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2008年11月27日 (木)

【定量的品質予測のススメ】プロセスパフォーマンスモデルを活用した潜在誤り予測

P50「3.1.8 事例:プロセスパフォーマンスモデルを活用した潜在誤り予測」の「(2)考え方」において、
  「成功プロジェクトと失敗プロジェクトの測定値に差があるとの前提において」
  「業務・技術知識の深さ、レビュー内容の濃さで補正して、プロジェクトの最終品質を予測する」
とある。
ここで注意してお気べきは、この最終品質予測は、「前提」をおいて、かつ「業務・技術知識の深さ、レビュー内容の濃さで補正」して算出された定量データに基づいてなされるということである。

次の質問に「はい」と答えることのできる組織のみこの管理方法が使えるであろう。
  「成功プロジェクトと失敗プロジェクトの測定値に本当に明らかな差があるのか」
  「業務・技術知識の深さ、レビュー内容の濃さを定量的にきめ細かく測れるのか」
しかし、これに「はい」と即答できる組織は少ないであろう。

このような前提と補正をかけた数値を用いて、「予測値が、カットオーバー後の残存誤り目標以下の場合は品質良好。目標以上の場合は品質不良と予測する」と判断することは妥当なのであろうか。 

否定する必要はない。

ただし、補正誤差が評価に直結することを意識しなければならない。
たとえば「業務・技術知識の深さ」を4段階で評価するのであれば、最終品質もせいぜい4段階程度でしか評価できない。
同様に「レビュー内容の濃さ」を4段階で評価するのであれば、最終品質もせいぜい4段階程度でしか評価できない。

「業務・技術知識の深さ、レビュー内容の濃さ」両方を掛け合わせるのであれば、推して知るべし。

「業務・技術知識の深さ、レビュー内容の濃さ」を1から100までの数値化すれば良いのではないかという考えもあろうが、最終品質を測るときに、「業務・技術知識の深さ」が10%大きかったり小さかったりということは大きな影響を及ぼすとは思えない、というよりも誤差の範囲であろう。

まあ、このあたりは本書でも自信がないようで、「(4)効果」において、「適用結果から以下の改善が必要であることも判明した」と書かれている。

ここに挙げられた改善ポイントは、最後の「品質データ収集の自動化」以外は、どれも「予測値が、カットオーバー後の残存誤り目標以下の場合は品質良好。目標以上の場合は品質不良と予測する」ことができるほど収束していないのではないかと思わせるようなものである。

例として「プロセスパフォーマンスモデルを活用した潜在誤り予測」を出すことは、悪いことではない。
ただし、細部に関する記述がないと手が出せない、実行性があるか判断できないような例では困る。
特に本書は「定量的品質予測のススメ」と題したため、定量的品質予測の初心者も手に取る書籍なのだから。

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