ゴンペルツ曲線は、成長過程がS字を描く現象をモデル化する際に用いられます。ソフトウェア開発における信頼度成長モデルでは、テストが進むにつれて累積誤り検出数は増加しますが、その増加率は徐々に鈍化し、最終的に収束する傾向があります。ゴンペルツ曲線はこのS字型の収束パターンを表現するため、累積誤り検出数とテスト項目消化数（テストの進行度合い）の関係を示すグラフに適用されます。テスト項目消化数が増えるにつれて、累積誤り検出数が最終的には一定値に近づいていく様子がゴンペルツ曲線で捉えられ、バグが収束したと判定する根拠となります。
ITストラテジスト令和6年度 春期午前I問 17
令和6年度 春期 ITストラテジスト 午前I 問17
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 / テスト項目消化数 のグラフ
イ累積誤り検出数 / テスト項目消化数 のグラフ
ウ累積誤り検出数 / テスト項目消化数 のグラフ
エ累積誤り検出数 / テスト項目消化数 のグラフ
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
選択肢アは、累積誤り検出数とテスト項目消化数の関係を表しており、ゴンペルツ曲線の特性と合致するため、バグ収束の判定根拠として適切です。
選択肢イ、ウ、エは、すべて「累積誤り検出数 / テスト項目消化数 のグラフ」と記載されており、選択肢アと同一の表現であるため、誤りの理由を特定できません。しかし、一般的にソフトウェア信頼度成長モデルでは、横軸にテストの進行度（テスト項目消化数、テスト時間など）、縦軸に累積誤り検出数や信頼度などをプロットすることが多く、ゴンペルツ曲線はこれらの関係性を表現します。もし他の選択肢に異なる軸の組み合わせや、ゴンペルツ曲線とは異なるモデル（例：指数型）を表すグラフが示されていた場合、それらが不適切となります。
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。
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