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ピグ ざっくり言えば、 こんな感じ!

ファンクションポイント値を問う問題 以下は、平成30年春期試験の問題です。 あるソフトウェアにおいて,機能の個数と機能の複雑度に対する重み付け係数は表のとおりである。このソフトウェアのファンクションポイント値は幾らか。ここで,ソフトウェアの全体的な複雑さの補正係数は0. 75とする。 ユーザファンクションタイプ 個数 重み付け係数 外部入力 1 4 外部出力 2 5 内部論理ファイル 10 ア. 18 イ. 24 ウ. 30 エ. 32 出典:基本情報技術者試験 平成30年春期 問54 答えはア 問題にある「ユーザファンクションタイプ」とは、各ファンクション(機能)のことで以下3つあります。 その3つのファンクションについて、個数と重み付け係数を それぞれ掛け合わせて 、個々のファンクションポイントを求めます。 各々のファンクションポイント = 個数 × 難易度(重み係数) 各々のファンクションポイントを合算し、さらに「補正係数」を加味しソフトウェアのファンクションポイント値を求めます。 それでは順番にファンクションポイントを計算していきます。 ■ 外部入力 外部入 力 1×4=4 ■ 外部出力 : 2×5=10 ■ 内部論理ファイル : 1×10=10 合計のファンクションポイントは、 4+10+10=24 さらに「補正係数(0. 75)」を、合計のファンクションポイントに掛け合わせます。 24 × 0. 75 = 18 よってこのソフトウェアのファンクションポイント値は、18となります。 この問題でのポイントは、ファンクションポイント値の計算です! 個数 × 難易度(重み係数) マー坊 また、個々のファンクションポイントを求めて、それを合計としただけではいけません! 問題文で「補正係数」が提示されていれば、最後に掛け合わせることを忘れずにしてくださいね!! では、次節、ファンクションポイント法にて開発規模を見積もる際に 必要なもの について解説します。 3. 開発規模を見積もるときに必要となる情報を問う問題 以下は、平成28年秋期の問題です。 ファンクションポイント法で,システムの開発規模を見積もるときに際に必要となる情報はどれか。 ア. 開発者数 イ. 画面数 ウ. プログラムステップ数 エ. 平成21年秋期問52 ファンクションポイント法｜応用情報技術者試験.com. 利用者数 出典:基本情報技術者試験 平成28年秋期 問53 答えはイ。 前述したとおり、ファンクションポイント法とは、 プログラムの開発規模を見積もるための技法 の1つ。 プログラムの内容をいくつかの「ファンクション(=機能)」に分類 して、それぞれの処理内容の複雑さなどから難易度(重み係数)を判断します。 その内容というのは以下(一例)となります。 出力帳票や画面 データベース など ユーザ側に見える外部仕様、すなわち入出力画面や帳票を基準に、ソフトウェアの見積りを行うことができるというメリットがあります。 参考に、ファインクションポイント法を使って、見積もりをする際のメリットを書いておきます。 システム開発を受注する側にとっては、他社クライアントとの 共通の尺度 となるため公平な見積もりができます。 見積もりを(利用者側に見える画面や帳票などで)可視化 できるので、ユーザ側への説明も容易となります。 開発言語(java、PHP、Pythonなど)が異なる 開発プロジェクトでも、生産性や品質を比較・評価できます。 まとめ 基本情報技術者試験のファンクションポイントにおける3つ問題の紹介と、それぞれ解説をしました。 出題パターンとそのポイントを書いておきます。 1.

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DET ILFやEIF上の繰返しを含まないユーザが識別可能なデータ項目 RET 特定の条件で登録の要否が分かれる,または特定の条件で登録する項目が異なる場合の組合せ数.ファイルの属性内のサブグループの数.サブグループは「任意サブグループ」と「必須サブグループ」に分かれるが,ファンクションポイントの算出には影響はない DETは正規化してあればエンティティの属性数と等しくなる. RETについて説明しよう.RETはファイルの属性内のサブグループの数のことである.例えば「登録ユーザがメールアドレスを登録すれば,新刊の案内をメールで受取ることができる」機能があるとする(今回のシステムにはない).つまり,登録ユーザにはメールアドレスを登録しているユーザと,していないユーザが存在することになる.この場合RETは2(メールアドレス登録ユーザと非登録ユーザ)となる.ちなみに,メールアドレスの登録有無は任意であるため「任意サブグループ」となる. 同様に,例えば「ダウンロードするファイルの種類により必要な属性が異なる」とする(今回のシステムでは属性は同じ).例えば,テキストファイルの場合は文字コード,HTMLの場合は文字コードとバージョン,PDFの場合はファイルの大きさと作成したAcrobatのバージョンである.ファイルの種類(テキスト/HTML/PDF)で登録する属性が変わるわけである.この場合,RETは3(ファイルの種類)となる.ちなみに,ファイルの種類により属性のどれかを必ず登録しないといけないため「必須サブグループ」となる. 今回の場合,RETが1を超えるファイルは保管日数設定ファイルと削除ログである.保管日数設定ファイルの場合,以下の2種類のデータを登録する. ユーザ削除日数 最後のログインからこの日数分経過した登録ユーザのデータは削除 ダウンロード履歴削除日数 この日数を経過したダウンロード履歴は削除 したがってRETは2となる. 同様に,削除ログを考えよう.削除ログには3種類のデータを登録する. ユーザ削除データ ユーザ削除日数を経過してアクセスがなく削除したユーザ ダウンロード履歴削除データ ダウンロード履歴削除日数を経過して削除したデータ ダウンロードランキング削除データ 1年を越えたダウンロードランキングデータ したがってRETは3となる. ファンクション ポイント 法 基本 情報の. では,前述したファイル一覧にDETとRETを追加しよう.

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未調整ファンクションポイントの決定 データファンクションの算出 で計算したデータファンクションの値と, トランザクショナルファンクションの算出 で計算したトランザクショナルファンクションの値を合計して「未調整ファンクションポイント」とする.データファンクションとトランザクショナルファンクションの値はそれぞれ下記の表の通りである. ファンクション ポイント 法 基本 情報保. データファンクションのファンクションポイント ファイル ILF/EIF DET RET 複雑度 FP 1 著者 ILF 2 low 7 著作 3 著作・著者 4 分類内著作 5 分類 6 ダウンロードランキング 8 ダウンロード履歴 9 ユーザ 10 保管日数設定ファイル 11 削除ログ データファンクション合計 77 トランザクショナルファンクションのファンクションポイント プロセス EI/EO/EQ FTR ログイン EI ユーザ登録・解除・変更 検索 EQ high 分類一覧 ダウンロード履歴確認 お勧め EO ダウンロード average データの維持・管理 不要データ削除 トランザクショナルファンクション合計 53 未調整ファンクションポイント(データファンクションとトランザクショナルファンクションの和)は以下の通りとなる. 77+53=130ポイント 調整係数の決定 システムの特性により,未調整ファンクションポイントを65%~135%(35%引きから35%増し)の間で変化させる.システムの特性は以下の14の一般システム特性(GSC:General System Characteristics)を0~5の間で評価して判断する.0が影響がない,5が強い影響がある,である.それぞれの項目の評価点をDI(Degree of Influence)と呼び,DIの総和をTDI(Total Degree of Influence)と呼ぶ.GSCの詳細は 参考文献 を参照のこと. 一般システム特性 Data Communications(データ通信) Distributed Data Procesing(分散データ処理) Performance(性能) Heavily Used Configuration(高負荷構成) Transaction Rate(トランザクション量) Ontdne Data Entry(オンライン入力) End-User Efficiency(エンドユーザ効率) Ontdne Update(オンライン更新) Comprex Processing(複雑な処理) Reusabiilty(再利用可能性) Installation Ease(インストール容易性) 12 Operational Ease(運用性) 13 Multiple Site(複数サイト) 14 Facitdtate Change(変更容易性) 調整係数(VAF:Value Adjustment Factor)は以下の式で算出する.全てのDIが0であった場合はVAFは0.

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ソフトウェアの機能である外部機能に着目した見積手法です。この機能を使って開発工数を算出します。 大きく5つに分類された(外部入力、外部出力、内部論理ファイル、外部インタフェースファイル、外部照会)の中の入出力や内部ファイルなどの 標準ファンクション数と複雑度の高さから それぞれの 総ファンクション数(難易度) を算出し、そこに 補正係数 を使って ファンクションポイント(FP数) を算出します。 補正係数とは操作性や開発拠点、応答性能などの制約が高ければ補正係数が高くなりますので、それだけFP数が多くなる、つまり 開発規模が大きく なります。 式に表すとこんな感じです。生産性(FP数/人月)は標準値法と同様に会社毎に定義されています。 ①FP数=ファンクション数 ×(補正係数×0. 01+0. 65) ②必要工数(人月)=FP数 ÷ 生産性(FP数/人月) この手法は利用者側に見える外部仕様、すなわち入出力画面や帳票を基準に見積りを行うため、依頼者側とのコンセンサス(合意)が取りやすいという特徴があります。 まとめ 今回はプロジェクトにおけるコスト見積方法に関して学習してみました。 標準値法やファンクション方法を上手に使って概算見積を出しますが、極力正しい数値を出したいですね。 見積手法には他にも「LOC」、「類似法」や「COCOMO」などありますが、別の機会に詳しく調べてみたいです!

ファイル一覧(DET/RET追加) 著者id 氏名 著作id 書名 分類id 分類名 上位分類id フォーマット ファイル名 公開開始日付 公開終了日付 ダウンロード日付 ダウンロード回数 ユーザ名 最新ダウンロード日付 パスワード 登録日付 2(*1) ユーザid 3(*2) 最新アクセス日付 *1:ユーザの削除日数とダウンロード履歴の削除日数を同一ファイルに保管するのでRETは2 *2:ユーザ・ダウンロード履歴・ダウンロードランキングの3種類の削除データを同一ファイルに出力するのでRETは3 ファイルの複雑度とファンクションポイント DET・RETが決まったら,以下の算定表でファイルの複雑度を決定する.複雑度はlow(低い)・average(平均的)・high(高い)の3種類である. ファイルの複雑度 1~19DET 20~50DET 51以上 1RET low average 2~5RET high 6以上 ファイルの複雑度が分かればILF/EIFとの対応でファンクションポイントを算定できる. 複雑度とILF/EIF 15 データファンクションのファンクションポイント データファンクションのファンクションポイントは以下の通りとなる. JFPUG | 日本ファンクションポイントユーザ会. 複雑度 FP データファンクション合計 77

2018/9/8 基本情報技術者試験, 平成29年過去問題(FE)午前 ファンクションポイント法の説明はどれか。 ア 開発するプログラムごとのステップ数を積算し, 開発規模を見積もる。 イ 開発プロジェクトで必要な作業の WBS を作成し, 各作業の工数を見積もる。 ウ 外部入出力や内部論理ファイル, 外部照会, 外部インタフェースファイルの個数と特性などから開発規模を見積もる。 エ 過去の類似例を探し, その実績や開発するシステムとの差異などを分析・評価して開発規模を見積もる。 解説を読む 正解:ウ 解説: ファンクションポイント法とは見積もり方法のひとつで画面や帳票などの個数や難易度に応じて見積もりを行う手法です。 ア.プログラムステップ法(LOC法)の説明です。 イ.標準タスク法に関する説明です。 ウ.正解です。上記解説もご参照ください。 エ.類推見積もり法の説明です。 解説を閉じる