失敗しない工数見積の手法やポイントを解説｜おすすめのツールや企業事例も紹介

「プロジェクト前に工数を見積もっていたはずなのに、納期に遅延してしまう」

「受託案件で適正な金額を請求しているはずなのに、なぜか赤字になってしまう」

工数見積が不十分だったり抜け漏れがあったりすると、現実的なスケジュールを組むことができず、納期に遅れたり赤字になったりする恐れがあります。工数見積のポイントをおさえ、精度を高めることが重要です。

この記事では、工数見積について以下の内容を解説します。

ぜひ工数見積をする際の参考にしてみてください。

工数見積が失敗する原因

工数見積はプロジェクトをスムーズに遂行し、納期を遵守したり生産物の品質を維持したりするために必要です。プロジェクトのエラーを減らすことで労働環境が改善され、従業員の満足度や生産性の向上にもつながります。

しかし「工数を見積もったはずなのに途中で遅延やエラーが起きる」「いつも納期ギリギリになってしまう」ということは往々にして起こり得ます。

工数見積が以下の原因で誤っていたり不十分だったりすると、エラーが起こりやすくなります。

工数見積が失敗してしまう原因について、1つずつ解説します。

工数見積を行う担当者にプロジェクトや技術に関する知識が足りないと、未知の要素が多くなり具体性を欠いた見積もりをしてしまう原因になります。

また、タスクを明確に細分化できていない場合も同様です。精度の高い工数見積ができなくなってしまいます。

これを解消するには、プロジェクトや技術・開発に関する知識や、工数見積のスキルを身につけることが必要です。

ただし、工数見積のスキルがあったとしても「前回と同じで大丈夫」と勘で見積もってしまうと失敗の原因になります。似たプロジェクトであれば前回と同じで問題ない部分もありますが、細部はプロジェクトによって異なるため、きちんと確認してから工数を見積もることが重要です。

クライアントとの要件定義やヒアリングが不足した状態で工数見積をすると、イレギュラーが発生しやすくなります。

クライアントとの要件定義や認識合わせが不十分だと、途中で仕様が変更されたり、追加で開発を依頼されたりするなどイレギュラーな事態が発生しやすくなります。

要件定義やヒアリングをしっかり行ったうえで工数見積をし、出来上がったらクライアントと共有して認識を合わせることが重要です。やむを得ず追加開発や仕様変更がある場合は、その分納期が伸びることを伝えておく必要があります。

バッファを設けず工数見積をした場合、イレギュラーな事態や遅延に対応できずプロジェクトが失敗する原因になります。

未知の要素がない状態で工数見積もりをするのが理想ですが、プロジェクト開始前は内容が明確に定まっていない部分もあります。未知の部分が途中で明らかになったり変更になったりしてもいいように、計画段階でバッファ（スケジュールやリソースの余裕）を設けておくことが重要です。

バッファを設けることで余裕を持たせた工数見積ができるので、トラブルやイレギュラー、遅延に対処しやすくなります。

工数見積に用いる手法には、主に以下の4つがあります。

どの手法が最適かはプロジェクトによって異なります。状況やプロジェクトの種類によって、適切に使い分けることが重要です。

類推法は、過去の類似のプロジェクトから類推して工数を見積もる方法です。過去のデータをもとに工数を見積もるので、比較的容易に工数見積ができるメリットがあります。

TimeCrowdを利用すれば「プロジェクトごと（タスクごと）に・どの業務に・どれくらいの時間をかけたのか」というデータを集計できます。新たなプロジェクトを計画する際に、過去のプロジェクトの工数データを簡単に算出することが可能です。

プロジェクトメンバーがタスクの開始時・終了時にワンクリックで打刻をするだけで、リアルタイムでデータ集計ができるので、当初の工数見積と差が生じてもすぐに対処ができる点が特徴です。

係数法（パラメトリック法）とは、特定の係数モデルを使用して工数を見積もる方法です。

システム開発の場合は、COCOMOやCOCOMO Ⅱ、FP法といった係数を用います。

COCOMO／COCOMOⅡ
COCOMO（constructive cost model）／COCOMOⅡは、ソースコードの行数で工数を見積もる方法です。開発の規模や工数、期間を方程式にあてはめて計算します。計算式は、開発の難易度やリスクによって異なります。
FP（ファンクションポイント）法
FP法は、ユーザーが使う機能（ファンクション）を分類し、それぞれに点数（ポイント）をつけて工数見積をする方法です。開発難易度の高い機能であれば、その分点数が高くなり、工数が増える計算になります。
FP法による工数見積は発注者にとってわかりやすく、認識のすり合わせがしやすいというメリットがあります。比較的高い精度で工数見積ができるという点もメリットですが、データが足りないと使えない手法であるという点がデメリットです。