ソフトウェアテストの見積もりを最適化するには？算出方法と精度の高め方

どのような業務や業種においても、見積もりをできるだけ正確に算出することは非常に重要です。システム開発のソフトウェアテスト見積もりにおいても同様で、システムテストがどれくらいの金額で、どれくらいの期間をかけて行えるのかをできるだけ正確に見積もる必要があります。

ソフトウェアテストの見積もり作業では、テスト工程に必要なコストや期間、リソースを予測し、これをもとにテスト作業の計画を立てます。テストを行うためにどのようなタスクが必要なのか、それぞれのタスクにどれくらいの工数を割り当てればよいのかを、見積もり作業によって算出します。見積もり結果を用いてテスト作業の計画を立てるため、見積もりが正確であれば信頼度の高いテスト計画を立案できます。

とくに、品質保証（QA）の領域では、テスト工数を正確に算出することで適切なテスト計画のもとで十分なテスト期間とリソースの確保ができ、プロダクトの品質向上にもつながります。

たとえば、テスト工数を少なく見積もってしまうとテスト期間が不足してしまいバグの見逃しが発生するなど、リリース後のトラブル・クレームにつながってしまうことが考えられます。見積もりが正確なら適切な計画とスケジュールのもとでテスト作業を実施でき、品質の伴った開発につながるのです。

このように、ソフトウェアテストの見積もりを行うことはプロジェクト計画に役立つだけでなく、プロダクトの品質向上にもつながる重要な作業であることがわかります。

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ソフトウェアテストを適切に計画するためには見積もりが必要ですが、正確に見積もりを出すことは難しいといわれています。その理由として、開発初期の段階では不確実な要素が多いことがあげられます。

見積もりを行う開発初期の段階では、テスト対象の仕様や開発範囲が不明瞭な場合が多いです。仕様や開発の範囲や難易度などが明確になっていない前提で、正確に見積もりを出すのは困難とわざるを得ません。特に、いままでに対応したことがない新しい分野の開発を行う場合や、開発チームメンバーが大幅に入れ替わっている場合などは注意が必要です。

しかしながら、見積もりを取らなければ開発ははじまりません。不確実な要素だらけのなかから、可能な限り減らしリスクを減らし、どれだけ見積もりの精度を高められるかというのが担当者に求められます。

ソフトウェアテストの見積もりを行う際には、いくつかの見積もり手法のなかからプロジェクトの状況や性質にあったものを選ぶことが大切です。ここでは、主な見積もり手法について、内容とその手法が適している状況を解説します。

類推見積とは、過去の開発案件や類似プロジェクトのデータを参考にして算出する方法です。テスト対象のシステムの性質、機能、技術、チームの構成などが似ている過去の案件がある場合には、そのデータを参考にして見積もりを行います。

まずは過去のプロジェクトの実績、データを洗い出し、分析して今回のプロジェクトとの類似点を探します。たとえば同じような規模の開発、開発メンバーのスキルレベルが同程度、同じプログラミング言語を使うなどです。

類似点がある部分のテスト工数やテスト期間の数値を参考にして、今回のテスト作業を見積もります。過去データと比較して違いがある部分は、補正調整して見積もりを行う必要があります。たとえば、開発担当者が入れ替わって担当者のスキルレベルが下がる場合には、工数を増やすなどの補正が必要です。

この方法は、過去に類似プロジェクトがあれば簡単に見積もりできるという点が大きなメリットです。しかし、過去プロジェクトが今回のプロジェクトと大きく異なる場合には、見積もりの精度が下がってしまいます。いままでにない機能を開発する、新しい技術を採用する、開発メンバーのスキルレベルや経験値が大きく異なるなどの場合には、この手法はほとんど使えないことに注意が必要です。

パラメトリック見積は、プロジェクトの特性をパラメータで表し、過去のデータに基づいて算出する方法です。

たとえば、「テストケースポイント法」では、テストの複雑さ、機能の数などをパラメータで表し、過去のプロジェクトからパラメータと工数の関係性を割り出して係数化します。このパラメータと係数を今回のプロジェクトに適用して工数を算出します。

この方法のメリットは、客観的なデータをもとに見積もりを算出するため、関係者に説明しやすいという点です。また、この方法で継続的に見積もりデータを蓄積し改善を重ねることで、見積もり精度を高めていくことも可能です。

しかし、この手法は過去のプロジェクトのデータやパラメータなどが必要なため、過去のデータがない場合には使えません。また、過去のデータからパラメータ化や係数化を行う際には、専門的な知識が求められます。

ボトムアップ見積とは、タスクを細かく分解しそれぞれのタスクの工数を算出したうえで、それらを積み上げていき見積もる方法です。この手法はウォーターフォール開発など、計画段階で工程が明確になっている開発手法に有効です。

まずはテスト作業を、テスト計画、テスト設計、環境準備、テスト実行、再テストなどとタスク分解します。そして、たとえばテスト設計をテスト観点抽出、テストケース作成などと必要に応じてさらに分解します。細分化されたタスクのそれぞれの担当者が工数を算出し、すべてを足してテスト作業全体の見積もりを算出します。

この手法では、具体的にテスト作業を洗い出して個々に見積もりをしたデータをもとにするため、見積もり精度が高いというメリットがあります。また、それぞれのタスクの担当者が工数見積もりを行うことで、当事者意識が高まり担当者が責任を感じてタスクを遂行できるようになるという副次効果も得られます。

一方で、タスクを細かくわけて見積もる必要があるため、見積もりに時間がかかるのがデメリットです。また、ウォーターフォール開発のように作業工程がある程度確定している場合は有効ですが、開発初期に要件が固まりきっていない傾向にあるアジャイル開発などには向いていません。

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ソフトウェアテストの見積もりに含める必要がある要素について解説します。

工数を見積もる際には、対象となる作業の範囲を正確に把握する必要があります。そのため、「テスト計画、テスト設計、テスト実行、不具合報告、レビュー、管理」のようにテスト工程のタスクを分解し、実際に行う作業内容を細かく把握します。

テストのボリュームも工数見積もりに影響するため、テスト対象となるシステムの機能の数や複雑さなどの情報も把握することが重要です。

工程や機能などを洗い出すことで、工数をより正確に見積もることができます。

テスト作業に付随する費用についても見積もりを行います。たとえば環境構築費、ツールライセンス料、リソース教育コストなどに関しても漏れなく見積もることで、できるだけ正確なコストを算出できます。

開発期間、開発範囲、担当体制などの開発条件、前提についても考慮に入れる必要があります。

開発範囲が明確になっていないと正確な見積もりができません。どの機能まで対応するのか、顧客のニーズをどこまで取り入れるのかなど、開発範囲を確定させることが重要です。

また担当者の人数、スキルレベル、経験値なども見積もりの重要な要素です。過去に同様のテスト経験がある経験者が多いテストチームと経験者が少ないテストチームでは、必要な工数が大きく変わってきます。このように担当体制も考慮して、より正確な見積もりを行う必要があります。

ここでは、精度の高いソフトウェアテストの見積もりを行うために気をつけたいコツについて解説します。

見積もり時にもっとも重要になるのがスコープ（開発範囲）です。テスト対象となるシステムの範囲はどれくらいなのかを明確にしないと、正しい見積もりができません。開発範囲が曖昧なまま見積もりを進めてしまうと、後から開発範囲が広がった場合に作業量が見積もり量を大幅に超え、計画どおりに作業を進められなくなってしまうでしょう。

そのため、要件定義書などの仕様書で開発スコープを把握し、テスト範囲を明確にしておくことが重要です。また、新機能のテスト範囲だけでなく、新機能追加に伴う既存機能への影響のテスト（リグレッションテスト）の範囲も明確にする必要があります。

テスト範囲が把握できたら、テストデータの準備、テスト環境の準備などの工数見積もりも必要です。また、テストの結果不具合が出た場合の不具合報告、修正フローなどの作業についても明確にし、見積もっておきましょう。

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見積もりの精度を上げるためには、過去データや客観的なデータを活用するのが効果的です。

必要となる期間と工数を関係者や上長に説明するためには、「なぜその数字になったのか」という明確な根拠が必要です。その際に、過去に類似のプロジェクトがあってこの工数だった、タスクを積み重ねていくとこの工数が必要だ、などの客観的なデータをもとにすれば、見積もりに説得力が加わり、また正確性向上も期待できます。

見積もりをチーム内でレビューすることも重要です。一人で見積もりを進めると、「その人が想定できる範囲での見積もり」になってしまい、後から想定外のタスクが必要になったり、追加工数が発生してしまったりして計画が狂ってしまうリスクを抱えます。

見積もりの根拠となるタスクや成果物などを正しく洗い出しているか、漏れがないかなどを複数人でレビューすることで、見積もりの精度を高められるでしょう。

また、開発中に適宜プロダクトの品質をレビューして見極めることも重要です。場合によっては、品質評価を行った上で事前の見積もり内容と照らし合わせ、必要に応じて再見積もりを行うことも考慮すべきでしょう。

上記でご説明したとおり、見積もりを行う際には過去のデータが非常に重要になります。過去の見積もりデータの精度が高ければ、そのデータを参考にした見積もりの精度も上がります。

そのため、見積もりを作成したらそれで終わりではなく、プロジェクトが完了した後に見積もりと実際の進捗状況を照らし合わせて振り返ることが重要です。見積もりと実際の作業に乖離した点はなかったか、あった場合にはどれくらい乖離していたのか、どこが間違っていたのかなどを詳しく検証しましょう。そして、次のプロジェクトで見積もりを行う際に、振り返った内容を反映することで、より精度の高い見積もりができるようになります。

見積もりの作成、プロジェクト遂行、予実の振り返りと分析、見積もりの修正とPDCAサイクルを回し、見積もり精度を向上させていくことが重要です。

プロジェクトの遂行において、すべてが予定通りに進むとは限りません。そのため、見積もりの時点で起こりがちなトラブルを想定しておくことも重要です。

ありがちなトラブルとして、開発範囲が変更になりテストが増える、チームメンバーが離脱するなどが考えられます。このような起こりやすいトラブルを想定し、予備の工数、バッファを設けておくことでプロジェクトを円滑に進められるでしょう。

この記事では、ソフトウェアテスト見積もりの目的と重要性、見積もりの算出方法、見積もり精度の高め方などについて解説しました。

見積もりの精度を上げることはシステム開発を円滑に進めるために非常に重要な作業です。特に、ソフトウェアテストの見積もりの精度が低いとテスト計画に悪影響を及ぼし、ソフトウェアの品質低下につながる恐れもあります。そのため、この記事でご紹介した見積もりに関する情報を参考にしていただき、見積もり精度を上げる対策を講じてみてください。

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