ソフトウェアメトリクス2:ソースコードの規模
いまさら Lines-of-code? ソースコードの規模を測定する際に、最もよく使われるメトリクスはコード行数、いわゆるLines-of-code (LOC) でしょう。古くからあるメトリクスである上に、計測も簡単にできます。Linux 環境であれば、wc -l コマンド一発ですし、エディタで常時表示させることもできます。 ただし、ご存知とおりLOC は取り扱いが難しいメトリクスでもあります。特に、LOC を作業量の見積もりや、開発チームのパフォーマンスの計測に使う場合は、使い方を誤ると批判が生まれます。例えば、2つの異なるチームが「オンラインでの支払いシステム」を開発した時に、同じ期間で1000行のコードで開発したのと、100行のコードで開発したのでは、どちらのチームがパフォーマンスがよいと言えるでしょうか。ほぼ同じ機能であるならば、開発時のコストはもちろん、その後の保守メンテナンスのことも考えれば、より少ない行数で実現できた方がよいことは疑いようがありません。最近のNo Code の流行にもあるように、全くコードを書かずに実現できれば、それが最も効率が良いとも言えます。 LOC の問題点の一つは、単純な変数の代入も、複雑な算術演算ステートメントも、同じ1行でカウントされてしまうことにあります。この問題点を解決する一つのアイディアは、行の複雑度に応じて重み付けをすることですが、「17行目のステートメントが45行目のステートメントよりも2倍の重みを持っている」などと定量的に表現することは容易ではありません。LOC は、その名の通り単位「コードの行数」を数えただけのものであり、開発時間や、生産性や、コストに直接変換できるものではありません。 このように、様々な問題をもつメトリクスではありますが、それでもなおLOC が有用な場面は多数あります。例えば、LOCの絶対量ではなく相対的な変化に注目してチームの開発フェーズの変化を知ることができます。前述の通り、LOCの値そのものはチームの生産性と必ずしも関連性があるとは言えませんが、同じプロジェクト、同じチームにおいて、チームの先週のLOCと今週のLOC を比較することで、増加傾向であれば「設計フェーズから実装フェーズに入った」とか、減少傾向であれば「実装が一段落してテストフェーズに入った」などと類推することができます。 他には、LOC はテストや保守の基準値として使われることもあります。10万行のソフトウェアは、1万行のソフトウェアよりも保守やテストのコストがかかるのは同意できるところだと思います。バグの数をLOC で割ったものを「バグ密度」と定義し、ソフトウェア品質の基準値として使っているチームもあります。 LOCの計測方法にはいくつかの定義があり、チームや組織で採用する場合は同じ定義を一貫して使うことが重要です。単純にテキストファイルとしての行数(Physical LOC)を使うこともありますが、多くの場合、空行とコメント行を除いた行数(Non-comment LOC: NLOC)や、NLOCからさらに、「2つの命令が書かれた行は2行と数える」、「括弧だけの行を除く」などの換算をした行数(Logical LOC: LLOC)を用いることが多いでしょう。コメントの行数をComment lines of…
