類推見積り

過去の類似プロジェクトの実績データを基に、新規プロジェクトの規模やコストを見積もる手法。経験則に基づくため早期に概算が可能だが、類似性の判断が見積り精度に大きく影響する。

過去の類似プロジェクトの実績データに基づいて、新しいプロジェクトの工数やコストを見積る手法。トップダウン見積りとも呼ばれ、プロジェクト初期の概算見積りに適するが、精度は過去データの類似性に依存する。

過去の類似プロジェクトの実績データに基づいて、新しいプロジェクトの工数やコストを見積る手法。トップダウン見積りとも呼ばれ、プロジェクト初期の概算見積りに適するが、精度は過去データの類似性に依存する。

過去の類似プロジェクトの実績データを基に、新しいプロジェクトの規模や工数を見積もる手法。トップダウン見積もりとも呼ばれる。プロジェクトの初期段階で概算を出すのに適するが、精度は類似性に依存する。

過去の類似プロジェクトの実績データを基に、現在のプロジェクトの所要時間やコストを見積もる技法。トップダウン見積りとも呼ばれ、情報が少ないプロジェクトの初期段階で用いられるが、精度は低い。

過去の類似したプロジェクトの実績を基に、規模や複雑さの違いを調整して、コストや期間を見積もる手法。情報が少ないプロジェクトの初期の段階でも短時間で見積もれるが、精度は類似のプロジェクトとの近さや見積る人の経験に左右される。

規模を表す変数と単位当たりの工数・コストの関係式を使って見積もる手法。「画面1本当たり◯人日」のように統計的な原単位を用いるため、根拠が説明しやすく、データが蓄積されるほど精度が高まる。

楽観値、最可能値、悲観値の3つを見積もり、その加重平均で期待値を求める手法。PERTでは（楽観値＋4×最可能値＋悲観値）÷6で計算し、不確実性を織り込んだ現実的な値を得る。

WBSの最下位のワークパッケージごとに工数やコストを見積もり、それらを積み上げて全体を算出する手法。精度は高いが、作業が詳細まで分解されている必要があり、見積り自体に時間と手間がかかる。

開発するプログラムの行数を見積もり、1行当たりの生産性から工数を算出する規模見積り手法。単純で分かりやすいが、プログラム言語や記述スタイルに左右され、要件定義段階では行数自体の見積りが難しい。

ソフトウェアの機能量（入力、出力、照会、内部ファイル、外部インタフェースの数と複雑度）に基づいて開発規模を見積る手法。プログラム言語に依存しない見積りが可能で、コスト見積りの基礎となる。

ソフトウェアのソースコード行数（LOC）を基に開発工数・コストを見積るモデル。プロジェクトの種類や要因（開発者の能力、ツールの利用度など）を考慮した補正係数を用いて精度を高める。COCOMOII（改良版）もある。