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システムアーキテクト令和6年度 春期午前I17

令和6年度 春期 システムアーキテクト 午前I17

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

S字カーブで徐々に飽和するグラフ
右肩上がりの直線グラフ
逆S字カーブで飽和するグラフ
指数関数的に増加し飽和するグラフ

解説

結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成

展開
結論Layer 1

ゴンペルツ曲線は、ソフトウェア信頼度成長モデルにおいて、テストが進むにつれて検出されるバグの数が減少していく傾向を示します。このモデルでは、当初は多くのバグが発見されますが、テスト工程が進むにつれてバグの発見ペースは鈍化し、最終的にはバグの発生がほぼゼロに収束していく様子を表現します。これは、テスト初期段階では多くの欠陥が露出するものの、徐々に欠陥が修正され、残存する欠陥が少なくなるため、バグ検出数の増加率が低下していくためです。したがって、ゴンペルツ曲線はS字カーブを描き、徐々に飽和するグラフとして表現されます。

詳細Layer 2

アは、ゴンペルツ曲線が示すバグ検出数の収束傾向を適切に表しています。イは、バグ検出数が一定のペースで増加し続けることを示唆しており、テストが進むにつれてバグが減っていくという信頼度成長モデルの考え方と異なります。ウは、逆S字カーブで飽和するグラフであり、これは成長初期にペースが遅く、その後急激に増加して飽和するモデルに近いため、ゴンペルツ曲線とは異なります。エは、バグ検出数が指数関数的に増加することを意味しており、これはテストが進むにつれてバグが指数関数的に増えるという、信頼度成長モデルとは真逆の状況を示しています。

この解説は?
この解説は AI 生成です(詳細)

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。

AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。

解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。

※ AI 生成の解説は誤りを含む可能性があります。重要な判断は IPA 公式資料でご確認ください。

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