本記事では、Creative Content Lab Tokyo（クリエイティブコンテンツラボトウキョウ）が作成したレビュー指摘票のテンプレートをご提供しております。
設計書レビューの際は、ぜひ本テンプレートをご活用ください。
※レビュー計画書が必要な方は以下の記事よりダウンロードいただけます。
1.テーラリングガイド
1.選択リストの更新
レビュー票で利用する以下の選択リスト値を更新します。
- 工程定義：要件定義や基本設計など工程名称を記入します。プロジェクトで使用する工程コード（RD、SS、UT,IT-aなど）があれば工程コードもあわせて登録しておきましょう。※工程コードは利用していないため、必要があればレビュー票に工程コードの欄を追加してください。
- 指摘区分：レビュー指摘にあたり指摘の分類を定義します。※プロジェクトごとに品質分析の粒度に合わせて定義してください。
- 原因分類：指摘された内容について、指摘事象が発生した原因を定義します。大規模プロジェクトなどで、原因分類を詳細に行い、傾向と対策を立てるような場合は、原因分類を（大分類、中分類、小分類）など2、3段階で定義するとよいでしょう。
- 対応状況：指摘に対する対応状況を定義します。こちらもプロジェクトごとに進捗管理の粒度に合わせて定義してください。
- レビュー種別：内部レビュー、お客様レビュー、第三者レビューなど種別を定義してください。
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2.レビュー票の項目定義
プロジェクトの内容に合わせて、以下の内容を更新してください。
- お客様名：顧客名を記入してください。
- プロジェクト名：プロジェクトの名称を記入してください。
- 実施方式：対面レビューやドキュメントの回覧レビューなどプロジェクトごとに定義してください。※選択リストには用意していないため、必要があれば追加してご利用ください。
- レビューイ、レビューア：こちらについても選択リストではなくテキスト入力としています。必要に応じて選択リストを定義してください。
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3.品質分析指標の更新
レビュー結果サマリーシートでは、ドキュメント単位での指摘分類や発生原因の集計結果を一覧化し、それぞれのエラー摘出密度を算出しています。
エラー検出密度は以下の計算式で算出してます。
エラー検出密度 = [ エラー件数合計 / レビュー対象の成果物のページ数]
品質を評価するにあたり、事前にエラー摘出密度の指標値を定義しておきましょう。
指標値を定義しておくことでエラー摘出密度が高いか低いか判断することができます。
エラー摘出密度が低すぎる場合は、レビューが不足していたり、レビューアのスキルが低いなど原因を把握して、対策を実施したうえで再度レビューを実施しましょう。
逆にエラー摘出密度が高すぎる場合は、成果物の品質が非常に低い可能性があります。こちらも原因分析を行い、対策を練る必要があります。
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レビュー指摘票のサンプルは、以下のリンクからどうぞ。
2.レビュー指摘票（テンプレート）の利用方法
レビュー指摘票テンプレートの利用方法（具体的な記載事項）については、以下の記事を参考にしてください。
3.レビュー指摘票テンプレートのダウンロード
資料のダウンロードおよびご利用に関しては、本サイトのコンテンツ利用規約に同意される場合のみ利用可能となります。
一般公開資料
update 2022/04/17 直接エクセルファイルをダウンロードするリンクを追加
以下は、スプレッドシートでの表示となります。
まとめ
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