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J-GLOBAL ID：201702243204307273   整理番号：17A1085092

経験データを活用したプロジェクト成否逐次予測法の提案

Method to Dynamically Predict Project Success or Failure Based on Past Data

著者 (7件)： 草野有希 (東京都市大) ,  横山真弘 (職業能力開発総合大) ,  LIU Gongyi (日本アイ・ビー・エム) ,  田村智幸 (NTTコムウェア) ,  石井信明 (神奈川大) ,  岡田公治 (東京都市大) ,  横山真一郎 (東京都市大)
資料名： プロジェクトマネジメント学会誌(CD-ROM)  (Journal of the Society of Project Management (CD-ROM))
巻： 19  号： 3  ページ： 29-34  発行年： 2017年06月15日 
JST資料番号： F1774B  ISSN： 1345-031X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,ソフトウェア開発プロジェクトの成功率向上のため,PMO(Project Management Office)を設置し,プロジェクトを組織的に支援している。PMOの主な役割として,同時並行的に進行する多数のプロジェクト状況をモニタリングし,早期に危険状態の兆候を識別し,要注意プロジェクトを支援することが求められている。一方,EVM(Earned Value Management)によるプロジェクト状況の定量的モニタリングと対策も行われているが,多くは対象プロジェクトの状況のみに基づく対策であり,過去のプロジェクトの経験が活かされていない。そこで本研究は,過去プロジェクトの経験から得られたデータを活用して要注意プロジェクトを逐次識別するために,欠損値や極端な値にも対応可能なナイーブベイズ分類器を用いた手法を提案した。さらに27件の実プロジェクトへ提案手法を適用した結果,プロジェクト中盤までに92%の要注意プロジェクトを識別することができ,手法の有効性が確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *ソフトウェア開発 ,  プロジェクト管理 ,  *経営組織 ,  監視 ,  分類装置 ,  点検 ,  確率 ,  比率 ,  逐次検出 ,  同時実行制御
準シソーラス用語： *PMO ,  ナイーブベイズ分類器 ,  モニタリング ,  *経験データ ,  成功確率 ,  兆候 ,  同時並行制御 ,  有効性確認

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

引用文献 (13件)：

• 日経コンピュータ:「日経コンピュータ2008年12月1日号」,日経BP社,2008.
• 独立行政法人情報処理推進機構:「ソフトウェア開発データ白書2012-2013」,独立行政法人情報処理推進機構,2013.
• 岡田公治,宮崎健司,吉田直人,寒河江勝彦, 大脇隆志:“セルフアセスメントに基づく組織的運用・支援機能を梃子としたプロジェクトマネジメント力の強化,”プロジェクトマネジメント学会誌,Vol.16,No.4,pp.26-31,2014.
• プロジェクトマネジメント学会教育・出版委員会:「解説:アーンド・バリュー・マネジメント」,一般社団法人プロジェクトマネジメント学会,2003.
• 山口公一,近田昌義,西澤和代,中川健一, 遠藤晃男,古堅一成,谷本茂明,斉藤典明: “PMO でのモニタリングによるプロジェクト活動状況の定量化手法,”プロジェクトマネジメント学会誌,Vol.15,No.6,pp.23-28,2013.

タイトルに関連する用語 (6件)： 経験データ ,  活用 ,  プロジェクト ,  逐次 ,  予測法 ,  提案