| 研究課題/領域番号 |
21K11829
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
楠本 真二 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (30234438)
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| 研究分担者 |
肥後 芳樹 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (70452414)
松本 真佑 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (90583948)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ファンクションポイント / 見積り / 深層学習 / メトリクス / コンピテンシー |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，ソフトウェア開発の失敗原因の一つである不正確な見積りに対して，開発特徴に応じてファンクションポイント（FP，ソフトウェアが利用者に提供する“機能”規模を計測したもの）を元にした見積りを行うための基盤環境提案と超上流工程の見積り手法の開発を目的とし，次の(1)～(3)を実施した．(1) 見積りリポジトリへの登録情報の定義と情報収集のために，FPを用いた見積りに関する系統的レビューを実施した．(2)新しい開発形態や技術を考慮した見積り手法の開発として，機能要求書からFP基本機能要素を自動抽出する手法を開発した．(3)見積り支援環境の提案として，深層学習を用いたFP計測支援環境を構築した．
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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 |
本研究で実施した見積りリポジトリへの登録情報の定義と情報収集は，実際の開発現場で見積り担当者らが認識している現場の課題への適用可能性を考慮して実施した．また，機能仕様書からFP基本機能要素を自動抽出する手法の開発では，その評価でデジタル庁が公開している地方公共団体の基幹業務システムの標準仕様書を用いた．また，見積り支援環境として実装したFP計測支援環境を使用している．以上の通り，実際の開発現場での有用性を重視した社会的意義が高い成果であると考える．
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