| 研究課題/領域番号 |
17K00102
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
門田 暁人 岡山大学, 自然科学研究科, 教授 (80311786)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | データ機密保護 / ソフトウェア開発実績データ / ソフトウェア開発工数予測 / データ分析 / 実証的ソフトウェア工学 / データマイニング / ソフトウエア学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ソフトウェア開発実績データを対象として，データそのものではなく，データの特徴量（データの分布，データ間の関係など数値化したもの）のみをデータ収集企業から受け取り，特徴量の類似する研究用データを人工的に生成する方法を開発した．得られる生成データは，様々なデータ予測手法や分析手法に適用可能であり，特にデータ件数が多い場合には，元のデータと類似する予測性能や分析結果が得られることが分かった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果により，データの機密性を保持したまま，その利活用が可能となることが実証された．提案方法により生成されたデータを広く公開することで，予測モデルの性能評価，ベンチマーキング，データ処理技術の評価等に活用でき，実証的ソフトウェア工学の研究分野の発展に寄与できると期待される．また，提案方法は，機密データを利用する様々な分野への応用が期待される．
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