| Project/Area Number |
23K11331
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
木野 泰伸 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (00400630)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三好 きよみ 東京都立産業技術大学院大学, 産業技術研究科, 教授 (00845266)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | キストマイニング / 質的研究法 / モデル化 / 生成AIの利用 / テキストマイニング / 概念モデル |
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| Outline of Research at the Start |
企業における情報システム開発や新製品開発プロジェクトでは，顧客が持つニーズを的確に把握することが成功の鍵となる．しかし実際は，顧客自身がニーズを漠然としか把握できていない場合が少なくない．そのような顧客自身の漠然とした意識の中から，インタビューを通じてニーズとなる要素を抽出し，誰もが明確に認識できる概念図を作成することが重要となる．本研究では，顧客のニーズを，テキストマイニングおよびソフトウェアモデル化技法を用いて，構造図として可視化するための明確な手順と，その裏付けとなる理論をメソドロジーとして構築する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
プロジェクトでは，顧客自身がニーズを漠然とした状態でしか把握できていない場合が多い．そのような漠然とした意識をとらえる方法として，本研究では，テキストマイニングおよびソフトウェアモデル化技法を用いて，構造図として可視化するための明確な手順と，その裏付けとなる理論をメソドロジーとして構築することを目的としている．
初年度は，過去に取得したインタビューの書き起こしデータをもとに，テキストマイニングを用いて分析を進めた．構造図の作成においては，UML(Unified Modeling Language)のクラス図を参考にして作業を実施した．その内容を第14回横幹連合コンファレンスにて発表した（木野泰伸，黒木弘司，川﨑将男，漠然とした要求からの結果図作成，第14回横幹連合コンファレンス，2023年12月16-17日）．
二年度は，前年度に整理した手順を参考にして，小規模な漁業協同組合で実施したインタビューデータを入力として分析を行った．その結果，ER図を参考にした構造図を描くことができ，本手法の可能性を確認した．その内容を第15回横幹連合コンファレンスにて発表した（木野泰伸，地域課題の解決に向けた可視化の研究，第15回横幹連合コンファレンス，2024年12月14-15日）．加えて，本研究は当初，形態素解析を用いたテキストマイニングの手法を前提としていたが，近年，生成AIが急速に技術進歩していることから，同様の取り組みが生成AIを用いて実施できる可能性が出てきた．そこで，二年度に，生成AIを用いて同様の作業を行う試行を実施した．その結果として，生成AIは，エンティティ（図の要素の一つ）を選択する能力が，従来の方法より適している可能性を見出した．ただし，生成AIは，データ文章に無い用語も，エンティティの候補として提示してくるため，スキルを持った人手によるチェックが必用であることが分かった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では，最終目標として，インタビューの書き起こしデータをもとにテキストマイニングの手法を用いて，概念図を作成する手順を明確化することである．
その目標に向けて，初年度は，インタビューの書き起こしデータをもとに，テキスト分析を実施し，クラス図を参考にした構造図の作成を試行した．実施した手順は，①形態素解析を実施する，②抽出された単語（名詞）の中にある登場人物や組織，場所などを表す単語を目検で抽出する，③それらの単語の意味を手掛かりに，類似の意味のものを集めて集約し，小さなシソーラス辞書を作成する，④シソーラス辞書をもとに，関連語を抽出しリスト化する，⑤関連語リストの名詞の中から，クラスのアトリビュートとなる単語を抽出する，⑥関連語リストの動詞，サ変名詞，形容詞，名詞等の中から，メソッドに相当するものを抽出する，⑦それらを図として配置する，となった．この手順によりインタビューの書き起こしから構造図としてのクラス図を作成することができた．それと同時に，アトリビュートやメソッドに相当するものが，必ずしも想定していた品詞として抽出されているわけではないという課題も明らかになった．
二年目は，上記手順を参考に，小規模な漁業協同組合で実施したインタビューデータを入力として分析を行い，本手法の実施可能性を確認した．同時に，生成AIを用いて同様の作業を行う試行を実施した．その結果として，生成AIは，エンティティ（図の要素の一つ）を選択する能力が，従来の方法より適している可能性を見出した．
上記の内容から，本研究はおおむね順調に進展していると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度は，テキストマイニングを持ちいて，クラス図を参考とした構造図を作成することができた．二年度は，小規模な漁業協同組合で実施したインタビューデータを入力として分析を行い，本手法の実施可能性を確認した．また，生成AIを用いて同様の作業を行い，模擬的にER図を作成できることを確認した．
初年度，二年度と研究活動を続ける過程において，本手法は，プロジェクトにおける顧客ニーズの把握だけでなく，社会課題を議論するときにも有効であることが分かってきた．具体的には，社会課題は，多くのステークホルダー，要素が絡み合い，一つの課題を解決すると，別の課題が浮かびあがり，なかなか全体最適として合意に達することが難しい．そのような状況において，各要素と課題を１枚の紙に図式化し，俯瞰して見える化することにより，多くの人に課題の連関が見えるようになる．
そこで，最終年度は，本手法をガイドとして取りまとめるとともに，さらにいくつかの事例に適用し，利用可能ケースを増やしていきたい．
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