ウが正解の根拠は、ゴンペルツ曲線がソフトウェア信頼度成長モデルで用いられる際に、累積誤り検出数がテスト項目消化数に対して、初期には検出されるバグの数が多く急速に増加するものの、ソフトウェアの品質が向上するにつれて新規バグの発見が困難になり、検出数の増加が緩やかになって最終的に飽和していく様子を表すためです。これは、テストが進むにつれて残存バグが減少し、バグ検出率が低下していく現実をモデル化しています。
応用情報技術者令和6年度 春期午前問 47
令和6年度 春期 応用情報技術者 午前 問47
難度
標準
ソフトウェア信頼度成長モデルの一つであって、テスト工程においてバグが収束したと判定する根拠の一つとして使用するゴンペルツ曲線はどれか。
選択肢
ア累積誤り検出数とテスト項目消化数が、どちらも右肩上がりの直線
イ累積誤り検出数とテスト項目消化数が、S字カーブで飽和する
ウ累積誤り検出数とテスト項目消化数が、初期に急増し、その後緩やかに飽和する
エ累積誤り検出数とテスト項目消化数が、初期に緩やかで、その後急増する
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
アは、累積誤り検出数とテスト項目消化数がどちらも直線的に増加すると、バグが収束せずに延々と発見され続けることを意味するため不適切です。イは、S字カーブで飽和するという表現が曖昧であり、ゴンペルツ曲線特有の初期の急増からの緩やかな飽和という特性を正確に表していません。S字カーブは他の信頼度成長モデルでも見られ、ゴンペルツ曲線の形状とは異なります。エは、初期に緩やかでその後急増するというパターンは、テスト初期にバグが少なく、後になるほどバグが集中して発見されるという、一般的なソフトウェア開発の現実とは逆の傾向を示すため不適切です。
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解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。
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