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シンプルファンクションポイント（SFP）法 [1]は軽量な機能測定法である。
シンプル ファンクション ポイント メソッドは、ISO14143-1 規格に準拠し、国際ファンクション ポイント ユーザー グループ (IFPUG)のファンクション ポイント分析 (FPA) メソッドと互換性を持つように、2010 年に Roberto Meli によって設計されました。元のメソッド (SiFP) は、ローマの公開会議 (SMEF2011) で初めて発表されました。
この方法はその後、Simple Function Point Association が作成したマニュアル「Simple Function Point 機能サイズ測定方法リファレンスマニュアル」に記載され、Creatives Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International Public Licenseに基づいて利用可能になりました。
IFPUGによる採用
2019 年、IFPUG はシンプル ファンクション ポイント メソッドを買収し、ユーザー コミュニティに簡略化されたファンクション ポイントのカウント方法を提供し、ソフトウェア プロジェクトの初期段階で機能サイズの測定をより簡単かつ確実に行えるようにしました。略称は SFP になりました。SPM (シンプル ファンクション ポイント プラクティス マニュアル) は、2021 年後半に IFPUG から発行されました。
基本的な考え方
SFP法が提案された当時、最も広く使用されていたソフトウェア機能規模の測定方法はIFPUG FPAでした。[2]しかし、IFPUG FPAにはいくつかの欠点がありました（現在も残っています）。
- 適用は容易ではありません。認定された人員が必要であり、測定の生産性は比較的低いです（Capers Jonesによると1日あたり400〜600機能ポイント[3]、 Total Metricsの専門家によると1日あたり200〜300機能ポイント[4]）。
- 測定は部分的に主観的であり、測定ルールの一部は測定を実行する人が適切に解釈する必要がある。
- ソフトウェア開発コミュニティにおけるこの方法の普及は非常に限られています。
これらの問題の少なくともいくつかを克服するために、SFP メソッドは次の特性を提供するように定義されました。
- 簡単に適用できます。
- 非常にわかりやすい定義に基づいているため、解釈の余地が少ない。
- 習得が簡単: 具体的には、IFPUG FPA に精通している人は、ほとんど労力をかけずに SFP を非常に迅速に習得できます。
- IFPUG FPA と互換性があります。具体的には、UFP で表現されるサイズの測定値は、SiFP で表現される測定値と等しくなります (この記事では、IFPUG FPA で定義された測定単位を示すために「UFP」を未調整の機能ポイントとして、SFP で定義された測定単位を示すために SiFP を使用します)。
![{\displaystyle サイズ_{[UFP]}=サイズ_{[SiFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1ca1042ecd2cce284b4a84a11197c42fc817989a)
求められた特性は次のように達成されました。
IFPUG FPAでは[2]
- 論理データファイルとトランザクションが識別され、
- 論理データファイルは、内部論理ファイル（ILF）と外部インターフェースファイル（EIF）に分類されます。
- すべてのトランザクションは、外部入力（EI）、外部出力（EO）、外部クエリ（EQ）に分類されます。
- すべてのILFとEIFは、レコード要素タイプ（RET）とデータ要素タイプ（DET）に基づいて重み付けされます。
- すべての EI、EO、EQ は、測定対象のアプリケーションの境界を介して交換される参照ファイル タイプ (FTR) と DET に基づいて重み付けされます。
これらのアクティビティのうち、SFP では最初の 2 つ、つまり論理データ ファイルとトランザクションの識別のみが必要です。アクティビティ 4) と 5) は、すべてのデータ ファイルとトランザクションを詳細に調べる必要があるため、最も時間がかかります。これらのフェーズを省略すると、SFP メソッドは IFPUG FPA よりも迅速かつ簡単に適用できます。また、主観的な解釈のほとんどはアクティビティ 4) と 5) によるもので、一部はアクティビティ 3) によるものです。これらのアクティビティを省略すると、SFP メソッドも主観的な解釈になりにくくなります。
SFP の定義で使用される概念は、IFPUG FPA の定義で使用される概念の小さなサブセットであるため、SFP の学習は IFPUG FPA の学習よりも簡単で、IFPUG FPA をすでに知っている人にとってはすぐに理解できます。実際には、論理データ ファイルとトランザクションの概念のみを知っておく必要があります。
最後に、データ ファイルとトランザクションに割り当てられた重みにより、SFP のサイズは平均してファンクション ポイントで表されるサイズに非常に近くなります。
意味
SFP メソッドでは、論理データ ファイルは論理ファイル (LF) と呼ばれます。同様に、トランザクションは基本プロセス (EP) と呼ばれます。IFPUG FPA とは異なり、基本機能コンポーネント (ISO14143-1 標準で定義されている BFC) の分類や重み付けはありません。
EP のサイズは 4.6 SFP ですが、LF のサイズは 7.0 SFP です。したがって、SFP で表されるサイズは、データ ファイルの数 (#LF) とトランザクションの数 (#EP) に基づいています。測定対象のソフトウェア アプリケーションに属します。
![{\displaystyle サイズ_{[SFP]}=4.6\ \#EP+7\ \#LF}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/da1024bcd4437cf867adb06bb63a6aeeea2dba25)
SFP法の実証的評価
実証研究は、
- SFPとUFPの測定の変換可能性の評価
- ソフトウェア開発労力の見積りをサポートするSFPとUFPの指標の比較
SFPとFPAの措置間の変換可能性
![{\displaystyle サイズ_{[SiFP]}=サイズ_{[UFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d2341cd63eec6f1365f50b6422192db342da03d4)
SiFP法の最初の提案では、768のプロジェクトのデータを含むISBSGのデータセットを使用して、UFPとSiFPの尺度間の変換可能性を評価しました。この研究[1]では、平均して、.
![{\displaystyle サイズ_{[UFP]}=1.0005\ サイズ_{[SiFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a8aafef904f7c61dc56b16e92f3a9f069c9c444e)
別の研究[5]でもISBSGデータセットを使用して、UFPとSiFPの測定値の変換可能性を評価しました。データセットには766のソフトウェアアプリケーションのデータが含まれていました。通常の最小二乗回帰により、次のことがわかりました。
![{\displaystyle サイズ_{[SiFP]}=0.998\ サイズ_{[UFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c3fc567158cef5530410ed57b70dad34311b462a)
これらの実証的研究に基づくと、[5] [1] （この近似的な同等性は平均的に当てはまることに注意してください。両方の研究で平均相対誤差は約12％でした）と思われます。
![{\displaystyle サイズ_{[SiFP]}\approx サイズ_{[UFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8d5521b72a0956b93d97751f8d9290c5e91ca41e)
しかし、3番目の研究[6]では、 が見つかりました。この研究では25のWebアプリケーションのデータのみを使用していたため、コンバージョン率は特定のアプリケーションの種類やデータセットの比較的小さいサイズによって影響を受ける可能性があります。
![{\displaystyle サイズ_{[UFP]}=0.815\ サイズ_{[SiFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a6c22b72f468861cb9743eb07ea6d001c2cc533e)
2017年に、7つの異なるデータセットを使用して、UFPとSiFPの測定値間の変換可能性を評価した研究がありました。 [7]すべてのデータセットは、特定の変換率によって特徴付けられました。具体的には、、 であることがわかりました。注目すべきことに、データセットでは線形モデルは見つかりませんでしたが、代わりに統計的に有意なモデルが見つかりました。
![{\displaystyle サイズ_{[SiFP]}=k\ サイズ={[UFP]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5662df8862ed4c6e2c195858e91c6a5bd0567aaf)
![{\displaystyle k\in [0.957,1.221]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3b3f92a634dc817ecb401ac2390c5204fb41a926)
![{\displaystyle サイズ[SiFP]=サイズ[UFP]^{1.033}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/ad8f71f975c5dda591134bc501fe1f1b26f7975f)
結論として、入手可能な証拠は、1 つの SiFP が 1 つの UFP とほぼ同等であることを示していますが、この同等性は、平均的にのみ当てはまるだけでなく、検討対象のデータに依存します。
IFPUG SFP 基本要素 (EP、LF) は元の SiFP 要素 (UGEP、UGDG) と完全に同等であることを考慮すると、以前の結果は IFPUG SFP メソッドにも当てはまります。
ソフトウェア開発の労力見積もりにSFPを使用する
IFPUG FPA は主にソフトウェア開発の労力を見積もるために使用されます。したがって、ソフトウェアの機能規模の測定を目的とする代替方法は、IFPUG FPA と同レベルの精度で労力見積りをサポートする必要があります。言い換えれば、SFP に基づく労力見積りが UFP に基づく見積りと少なくとも同等に優れていることを検証する必要があります。
この検証を行うために、ISBSGデータセットが分析され、対数-対数変換後に通常の最小二乗回帰を使用して労力対規模のモデルが導出されました。[5]次に、労力の推定誤差を比較しました。2つのモデルは非常に類似した推定精度をもたらすことが判明しました。
次の研究では、25のWebアプリケーションのデータを含むデータセットを分析しました。[6]通常の最小二乗回帰を使用して、UFPベースとSiFPベースの労力モデルを導出しました。この場合も、統計的に有意な推定値の差は見られませんでした。
参考文献
- ^ abc Meli, Roberto (2011). 「シンプルな機能ポイント: IFPUG 4.x に完全準拠した新しい機能サイズ測定方法」.ソフトウェア測定ヨーロッパフォーラム. 2011 .
- ^ ab 国際ファンクションポイントユーザーグループ (IFPUG) (2010)。ファンクションポイントカウントプラクティスマニュアル、リリース4.3.1。
- ^ Jones, Capers (2008). 「ファンクションポイントメトリクスの新しいビジネスモデル」 。 2022年2月1日閲覧。
- ^ Total Metrics (2007). 「ソフトウェアのサイズ設定方法 - 使用する方法を決定する方法」(PDF) 。2022 年2 月 1 日に閲覧。
- ^ abcde Lavazza, Luigi; Meli, Roberto (2014). 「IFPUG ファンクション ポイントの代替としてのシンプル ファンクション ポイントの評価」。2014国際ソフトウェア測定ワークショップと国際ソフトウェア プロセスおよび製品測定会議の合同会議。IEEE。pp. 196–206。doi :10.1109 / iwsm.mensura.2014.28。S2CID 2702811 。
- ^ ab Ferrucci, Filomena; Gravino, Carmine; Lavazza, Luigi (2016-04-04). 「労力見積もりのためのシンプルなファンクションポイント」。第31 回 ACM 応用コンピューティングシンポジウムの議事録。ニューヨーク、ニューヨーク、米国: ACM。pp. 1428–1433。doi : 10.1145/2851613.2851779。ISBN 9781450337397. S2CID 16199405。
- ^ Abualkishik, Abedallah Zaid; Ferrucci, Filomena; Gravino, Carmine; Lavazza, Luigi; Liu, Geng; Meli, Roberto; Robiolo, Gabriela (2017). 「IFPUG ファンクションポイント、COSMIC ファンクションポイント、シンプルファンクションポイントの統計的変換可能性に関する研究」.情報およびソフトウェア技術. 86 : 1–19. doi :10.1016/j.infsof.2017.02.005. ISSN 0950-5849.
外部リンク
IFPUG による Simple Function Points (SFP) の紹介。