メトリクスを活用して問題兆候を適切に検知して、マネジメントすることが求められています。しかしながら、実績が目標や計画からちょっとしたずれただけで対策を強いられたり、逆に大きく乖離しているのに「何とかなります！」と精神論で片付ける現場が少なくないようです。これではせっかくメトリクスを活用しても、旧態依然としたマネジメントスタイルと何ら変わることがありません。予実差は統計的にばらつくもので、その誤差範囲程度の差でアクションを取っていては管理コストの浪費となりますし、逆に誤差範囲を超えてもアクションを取らないのようでは後で大きなしっぺ返しを被ります。つまり、予実差が誤差範囲かどうかを判断できなければ適切なマネジメントは行えないのです。特にソフトウェアメトリクスは測定誤差が大きいため、統計手法を活用して誤差を適切に扱う必要があります。 本セッションでは、メトリクスの測定精度の課題を克服し、データから品質悪化の兆候や改善の効果等を読み取るための統計手法の基礎を学びます。初心者でも理解できるように数式は用いず直観的に、かつ、現場ですぐ活用できるように実践的な例を用いて解説します。