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を基に、規模や難易度の違いを加味して期間やコストを見積もる手法。情報が少ない初期段階でも短時間で概算できるが、精度は類似性と見積り担当者の経験に左右される。

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。

ベームが開発したソフトウェア開発の工数見積りモデルCOCOMOの改訂版。見積りを行う時期に応じたモデルを持ち、ソースコードの行数やファンクションポイントで表した規模に、製品、プラットフォーム、要員、プロジェクトに関するコストドライバと、規模の影響を左右するスケールファクタを組み合わせて、工数と期間を算出する。

過去のデータから求めた、規模とコストや期間の統計的な関係（単位あたりの工数など）を使い、見積る対象の規模などのパラメータから算出する見積り手法。ファンクションポイント法やCOCOMOなどがこれにあたり、基になるデータが正確であれば精度が高い。

WBSの下位の要素（ワークパッケージやアクティビティ）ごとにコストや期間を詳細に見積もり、それを積み上げてプロジェクト全体の見積りを求める手法。精度は高いが、作業の詳細が決まっている必要があり、見積りに時間と手間がかかる。