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開発プロジェクトの QCD 問題を予兆段階で認識
第１分科会 開発プロジェクトの QCD 問題を予兆段階で認識する問診票の提案 The method of detecting omen of QCD problems on the project using the interview sheet 主査 ：三浦 副主査 ：中森 丸屋 リーダ ：忠内 研究員 ：田中 中原 小川 弘田 新井 邦彦（矢崎総業株式会社） 博晃（パナソニックファクトリーソリューションズ株式会社） 宏二（株式会社東芝） 雅人（アイシン・コムクルーズ株式会社） 桂三（オムロン株式会社） 洋一（富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社） 忠久（株式会社ニコンシステム） 静雄（SCSK 株式会社） 雅之（株式会社インテック） 研究概要 開発プロジェクト（以下，プロジェクト）実行中に，納期遅延などの QCD 問題を引き起 こす原因となる予兆が内在していても，それを認識できずに後で問題が表面化する 場合が ある．予兆を早期に発見し対策することがプロジェクトを成功に導く手段である ．しかし 従来の手法であるメトリクス測定や品質保証部門の監査では予兆を発見することは難しい． そこで我々は，健康な人が病気の予兆を認識する「健康診断」と同様に，品質保証部門が プロジェクトを診断し，問題の予兆を発見することが有効な手段と考えた.問題の予兆を発 見しプロジェクト利害関係者 に認識してもらい，問題の表面化を未然に防止するために， 「問診票」を提案する．本研究では，問診票の作成と試行を実施した．その結果， QCD 問 題の予兆を発見する 27 件の質問を抽出できた．本論文では，問診票の作成と運用方法，QCD 問題の予兆の発見方法，問診票の試行結果と考察，および今後の展望を述べる． Abstract Because omen that causes QCD problems cannot be recognized during the execution of the development project, problems sometimes surface afterward. Detecting omen early and taking measures are the method for leading the project to success. However, it is difficult to detect omen by metrics measurement and audit of quality assurance department that are conventional methods. So, we considered that quality assurance department diagnoses the project and detects omen of problems similar to "medical examination" to recognize omen of disease is an effective means. We propose "interview sheet" to prevent problems from surfacing. In this study, we have created and tried an interview sheet. As the result, we could extract 27 questions that detect omen of QCD problems. In this report, the method for creation and operation of the interview sheet, the method for finding omen of QCD problems, a trial result and consideration of the interview sheet and prospects for the future are described. 1. はじめに 1.1 問題提起 従来，プロジェクトの状況を把握する手段には，QCD に関するメトリクス値の測定と品 質保証部門による監査があるが，これらではプロジェクトの QCD 問題を防止できない場合 がある．理由は以下の 3 点と考える． ・メトリクス値による状況把握では，問題が発生した結果を認識することはできるが， 問題が表面化する前に発見することは困難である． 1 第１分科会 ・監査は開発プロセスに対する遵守状況を確認しているが，開発プロセスを遵守してい るプロジェクトも QCD 問題が発生する場合がある． ・プロジェクトの利害関係者が QCD 問題の予兆を感じていても，予兆の根拠を示す手段 がないため，具体的なアクションが起こせない．なお，QCD 問題の予兆とは，従来の 経験から「このままではプロジェクトに問題が発生しそうだ」と感じる状況を指す． 1.2 解決策の提案 我々は， QCD 問題の予兆を見える形にすることで，プロジェクトの問題発生を未然に防 ぐことができると考えた．その手段として，健康な人が受診する 「健康診断」からヒント を得た．健康診断は発病したら受診するものではなく，健康な人でも問診の結果から病気 の予兆を捉えることができる．プロジェクトを人の体に見立てると，健康診断のシステム が，QCD 問題のないプロジェクトに対して問題の予兆を発見する場面と類似していると考 えたためである．また直接利害関係の無い人が診断したほうが正直な回答が得られると考 えた．そこで本研究では，プロジェクトの第三者である品質保証部門によ るプロジェクト 健康診断の方法として，「問診票」の作成を提案する． 2. 目的と目標 2.1 目的 プロジェクトが抱えるQCD問題の予兆を早期に発見し，状況を利害関係者に認識させる仕 組みを構築する． 2.2 目標 目的の実現に向け，本研究は下記3点を研究の目標とする． ・QCD問題の予兆を体系的に定義する．（原因項目マトリクスの作成） ・予兆を捉える手段を確立する．（問診票の作成） ・作成した問診票の質問項目の有効性を検証する ．（t 検定での有意差判定） 2.3 論文上で表現するプロジェクト体制 本論文内では，図 1 のプロジェクト体制を想定し，記述する． 図 1 プロジェクト体制 3 目標達成の手段 3.1 問診票作成までの流れ (1) 問題の原因項目を抽出 我々研究員の実務経験や社内外の情報をもとに，過去のプロジェクト問題を列挙し，QCD の観点でなぜなぜ分析を行い，原因項目を抽出した．（付録 1） (2) 原因項目の分類 原因項目を「計画からの乖離」や「気質」などにグループ化した． さらに，そのグループを，「表面化度合い」と「対象」でマトリクス化し，予兆を捉える 原因項目が抽出されていることを確認した．（表１） 2 第１分科会 表 1 原因項目マトリクス（ドラフト版）QCD 問題の原因項目の分類 対象 人 プ ロ ジ ェク ト 表 面 化 度合 い 他 覚 症 状あ り 高 自 覚 症 状あ り ↑ 自 覚 症 状な し ↓ 気 質 ， メン タ ル 計 画 か らの 乖 離 風 通 し ，混 乱 ，日 程 雰 囲 気 ，上 下 関係 ， 信 頼 関 係， コ ーチ ン グ キ ャ リ アマ ッ チン グ 負 荷 分 散， 過 負荷 ， 仕様 低 気 質 ，価 値観（ 個 人主 義 ） ス キ ル 不足 体 質 ，生 活習 慣 組織 協業 遵 守 ,価値 観 職 場 ， プロ セ ス， 人 員構 成 (3) 問診票（ドラフト版）作成 (1)で抽出した原因項目を，予兆や事象をとらえられる内容の質問項目に変換した．質 問項目をまとめたものを問診票とした．（表 2） （付録 2） 表 2 原因項目から質問項目への変換例 原因項目 質問項目 コ ミ ュ ニケ ー ショ ン 不足 上 司 と 部下 の 間で 気 軽に 会話で き る 雰囲 気 です か ？（ 例：会 話 が ある ．笑 顔 が あ る． 飲 み会 が ある ．相談 で き る． 感 情的 に なら ない ．） 必 要 な スキ ル を備 え た人 材不足 自 分 に しか で きな い 仕事 はあり ま す か？ 個 人 主 義， 人 に無 関 心 周 り の 人に 関 心は あ りま すか？ (4) 問診票（ドラフト版）の見直し 問診票のブラッシュアップとして，3 社で問診票（ドラフト版）を使ってもらい，運用 方法や質問内容について意見を収集し，それに基づき，見直しを実施した． （3.2 問診票（ド ラフト版）見直し結果） (5) 見直した問診票の試行 ブラッシュアップした問診票を試行し，質問項目が予兆の発見に有効か検証した． (6) 原因項目マトリクス（詳細版）の作成 原因項目マトリクス（ドラフト版）をベースに，以下の作業を実施した．（付録 6） ・各質問項目をマトリクスにマッピングする． ・(5)の結果から各質問項目を「有効」または「有効と言い切れない」で色分けする． ・問診票作成の結果，質問項目がないカテゴリをマトリクスから削除する． 3.2 問診票（ドラフト版）見直し結果 各社で問診票（ドラフト版）を使用した結果，以下の課題が見つかった．これにより， 問診票の質問及びアンケート対象を以下のように改善した． 表 3 問診票（ドラフト版）見直し結果 課題 改善内容 管 理 者 層 と PM の 結 果が プ ロジェ ク ト メン バ と比 べ，プ ロジェクトの状況を楽観的に感じている傾向があっ た． プロジェクトの実態に合った回答を収集するため，本 研 究 で は，問診 対象 か ら管 理 者層 と PM を は ずし ，メ ン バ の み を対 象 とす る ． 質問項目によって，選択肢が長い，または内容に統一 性 が 無 いた め ，回 答 に迷 い，時 間 が かか っ た． 選択肢の言葉を簡略し，できるだけ統一できるよう， 質 問 文 を見 直 す． 質 問 数 が 53 項目 あ り， 回 答に時 間 が かか っ た． 10 分 程 度 でで き るよ う ，質 問数 を 35 項 目 に絞 る ． 3.3 問診票の内容 3.3.1 質問項目のカテゴリ分け 問診票では，質問の意図を理解して回答しやすいように，3.1(3)で作成した質問項目を 9 つのカテゴリに集約している.各カテゴリでは，それぞれ以下のような観点で問いかけを している．（付録 1） ・コミュニケーション：利害関係者に必要な情報が伝達され，共有されているか． ・人間関係：チームメンバとの感情的な面も含めた人と人の関係がよいか． ・プロセス：質のよい作業標準が整備されているか． ・ルール：ルールや手順を守る風土があるか． ・環境：チームメンバの行動に変化がないか．また作業環境に関する悩みはないか． 3 第１分科会 ・意識：チームメンバの開発に取り組む意識が高いか． ・スキル：開発を行うのに十分なメンバがそろっているか． ・マネジメント：チームは十分にマネジメントされているか． ・その他：プロジェクトに対し，回答者の本音が聞けるような質問群 3.3.2 質問内容 問診票は以下の特徴を有する． ・回答は，YES/NO に振らせるため，4 択にした. ・抽象的な質問に関しては，具体的な例を記載した． ・回答者本人だけでなく利害関係者の様子に関する問いかけを含めた． 問診票を図 2 に例示する．（付録 3） 図 2 問診票（一部抜粋） 3.3.3 採点方法 回答（4 択）それぞれの配点は，以下の通り． 表 4 選択肢の点数 回 答 選 択肢 （ 例） 点数 良 と て も そう 思 う， 全 くい ない， 必 ず 守っ て いる ↑ など 1点 少 し そ う思 う ，あ ま りい ない， 優 先 度の 低 いと こ ろは 承認の も と 守ら な いこ と があ る ↓ あ ま り そう 思 わな い， 少し いる ，優 先 度の 低 いと こ ろは 同僚 や 自 己判 断 で守 ら ない ことが あ る な ど 3点 悪 思 わ な い， た くさ ん いる ，あま り 守 って い ない など 4点 など 2点 3.4 実施方法 3.4.1 問診票の対象者と対象期間 問診票の対象者はPL及び担当者とする． また，問診票はプロジェクトの初期段階で実施するのが相応しいが，完了したプロジェク トでもその当時を振り返って実施する事は改善のために有意である． 3.4.2 今後の問診票活用方法 問診票の運用では，回答者の質問毎の平均値を利用する．これを「質問毎平均値」と呼 ぶ．有意性判断の施行を実施した際に，成功プロジェクト（以下 Good-PJ）で算出した「質 問毎平均値（Good-PJ）」および問題発生プロジェクト（以下 Bad-PJ）で算出した「質問 毎平均値（Bad-PJ）」と，診断対象プロジェクトの「質問毎平均値（診断対象 PJ）」を比 較する．以下のように判断できると考える． 4 第１分科会 第 1 エリア 「質問毎平均値（Bad-PJ）」≦「質問毎平均値（診断対象 PJ）」 ⇒ 赤信号：精密検査要 第 2 エリア 「質問毎平均値（Good-PJ）」＜「質問毎平均値（診断対象 PJ）」＜「質問毎平均値（Bad-PJ）」 ⇒ 黄色信号：要注意（経過観察） 第 3 エリア 「質問毎平均値（Good-PJ）」≧「質問毎平均値（診断対象 PJ）」 ⇒ 青信号：異常なし 図 3 問診票の点数と良し悪しの関係 4. 検証 4.1 検証方法 作成した問診票の質問項目について，次の方法で有効性の検証を行った． (1) 研究員の職場（6 社）において，アンケート形式で問診票を記入してもらう． ・Good-PJ（25PJ/27 人）と Bad-PJ（26PJ/31 人）に層別する． ・プロジェクトの PL 及び担当者に対して実施する． ・過去に実施したプロジェクトを振り返って記入を依頼する． (2) 問診票の回答結果を集計し，Good-PJ と Bad-PJ を比較，各質問の有意性について 分析を行う． (3) Good-PJ のサンプル群と Bad-PJ のサンプル群の各質問の平均値に有意差があるか， Excel のデータ分析機能の t 検定を使用して確認する． あらかじめ，Good-PJ のサンプル群と Bad-PJ のサンプル群の分布に相違があるか， F 検定を使用して確認する． ・相違あり：分散が等しくないと仮定した 2 標本による検定を実施する． ・相違なし：等分散を仮定した 2 標本による検定を実施する． (4) t 検定の方法は片側検定で行う．有意水準は 0.05 に設定し，p 値が有意水準以下 の場合に有意差あり，p 値が有意水準より大きい場合に有意差なしと判定する． また仮説は下記とする． ・帰無仮説：Good-PJ と Bad-PJ の母集団の平均値は等しい． ・対立仮説：Good-PJ よりも Bad-PJ の母集団の平均値の方が大きい． 4.2 集計結果 問診票の集計結果から，t 検定を実施して有意差有無を判定した．結果を表 5 に示す． 表中の網掛けの質問項目が,「有意差あり」と判定された．（付録 4） （付録 5） ・「有意差あり」と判定した 27 項目：プロジェクトの QCD 問題を予知するために有効な 質問であるといえる． ・「有意差なし」と判定した 8 項目：プロジェクトの QCD 問題を予知するために，このま までは有効な質問であるとは言い切れない． 5 第１分科会 表 5 問診票 *片 側 検定 ，有 意 水 準 0.05 各質問項目の有意差判定 網掛 け：有 意差 あ りと 判 定（ 有意水 準 よ り小 さ い） 表 は，P 値の 昇 順 に並 べ てい る． 4.3 考察 4.3.1 目標の達成度（問診票および質問項目の有効性）について 本研究により，2.2 章に挙げた 3 つの目標は，一部課題はあるものの，いずれも概ね達 成したと判断する．（表 6） 表 6 目標の達成度 目標 達成度 1)QCD 問題 の 予兆 を 体系 的 に 定 義す る ．（ 原 因項 目 マ ト リク ス の作 成 ） 2) 予 兆 を 捉 え る 手 段 を 確 立 す る．（ 問診 票 の作 成） 3) 作 成 し た 問 診 票 の 質 問項目の有効性を検証 す る ． （t 検 定で の 有意 差判定） 〇 ： 原 因項 目 マト リ クス （詳細 版 ） を作 成 した ． ま た ，「 表 面 化 度 合 い 」 と 「 対 象 」 で マ ト リ ク ス 化 し た ， 各 グ ル ー プ で 全 予 兆 を 捉 え る 原 因 項 目 が 抽 出 され て いる こ とを 確認し た ．特 に，CMMI のプ ロ セス成 熟 度，PMBOK のア ーン ド バリュ ー マ ネ ジ メ ント，不 具合 密 度や レビ ュ ー 工数 比 率な ど の品 質メト リ ク スに 存 在し な い，「 リスク（ 自 覚 症 状 なし ）」や「ベ ー ス（体質 ，生 活 習慣 ）」のレ ベ ルで ，有 意 差 のあ る 質問 項 目を 挙げる こ と が で き た． こ れに よ り， プロジ ェ ク トの 問 題予 兆 を早 期段階 で 発 見す る こと が 期待 できる ． （ 図 4）（ 付 録 6） 〇 ： Good-PJ と Bad-PJ の有 意差 が 判 定で き る質 問 27 項 目を含 む 問 診票 を 作成 し た ． △：問 診 票 の質 問 35 項 目 中 8 項 目 に つい て は，t 検定 で「 有意 差 な し」と判 定さ れ た，その要 因 と し て ，以 下 が考 え られ る． ・ 意 図 が抽 象 的で 十 分伝 わって い な い． ・ プ ロ ジェ ク ト問 題 の予 兆を連 想 さ せ難 い ． ・ そ も そも 質 問内 容 が， プロジ ェ ク ト の QCD 問 題 につ ながら な い ． 〇：左 記 の とお り ，統 計 学手 法の t 検 定 を 活 用し て，質 問項 目の 有 効 性を 検 証す る こと ができ た ． △：「 t 検 定 」以 外に も 箱ひ げ図 を 用 い， Good-PJ と Bad-PJ の「 質問 毎 平均 値」を 比較 した ．こ の 結 果 ，箱ひ げ 図上 で も ，質 問項 目 32 件 が Good-PJ と Bad-PJ 違 い を 認識 す るこ と がで き た． （図 5）（ 付 録 7）一方 で ，期 間 的な問 題 に より ，「 質 問毎 平 均値 」の 妥 当 性を 十 分研 究 でき なかっ た ． よ っ て 本値 が 有意 差 を判 定する た め に適 切 な値 で ある かを言 い 切 れな い．今 後の 展 開とし て ，計 測 方 法 の精 査 が必 要 であ る． 凡例 ： 〇 達成し た 6 △ 一 部達 成 した が課題 あ り ×未 達成 第１分科会 図 4 問診票回答果の有意差有無を表した原因項目マトリクス（詳細版） 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 Good-PJ Good Bad-PJ Bad 図 5 箱ひげ図を使用し，Good-PJ と Bad-PJ の回答の平均値差異を比較した例 4.3.2 目的の達成度について 2.1 章に挙げたとおり，本研究の目的は，プロジェクトが抱える QCD 問題の予兆を早期 に発見し，状況を利害関係者に認識させる仕組みを構築することである． しかし問診票を回答した担当者から，以下の感想も受けており今後も改善が必要である． ・本質問項目の数で，本当にプロジェクト問題を予知できるのか？ ・プロジェクトの特性によって，QCD 問題の原因や重みづけが異なるのではないか？ ・関係するプロジェクト数が多いと，より外乱の影響を受けることがある．問診には関 連するプロジェクト数も係数として鑑みてはどうか？ 7 第１分科会 5. 本研究の課題と今後の展望 5.1 問診票の質問項目見直し 質問項目 8 件が「有意差なし」と判定された要因を，回答者にヒアリングするなどして 分析し，質問項目の見直しを行う．（表 5.参照） 5.2 問診票のアンケート方式の見直し 本研究では，問診票のアンケート形式として，Excel ファイルに回答してもらい，無記 名でサーバへの掲載，もしくはメールへの返信を行った．匿名性を約束したものの， 「実は 誰が回答したのかが漏れるのではないか？」という懸念が生じ，正直に答えていない可能 性がある．これを解決するために，今後はシステムとして匿名性が確保できるよう，Web を利用したアンケート方式等を検討する． 5.3 プロジェクト健康診断書への展開 本研究では，プロジェクトの QCD 問題の予兆を察知するための問診票にとどまった．し かし，我々の本当の目的は，プロジェクトの QCD 問題を未然に防止することである．これ には，問診票の結果から，開発プロジェクト健康診断書を作成して，メンバに提示し，是 正を促す範囲まで展開する必要がある．各社の実開発プロジェクトを対象に， 3.4.2 章の 判断基準を元に，健康診断書の運用実施を行う． 5.4 プロジェクトマネジメント知識エリアとの対比 t 検定で「有意差あり」と判定した 27 項目のうち，13 項目が「マネジメント」カテゴリ に属していることから，マネジメントに起因する問題が多いと考える．今後のマネジメン トの改善につなげるために，以下の方法で分析する． ・国際的に認知度があり，モダンプロジェクトマネジメントスタイルとして普及している 「PMBOK（第 5 版）」を活用する．PMBOK の知識エリアで各マネジメント問題を分類する． 該当する知識エリアが多い場合はそのエリアでのマネジメントが弱い可能性がある． 管理者層や PM を交えて，本知識エリアのマネジメントを強化する策をとる． 該当しない知識エリアがある場合は，質問項目の観点漏れの可能性があるので，質問 項目への追加要否を検討する． ・「マネジメント」カテゴリに属している質問項目の解決策として，管理者層や PM に頼ら なくても，担当者間で実施できる内容も存在すると推察する．これらについては別途カ テゴリの見直しを検討する． 6. 参考文献 [1] 森俊樹・覚井真吾・田村朱麗，プロジェクト失敗リスク予測モデル，東芝レビューVol.69 No.1，2014． [2] 小田雅一・野中誠，ソフトウエア保守の健全性診断～あなたの保守プロジェクトは大丈夫ですか？～， SQiP2014 ポスターセッション，2014． [3] 諏訪博紀・中谷一樹・田邊哉好・末次努・森崎一那，間接的メトリクスを用いて欠陥予測を行うレビュー 方法の提案～欠陥の位置と種類の特定によりレビューの効率と効果を向上～，第 26 年度ソフトウェア品質管 理研究会 第 3 分科会 成果報告書，日本科学技術連盟, 2010． [4] 三宅光頼，組織健康診断による人的生産性の向上，日本総研，2009． [5] IPA SEC（プロジェクト見える化部会） ，IT プロジェクトの「見える化」 （総集編） ，日経 BP 社, 2008． [6] 野中誠・小池利和・小室睦，データ指向のソフトウェア品質マネジメント，日科技連出版社，2012． [7] バルテス，プロジェクト品質診断，<http://www.valtes.co.jp/project/> [8] 株式会社 studio C，メンタルヘルス 無料診断チェック，<http://atmentalhealth.jp/sindan/> [9] 松原望・縄田和満・中井検裕，統計学入門 （基礎統計学），東京大学出版会，1991． 8 હஈڭ 䠘ཎᅉ㡯┠ᢳฟ䠚 㻺㼛㻚 㻝 㻞 ཎᅉ䜹䝔䝂䝸䠄ᪧ䜹䝔䝂䝸䠅 ཎᅉ䜹䝔䝂䝸ྡ ཎᅉ䜹䝔䝂䝸ྡ䠄䝃䝤䠅 䜻䝱䝸䜰䝬䝑䝏䞁䜾 䠉 䜻䝱䝸䜰䜰䞁䝬䝑䝏 䝇䜻䝹㊊ ぢ✚䜚䝇䜻䝹㊊ 䝺䝡䝳䞊䝇䜻䝹㊊ ⤌⧊ෆ䛾䝇䜻䝹䞉ᩘ ᢸᙜ⪅䛾䝇䜻䝹㊊ 䠘ཎᅉ㡯┠㞟⣙䠚 ཎᅉ㡯┠ ぢ✚䜒䜚⪅䛾ぢ✚䜒䜚⤒㦂㊊䚸ぢ✚ຊ㊊䚸ぢ✚䝇䜻䝹㊊ ᰿ᣐ䜢ᣢ䛳䛯ṇ☜䛺ぢ✚䜒䜚䜢䛧䛶䛔䛺䛔䚹 ᴫ⟬ぢ✚䜚䛻␃䜎䛳䛶䛔䜛䚹 ぢ✚䜒䜚⢭ᗘ䛜ప䛔 ぢ✚䜚䛜⏑䛔 ぢ✚䜚䛾᪉ἲ䜢⩦䛳䛶䛔䛺䛔䠄カ⦎䛧䛶䛔䛺䛔䠅 䝇䝁䞊䝥䛾ぢ✚䜒䜚䝭䝇 ぢ✚䜒䜚䛾⠊ᅖ䜔ෆᐜ䛜┦㐪䛧䛶䛔䛯 䝺䝡䝳䞊䜰䛾䝇䜻䝹䛜㊊䛧䛶䛔䛯 䝺䝡䝳䞊䛾ᣦ䝺䝧䝹䛜⛶ᣋ 䝯䞁䝞䛾⬟ຊ䞉ᩘ㊊ ᚲせ䛺ᑓ㛛ᐙ䜎䛯䛿⤒㦂⪅䛜䛔䛺䛔䚹 ᴗົ▱㆑㊊ 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૿ਊ ૿ਊ ૿ਊ ૿ਊ ૿ਊ ૿ਊ ٛਖ൧௦ૐੑટٜ ถટ ૿ਊ ถટ ૿ਊ ถટ ૿ਊ ถટ ૿ਊ ถટ ૿ਊ ڻ ถટ ถટ ถટ ถટ ૿ਊ ૿ਊ ૿ਊ ૿ਊ હஈكق 㻝㻚㻤 㻜㻚㻞㻡 㻞㻡 㻜 㻠㻞 㻙㻣㻚㻜㻟㻥㻜㻢㻝㻡㻞㻝 㻢㻚㻟㻥㻱㻙㻜㻥 㻝㻚㻢㻤㻝㻥㻡㻞㻟㻡㻣 㻝㻚㻞㻣㻤㻞㻱㻙㻜㻤 㻞㻚㻜㻝㻤㻜㻤㻝㻣㻜㻟 㻮㼍㼐㻙㻼㻶 㻟㻚㻜㻤 㻜㻚㻡㻣㻢㻢㻢㻢㻢㻢㻣 㻞㻡 㻞㻠 㻞㻚㻟㻜㻢㻢㻢㻢㻢㻢㻣 㻜㻚㻜㻞㻞㻤㻡㻤㻞㻞㻞 㻝㻚㻥㻤㻟㻣㻡㻥㻡㻢㻤 㻳㼛㼛㼐㻙㻼㻶 㻝㻚㻤 㻜㻚㻞㻡 㻞㻡 㻞㻠 㻮㼍㼐㻙㻼㻶 㻟㻚㻜㻤 㻜㻚㻡㻣㻢㻢㻢㻢㻢㻢㻣 㻞㻡 㻞 㻜㻚㻝㻡㻟㻤㻠㻢㻝㻡㻠 㻞㻣 㻜 㻠㻢 㻙㻠㻚㻥㻡㻟㻟㻣㻠㻤㻠㻞 㻡㻚㻝㻟㻤㻣㻟㻱㻙㻜㻢 㻝㻚㻢㻣㻤㻢㻢㻜㻠㻝㻠 㻝㻚㻜㻞㻣㻣㻡㻱㻙㻜㻡 㻞㻚㻜㻝㻞㻤㻥㻡㻡㻥㻥 㻮㼍㼐㻙㻼㻶 㻞㻚㻣㻣㻠㻝㻥㻟㻡㻠㻤 㻜㻚㻡㻤㻜㻢㻠㻡㻝㻢㻝 㻟㻝 㻟㻜 㻟㻚㻣㻣㻠㻝㻥㻟㻡㻠㻤 㻜㻚㻜㻜㻜㻠㻣㻥㻝㻣㻤 㻝㻚㻥㻜㻝㻜㻜㻥㻤㻝㻣 㻞 㻜㻚㻝㻡㻟㻤㻠㻢㻝㻡㻠 㻞㻣 㻞㻢 䛆䠢᳨ᐃ䛇 ᖹᆒ ศᩓ ほ ᩘ ⮬⏤ᗘ ほ 䛥䜜䛯ศᩓẚ 㻼㻔㻲㻨㻩㼒㻕㻌∦ഃ 㻲㻌ቃ⏺್㻌∦ഃ 㻳㼛㼛㼐㻙㻼㻶 㻞㻚㻝㻠㻤㻝㻠㻤㻝㻠㻤 㻜㻚㻟㻢㻝㻤㻞㻟㻟㻢㻞 㻞㻣 㻞㻢 㻳㼛㼛㼐㻙㻼㻶 㻞㻚㻡㻝㻤㻡㻝㻤㻡㻝㻥 㻜㻚㻣㻞㻜㻣㻥㻣㻣㻞㻝 㻞㻣 㻞㻢 㻝㻚㻡㻜㻟㻜㻜㻤㻣 㻜㻚㻝㻠㻜㻤㻥㻡㻝㻡㻟 㻝㻚㻤㻢㻥㻣㻡㻤㻤㻤㻢 㻮㼍㼐㻙㻼㻶 㻟㻚㻞㻥㻜㻟㻞㻞㻡㻤㻝 㻜㻚㻠㻣㻥㻡㻢㻥㻤㻥㻞 㻟㻝 㻟㻜 㻮㼍㼐㻙㻼㻶 㻟㻚㻞㻥㻜㻟㻞㻞㻡㻤㻝 㻜㻚㻠㻣㻥㻡㻢㻥㻤㻥㻞 㻟㻝 䠖䠌䠊䠌䠑 䠖ᖐ↓௬ㄝ䜢᥇ᢥ㻔➼ศᩓ䛷䛒䜛㻕 䠖ᖐ↓௬ㄝ䜢Რ༷䛧ᑐ❧௬ㄝ䜢᥇ᢥ㻔➼ศᩓ䛷䛺䛔㻕 ᭷ពỈ‽ 䠬್䠚㻜㻚㻜㻡 䠬್䠘㻜㻚㻜㻡 ᖹᆒ ศᩓ ほ ᩘ ⮬⏤ᗘ ほ 䛥䜜䛯ศᩓẚ 㻼㻔㻲㻨㻩㼒㻕㻌∦ഃ 㻲㻌ቃ⏺್㻌∦ഃ 㻳㼛㼛㼐㻙㻼㻶 㻞㻚㻡㻥㻞㻡㻥㻞㻡㻥㻟 㻜㻚㻡㻡㻤㻠㻜㻠㻡㻡㻤 㻞㻣 㻞㻢 㻝㻚㻝㻤㻜㻞㻢㻠㻝㻤 㻜㻚㻟㻞㻤㻤㻞㻟㻥㻣㻠 㻝㻚㻤㻢㻥㻣㻡㻤㻤㻤㻢 㻲㻙᳨ᐃ㻦㻌㻞㻌ᶆᮏ䜢䛳䛯ศᩓ䛾᳨ᐃ ᖹᆒ ศᩓ ほ ᩘ ௬ㄝᖹᆒ䛸䛾ᕪ␗ ⮬⏤ᗘ 㼠㻌 㻼㻔㼀㻨㻩㼠㻕㻌∦ഃ 㼠㻌ቃ⏺್㻌∦ഃ 㻼㻔㼀㻨㻩㼠㻕㻌୧ഃ 㼠㻌ቃ⏺್㻌୧ഃ 䝥䞊䝹䛥䜜䛯ศᩓ 㻳㼛㼛㼐㻙㻼㻶 㻞㻚㻡㻥㻞㻡㻥㻞㻡㻥㻟 㻜㻚㻡㻡㻤㻠㻜㻠㻡㻡㻤 㻞㻣 㻜 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ৰਠ૭ચऩউট४ख़ॡॺदँ ॺमੑৢॉपਤ⎃खथःॊ धઓःऽघऊء ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.26) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ൹ऊैभ4&'ਏपৌखथ ঐॿ४ওথॺ ँऩञऊैৄथؚউট४ख़ॡ जभ ऒभউট४ख़ॡॺमਛघॊ ٛຢऱऑٜ ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.32) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ॊधઓःऽघऊء खथిજप૪઼ऋষॎोथः ॳشदमؚਤ⎃भोपৌ ୭ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.34) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ਸؚಳඐമك ධඣຍධમᚆષभੜ ऋदऌऩः؛ञयऒभমਯ ؟قମभॉभତ৶؞ତቕ मःऽघऊء ॳشपষऋப৲खञয ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.28) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ऋলथःऽघऊء থংऋোो৻ॎॉਜप੍ ँऩञमؚউট४ख़ॡॺभও ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.33) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ਜ૾யك ⎃खथःऽघऊقؙءرभ ँऩञभலহमੑৢॉपਤ ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.9) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG प੍ऋदथःऽघऊء ્भযपலহऋုॉؚਜ ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.24) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG েखथःऽघऊء ँऩञमؚலহभুರॉऋ ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.21) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ऊء भ༜ਊਙ॑નੳखथःऽघ ँऩञम৫भಥরమदੑ উট७५ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.6) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ऊ" ুದभସमৈःधઓःऽघ ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.12) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ॊऒधऋँॉऽघऊء ँऩञमఽؚऎऽदଋघ ঐॿ४ওথॺ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.30) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ऊء भஙम༜ਊटधઓःऽघ லহभৄॉपৌखथँऩञ હஈكق ຢभরఙ ຢभৣഈ ऱऑभৣഈ 3 2.5 2 1.5 1 0.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 Bad 3.5 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.7) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ 3.5 Good க୷౮ ق%DG*RRG Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش 4 %DG 4 ⟽䜂䛢ᅗ(No.25) ຢभഈ *RRG ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش ॊ؛ੲपऩैऩःك؛ க୷౮ ق%DG*RRG ॊ؛ධाভऋँॊৼ؛दऌ ॥গॽॣش३ঙথ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.29) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ং५ऋँॊك؛ ीऩः؛५తभँध॔ॻ ः؛५॑লखञधऌয॑వ ओऩखप౯औोॊऒधऋऩ উথपऩढथःॊ؛୍॑ थःॊ؛জ५ॡृୖमड़ش भੲਾઐఌভऋਝऐैो 4$ऋણपষॎोथःॊ؛ थुैइॊ؛ਏலହृ ટपষॎोथःॊधઓःऽ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.18) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ऩःधઓःऽघऊء षभলఆ૨मৈऎؚമु 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.3) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG जौढथःॊधઓःऽघऊء 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.20) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG घऊء ५य़ঝदৰ૭ચटधઓःऽ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.4) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ॑ৰखथःऽघऊء ؚਏ॑৶ੰखञद৫ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.5) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ःऽऊء 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.22) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ஹढथऽघऊء 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.19) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ःऽघऊء থংमੈৡखथऎोथॊधઓ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.23) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ؟قভਵऋँॊ؛൚౿ऋँ दऌॊ࿇೧ਞदघऊء ఘधৣभदਞೄपভਵ ਞदँॊ؛ঽীभਔৄमୂः যঢ়બ ႞खःৎृढञৎपभও ؟قऋखृघः࿇೧ ঝشঝ ँऩञमؚঝشঝृুದ॑ घऊء ঐॿ४ওথॺ ऊऩலभಌऋᄄखथ घऊء ५य़ঝ ँऩञमؚଲષभਃચؚல સॉਊथैोथःॊधઓःऽ ५य़ঝ ০भலহमँؚऩञभੴृ पેীऩওথংभચৡृਯऋ উট७५ ਜ॑घॊभपેীऩুದऋ ःॊधઓःऽघऊء ਔ ॳشওথংभॸشॕথॢ ४ख़ॡॺଵ৶पৎ॑ઞइथ ॥গॽॣش३ঙথ ઊठ়ॎचؚঞঅগشमؚ ५य़ঝ ॳشम4&'॑ਛघॊञी ঐॿ४ওথॺ ঐॿش४কقজكॲشमউট ٛຢऱऑٜ હஈكق ऊء ؟قভਵऋँॊ؛൚౿ऋँ ঐॿ४ওথॺ க୷౮ ق%DG*RRG ຢभরఙ ຢभৣഈ ऱऑभৣഈ 2.5 2 1.5 1 0.5 2.5 2 1.5 1 0.5 Bad 3 3 Good 3.5 3.5 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.1) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش 4 %DG 4 ⟽䜂䛢ᅗ(No.2) ຢभഈ *RRG ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش ୷౮૨ ق%DG*RRG ऋँॊك؛ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.14) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.31) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.16) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ऊء ਢऐथःऌञःधઓःऽघ ५य़ঝ க୷౮ ق%DG*RRG ॊधઓःऽघऊء ँऩञमऒभலহप়ढथः ୭ ؟ق૬৹ؚස২ؚ୫হؚᇼ ऽच॒ऊء ৃ୭पਂृਖमँॉ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.15) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.11) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG பႝؚఠك ऽघऊء ५य़ঝ ँऩञमؚ০भலহ॑ङढध ॣش३ঙথ॑धॊৃृॶشঝ க୷౮ ق%DG*RRG ঐॿ४ওথॺ ਏலभ೧मનखथः ؚၱॺؚॖঞؚ೬ህ୭ؚ ॊधઓःऽघऊء ২मঢ়બदુથऔोथः উট४ख़ॡॺभڹڸۆभર ॊ؛ධाভऋँॊ؛॥গॽ ञोऩःষऋৄैोऽघ ভਵदऌॊ࿇೧ਞदघऊء ୷౮૨ ق%DG*RRG ਔ ॳشदॳٕডشॡऋ৳ ॥গॽॣش३ঙথ ॳشऽञमੌ௶मਞೄप ٛຢऱऑٜ ୭ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.10) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ःك؛ ॶشঝಉऋઓःৢॉपऊऩ ইज़شঐথ५ऋபःؚ৫ ؟ق৫ॶشঝಉभঃ ामँॉऽच॒ऊء ৫୭पൂோघॊਖदฎ ঝشঝ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good ⟽䜂䛢ᅗ(No.8) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ Bad %DG ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG घॊ࿇೧ਞमँॉऽघऊء ুದ॑ாपఢੴ؞ઈ৷ध ৃमؚ৴൪হඨؚঝشঝृ ਔ 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 *RRG Good %DG Bad ⟽䜂䛢ᅗ(No.13) ऱऑभৣഈ ຢभৣഈ ຢभরఙ ຢभഈ ऱऑभഈ ਯभ ຢऱऑঽਛ३ॺش1 ຢऱऑॹॱش க୷౮ ق%DG*RRG ढथॉੌ॒दःऽघऊء ँऩञमႃऊैਖਔ॑