| 研究概要 |
本研究では,プロジェクト開発中の複数の時点からデータの収集を行い,ルールマイニングをはじめとするデータ分類手法で分析を行うことで,より精度の高い混乱状態の予測手法を確立する.さらに,多くのソフトウェア開発組織からプロジェクトのデータを収集し,分析の結果をフィードバックするためにWebから利用可能なシステムを開発することを目指した.
本年度は現在のプロジェクト混乱予測システムに対してこれらの機能を組み込むことで,プロジェクトの混乱予測から混乱回避の策を提示するシステムへの拡張を目指した.具体的には,相関ルールマイニングを用いてデータ中の類似ルールを検索し,それらのルール間の違いに着目して混乱プロジェクトに陥るプロジェクトの予測とそこからの改善案を提示するシステムを構築した.通常の相関ルールマイニングではルールをある単純な指標に基づいて検索するため,大量のルールが検出されてしまう.そのため,いかに効果的な絞り込みを実現するかが焦点となった.
作成したシステムを企業横断的データに対して適用したところ,単純なルールマイニングを実施した場合に数十万のルールが抽出されるのに対し,本手法では数十程度のより重要度の高いルールを抽出することに成功した.抽出されたルールを精査したところ,プロジェクトの混乱に繋がる要因に関してその改善案を提示できる可能性が確認された.
本手法のプロトタイプをWebインターフェイスを用いて実装している.プロジェクト混乱予測システムと併用することで,プロジェクトの混乱回避策が効率的に立案できると期待される.
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