【応用情報技術者試験】係数見積もり

係数見積もりとは、過去の類似プロジェクトのデータ（実績コストや工数）を統計的に分析し、係数（パラメータ）と変数（コード行数、機能数など）を用いた数式モデルに当てはめて、新しいプロジェクトのコストや工数を算出する手法です。「1個あたり〇〇円」という実績から「100個なら〇〇円」と機械的に計算するイメージで、根拠が明確で精度が高い一方、類似プロジェクトのデータや適切なパラメーターが必須です。

係数見積もりの仕組みと具体例

1. 過去データの分析:過去の類似案件で「1機能あたり約5人時」といった係数（単価・単価）を算出します。
2. 変数（パラメーター）の特定:新規案件で「機能が20個ある」といった変数を設定します。
3. 数式への適用:「20機能 × 5人時/機能 = 100人時」のように計算し、工数を見積もります。

メリット

• 根拠が明確:数式とデータに基づくため、クライアントへの説明がしやすい。
• 客観性:担当者の経験や知識に左右されにくく、機械的に算出できる。
• 高い精度:類似データが豊富なら高精度が期待できる。

デメリット・注意点

• データ依存:類似プロジェクトやサンプルが不足すると精度が低下する。
• 適用範囲の限定:モデルが適用できるプロジェクトにしか使えない。
• パラメーターの精度:パラメーター（機能数など）の数値が不正確だと見積もりも不正確になる。

代表的な係数モデル

• FP法 (Function Point Method):機能規模（機能点数）をベースにする手法。
• COCOMO / COCOMO II:ソースコード行数などをベースにする手法。

向いているケース

• 開発実績が豊富で、過去データが蓄積されている企業。
• 根拠のある数値で説明したい場合。
• 中小規模の類似プロジェクトが多い場合。