株式会社ネクストプロセス研究所 | S Wエンジニアチームを支えるPSP/TSPと「常駐型AI支援ツール」を使い、開発の品質と生産性の向上を実現！

2026年9月29日(更新)

長期に亘り、約70%の開発プロジェクトが目標未達成である状況が続いています。開発当事者は、自分たちのスキル不足や要求変更などによって「要求や設計に見落としをしたために、身に覚えのない重大な不具合や欠陥がテストで出てくるので、大きな工数をかけて修正している、期日を守れない」と報告しています。また、多くのAI推進企業が「設計やコードの生成をAI Agentにさせる」と提案していますが、生成される設計やコードについて、品質レビューや、その上流と下流の作業との接続の方法が不明です（注4、5）

調査報告（注1）によると、新しい顧客ニーズにタイムリーにフットワークよくきめ細かに応えるために、複数の開発プロジェクトを、機能的に連携できるように、同時並行的に立ち上げる、統合する、分割する、完了することが必要な時代です。

開発当事者とその組織がベストプラクテスモデル、リーン開発、スクラムなどを参考にした改善努力が上述の結果を示している根本的な理由は、その開発プロセスと改善努力から。「開発当事者とそのチームがどのように活動するか」を完全に外れているからです。そして、このことを正確にわからない限り、上述の課題を解決剃ることは難しくなります。

では、実際に必要な新しい開発プロセス、支援ツール、教育はどのようなものでしょうか？

先ず、開発当事者とチームが使う開発プロセスをシンプルに正確に実行できるように定義しなければなりません。開発ライフサイクルに沿って一列に並べられている開発活動を順々に開始から終了まで辿って実行すると、その管理状況も記録しながら、目的の成果物を生成できる、という新しいプロセスです。これが開発スクリプです。

この「スクリプト」の名前は、交響曲の楽譜や演劇の台本に演奏者や役者が何時どの活動を行うかを細かに書かれているように、開発プロセスもそのように記述して、開発当事者とチームが理解して活動できることが狙いです。現在の組織プロセスや知識体系の説明には、このスクリプトレベルの詳細で具体的な活動は含まれないものです。

Watts S. Humphrey博士と彼のチームが、1990年代始めから約10年かけて、PSP/TSPプロセスと資料一式として、この開発スクリプトを初めて実現しました（注8）。SW-CMMの使用方法の弱さを克服し、開発現場の開発当事者とその組織が正しく開発を進められるように、研究開発とその実証に取り組んだ結果です。

このPSP/TSPスクリプトが提供する機能の例です：

（1）PSPトレーニングを終了したエンジニアは、以下に対応します：

- 実績データから開発規模と工数を精度良く見積もる、見積もりバイアスを排除
- 開発作業と成果物単位の品質の自動評価と結果表示、
- 開発進捗を正確に計算（判断）できる、等

（2）TSPスクリプトに従って構築したチームは、以下に対応します：

- 上級管理者が参画する自律チーム構築
- 開発チームの規模が最小2名、最大40名を構築する
- 複数プロジェクト・複数チームを機能的・同時並行的に立ち上げる
- TSPスクリプトが思考プロセスとしても働く、等

ネクストプロセス研究所から、開発エンジニアが使うPSPプロセスと資料一式とPSP教育トレーニング、開発チームが使うTSPプロセスと資料一式とTSPチームコーチングを提供しています（注6、11、12）。

認定PSPインストラクターは、開発エンジニアリング能力と開発マネジメント実践力を有して、受講者を確実にフォローすることが必要です。この教育トレーニングでは、PSP基本スクリプト：「要求機能の定義」、「見積もり」（注13）、「戦略的計画立案」、「開発」（「設計」、「コード」、「テスト」）、「品質レビュー」、「進捗追跡」、「予測」などを実行して修得し、開発に失敗しない能力を身につけて、PSPエンジニアと呼ばれます。

要求機能の定義が、今回の教育トレーニングで新たに強化する部分です。「開発すべきソフトウエア機能」（概念設計）を見出す分析と、実装でトラブらない概念設計を選定し、精度の高い見積もりを行います。

PSPエンジニアは、数KLOC規模の開発計画を立案し実行して、開発報告の作成まで行います。途中、開発進捗と品質の状況を他のエンジニアに手短に短時間で説明できます。伴走型AI機能のサマリーデータの表示を使用できるためです。シニアエンジニアは、若手エンジニアに開発作業を信頼して依頼できます。

常駐型AI機能をもつPSP支援ツールを導入します（注14）。開発当事者が記録した基礎データを自動分析して、開発活動と成果物の進捗、品質、予測（見積もり）を自動表示します。「進捗」は開発目標に対する出来高、「品質」は活動の速さや成果物の不具合や欠陥密度の情報です。「予測」は、見積もり値に対する（将来の）実績値が（指定した）確率で収まる領域の上限値と下限値を自動表示します（注13）。

この常駐型AI機能は、以前の実績データに基づいて、開発開始時に規模見積もり値を与えると、開発計画と品質計画を自動生成し、実行開始後は、進捗と実績を反映して、開発計画と品質計画を自動更新します。開発当事者は、品質リスクの高い活動や成果物を、フェーズ完了時に確認する、後続フェーズに対して検討することができます。

開発プロジェクト成功の要は『多才なチームメンバー全員がメンバーの持てる能力と資源（時間）を、プロジェクト目標あるいは開発目標の達成に向けて意欲的に組み立てて、最短期間でプロジェクトを実行することです。ここで、開発チームメンバーのエンジニアはPSPトレーニングを修了していることが必要です。

TSPプロセスとその資料一式は、エンジニア、管理者、支援部門代表者が開発チームを構築してそのチームマネジメントを行うために使用するスクリプトです。

認定TSPコーチがこのスクリプトに従って、チーム構築からプロジェクト完了まで、チームパフォーマンスをモニターしながら、チームとチームリーダが必要な改善を行うように支援します（注8、9、11、12）。

T S Pチーム構築の重要な作業が、開発すべき要求機能を定義（概念設計）です。これを元に最初の見積もり概算を行います。新しいビジネス要求や新システム技術を取り入れる場合は、要求に関する基礎的情報の収集、見落としを防ぐための分析、要求機能を洗い出す技法を使い、概念設計の製作（設計）を行うことが必要です。認定P S Pインストラクターがオンデマンドでご提供いたします。

チーム常駐型AI機能付きTSP支援ツールがチーム運営に必要です。開発プロセス、開発成果物、開発品質のそれぞれについて、計画と実績の情報をまとめて保持し自動更新・表示します。

チーム構築時は、計画立案作業の進捗に伴って、計画データを自動表示・自動更新します。開発の進捗に伴って、これらの情報と実績を、自動更新、自動表示します。

例えば、成果物の品質レビュー開始時に、上流の作業活動と成果物のその時点までの品質を確認することで、異常と思われる上流作業を洗い出すことができます。システムテスト前に、成果物毎に作業不足や不具合・欠陥の出方をチェックするだけで、品質リスクの高い作業と成果物の候補を当てることができます。

小規模な実プロジェクト（5人規模で4ヶ月程度）を選び、認定TSPコーチのガイドに沿って、TSPチーム構築を実施します。開発プロジェクト目標や要求をチームで共通理解した後、TSPチームの役割分担と作業分担を取り決めて、効果的にチームワーキングができる自律チームの実現が目的です。

チームメンバーは、プロジェクトとチーム目標の設定、要求機能と開発戦略の策定、計画立案、チーム役割と開発作業の分担、チームルールを調整して決めます。これらの開発に関係する作業のほとんどがPSPで学んだ内容になります。開発作業ではPSPスクリプトと伴走型AI機能をもつ支援ツールを活用します。

チームリーダーは、チーム作業の分担・統合、整合性、実行可能性、外部への依存の作業をリードして確認し、必要ならば、これらの作業についてコーチングを提供します。最後に、チームメンバー全員がチーム計画案について合意してコミットしているかを確認します。

この中でも、開発プロジェクトを期日と予算通りに完了するための現実的で達成可能なチーム計画案の立案は大仕事で複雑です。プロジェクト目標設定は、計画（開発作業内容、見積もり、計画、作業分担、品質とリスクの検討、チームメンバーのスキルや作業可能時間など）に依存し、一方、その計画は設定する目標に依存します。チーム全員で取り組むこの謎解きガイドはスグレモノです。

次に、中規模実プロジェクト（10人規模で6ヶ月程度）を選択します。ユーザ代表や上級管理者からのビジネス目標と開発目標をプロジェクト戦略と計画に反映して、その実行可能性（目標達成）を検証し、上級管理者と重要関係者へ提案します。その承認を得られると直ぐに開発を開始します。

TSPプロセスは、多様なプロジェクト形態でも利用可能です。単独開発プロジェクト、機能的組織下または海外開発拠点を含む分散開発（PSP/TSPは国際共通言語！）、更には、多重チームによる大規模開発では上位チームとしてリーダーシプチームを構成して、複数プロジェクトの同時並行的なチーム構築は、複数チームの計画と設計などのリーダーが、プロセスと開発について密にコミュニケーションをとり調整することにより実現します。

自律エンジニアと自律チームからのフィーバック例（注8、9、10、11、12）です：

• 要求機能を定義して計画を立案した後は、計画通りに開発できた
• 予想以上の貢献ができた、計画内にとどまることができた
• 作業欠陥をテスト前に60～70%除去し、以前に比べてテスト期間を30%短縮した
• 他のチームメンバーからの協力をタイムリーに得られた
• プロジェクト作業に集中できた
• プロジェクトを繰り返す度に品質を向上させた、など

これらの実績とフィードバックコメントから、以下がわかります：

• テスト期間が約3割短縮されるので、エンジニア教育と先進技術の検討ができる
• 計画の信頼性が高く、開発に集中できる、ビジネス信頼性を維持できる、
• 互いにタイムリーにサポートし合い、開発当事者のQoLを改善できる

以上から、PSP/TSPスクリプトを活用すれば、開発当事者や組織は、容易に、高品質ソフトウエア開発に取り組むことができます。多様な開発ビジネスに応えるために、グローバル顧客のニーズに細かく対応して、連携する開発プロジェクトの並行チーム構築の仕組みもご利用いただけます。

短期間に育成できる「自律エンジニア」と「自律チーム」の実現（育成）がキーです。認定PSPインストラクターと認定PSPチームコーチがその初期の育成を支えます。ビジネス要求にも素早く応えて、高品質なシステムを最短期間・低コストで開発が可能になります。

是非とも、PSP/TSPのご利用をご検討ください。

AI agentの成果物生成を含めた開発プロセスを定義する場合、PSP/TSPスクリプトが良い参考になります。特に、開発プロセスの品質と最終成果物の品質のレビューの支援に役立ちます（注4、5、7）。

自律エンジニアと自律チームの育成については、当社の認定PSPインストラクターと認定TSPコーチがご支援いたします。ご連絡いただければ、プロセス診断や導入についてのご提案を差し上げることができます。

以上の導入を加速するために、当社のPSPマスターインストラクタとTSPメンターコーチが皆さまのインストラクタとチームコーチを育成いたします。PSPインストラクタトレーニングとTSPコーチトレーニングをご参照ください。

尚、オンサイトでのセミナーやトレーニングやコーチング提供を希望される場合、費用効果の高いオンサイト料金をご提案させていただきます。是非、ご検討ください。

詳しくは、「TSPプロセストレーニングの目標」ページを、次に「TSPコースご紹介」ページをご覧ください。

セミナーやトレーニングの受講をご希望の場合は「受講のお申し込み」ページまで､説明会のご希望やご質問については、「お問い合わせ」ページへお知らせください。

以上

（株）ネクストプロセス研究所
秋山義博　Ph.D., PMP
https://www.next-process.com

（注1）一般社団法人　日本情報システム・ユーザー協議会（JUAS) 企業IT動向調査報告書 2022（2021年度調査）。約1400の開発プロジェクトの調査で、計画時の考慮不足、仕様変更、スキル不足、リソース不足などの理由で目標を達成できなかったと報告している。また、同ユーザー企業ソフトウェアメトリックス調査【システム開発・保守調査報告書】2020年版では、ユーザ受け入れテスト〜サービスインのフェーズで検出する欠陥密度の目標値が0.91（以下）と高い値を設定している。

(注2) Chaos Report by Standish Group 2020
https://thestory.is/en/journal/chaos-report/

（注3）座席予約システムおよびイベントチケットシステムのダブルブッキングトラブルを現地スタッフが対応している、菓子販売会計システムが返送処理未対応のため、現金支払いに置き換えている。

（注4） Anthropic Claude Code Docs
https://code.claude.com/docs/ja/overview
ソフトウエア開発の作業をA I agentに投げて、要求定義、設計、コード、テストケースやデータを出力させて、レビューをそれぞれのReview agentにさせることが提案されています。

（注5）People who use AI may pay a social price, according to new psychology research, Eric W. Dolan,
https://www.psypost.org/people-who-use-ai-may-pay-a-social-price-according-to-new-psychology-research/

（注6）（株）ネクストプロセス研究所は2018年までの15年間に亘りカーネギーメロン大学ソフトウエアエンジニアリング研究所（CMU/SEI）のプロセスマネジメント部門の研究員として、CMMI、SCAMPI、PSP/TSPの開発とパイロットに参画し、これらのグローバル展開の重要性を学びました。また、友人の塚田修氏が、トヨタ製品開発システム（ジェームズ・M・モーガン、ジェフリー・K・ライカー(著)、稲垣公夫(翻訳)）、ひらめきの設計図（ホンダ久米是志著）を紹介していただきました。

（注7）Gartner、AI時代に求められる日本企業の人材育成に関する見解を発表、https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/2026-08-27-dw-digital-skill-in-ai-era

（注8）カーネギーメロン大学ソフトウエアエンジニアリング研究所が研究開発し実用性を確認したPSP/TSP (パーソナルソフトウエアプロセス／チームソフトウエアプロセス)は、Software CMMの提唱者 Watts S. Humphrey博士がリードして開発・検証を行い2001年に発表しました。これをボーイング社やマイクロソフト社など多くの企業が実証し、この功績に対して、2009年に米国大統領からHumphrey氏にthe National Medal of Technologyを授与されました（Carnegie Mellon Software Engineering Institute’s Watts Humphrey Awarded Prestigious National Medal of Technology (cmu.edu)）。CMM、PSP、TSPは米国カーネギーメロン大学のサービスマークです

（注9）例えば、開発プロセスの改善には、欠陥の「本当の原因」を正確に見極める開発エンジニアリングの基礎力が必要です。例えば、「要求理解の間違い」だった場合、計算結果が正しくないという不具合を「コードの計算式の欠陥」として修正するならば、解決にはなりません。多くのエンジニアがこれに気づけないことがあります。PSPインストラクターは、エンジニアと欠陥記録を一緒にレビューすることで、こうした原因の正確な理解と正しい修正をサポートします。別の例として、複雑な業務アプリケーションシステムの場合は、ファイルやデータベース、並列処理を介した不具合と欠陥モジュールの同定と修正と再発防止のためのプロセス改善やアーキテクチャ設計などは大変に面白い反面、複雑な作業になります。“failure is not an option”の世界です。一方、インターネットを介する不具合と欠陥に関しては“failure is not a failure”（TCP/IPの原理）なので、“Move fast and break things”（Meta）だそうです。k8n利用でも心配です。

（注10） Caper Jones, Software Engineering Best Practices: Lessons from Successful Projects in the Top Companies, 2009/11/5

（注11）日本のTSPユーザの成果、エンジニアデータはトレーニング・クラスのデータです。CMU/SEI主催TSP Symposium報告（2006年〜2014年）、また、大学院学生が実施するTSPiプロジェクトも同様です。

（注12）（株）ネクストプロセス研究所は2007年よりCMU/SEI 戦略パートナーとしてこの取り組みを開始し、米国、日本、中国、韓国の企業や子会社の多くのエンジニア、管理者、および、日本の大学の大学教員と学生向けにセミナーとトレーニングと実プロジェクト支援を提供しました。

（注13）ソフトウエア機能の規模見積もり値を一つの数値で与える習慣があります。しかし、この見積もりが当たる確率は常にゼロなので、この見積もり使う習慣を止める必要があります。PSPの見積もり原理は、エンジニアが見積もりたい機能に同じエンジニアが既に開発した同じ性格の機能（を3個以上（できれば4、5機能）集めて、その散布図（見積もり値、実績値）を作成します。この散布図を使って、回帰線と「希望する確率」に対する予測範囲（例えば確率70％のデータ対が収まるデータ分布の上限と下限の幅）を計算します。エンジニアの見積もり値に対して、回帰線上の値がバイアスを取り除いた見積もり値、そして、この値を中心にした予測範囲の領域内に、70％の確率で実績値が収まると期待される、という訳です。見積もりの経験を重ねると、データ対を選び直して、より精度の高い見積もりが得られるようになります。非常に簡単・有効です。ほとんどの場合、実績値が見積もり値の10％以内に収まるように改善されます。

（注14）外部のA Iサーバーは不要です。このA I機能は個人またはローカルサーバー上に支援ツールとして提供されます。また、エンジニアの個人情報を保護できます。