| 研究課題/領域番号 |
15K15975
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| 研究機関 | 岡山県立大学 |
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研究代表者 |
天嵜 聡介 岡山県立大学, 情報工学部, 助教 (00434978)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 段階的な影響度合いの考慮 / 知見の補強 / システムの改良 |
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| 研究実績の概要 |
今年度は前年度の研究によって得られた知見を反映する形で，工数見積もり精度とプロジェクトデータの「鮮度」の関係性についてさらに詳細な検討を重ねた．
前年度に検討した回帰木に加えて，ニューラルネットワークを用いた工数見積もりモデルでも「鮮度」と見積もり精度の関連性について分析を行い，工数見積もりモデルの構成によって「鮮度」を考慮することの有効性が異なるという，前年度までに得られた知見が補強されることを確認した．共同研究者から提供された新しいプロジェクトデータを用いた分析にも取り組んだ．「過去のプロジェクトの影響度合いに違いをつける」方法について同データを用いて有効性を評価したところ，「過去のプロジェクトを利用しない」方法よりも良いという結果を得た．また，見積もりを行う時点で，「鮮度」を考慮するべきかどうかについて判別する方法について検討をはじめ，限定的ながら良好な結果を得た．これらの結果は国際会議（3件）で発表済みである．また，論文誌へ投稿（1件）した．実験結果の評価方法についても，統計的な観点から検討を行い，国内研究会で議論（1件）した．
前年度に構築した分析システムについても補強・改良に取り組んだ．まず，前年度の課題であった機械学習法の計算時間の長さについては，分析システムの並列化に取り組み軽減に成功した．また，学内で導入された計算機が利用可能となり，現状で計算時間の問題はほぼ解消した．実験に利用する工数見積もりモデルは現状のものでほぼ問題ないと判断したが，メタ手法であるアンサンブル学習法の利用を検討するため実験的に実装を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当該年度では，工数見積もり精度とプロジェクトデータの「鮮度」の関係性についてさらに詳細な検討を重ねていき，見積もり精度を向上させる「鮮度」の影響度の設定理論を構築していくことを計画していた．また，分析システムの改良も前年度の課題であった．
分析システムについては，全面的な見直しを行い，プログラムの並列化による高速化を達成した．また，利用可能な計算機の性能が向上したため，概ね順調に分析システムの改良が行えた．
「鮮度」と見積もり制度の関連性については，「過去のプロジェクトの影響度合いに違いをつける」方法を用いた実験を行うことで，より詳細な知見が得られた．「鮮度」の影響度の設定については，「鮮度」を考慮するべきかどうか見積もり時点で判別する方法について検討を始めており，やや先取りする形で研究を進めることができている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，「鮮度」の影響度の設定手法について検討していく．「鮮度」を考慮するべきかどうか見積もり時点で判別する方法について有効性を評価していく．また，新たに入手したプロジェクトデータの性質について実験を通して調査していくことで，設定手法について検討を重ねていく．
工数見積もりモデルによって「鮮度」の影響度合いが異なるという知見から，一律に設定方法を定めることが困難である可能性はある．昨今の研究でアンサンブル学習法の有用性が述べられており，同手法を取り込む方法について検討を重ねていく予定である．
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