（1）品質メトリクス設計（定量分析）

• お客さまの開発プロセスで収集可能な品質データ（レビュー時間やテストで見つかった不具合件数など）を特定します。

• 収集可能な品質データから、品質見える化に必要な品質メトリクス（レビュー効率や不具合摘出密度など）を設計します。

• 各品質メトリクスごとに、お客さまの状況に応じた目標値を提案します。

（2）品質分析コード設計（定性分析）

• レビューやテストで見つかった不具合の傾向を分析するための分析観点（作り込み要因、作り込み工程など）を提案します。

• 各分析観点ごとに分類コード（作り込み要因として「技術力不足」、「調整不足」など）を設計します。

（3）品質課題分析（ビッグデータ分析）

大量に蓄積された障害や課題情報（ビッグデータ）を自然言語解析し、効率良く問題発生傾向や改善ポイントを抽出します。

• 共起ネットワーク分析：大量文章の中で、同時に出現する単語をネットワーク状に可視化した図を出力します。全体特徴の俯瞰や、共通的なキーワード（問題発生要因）を把握することができます。

• コレスポンデンス分析：大量の文章に含まれる単語から、類似する単語同士を座標上へマッピングした図を出力します。全体傾向や、特徴を可視化することができます。

共起ネットワーク図の作成イメージ

社会ネットワーク分析の問題分析への応用例

コレスポンデンス図の作成イメージ

（4）品質分析マニュアル作成

• 品質メトリクスや品質分析コードを使って品質状況を見える化し、品質評価や品質改善案を立案する手順をまとめた、品質分析マニュアルを作成します。