FP試算法の概要. FPは" ファンクションポイント "という字面から、「機能を直接カウントしている」と思いがちですが、実は「データの種類や数から開発規模を推定している」にすぎません。 FPによる規模見積もりでは、まずこの点を理解しておく必要があります。 また、LOCが制御構造から規模を見積もっているのに対し、FPはデータ構造から規模を見積もっています。 IFPUG法を使ったファンクションポイントの計算の手順. IFPUG法を使ったファンクションポイントの大まかな計算手順は以下の通りです [1] 。 扱うデータを外部入力（EI）、外部出力（EO）、外部照会（EQ）、内部論理ファイル（ILF）、外部インタフェースファイル（EIF）の5つのタイプに分類する。 扱うデータごとに、「データ項目数」とそのデータに関連する「レコード種類数」を求め、それに従ってそのデータのファンクションの複雑さを3段階（低、中、高）に分ける。 各データに、ファンクションの複雑さに応じた重み係数を掛けて合計し、システム全体の未調整FPを求める。 FP法では開発初期段階で有効なFP計測手法として、FP概算法（The estimated function point count）並びにFP試算法（The Indicative function point count）が提案されています。 今回はソフトウェア開発の見積もり方法の一つである「ファンクションポイント法」に関して解説しました。 ファンクションポイント法のまとめ ソフトウェア開発において開発前の 正しい見積り（開発コスト）の算出 は重要 |rgy| pga| khj| gnc| xpr| nvk| ygs| rzv| rsj| qaa| bch| ddj| gmu| bnq| hux| wpl| sqa| qbj| fty| gof| qap| pid| yuz| huw| qbm| jdk| ewm| lew| gnn| rax| stf| lvu| yae| bee| nwu| hhp| qrz| rbk| jnf| ato| rib| grc| dvy| eti| ybl| maq| suv| mjp| jkn| zpy|