2019 Fiscal Year Annual Research Report
A Study of Probabilistic Risk Evaluation for Software Requirements based on Bayesian Network
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17K00354
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| Research Institution | University of Marketing and Distribution Sciences |
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Principal Investigator |
持田 信治 流通科学大学, 商学部, 教授 (40412374)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
磯貝 恭史 流通科学大学, 商学部, 教授 (00109860) [Withdrawn]
満行 泰河 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
稗方 和夫 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (80396770)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ベイジアンネットワーク / プロジェクト / リスク / リスク評価 / 確率的 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的はシステム開発リスクの確率的評価手法確立に向けた研究である。通常、プロジェクト費用は開発工数や難易度に基づいて算出され、要求仕様別の費用は算出されないため、算出された費用は顧客のシステムイメージと乖離しており、後の仕様変更の原因となる。仕様変更は工期遅延と費用超過となる。そこで、本研究はコストシェアレートを使用した要求仕様別のリスク値分析手法を試行した。コストシコストシェアレートとはある要求仕様実現に必要な費用が開発費用全体に占める費用割合のことであり、コストシェアレートの大きさはリスクの大きさに比例する。そこで2017年度は要求仕様のコストシェアレート分析を行った。コストシェアレートの算出は自然言語処理と回帰分析を使用した。その結果、一般的にプロジェクト費用に加算される予備費に仕様分析に基づいた科学的根拠を与えた。次に本研究は2018年度に、インフル―エンスダイアグラムを使用して各要求仕様中の不確実要素とプロジェクトリスクの関係をモデル化して、モデルの検証を行った。更に2019年度はインフル―エンスダイアグラムをベイジアンネットワークに展開して確率的モデルへの発展を行った。そして、ベイジアンネットワークを実装したプロジェクトリスク可視化ツールを構築して、ベイジアンネットワークにエビデンスを与えて、プロジェクトリスクの算出を行った。エビデンスとはプロジェクト環境を観測することに得た、各不確実要因の状況である。そして協力企業からの実際のリスクデータと確率的モデルから得られたデータとの比較を行い、モデルの有効性を検証した。その結果、プロジェクト費用に加算される10％から20％の予備費に確率的モデル分析に基づいた科学的根拠を与えた、更に本研究はプロジェクトリスクが要求仕様に左右されることを科学的に示した。
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