step2）
1．顧客が「注文を出す」ボタンを押す。
2．システムは情報入力画面を表示する。
3．顧客は商品コードを入力する。
4．システムは入力された商品コードから商品を検索する。
・
・
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ユースケースの分類
タイプ
ユースケースのトランザクション数
重み
単純 3個以下
注文を出す：
5
平均的 4～7個
・関連するアクタ：
複雑 8個以上
・事前条件，事後条件：
・イベントフロー：
10
15
システム
注文を出す
顧客
1．顧客が「注文を出す」ボタンを押す。
問題点
2．システムは情報入力画面を表示する。
自然言語で書かれたイベントからトランザクションを識別
3．顧客は商品コードを入力する。
4．システムは入力された商品コードから商品を検索する。
イベントの書き方は明確に定められているわけではない
・
・
分類手法
・
形態素解析と係受け解析によるトランザクション識別
・
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トランザクションの識別
CaboCha[2]を用いた解析
形態素解析と日本語での係受け
の解析
統計的な日本語係受け解析ツー
ルとしては最も高精度
システムは、データを登録する。
トランザクション識別基準
主語（名詞+「は」，「が」）+述語
（動詞）のペアを抽出
アクタ，及びシステムの動作（主語
がアクタ，システムを指すもの）であ
ればトランザクションとしてカウント
[2]CaboCha: Yet Another Japanese Dependency Structure Analyzer, http://cl.aist-nara.ac.jp/~taku-ku/software/cabocha/
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過去の情報の利用
手法が適用できない場合
アクタ：マッチングが取れない等
ユースケース：イベント記述がない等
過去情報から類似した要素を探し，過去に決定さ
れた複雑さをユーザに提示
→ ユーザが複雑さを手動で設定
過去の情報がなければ，デフォルト値
アクタ（外部システム）：平均的
アクタ（人間）：複雑
ユースケース：平均的
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試作ツール
詳細
開発言語：Java
サイズ：約4500行, 45クラス
ライブラリ：JDK1.4.2, Xerces2 Java Parser
入力モデル：UMLモデリングツール「Describe」[3]で記
述されたユースケースモデル
XMI（XML Metadata Interchange）形式
– XMLの構文仕様によるUML記述方式
独自のDTD定義を使用
[3] Describe: http://www.jsys-products.com/product/describe/
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ツール評価（1/3）
アクタ，ユースケースの複雑さ分類の正確性を評価
5つのWebシステム開発プロジェクトに対する適用
経験者による手動での分類結果との比較
プロジェクト
開発言語
アクタ数
ユースケース数
A
Java
5
15
B
Java
5
14
C
Java, VB.NET
2
20
D
Java
5
28
E
Java
8
13
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ツール評価（2/3）
アクタの分類
ツールによる分類（自動）
手動での分類
単純
平均的
複雑
単純
平均的
複雑
複雑さの
一致した割合
A
0
1
4
1
0
4
0.80
B
0
3
2
3
0
2
0.40
C
0
0
2
0
0
2
1.0
D
0
1
4
1
0
4
0.80
E
0
0
8
0
0
8
1.0
プロジェクト
考察
複雑さの異なったアクタは全て外部システム
外部システムが主体となるイベント記述の欠如
システム主体のイベントに外部システムが関連（データの移動，取得）
再分類後も結果は変わらず
キーワードからのインタフェース判別は困難
→ モデル以外からの情報入手（アーキテクチャ図など）
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システム
ユースケースA
人間A
外部システムA
1．人間Aは、番号を入力する。
2．システムは、番号をキーに外部システムAに問い合わせ、データを取得
し、表示する。
3．人間Aは、登録する物の種別を選択する。
4．システムは、選択された種別をキーにデータを問い合わせ、データを取
得し表示する。
・
・
・
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ツール評価（3/3）
ユースケースの分類
ツールによる分類（自動）
手動での分類
単純
平均的
複雑
単純
平均的
複雑
複雑さの
一致した割合
A
13
2
0
13
2
0
1.0
B
6
7
1
10
4
0
0.64
C
11
9
0
14
6
0
0.85
D
23
4
1
27
1
0
0.82
E
2
8
3
2
8
3
1.0
プロジェクト
考察
システムによる情報表示処理に対する扱いの違い
イベント表示画面におけるユーザによる修正
再分類後は全てのプロジェクトで完全に一致
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1．アクタは、プロジェクト一覧の中からプロジェクトをひ
とつ選択する。
2．システムは、選択されたプロジェクト情報を表示する。
・
・
情報表示処理をトランザクションとしない
（ツールでは識別）
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まとめと今後の課題
ユースケースポイント法に基づいて計測を行うツール
の試作
ツールの評価
5つのプロジェクトに対する適用
今後の課題
外部システムのインタフェースに関する情報の探索
過去情報利用機能の評価
多くのケーススタディ
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補足
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UCP計測手順（1/4）
アクタの重み付け
アクタそれぞれを3タイプに分類
タイプ
単純
平均的
複雑
説明
重み係数
定義済みAPIを備えた別システム
1
プロトコル駆動のインタフェース（別システム）
テキストベースのインタフェース（人間）
2
GUIを介する人間
3
それぞれのタイプのアクタの数に係数を掛け、合計したも
の → アクタの重み
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UCP計測手順（2/4）
ユースケースの重み付け
ユースケースそれぞれについて同様に分類
ユースケース内のトランザクション数に基づく
タイプ
単純
平均的
複雑
トランザクション数
3個以下
4～7個
8個以上
重み係数
5
10
15
それぞれのタイプのユースケースの数に係数を掛け、合計したもの
→ ユースケースの重み
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UCP計測手順（3/4）
未調整ユースケースポイント（UUCP）
UUCP = アクタの重み + ユースケースの重み
この値に以下の要因を反映して補正
技術要因（TCF）
– プロジェクトの複雑さに関する要因
– 13の項目について0～5の6段階で評価
» 分散システム，移植可能，特別なセキュリティ, etc…
環境要因（EF）
– プロジェクトに携わるチームの経験や，開発環境に関する要因
– 8の項目について0～5の6段階で評価
» 開発経験，モチベーション，要求の安定性，etc…
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UCP計測の方法（4/4）
ユースケースポイントの算出
UCP = UUCP × TCF × EF
調整係数による補正
TCF : 約±30%
EF : 約±60%
工数の算出
Karnerの提案：20人時 / 1UCP
20～30が適当か
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UCP計測手順（4/6）
技術要因の重み付け
技術的複雑さ要因
（TCF : Technical Complexity Factor）
1. 13項目の要因について0～5の6段階で評価
2. 各評価値に、項目ごとに設定されている重みを掛け
てその和を算出（TFactor）
TFactor = Σ（各要因の評価点） × （重み係数）
3. TCFを以下の公式を用いて算出
TCF = 0.6 + （0.01 × TFactor）
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技術要因
システムの技術要因とその重み
要因番号
要因の説明
重み
T1
分散システムである
2
T2
レスポンスまたはスループットのパフォーマンス目標が設定されている
1
T3
エンドユーザの効率（オンライン時）を重視
1
T4
内部処理が複雑
1
T5
コードが再利用可能でなければならない
1
T6
インストールしやすい
0.5
T7
使いやすい
0.5
T8
移植可能
2
T9
変更しやすい
1
T10
並行性が必要
1
T11
特別なセキュリティ機能が必要
1
T12
第三者に直接アクセスを提供している
1
T13
特別なユーザトレーニングが必要
1
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UCP計測手順（5/6）
環境要因（EF : Environmental Factor）
1. 8項目の要因について0～5の6段階で評価
2. 各評価値に、項目ごとに設定されている重みを掛け
てその和を算出（EFactor）
EFactor = Σ（各要因の評価点） × （重み係数）
3. EFを以下の公式を用いて算出
EF = 1.4 + （- 0.03 × EFactor）
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環境要因
チームの環境要因とその重み
要因番号
要因の説明
F1
採用するプロセスに精通している
F2
その分野での開発経験がある
F3
採用する方法論についての経験
F4
主任アナリスト（リーダー）の能力
F5
プロジェクトに対するモチベーション
F6
要求仕様の安定性
F7
F8
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兼任スタッフの存在
プログラミング言語の難しさ
重み
1.5
0.5
1
0.5
1
2
-1
-1
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アクタ分類におけるキーワード
キーワード
命名規則
「～システム」「～サーバ」
単純
「リクエスト」「要求」「通知」
平均的 外部システム
「メッセージ」「メール」「送信」
人間
複雑
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「コマンド」「テキスト」「入力」
「ボタン」「押す」「選択」
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効果的なイベント記述方針
単純な文法で記述
主語，述語，修飾語，目的語・・・
動作の主語を明確に
意味のあるアクションの集合
主アクタがシステムに要求とデータを送る
システムが要求とデータを確認する
システムがその内部状態を変更する
システムがアクタに結果を返す
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過去の情報の利用（支援手法）
以下の情報を蓄積
プロジェクト情報（業種，言語，期間等）
アクタ情報（名前，業種，決定された複雑さ等）
ユースケース情報（名前，業種，決定された複雑さ等）
イベント情報（使用されたユースケース，イベント本体）
過去に計測された類似した要素の複雑さを表示することで
分類を支援
自動化の手法では決定しにくい要素
キーワードにヒットしないアクタ
イベント記述のないユースケース
自動化の手法が適用された場合も見つかれば表示
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SVM（Support Vector Machine）
統計的学習理論に基づく学習モデル
パターン認識の能力において最も優秀な学習モデルの1
つ
従来モデルに比べ汎化能力が高く，過学習しにくい
手書き文字の認識や3次元画像認識など多くの分
野で応用
自然言語処理分野における文書分類
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「南瓜」使用例
入力文章
簡易Tree表示
計算機処理用
フォーマット
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試作ツール（システム構成）
ユースケースポイント計測システム
モデリング
Describe
モデルファイル
（XMI形式）
XMI解析部
各情報
（アクタ、ユースケース、イベント）
イベント解析
複雑度測定部
未調整ユースケースポイント
（UUCP）
GUI
結果表示
部
技術要因（TCF）
UCP測定部
ユーザ
環境要因（EF）
要因評価部
計測結果
過去のプロジェクト情報
過去計測DB
データの流れ
データベース蓄積
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制御の流れ
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ツール評価
ユースケースの再分類結果
プロジェクト
ツール計測
手動計測
一致率
単純
平均的
複雑
単純
平均的
複雑
A
13
2
0
13
2
0
1.0
B
10
4
0
10
4
0
1.0
C
14
6
0
14
6
0
1.0
D
27
1
0
27
1
0
1.0
E
2
8
3
0
10
3
0.85
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ツール評価
工数比較
プロジェクト
ツール見積工数 手動見積工数
実工数
A
20.8（人時）
20.6
18.6
B
13.1
10.2
4.5
C
29.8
26.8
16.0
D
23.9
20.5
21.2
考察
プロジェクトB：自動生成部分の割合高→実工数低下
誤差の範囲：3.1%～67.8%
要求仕様段階での誤差は60%以内に抑えるべき（Bohem）
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