従来のQAの限界
現代のソフトウェア開発は、複雑なコードベース、AI支援コーディング、高速なリリースサイクルにより、急速に進化しています。手動QAやリアクティブなテストでは追いつけず、欠陥がすり抜けてユーザーに影響を与えます。従来の信頼性モデルは実践での適用が難しく、専門知識が必要で、テストフェーズ以外の問題を見落としがちです。
予測可能な納品のために構築
エンジニアリングおよびQAチーム向けに設計されたSTARは、専門知識不要で予測分析をワークフローに補完します。
準備状況を予測
製品がいつ準備できるか、残りの欠陥数を把握。試用版と商用展開プロジェクトの両方で評価が可能。
バックログを見積もる
リリース前に発生する可能性のある追加欠陥数を確認。
コンポーネントインサイト
システムのどの部分が最も欠陥が多いかを特定し、修正の優先順位を決定。
変更を評価
開発者の追加、納品日の調整、スコープ変更が品質に与える影響を探る。チーム間で協力して是正措置を実行。
自信を持って計画
過去のリリースと工数データを使用して、ソフトウェア品質を早期に予測し、プロジェクト計画中にチームが情報に基づいた意思決定を行えるよう支援します。
データ駆動型の意思決定
STARの予測分析で、情報に基づいた統計的に健全な意思決定を実現。
開発者生産性向上
開発者は欠陥修正に費やす時間を削減できます。
納品スピード向上
スケジュール遅延が削減され、市場投入までの時間が短縮されます。
EVR：プロジェクト安定性のシンプルなシグナル
指数関数的リスクを生む3つの力
- •組み込みおよびIoTシステムはますますソフトウェア駆動になっている
- •ソフトウェアのサイズとシステム間のインタラクションは時間とともに拡大し続けている
- •機能がハードウェアからソフトウェアへ移行するにつれ、複雑性が増している
- •AIツールはソフトウェア開発者に広く採用されている
- •AIがコード作成を支援するにつれ、開発速度が向上している
- •高速なコード生成は、理解と監視に新たな課題をもたらす
- •世界中で数十億台の接続デバイスが稼働している
- •システムはエッジ、クラウド、分散環境にまたがるようになっている
- •接続性はシステム規模を拡大し、新たな障害経路を生み出している
これらの力は欠陥の導入を加速させる一方、検出能力は横ばいのままです。EVRは上昇し、スケジュールと予算への指数関数的リスクを示しています。
EVR = 発生欠陥 ÷ 修正欠陥
EVRは従来のメトリクスよりも早期に警告を提供します。EVRが1.0を超えると、欠陥が解決されるよりも速く蓄積されています。
STARの仕組み + シフトレフト
欠陥とプロジェクトデータをリアルタイムの洞察と是正措置に変換。
欠陥
過去と現在の欠陥を追跡
プロジェクトマイルストーン
スプリントとリリース日
開発計画データ
チーム能力と計画作業
データ前処理
入力を整理してクリーニング
欠陥予測
欠陥とバックログを予測
EVR & リスク軌跡
プロジェクトの健全性とバックログトレンドを計算
品質メトリクス
欠陥到着、オープン予測、納品時の残存
是正措置
リリース日の調整、開発者の追加、スコープの変更で後期欠陥を防止（シフトレフト）
EVR出力
プロジェクトの安定性と欠陥が解決よりも速く蓄積しているかを表示
EVRとシフトレフトの洞察により、チームは早期に行動し、手戻りを減らし、納品の信頼性を向上させることができます。
STARの実例
バックログの増加防止からリリース品質の向上まで、STARはチームが問題を早期に予測し、リソースを賢く配分し、自信を持ってソフトウェアを納品するのを支援します。
ソフトウェア信頼性の向上
成功のためのリソース最適化
顧客中心の品質改善
計画フェーズ中
推奨されるすべてのアクションに対して、STARは品質、バックログ、納品リスクへの予想される影響を数値化します。
システムレベルの機能 / 差別化要因
STARは、通信および航空宇宙分野の実際のデータセットを使用して、実証された予測精度を示しています。