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ソフトウェアバグの不具合検出
と集中力の相関実験
×
いつも手元にあるスマートフォンや、街中のATM、インターネットでのネットショッピングなど私
たちの生活に欠かせない場所にはソフトウェアプログラムが搭載されています。
そして、このプログラムが正しく作動できているかどうかを確認する作業が株式会社SHIFT
社が手がけているソフトウェアテスト。人々の生活を支える安定的なソフトウェアを提供する
ために不可欠なこの作業では、ソフトウェア内に潜む微細な兆候に気づき、正確に把握・
分析を行うための高い集中力が求められます。
SHIFT社では過去より脳波計を使用したテストスタッフの集中力分析などの施策を展開
。集中力向上を通じたソフトウェアバグ検出精度の改善を目指してきました。
集中力がソフトウェアの品質を支える。
今回、JINS MEMEではソフトウェアテストを専門に手がけている株式会社
SHIFT社の協力のもと実証実験を実施。SHIFT社が独自に手がける合格率
約6%の難関検定試験をクリアし、テストマイスターの称号を持つ、選抜スタッフ3
名を対象に、勤務時間内で「JINS MEME OFFICE」を使用してもらい高い集
中状態とソフトウェアの不具合検出進捗数との相関関係を調査しました。
ソフトウェアの不具合検出の進捗数と集中力の関係を可視化
PROTOCOLS:
• SHIFT社に所属するテストマイスター3名を対象に試験を実施
• 勤務時間中「JINS MEME OFFICE」を使用し、各回50分の集中度計測を全5回実施。
• JINS MEME OFFICEの集中度スコアとソフトウェア不具合検出の進捗数との相関を調べ
る
作業時間内でJINS MEME OFFICEが「高い集中状態」と判定した時間が長けれ
ば長いほど、不具合検出数が多くなるという傾向が見られた。
ピアソンの積率
相関係数
有効データ数
人合計
被験者
被験者
被験者
テストマイスター3名全員の有効データ(*1)での相関係数は、0.58であり相関関係があると考えられた。また、テストマイスター各人において
は、0.81, 0.71とさらに高い相関係数が確認された(*2)
この結果から、業務時間内(50分固定)の集中時間の長さと当該業務における生産性を表す不具合検出の進捗数は、かなり相関関
係があるということが分かり、さらに、個人内の比較においては、さらに高い相関関係にある、という結果が確認された。
*1 :業務の性質上、不具合検出内に、行程とは異なる、レポーティングの起票を入れざるを得ないタイミングが偶発的に起こりうる。「起票」時の計測データは、不具合検出の進捗数
で計れないためデータ上からは割愛。 *2 :被験者Bに関しては、*1の状況になったタイミングが多く、有効データが2で合ったため、相関係数は算出できなかった
これまでSHIFTでは、「すべてのソフトウェアにMaid in Japanの品質を」をコーポレートビジョンとして、生
産性の向上に向けた施策を導入し、業務効率やサービス品質の向上を追求してきました。今回の結果
を見ても分かる様に、JINS MEMEにより集中度を「見える化」することで、さらにテストマイスターの生体
情報にまで踏み込んで、その状態を知ることで、さらなる業務効率向上やサービス品質向上のきっかけ
を見つけるためのPDCAを回すきっかけになると考えています。今後も、今回の規模よりも大きな実証実
験や他の業務範囲への応用も検討して行きたいと思います。
生産性の改善に有効なのは、人が「それなら今すぐにでも改善できる」と思える生産性改善に役立つ分
かりやすい指標をつくることです。今回の実験でも、JINS MEMEを通じて集中度と生産性について、そ
の相関傾向を示すデータが提示されると実験に参加されたテストマイスターの方々からは、どのように集
中度を上げて行けば良いのか?現在の作業のどこに無駄があるのか?といった改善に向けた具体的な
質問が次々と上がりました。生産性の改善に向けては、各オフィス環境や個人の抱える課題に合わせ
て細かな調整が必要となりますが、JINS MEMEで計測をすることは、自身の課題への気づきや、改善
に向けたアクションを具体的に考える際の参考にもなります。JINS MEME を使った「集中力」を数値化
するという試みは、非常に示唆に富んだ取り組みで、科学的なアプローチでホワイトワーカーの生産性向
上をマネジメントするための新たな方法につながるのではと感じています。
実験監修者コメント:
株式会社SHIFT社コメント:
株式会社Campus for H リサーチャー
西本 真寛(にしもと まさひろ)氏

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