| 研究課題/領域番号 |
19K03011
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
粂野 文洋 日本工業大学, 先進工学部, 教授 (50442512)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 深層学習 / リスク分析 / ソフトウェアエンジニアリング |
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| 研究実績の概要 |
本研究は社会実装型PBL（担当教員や学生以外のステークホルダが抱えている課題を解決し，実際に利用してもらうことを前提としたシステムを開発する形態のPBL）を対象としたリスク分析手法を提案することを目的としている．過去のPBL演習によって蓄積された様々なデータから，分析対象となるチームのプロジェクトで発生しうるリスクの識別および予測を行う手法を確立することを目指すものである．
これまでの研究では，FMEA等のリスク管理手法，ファジー推論やマルチエージェントシミュレーションといった推論技術の適用可能性を検討してきた．
2019年度の研究では，これらの既存手法に加え，深層学習を中心とした機械学習の適用可能性を検討するための文献調査を行った．近年，機械学習の分野は飛躍的な発展をとげ，その応用研究は教育分野でも活発に行われるようになってきている．さらに，Society 5.0として提唱されているようなＩＴ社会の到来に伴い，近い将来に，機械学習技術を用いた先端システムの開発や様々なデータ解析による問題発見や解決策の提案をPBL演習の課題として設定することを検討しなければならない状況も想定される．この二つの問題意識から，機械学習技術の応用システムの設計・開発・運用に関してどのような工学的課題があるのか(機械学習技術の応用に伴うリスク要因も含む)という観点で，文献調査を行った．その調査結果をサーベイ論文として国際ジャーナルへ投稿した．論文は採録されて，すでに公表されている．
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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
2019年度の文献調査研究では，機械学習技術の応用システムの開発・運用に関する工学的な課題に言及している研究論文やサーベイ論文をインターネットから系統的に収集し，収集した論文に基づいた課題傾向分析を行った．
系統的な論文の収集には，ソフトウェア工学分野における文献サーベイ手法の一つであるsnowball法とソフトウェア工学における諸技術・知識を体系的に整理した知識体系であるSwebok3.0を組み合わせて，収集を行った．収集した論文に対し，Swebok3.0が定義している15の知識領域のうちの12の知識領域を用い，各論文が指摘している課題がどの知識領域を特に関連が深いかを分析し，知識領域ごとにどのような課題が存在するかをまとめた．15の知識領域のうち，利用しなかった3領域は，ソフトウェア実現の要素技術や工学的あるいは数学的な基礎に関わるものである．利用した12の知識領域は，ソフトウェア要求分析からソフトウェア工学の経済性まで，ソフトウェア工学分野固有の諸技術あるいは知識を網羅的にカバーしたものになっている．
以上の調査研究の結果から，本研究の目的である社会実装型PBLのリスク分析に対する機械学習技術の応用可能性，あるいは機械学習をPBL演習に取り入れた場合のリスクについておおよその目途がついている状況である．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画にある通り，ソフトウェア開発現場におけるリスク分析手法やラーニングアナリティクス分野における様々な推論技術を使ったリスク分析手法等を参考に，本研究が目的としているリスク分析手法の設計と評価を進める．
まずは，この二つの分野の最新動向について関連調査研究を実施したのち，2019年度の結果（たとえば，機械学習技術を利用したプロジェクト管理やリスク予測の取り組み事例など）も踏まえながら，リスク分析手法の試作を行う．手法には，分析に利用できるデータの識別，その収集と前処理，分析作業そのもの，分析結果の表示が含まれる．これらの設計および試作を実施する．
現在，研究代表者が実際に演習として実施している社会実装型PBLは，新規のソフトウェア開発と従来システム（昨年度までに開発・導入され，依頼者の元で実際に稼働しているシステム）の保守改良の２種類に分けることができる．まずは新規のソフトウェア開発のPBLとして過去に実施された演習のデータ分析と，既存のリスク分析手法や機械学習等の適用可能性を検討することを足掛かりとし，手法の設計に着手する．手法の試作と評価を行った後，保守改良のPBLについても扱えるように手法を拡張し，その有効性を検証する予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
IOSPressにて採録され，掲載されているサーベイ論文の掲載料の支払いと2019年度に購入予定であったPCの購入を次年度に実施する予定
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