基本情報 平成27年度 秋期 問49：テクノロジ系に関する問題

答えは c「まだ多くのバグが内在している可能性がある」 です。

テストでバグ発見の目標数に「早く到達してしまった」場合、それは「テストうまくいった！」じゃなく「バグだらけ過ぎて簡単に見つかってる」サインかもしれません。

たとえば100問テストして50個のバグが目標だったのに、たった10問で50個出たら…「残り90問にも、まだ大量のバグが眠ってる」と疑うのが普通ですよね。

👉 覚え方：早すぎる目標達成＝赤信号。

ほかの選択肢：a 順調終了＝バグ発見ペースが目標通り減るのが理想／b 事前チェック十分＝逆にバグが少ないはず／d 出荷後安心＝楽観しすぎ。

なぜこれが正解か

正解は c。バグ累積件数曲線は通常S字（成長曲線・ゴンペルツ曲線）を描き、テスト進行とともに発見ペースが落ちて飽和するのが理想形。今回はテスト項目消化件数の早い段階で目標値に到達＝バグ発見ペースが落ちない異常状態。これは品質が悪く、潜在バグがまだ多数残っている可能性を示す。

各選択肢の解説

• a テスト順調終了：本来は曲線が平坦化（飽和）してから目標達成すべき。早すぎる達成は順調ではない。
• b 机上チェック十分：それなら逆にバグ発見数が少なく目標未達となるはず。
• c 多くのバグが内在：正解。バグ発見の勢いが衰えない＝まだ多く残存。
• d 出荷後の発生確率低：早期目標達成は信頼性向上の保証にならない。

覚え方・ひっかけ注意

「目標達成＝安心」は罠。バグ累積件数グラフは飽和（平坦化）してこそ品質安定。テスト密度（消化件数あたりバグ数）が下がらない場合は要警戒。試験では「グラフが立ち上がりすぎ＝バグ多すぎ＝悪いシグナル」と覚える。

理論的背景

ソフトウェア信頼度成長モデル（SRGM, Software Reliability Growth Model）は累積バグ発見数の時系列推移を数式化したもの。代表例はゴンペルツモデル（S字曲線）、ロジスティック曲線、Goel-Okumotoモデル（指数型）。これらはMTBF（平均故障間隔）や残存バグ数の推定に使われる。

実務での使われ方

テスト終了判定は「単に目標バグ数に到達」だけでなく、バグ収束曲線が飽和しているか、テスト密度（KLOCあたりバグ数）が業界基準（例：1.0以下）に収まっているか、バグ深刻度分布で重大バグが残っていないか、を総合判断する。早期目標達成は「テストが甘い」か「品質が悪い」かのどちらかなので、テスト項目の網羅性レビューやコードカバレッジ（C0/C1/C2）も併用する。

試験での位置づけ

品質管理分野の頻出問題。バグ累積グラフ・信頼度成長曲線・テスト密度・バグ密度の4語は応用情報・プロマネ試験でも頻出。「バグ発見曲線の形状から品質を読む」問題は近年定番化している。

選択肢の発展補足

品質指標は他に故障強度（単位時間あたり故障数）、Defect Detection Percentage（DDP）、Defect Removal Efficiency（DRE）等がある。DREは「リリース前検出バグ÷（リリース前＋後検出バグ）」で算出し、80%以上が目標とされる。実務ではJIRA等のバグトラッカーから日次バグ発見数をプロットし、収束判定→QAサインオフ→リリース承認、という流れが標準。アジャイル開発ではスプリント単位でこのサイクルを高速回転させる。