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# XBOX 認定の故障モード分析 (FMA)

> 認定で FMA を使用して問題を重大度、発生確率、再現性でスコアリングし、CFR、SRI、ION に分類して一貫した判断を行う方法を説明します。

***

## テストにおける意思決定の一貫性、品質、妥当性の向上

## 要約

認定では、意思決定が正確かつ一貫していることを保証すると同時に、チームが真に価値のある問題にのみ時間を投資するようにする必要があります。

## はじめに

認定チームは、問題の深刻度と非準拠を判断するために、毎年何千もの意思決定を行っています。

複数の地域にまたがり、現場のテスターからリード、マネージャー、ソフトウェア エンジニアに至るまで、内部評価の層が幾重にも存在するビジネスにおいて、一貫した意思決定を行うことは困難です。

FMA は、関係者全員が重要な意思決定を迅速かつ一貫して行えるようにする厳格なフレームワークを提供すると同時に、完全に文書化するには軽微すぎると判断された問題にフラグを立てることで、大幅な時間の節約を可能にします。

## 概要

FMA は、各問題に重大度、発生確率、再現性という 3 つの異なるスコアを割り当てるためのフレームワークを提供します。これらのスコアの合計により、問題の種類が次のいずれかに決まります。

* **再提出条件 (CFR):** これらの問題は深刻であり、開発者が再提出で問題を修正するまで、または特定の期間内 (多くの場合、エンド ユーザーが操作を開始する初日まで) に配信されるコンテンツ更新によって問題を修正できるまで、タイトルを出荷できません。
* **標準報告問題 (SRI):** これらの問題は深刻ですが、提出物の公開を止めるほど重大ではありません。
* **注意事項 (ION):** これらの SRI 問題は、既存のテスト ケースに直接対応付けることができません。

各問題をどこに分類するかを決める論理的な手順は、部分的にはテスト ケースの文言と、製品版環境で発生しているイベントの発生確率と再現性に関する個人の評価に基づいています。

意思決定のすべての領域に対応するために、重大度、発生確率、再現性という主要な概念が 1 か所にまとめられています。これは可能ではありますが、この方法では、あらゆる事態を網羅するために、場合によっては数万件のエントリを持つデータベースが必要になります。

結果を記述するために必要な行エントリが過剰な数にならないように、問題を構成要素に分割することが重要です。
認定において、FMA は次の変数を持つシステムを使用します。

* **重大度:** 6 つの可能な結果
* **発生確率:** 6 つの可能な結果
* **再現性:** 6 つの可能な結果

重大度 (次のセクションで詳しく説明します) は説明的な文字列で構成されるため、データを整理するためにシナリオ データベースが必要です。発生確率と再現性は、どちらも問題自体から数学的に導き出されます。

この分離を維持することで、テスト ケースごとに 6 つの重大度シナリオだけで 216 通りの可能性を整理できます。この数はテスト ケースの複雑さによって増える場合がありますが、大幅に増えることはありません。

6 つのステートメントを作成し、発生確率と再現性の個別の計算を適用することで、216 個の個別のシナリオを作成した場合と同じ価値が得られます。管理しやすく使いやすいというメリットも得られます。

## FMA の第 1 の構成要素: 重大度

重大度を使用すると、イベント以外のことを考慮せずに、問題がどの程度深刻であるかを定義できます。

FMA 分析では、重大度のさまざまなレベルをわかりやすい段階に分類します。認定のニーズに焦点を当てて、次の重大度の基準が作成されました。

| 重大度の評価 | 意味 |
| - | - |
| -4 | ユーザーまたはプラットフォームへの関連する影響はありません。 |
| 1 | ユーザーまたはプラットフォームへの影響はごく軽微です。 |
| 2 | ユーザーまたはプラットフォームへの影響は軽微です。 |
| 6 | ユーザーまたはプラットフォームへの影響は中程度です。 |
| 12 | ユーザーまたはプラットフォームへの影響は重大です。 |
| 22 | 致命的 (ビジネスへの影響が大きい (HBI)。たとえば、製品が動作しなくなる)。 |

これら 6 つのカテゴリにより、影響なしから非常に大きな影響まで、各問題が定義されます。全体的な評価作業により、各カテゴリに重み付けされた評価が作成されました。

複数の担当者間で問題を正しいカテゴリに一貫して割り当てることが比較的容易であるため、これらの評価はフレームワークの堅牢な部分を構成しています。この方法で妥協するのではなく、テスト ケースごとに段階を変更して、非常に使いやすく、特定のテスト ケースの特性を反映できるシステムを作成することにしました。

例として、ヘッドセットの状態変更 (HSC) があります。

**図 1.  HSC の例。**

![HSC の例](https://mintcdn.com/microsoft-4404708b/N3T1ucKV7zIMBudj/images/policies/HeadsetState.jpg?fit=max\&auto=format\&n=N3T1ucKV7zIMBudj\&q=85\&s=21454619f3a19639114b3da2d0d813ff)

これらが 2 つの特定の形式をとっていることに注目してください。1 つ目の形式は、ほとんどの問題を焦点を絞ったステートメントで扱います。たとえば、「ヘッドセットの状態が変更された後、タイトルで中程度のオーディオの破損またはひずみが発生し、ユーザー エクスペリエンスが損なわれる。」のようなものです。

このスタイルにより、テスト チームは重大度に関して問題に正しいカテゴリを正確に割り当てることができます。

2 つ目のスタイルはより具体的です。たとえば、「ヘッドセットの状態が変更された後、タイトルが TV とヘッドホンのどちらからもオーディオを出力しなくなる。」のようなものです。

このスタイルは、ラボでよく見られる特定の動作を捉えるため、問題の割り当て方法に疑問の余地がありません。

## FMA の第 2 の構成要素: 発生確率

定義: 発生確率を使用すると、エンド ユーザーが特定の問題に遭遇する可能性がどの程度あるかを評価できます。

重大度に使用するものと似たグリッドを、変更を加えて使用します。

| 発生確率 | 評価 |
| - | - |
| 発生する可能性が極めて低い: ユーザーの 0 ～ 10% が、問題が発生する可能性のある手順を実行します。 | -3 |
| まれ: ユーザーの 11 ～ 20% が、問題が発生する可能性のある手順を実行します。 | 2 |
| 時々: ユーザーの 21 ～ 40% が、問題が発生する可能性のある手順を実行します。 | 3 |
| 中程度: ユーザーの 41 ～ 70% が、問題が発生する可能性のある手順を実行します。 | 4 |
| 頻繁: ユーザーの 71 ～ 90% が、問題が発生する可能性のある手順を実行します。 | 6 |
| ほぼ避けられない: ユーザーの 91 ～ 100% が、問題が発生する可能性のある手順を実行します。 | 8 |

例:

1. タイトルの起動時に問題が発生する。発生確率 = 8。
2. オンライン セッションへの参加時に問題が発生する。発生確率 = 4。
3. 1 つのゲーム モード内の特定の 1 つのサブメニューで問題が発生し、それ以外の場所では発生しない。発生確率 = -3。

この評価にはある程度の主観が含まれます。しかし、テスターの判断が多少異なる場合でも、システムの信頼性は保たれ、正しい最終結果が得られます。

## FMA の第 3 の構成要素: 再現性

定義: 再現性は、最初に問題が発生した後に、エンド ユーザーがその問題に再び遭遇する可能性がどの程度あるかを示します。

ここまで、2 つの値が問題の重大度と発生確率にどのように関連するかを説明しました。次に、問題の再現性を特定する必要があります。

重大度と発生確率に使用するものと似たグリッドを、変更を加えて使用します。

| 再現性 | 評価 |
| - | - |
| 問題は 2 回目は発生しない | -3 |
| 低 | 2 |
| 中 | 3 |
| 高 | 4 |
| 最初のイベントの後にほぼ確実に発生する | 5 |
| 最初のイベントの後に確実に再発する | 6 |

発生確率と同様に、次のようなテスト結果の頻度の値を使用します。

**頻度:**

本体 1: 5/5

本体 2: 4/5

値を計算するには、再現に成功した試行回数 (最初の数値) を合計し、試行回数の合計 (2 番目の数値) の和で割ります。この数値に 6 を掛けると最終的な値が得られます。この例では、計算は 9 ÷ 10 x 6 = 5.4 となり、最終的な再現性の値は 5 になります。

## FMA スコアリングの説明

3 つのシステムを正しく使用すると、3 つの数値が得られます。これらの数値を合計して最終スコアを求めます。

**図 2.  FMA スコアリングの例。**

![FMA スコアリングの例。](https://mintcdn.com/microsoft-4404708b/N3T1ucKV7zIMBudj/images/policies/FMAScore.jpg?fit=max\&auto=format\&n=N3T1ucKV7zIMBudj\&q=85\&s=9bbdeb41d5cc746b8f27c71a48ae0d1d)


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