| 研究課題/領域番号 |
18K11246
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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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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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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, 准教授 (00434978)
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| 研究分担者 |
阿萬 裕久 愛媛大学, 総合情報メディアセンター, 特任教授 (50333513)
横川 智教 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (50382362)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 工数見積り / 転移学習 / 不具合モジュール予測 |
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| 研究成果の概要 |
時間的近接性が低い過去プロジェクトデータであっても適切に選別を行うことで工数見積り精度の向上に有用な学習データを構築できることを明らかにした。また、他組織のデータを利用する不具合モジュール予測向けの手法が単一組織の過去のデータを活用する状況でも有用であることを明らかにした。また、異なる特性を持つプロジェクトデータを活用した工数見積り予測に有用なモデルの構築の手法を実証的に示した。
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| 自由記述の分野 |
ソフトウェア工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
開発プロジェクトが少なくデータがすぐ古びてしまう組織でも過去プロジェクトデータを利用して一定の精度で工数を見積もることが可能という実務における新たな知見となる。また、新しいアプリケーション分野に参入した時に他組織のデータで工数見積りを必要とする開発組織にとって有用な知見をもたらした。不具合モジュール予測についての知見は、継続的にソフトウェアを開発する組織における不具合発見の効率化に役立つ。
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