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監修・編集責任者：牛尾 昭昌（株式会社LASSIC 執行役員）

金融案件に外部から人材を受け入れる際、他業種と何がどれほど異なるのかを聞かれて返答に窮することがあります。

業務知識の違いは話題に上りやすいものの、具体的な作業量の差までは数値で示されないのが実情です。

判断の手がかりとなるのが、業種ごとにデータを層別して同一の分析を実施した資料です。

その資料によれば、金融・保険業における結合テストの実施量は1000行あたり80個が目安とされています*1。

一方で基本設計レビューでの指摘件数は100ページあたり20個にとどまり、対象の3業種の中では最も少ない水準です*1*2*3。

IPAは金融・情報通信・製造の3業種別にデータを集計しています

外部要員を受け入れる前には、他業種と何がどれほど異なるのかをあらかじめ明確にしておく必要があります。

業務知識の違いは話題に上るものの、実際の作業量が何倍異なるかまでは示されません。

業種ごとに層別した資料として、IPAが発行する「ソフトウェア開発分析データ集2022」の業種編があります*1。

作成された理由として、「ソフトウェア開発分析データ集2022」本編では各種業種が混在したプロジェクトデータで分析を行っているのに対し、業種で層別した統計情報がデータ分析上有用であるとの判断から業種編を作成した、と説明されています*1。

分析対象には、プロジェクト数の多い金融・保険業、情報通信業、製造業の3業種が選ばれました*1。

分析範囲についても、本編の2章、4章、5章、A1章、A3.3節の項目に呼応する形で、各業種のデータに限定してほぼ同一の分析を行っているとされています*1。

また、FP規模のデータや再開発のデータについては、件数が少ないため分析対象から除外したと明記されています*1。

利用に関する規約として、本書の著作権はIPAが保有し、無断の改変や公衆送信などは禁じられているとされています*1。なお、この記事は資料に示された数値を引用したものであり、図表そのものを複製したわけではありません*1。

金融は100万行、製造は10万行あたりで不具合を数えています

注意すべき点として、3編の「全体の傾向」に記載された数値は、同一の基準で書かれているわけではありません*1*2*3。

金融・保険業編では、不具合の発生量を100万行で2個（中央値）、10万行で4個（平均値）と示し、他業種と比較して少ない水準であるとしています*1。

一方、製造業編では異なる単位が用いられており、10万行で2個（中央値）、1万行で1個要強（平均値）が目安であるとされています*3。なお「要強」という表記は資料の印字通りです*3。

情報通信業編ではさらに異なり、平均値で1万行あたり1個強が目安とされていますが、中央値の記載はありません*2。

単位をそろえて中央値を1万行あたりに換算すると、金融・保険業が0.02個、製造業が0.2個となります*1*3。

この換算に基づくと、製造業の不具合数は金融・保険業の10倍に相当します*1*3。なお、この換算と倍率は本記事で独自に計算した値です*1*3。

結合テストは金融が1000行あたり80個で製造業の約2.67倍です

金融・保険業編では、1000行あたり80個の結合テストと15個の総合テストを実施することが目安とされています*1。

情報通信業編における目安は、1000行あたり60個弱の結合テストと20個弱の総合テストです*2。

製造業編では1000行あたり30個の結合テストと15個の総合テストとされ、前回より増加したと報告されています*3。

結合テストは金融・保険業の80個に対して製造業が30個であり、約2.67倍の差があります*1*3。なお、この計算は本記事で行ったものです*1*3。

情報通信業の数値には「弱」が付いており、60個弱や20個弱という記述になっているため、厳密な倍率の算出は控えています*2。

レビュー指摘は金融が100ページあたり20個、情報通信業は38個です

テスト実施量とは対照的な項目として、設計レビューでの指摘件数やテスト時に見つかるバグの件数です*1*2*3。

基本設計レビューの指摘件数は、100ページあたり金融・保険業が20個、情報通信業が38個、製造業が34個を目安としています*1*2*3。

情報通信業編には前回の数値も記載されており、前回は24個程度であったと記されています*2。

金融・保険業と比較すると、指摘件数は情報通信業が1.9倍、製造業が1.7倍の規模です*1*2*3。

検出バグ数も同様の傾向を示しており、1万行あたりの結合テストでは金融・保険業が10個、情報通信業が18個、製造業が17個とされています*1*2*3。

また、総合テストで見つかるバグは1万行あたり、金融・保険業が1.5個、情報通信業が3個、製造業が4個となっています*1*2*3。

金融・保険業を1とした場合、結合テストの検出バグは情報通信業が1.8倍、製造業が1.7倍です*1*2*3。総合テストでは情報通信業が2.0倍、製造業が約2.67倍となりますが、いずれも本記事で計算した値です*1*2*3。

経年変化についての記述もあり、金融・保険業は前回より減少した一方、情報通信業は前回の調査で結合テストが12個、総合テストが1個程度とされています*1*2。

3業種を通して比較すると、テストを多く実施している金融・保険業において、テストで見つかるバグやリリース後の不具合がともに少なくなっています*1*2*3。

金融・保険業編にある3つの表は回答数が59件から233件です

これらの目安の根拠となっている金融・保険業編の統計表は、以下の3つです*1。

1つ目の表は発生不具合密度に関するもので、新規開発かつ主開発言語が明確なプロジェクトを対象としており、回答件数は59件でした*1。

数値の分布は中央値が0.000、P75が0.019、上端が1.387、平均値が0.043件／KSLOCでした*1。なお資料の表の列名は下端と上端を別の語で示していますが、本記事では下端・上端と表記します*1。

資料には経年変化も記載されており、全体の平均値が2014年度から2019年度の0.040件／KSLOCから0.043になり、P75は0.020から0.019になったため、不具合密度に大きな変化はないとされています*1。

2つ目の表はレビュー指摘に関する集計で、ページあたりの基本設計レビュー指摘件数は回答121件、中央値が0.209、平均値が0.404件／ページでした*1。

中央値の0.209件／ページは100ページあたりに換算すると20.9個となり、資料のまとめに記された「20個」と合致します*1。なお、この掛け算は本記事で独自に行ったものです*1。

3つ目の表はテストに関する項目で、規模あたりのテストケース数は結合テストが回答233件で中央値83.2、総合テストが回答215件で中央値15.0件／KSLOCでした*1。

検出バグの現象数も同じ表に掲載されており、結合テストが回答204件で中央値0.986、総合テストが回答193件で中央値0.161件／KSLOCとなっています*1。

テストケース数の平均値は目安として使えません*1。結合テストのテストケース数は平均値974.7で中央値83.2の約11.72倍に達し、総合テストは平均値1,252.1で中央値15.0の約83.47倍にも達するためです*1。

四分位数で見ても差が大きく、結合テストのテストケース数はP25が31.8、P75が201.2であり、約6.33倍の開きがあります*1。

業種による差が生じる理由はIPAの業種編には書かれていません

これらのデータを実務で活用する前に、資料が持つ分析上の限界を整理しておきます*1*2*3。

第一に、業種差が生じている理由は読み取れません*1*2*3。3編ともプロジェクト件数と数値分布を示しているだけで、差異の背景までは書かれていないためです*1*2*3。

第二に、同一企業のデータが含まれているかどうかは判断できません*1。業種ごとに層別されたのみで、企業の重複状況は示されていないためです*1。

第三に、現象数と原因数を単純に比較することはできません*1。それぞれのプロジェクト群は重なりが少ないため、数値だけのデータでは比較できない旨が資料に明記されています*1。

第四に、金額や工数の違いまでは読み取れません*1。この節で扱っているデータは、あくまで不具合やテストの件数と密度に限られます*1。

第五に、開発言語やアーキテクチャとの関係性を読み解くことは困難です*1。業種編は業種単体で層別した表であり、他の要素と掛け合わせた分析は行われていません*1。

第六に、FP規模のデータや再開発のプロジェクトは分析されていません*1。これらはデータ件数が少ないためと説明されています*1。

第七に、データを提供した企業に偏りがある可能性が残ります*1。IPAへデータを提供した企業のプロジェクトが集計対象であり、業界全体を代表して無作為抽出されたものではないためです*1。

第八に、本記事で示した換算値や倍率は独自に計算した値です*1*2*3。資料そのものに印字されている数値ではありません*1*2*3。

なお、同じ0.209という数値は工期の比率を扱った工程別の工数は製作30.2％、増員先を決める手順の近くでも触れられていますが、母数も単位も全くの別物であるため、両者を関連づけることはできません。

金融案件でどの工程を外部委託するかを4つの手順で決定します

ここまでに確認した3業種の数値を、自社のプロジェクトへ適用するための手順として整理します*1*2*3。

3業種の目安（出典：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022 業種編（金融・保険業）」「同（情報通信業）」「同（製造業）」の各6.2節）。独立行政法人情報処理推進機構の社会基盤センター発行。数値は各編の「全体の傾向」に示された値。不具合の行は編ごとに単位が違うため資料の表記をそのまま並べた。倍率と1万行あたりへの換算は筆者が計算した値。この表は資料に示された数値を引用して筆者が作成したものであり、資料の図表そのものを複製したものではない。本書の著作権はIPAが保有し、無断の改変や公衆送信などは禁じられている

項目	金融・保険業	情報通信業	製造業
リリース後の不具合	100万行で2個（中央値）／10万行で4個（平均値）	1万行あたり1個強（平均値）	10万行で2個（中央値）／1万行で1個要強（平均値）
基本設計レビューの指摘（100ページあたり）	20個	38個	34個
結合テストの実施（1000行あたり）	80個	60個弱	30個
総合テストの実施（1000行あたり）	15個	20個弱	15個
結合テストの検出バグ（1万行あたり）	10個	18個	17個
総合テストの検出バグ（1万行あたり）	1.5個	3個	4個

1つ目の手順は、現在進行している案件の業種を金融、情報通信、製造のいずれか1つに位置づけることです。

2つ目の手順は、テストの実施量とレビュー指摘件数のどちらに業種差があるかを確認することです。このとき、両方を一度に変更してはいけません。

3つ目の手順は、他業種より作業量が多い工程だけを範囲と期間で区切ることです。数値に大きな差がない工程はそのままにしておきます。

4つ目の手順は、区切った業務範囲を外部へ委託するか社内に残すかを判断することです。この2つの選択肢を分けて整理します。

1つ目の手順で業種を1つに絞る理由は、資料の作成方針に合わせるためです*1。業種編は業種ごとに層別した集計表であり、複数業種を掛け合わせてはいないからです*1。

2つ目の手順で項目を分ける理由は、数値の乖離する方向が逆だからです*1*2*3。金融・保険業はテスト実施量が3業種の中で最も多く、レビュー指摘と検出バグ数は最も少ない傾向にありました*1*2*3。

3つ目の手順で工程を絞り込む理由は、業種による差が大きいためです*1*3。結合テストの実施量は約2.67倍、総合テストの検出バグも約2.67倍の開きがありました*1*3。一方で総合テストの実施量は金融・保険業も製造業も15個であり、差はありません*1*3。

4つ目の手順で判断を分ける理由は、統計の母数が小さいためです*1。発生不具合密度は回答が59件であり、100KSLOC以上300KSLOC未満の層は9件しかありません*1。規模の層まで細分化すると客観的な目安が作れなくなってしまいます*1。

実務においては、3つ目の手順で区切ったテスト工程が外部要員を配置する枠となります。テストの設計と実施は範囲と期間を区切って委託できるため、フリーランスを含む業務委託の活用と相性が良いためです。

反対に、1つ目の手順である業種の判定や2つ目の手順である差異の見分けを外部へ出してしまうと、評価基準の決定権まで委ねることになります。そのため、これらの判断は社内に残しておきます。

製造業編における不具合の傾向については、発生不具合密度とは、中央値0.021件で平均は6.7倍で詳しく解説しています。

テスト実施量の差に関しては、改良開発と新規開発のテスト量の違い、中央値で1.8倍において別の視点で扱っています。

レビュー工数の見積もりについては、設計レビューの工数を積む4ステップ、1ページ0.335人時で手順を整理しました。

設計書の分量そのものは、本記事では扱っていません。業種編に設計書ページ数の節はあるものの、母数が小さく客観的な目安を算出できないためです*1。

まとめ：金融はテストが多くレビュー指摘と不具合が少ない傾向にあります

第一に資料の前提として、IPAの「ソフトウェア開発分析データ集2022」業種編は、本編が業種混在のデータで分析しているのに対し、業種で層別した統計情報が有用であるとの判断から作成されました。対象はプロジェクト数の多い金融・保険業、情報通信業、製造業の3業種です。本書の著作権はIPAが保有し、無断の改変や公衆送信などは禁じられています。この記事は資料に示された数値を引用したものであり、資料の図表そのものを複製したものではありません。第二に集計上の注意点として、3編の「全体の傾向」は単位がそろっていません。不具合の目安は金融・保険業が100万行あたり、製造業が10万行あたり、情報通信業が1万行あたりで書かれています。中央値を1万行あたりに換算すると金融・保険業が0.02個、製造業が0.2個となり10倍の差が開きますが、情報通信業は中央値の記載がないため比較に入れられません。第三にテストの実施量について、1000行あたりの結合テストは金融・保険業が80個、情報通信業が60個弱、製造業が30個であり、金融・保険業は製造業の約2.67倍でした。総合テストは金融・保険業と製造業の双方が15個で差は見られません。第四に指摘とバグに関して、100ページあたりの基本設計レビューの指摘は金融・保険業が20個、情報通信業が38個、製造業が34個で、1.9倍と1.7倍の開きがあります。1万行あたりの検出バグは結合テストで10個・18個・17個、総合テストで1.5個・3個・4個でした。第五に母数の規模ですが、金融・保険業編の発生不具合密度は回答59件、ページあたりの基本設計レビュー指摘件数は121件、規模あたりのテストケース数は結合テスト233件・総合テスト215件となっています。第六に平均値の扱いとして、結合テストのテストケース数は平均974.7で中央83.2の約11.72倍、総合テストは平均1,252.1で中央15.0の約83.47倍に達するため、実務の目安を平均値で判断することは適切ではありません。

よくある質問

金融系のシステム開発は、他の業種とどのような違いがあるのでしょうか。

IPAの「ソフトウェア開発分析データ集2022」の業種編で比較すると、テストの実施量が多く、指摘やバグが少ない傾向にありました。1000行あたりの結合テストは金融・保険業の80個に対し製造業が30個で約2.67倍となり、100ページあたりの基本設計レビューの指摘は金融・保険業の20個に対し情報通信業が38個、製造業が34個となっています（確認日2026年9月17日）。

3つの業種編に書かれた数値を、そのまま並べて比較することはできますか。

そのまま比較することはできません。リリース後の不具合に関する目安のみ、金融・保険業編は100万行あたり、製造業編は10万行あたり、情報通信業編は1万行あたりで書かれているためです。中央値を1万行あたりに直すと金融・保険業が0.02個、製造業が0.2個になります。なお情報通信業編は中央値の記載がないため、この比較には含められません。

なぜ業種によってこのような差が生じるのですか。

資料からその理由を読み取ることはできません。3編とも回答件数と分布を示すのみで、差が生じた理由までは書かれていないためです。また業種ごとに層別しただけであるため、同一企業のデータがどれだけ重複しているかも示されていません。

金融・保険業編における回答の母数はどれくらいですか。

集計表ごとに異なります。新規開発の発生不具合密度が59件、ページあたりの基本設計レビュー指摘件数が121件、規模あたりのテストケース数は結合テストが233件・総合テストが215件、検出バグ数の現象数は結合テストが204件・総合テストが193件です。なお規模の層まで細分化すると、100KSLOC以上300KSLOC未満は9件にとどまります。

テストケース数の平均値を目安として活用できますか。

平均値を目安として使うことはできません。結合テストのテストケース数は中央値83.2に対して平均値が974.7で約11.72倍、総合テストは中央値15.0に対して平均値が1,252.1で約83.47倍に達するためです。上端が10万件／KSLOC、21万9千件／KSLOCまで伸びて平均値が大きく偏るため、実務では中央値と四分位数を確認します。

出典

1. *1　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022 業種編（金融・保険業）」（PDF）（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/hjuojm000000c6it-att/000102172.pdf）。出典：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022 業種編（金融・保険業）」。独立行政法人情報処理推進機構 社会基盤センター発行。業種編が作られた理由と対象3業種、6.2節「全体の傾向」、表2-1-1（新規開発の発生不具合密度）、表4-1-4（ページあたりの基本設計レビュー指摘件数）、表5-1-1（規模あたりのテストケース数・検出バグ数）の一次情報として。本書の著作権はIPAが保有し無断の改変や公衆送信などは禁じられているため、この記事は示された数値を引用し、図と表は数値をもとに筆者が作成した。資料の図表そのものは複製していない（2026年9月確認）
2. *2　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022 業種編（情報通信業）」（PDF）（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/hjuojm000000c6it-att/000102173.pdf）。6.2節「全体の傾向」（不具合は平均値で1万行あたり1個強、基本設計レビューは100ページあたり38個、1000行あたり60個弱の結合テストと20個弱の総合テスト、1万行あたり結合テスト18個・総合テスト3個の検出バグ）の一次情報として（2026年9月確認）
3. *3　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集2022 業種編（製造業）」（PDF）（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/hjuojm000000c6it-att/000102174.pdf）。6.2節「全体の傾向」（不具合は10万行で2個の中央値、基本設計レビューは100ページあたり34個、1000行あたり30個の結合テストと15個の総合テスト、1万行あたり結合テスト17個・総合テスト4個の検出バグ）の一次情報として（2026年9月確認）
4. *4　参考：IPA「ソフトウェア開発分析データ集」（https://www.ipa.go.jp/digital/software-survey/metrics/index.html）。本編と業種編3編・サマリー版・グラフデータという構成と、年度ごとに公開されていることの確認として（2026年9月確認）