8割が抱えるレガシー問題、オープン環境でも進行
保守上の課題を抱える「レガシーシステム」が多くの企業を苦しめている。日経BPコンサルティングが実施した調査では、回答者が所属する企業の8割超がレガシーシステムを所有していた。ここ10年ほどの間にオープン系サーバー上に構築したシステムがレガシー化している実態も明らかになった。レガシー問題に関する最新の調査結果を紹介する。 保守上の課題を抱え、維持コストがかさむ「レガシーシステム」の扱いは、ユーザー企業にとって長年の課題。西暦2000年問題を前に再構築したシステムが、ここ1～2年で“寿命”を迎えることもあり、多くのシステム担当者を悩ましてきた。 リーマン・ショック後から続くコスト削減要求を乗り切る上でも、レガシーシステムの維持コストは頭が痛い。ビジネスを取り巻く環境が急速に変わるなか、経営が求めるスピードを実現したくてもレガシーシステムが重しになることも多々ある。レガシーシステムのアプリケーシ
ツールを使っていない理由
今回の調査で明らかになったのは、テストツールの利用率は低いものの（前々回記事）、テストツールを利用している人の満足度は高い（前回記事）ということだ。では、なぜテストツールは使われないのだろうか――。 その理由を明らかにするために、テストツールを使っていない人にその理由を聞いている。単体テスト/結合テスト/システムテストツールのそれぞれで使わない理由を聞いたところ、1位～3位はいずれも同じ。1位は「導入コストが高い」、2位は「手作業で行った方が早い」、3位は「どんなツールがあるのか知らない」であった（図1、図2、図3）。
ツールの利用率
テストツールはどの程度使われているのだろうかー―。この疑問に答えるために、調査ではまず、直近2年間で最も深く関わったシステム開発プロジェクトにおいて、テストツールを使ったかどうかを尋ねた。その結果を見ると、テストツールの利用率は低いことが分かる。 最も高い単体テストツールでも27.7％（図1）と3割以下である。結合テストツールとシステムテストツールの利用率は、どちらも10％台という結果になった（図2、図3）。
テストツールを利用しない理由は何ですか？
「市販のテストツールはかゆいところに手が届かない」「使いこなせるようになるまでに時間がかかる」「そもそも価格が高すぎる」――。システム開発の現場を回ると、テストツールに対してこんな声が聞こえてくる。 なぜテストツールは現場に根付かないのか。これにはいろいろな理由がある。「必要な機能を備えていない」というのがその代表だろう。現場ではテストデータの作成に時間がかかっているのに、それを支援する機能がない場合がある。「操作を覚えるのに時間がかかる」というのもよく聞く話だ。一連の操作をマスターするために、専門のインストラクターによるトレーニングを必要とするツールもある。 ツールを使うと「テストスクリプトやデータのメンテナンスが大変」という場合もある。テストの効率を高めるには、テストスクリプト（テストの手順を記述したコード）やテストデータを使い回すことがポイントとなる。メンテナンスに時間がかかるようで
平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書の公表について（METI/経済産業省）
高信頼組込みソフトウェア開発（委託先：一般社団法人JASPAR） 報告書（PDF形式：3,278KB） （ZIP形式：2,993KB） ソフトウェア工学の実践強化に関する調査研究（委託先：株式会社三菱総合研究所） 報告書（PDF形式：2,501KB） クラウドコンピューティング時代のDependabilityの考え方などに関する米国の動向調査（委託先：株式会社アイ・ビー・ティ） 報告書（PDF形式：4,583KB） （ZIP形式：4,300KB） クラウド・コンピューティングに関する国内外の制度・技術動向等の調査研究（委託先：株式会社野村総合研究所） 報告書（PDF形式：2,050KB） 高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）（委託先：株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） （PDF形式：9,606KB） （ZIP形式：8,656
「農林水産業の高度情報システム」目次
2.1 情報処理技術を用いた農業像（平藤 雅之） 2.2 農業情報システム各論 2.2.1 仮想営農環境（南石 晃明） 2.2.2 生産・消費からの情報発信と仮想共同経営（二宮 正士） 2.2.3 プレシジョンファーミング（谷脇 憲） 3.1 全体概念（平藤 雅之） 3.2 ネットワークインフラストラクチャー 3.2.1 情報伝達システム（寺田 紀之） 3.2.2 エージェント機構を用いた分散処理（相田 仁） 3.3 データベース（大谷 信博） 3.3.1 分散データベース 3.3.2 オブジェクト指向データベース 3.3.3 データ・ウェアハウス 3.4 知識ベース（中川 裕志） 3.4.1 知識メディア 3.4.2 知識の共有と再利用 3.5 事例ベース（島津 秀雄） 3.5.1 事例ベースの検索および推論 3.5.
プログラマーには、コーディングの生産性で10倍、コードレビューの速度では6倍もの能力差があるという
プログラマーの生産性をテーマにした有名な著書「ピープルウェア」には、最も優秀なプログラマと最低の成績のプログラマのあいだには約10倍にあたる生産性の違いがある、というデータが出てきます。 これは、1984年から1986年にかけて92社、延べ600人が参加したプログラミングコンテストのデータを分析した結果から導き出された結果で、課題として与えられたプログラミング作業の開始からコンパイル時のエラーを消すところ（第1チェックポイント）へ到達するまでにかかった時間を比べています。 グラフを見ても分かるように、最優秀者と最低者のあいだには作業時間にして約10倍のひらきがあります。また最優秀者は平均の約2.5倍の生産性だそうです。そして、COBOLやFortranのような旧世代のプログラミング言語と、PascalやCのような現代的なプログラミング言語でのコーディングでの生産性はほとんど同じであったそう
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EclEmma - Research
ベンダーの人材に過剰感、ユーザー企業は慢性的な人材不足