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J-GLOBAL ID：202002256616962971   整理番号：20A2687738

過去事例を学習したAIを用いたプロジェクト診断に関する一考察

A Study on Project Diagnosis Using AI Learned Past Cases

著者 (3件)： 常木翔太 (NEC) ,  中田隆幸 (NEC) ,  高田淳司 (NEC)
資料名： プロジェクトマネジメント学会研究発表大会予稿集(CD-ROM)  (プロジェクトマネジメント学会春季研究発表大会予稿集(CD-ROM))
巻： 35th  ページ： ROMBUNNO.2312  発行年： 2020年11月18日 
JST資料番号： F1839A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,コンピュータの高性能化やクラウドでの大量のデータ管理が容易となったことで,「機械学習」や「ディープラーニング」などによるAIを用いた業務の高度化や効率化が可能となってきている.PMO業務においても,AIを使ってプロジェクト活動における企業内の大量のデータを分析することで,不採算プロジェクトの検知やリスクの早期検知に活用する事例が報告されている.一方,AI活用が進むにつれ,その判定根拠を問われる機会も増加してきている.しかし,ブラックボックスであるディープラーニングでは判定根拠を示すことが難しく適切な根拠が示せないことが課題となっておりホワイトボックス型AIへの期待が高まっている.筆者は,過去のプロジェクト状況報告やリスク報告をAIで学習させ,判定結果と学習から導き出される結果を根拠として示すホワイトボックス型のAIモデルの構築を進めている.本稿では,このモデルの概要,構築状況および課題を紹介する.(著者抄録)

シソーラス用語： *学習 ,  *人工知能 ,  *業績評価 ,  経営組織 ,  認識
準シソーラス用語： PMO ,  *プロジェクト評価 ,  リスク認知 ,  *事例学習

分類 (2件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  工程管理  (KB03030P)

引用文献 (2件)：

• 高田淳司 (2017). 組織的リスクマネジメントプロセスの実践に よる改善活動の取組み. プロジェクトマネジメント学会誌, 19(4), 21-25.
• 常木翔太 (2019). 不採算プロジェクトの予兆検知におけるAI活用の取組み. プロジェクトマネジメント学会誌, 21(4), 12-15.

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  AI ,  プロジェクト ,  診断