2021 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 – 2023-03-31
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| Keywords | AIサービスシステム / エンタープライズアーキテクチャ / ビジネスITアライメント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度はこれまで作成したビジネスAIアライメントモデルについて、活用法に関する研究開発を進めた。機械学習を活用するプロジェクトのモデル化だけでなく、アジャイル開発プロセスのモデル化もおこなった。この時、2020年度の活動で収集した実践プロジェクトのデータを用いてプロジェクト実践に基づく開発モデルを作成した。そして、この開発モデルを参照したAIプロジェクトにおける知見の収集と体系化のワークフローを定義した。このワークフローを用いたワークショップを機械学習工学研究会で実施し、実務家よりプロジェクト実施に関する知見を収集した。また、ビジネスAIアライメントモデルの作成から得た着想をもとに、AIシステムのアーキテクチャデザインパターンをエンタープライズアーキテクチャとして構造化する手法を開発した。そして、収集した知見を体系化しパターンとして整備できることを実例を通して実証した。また、ビジネスとAIの間の整合性（アライメント）だけでなく、開発したサービスシステムが社会に受け入れられる社会受容性の重要性を同定した。そして設計したサービスが社会受容性を満たすかどうかを分析する手法を考案し、実例を通して検証した。研究成果の発表については、2021年度も引き続き新型コロナの影響で、国際会議および国内会議はすべてオンライン参加となったが、査読付き国際会議論文5編、国内研究会 論文4編を発表することができた。
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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
研究開発を行うビジネスAIアライメントモデルについて、活用方法の実証が進み、国際会議などで議論できたことで当初の計画通りに進んでいる。また、 新たなプロジェクトモデルの着想やその収集と活用の検討が行え、発展的なテーマが新たに生まれている。研究発表は新型コロナの影響でオンラインに限定されているが予定以上の本数の発表ができた。以上より、本研究課題はおおむね順調に進展していると考え る。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究成果についての議論とコミュニティの活性化を目的とし、機械学習工学研究会などで実務家を交えたワークショップの開催をし、実践にもとづいた研究成果 の検証を行っていく。新型コロナの影響で2022年度は国際会議も徐々に現地開催になると考えられるが、国内会議ではオンライン開催などのものにも積極的に参 加し、できるだけ多くのフィードバックを他の研究者から得ることを進める。
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| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症の影響で参加予定の国際会議および国内会議がオンライン開催となり、次年度使用額が生じた。2022年度に研究に必要な物品の購入する費用また研究成果の公表などに関係する旅費の一部として使用する予定である。
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