2019 Fiscal Year Research-status Report
ビジネスAIアライメントモデルに基づいたサービス設計に関する研究
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19K20416
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| Research Institution | Musashi University |
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Principal Investigator |
竹内 広宜 武蔵大学, 経済学部, 教授 (80824119)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | AIサービスシステム / ビジネスITアライメント / エンタープライズアーキテクチャ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ビジネスAIアライメントモデルに関して、準備研究として進めてきた内容をもとに、AIサービスシステムのPoC開発プロセスのエンタープライズアーキテクチャを用いてモデル化した。また、そのモデルをもとに実施済みプロジェクトを分析することで、機械学習技術をはじめとしたAI要素技術の活用における典型的なプロジェクト管理における課題を回避できる可能性があることがわかった。このモデルは国内研究会で議論を重ねたのち、ハンガリーブタペストでの国際会議（KES)で発表し、エンタープライズモデリングの第一人者の一人であるAlfred Zimmerman教授（リュトリンゲン大学）と議論した。その議論を通して、Zimmerman教授の研究コミュニティとのリレーションが深まり、2020年の研究活動への布石となった。
ビジネスAIアイラメントモデルについては、汎用モデルを準備研究の段階で提案してきたが、実用に向けては、その精緻化と実際のプロジェクトに対する具体化手法の検討が必要であった。これらの研究課題に対して、既存のビジネス分析手法をもとにした、ビジネスAIアライメントモデルの具体化手法を考案し、国内研究会で報告した。その議論の内容をもとに、手法を発展させ、2020年度の国際会議発表に向けて準備をおこなった。この手法については、機械学習工学研究会のコミュニティなどで実務家への紹介をし、実利用における評価を開始しはじめた。
また、ビジネスとAIの整合性という観点で、業務に対してAIを適用できるかどうかについて適用可能性を評価する必要性を同定し、その評価手法の提案も国内研究会での発表を通して行った。これらは2020年度に向け研究を継続している。
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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
準備研究をもとに、それを発展させる形で研究成果ができ、国内・国際会議での発表を行うことができている。また、英語ジャーナル論文誌への投稿についても目処がたっており、研究成果を公開する準備がそろっている。また、これまでの研究成果から、本テーマに関連する新たな研究課題とその解決方法が見つかっており、本研究内で実施できる予定となっているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は、前年度の活動成果であるビジネスAIアライメントモデルとその構成手法について実プロジェクトを通して評価する。そして、その結果を含め学術論文としてまとめ、投稿する。また、ビジネスAIアライメントモデルを適用を通して、効果的な活用方法を考案する。モデルの適用方法に関する成果を国際会議(KES)で発表し、1年目と同様の研究会で年2回発表し、他の研究者からの意見を得る。さらに、モデルとプロジェクト実践における活用方法の分析結果を公表することで研究コミュニティの活性化を行う。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた国際会議への交通費がディスカウントチケットを購入により、安く抑えられた。この分は、2020年度の出張旅費などにあて、より多くの機会で研究成果を発表する予定である。
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