モデル概要
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AI-COCOMOは、COCOMO IIモデルを生成AI時代に拡張したコストモデルです。
総コストを以下の3層に分離して算出します。
C_total = C_human + C_AI + C_integration
・C_human（人的コスト）：COCOMO IIの工数算出にAI代替率αを適用
・C_AI（AIコスト） ：トークン消費量 + ライセンス費用
・C_integration ：AIとの協働レビュー・修正のオーバーヘッド
📄 モデルの詳細・理論的背景については、提案者 1_s_o の note 記事をご参照ください：
note.com/ichi_s_otsuki — AI-COCOMOコストモデルの提案 ↗
プリセット
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ファンクションポイント数
FP
IFPUG法で計測したシステムの機能規模。画面・帳票・ファイル・インターフェースなどの複雑度を数値化したもの。
言語（CF: FP→KLOC換算係数）
言語ごとの1FPあたりのソースコード行数（SLOC）。Python=15, TypeScript=20, Go=30, C#=46, Java=53, C=128。
新規開発比率
R_new
新規に開発するコードの割合（= 1 − 再利用率）。OSS・AI生成テンプレート・既存コードを再利用すると低下しコスト減。右に動かすほど新規開発が増えコスト増。
人件費単価（¥/時間）
LaborRate
人月÷160時間で算出。例：人月100万円＝6,250円/h。フリーランス上位層は12,500円/h程度。
為替レート（¥/$）
FX
AIのAPI料金はドル建てのため、円換算に使用します。
値が小さいほど良い（コスト削減）。0=Very High ～ 5=Very Low
先例性
PREC
類似プロジェクトの経験。経験豊富なほどコスト減。0=非常に高い経験, 5=全く未経験
開発柔軟性
FLEX
要求仕様の柔軟さ。柔軟なほどコスト減。0=非常に柔軟, 5=厳格に固定
リスク解消
RESL
技術リスクの事前解消度合い。0=完全解消, 5=未解消のリスク多数
チーム結束度
TEAM
チームの連携・コミュニケーション品質。0=非常に高い結束, 5=バラバラで低摩擦
プロセス成熟度
PMAT
開発プロセスの成熟度（テスト自動化・CI/CD等）。0=非常に成熟, 5=未整備
0.50〜1.50。1.0が基準。高い能力系EMは1.0未満にするとコスト減。
要求される信頼性
RELY
障害時の影響度。ミッションクリティカルほど高くなりコスト増。
データ複雑度
DATA
データ構造の複雑さ。RDB設計や大量データは高め。
製品複雑度
CPLX
処理ロジックの複雑さ。アルゴリズム・分岐・再帰が多いほど高い。
要求される再利用性
RUSE
他プロジェクトでの再利用要求度。汎用ライブラリ化が必要な場合は高め。
プラットフォーム制約
PLAT
メモリ・性能などの実行環境制約。組み込み系は高い。
人員能力
PCAP
開発者の能力レベル。高能力（0.70〜0.80）はコスト大幅減。
人員経験
PEXP
ドメイン知識・業務経験の深さ。豊富な経験でコスト減。
AI活用習熟度 ✨
AILX
【AI-COCOMO拡張】プロンプト設計・AIツール運用力。高習熟（低EM値）でコスト削減。また統合コストの算出にも使用。
ツール成熟度
TOOL
CI/CD・AI統合開発環境の整備度。整備されているほどコスト減。
スケジュール圧縮
SCED
納期制約。無理な圧縮はコスト増。通常は1.00が基準。
人的担当率
1-α
人間が担当する作業の割合（= 1 − AI代替率α）。100%がAI無しの純人的開発。低いほどAI活用が高くコスト削減。右に動かすほど人的作業が増えコスト増。
出力トークン単価
P_out
AIモデルの出力トークン単価（$/MTok）。Claude Sonnet 4系=15程度、GPT-4o=10程度。
入力トークン単価
P_in
AIモデルの入力トークン単価（$/MTok）。通常は出力の1/4程度。
イテレーション係数
γ
AI出力の修正・再生成の往復回数。高いほどトークン消費増。典型値は2〜3。
AIライセンス費（¥/月）
L_AI_m
AIツールの月額ライセンス費。Claude Pro=¥3,000、Copilot=¥2,200、複数ツール併用で¥10,000以上も。
AIツール利用メンバー数
M
AIライセンスの課金対象となるメンバー数。人数課金プラン（Claude Pro・Copilot等）は実人数を設定。企業包括契約・Enterprise APIの場合は1のまま（L_AI_mに月額総費用を入力）。
プロジェクト期間
Months
ライセンス費の累計算出用。開発期間（月）を設定してください。
統合OH率
δ
AIとの協働によるレビュー・修正オーバーヘッド割合。AIを深く使うほど高くなる傾向。
推定コスト
TOTAL COST
—
調整規模
—
基本工数
—
AI無し比 節約率
—
計算過程
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