| 講演名 | 2020-03-16 機械学習を用いた発話分析によるプロジェクトマネジメントのQCD合意形成支援方法の提案と評価 佐藤 千咲輝(南山大), 中村 琢人(南山大), 青山 幹雄(南山大), |
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| 抄録(和) | ステークホルダ間でプロジェクトのQCD(Quality, Cost, Delivery)に対する重要度の認識が異なるため，プロジェクト管理の妨げになっている．本研究では会議の発話から潜在するQCDに対する影響度を機械学習を用いて分析し，可視化することでQCDに関する合意形成を促す方法を提案する．提案方法を実際の進行中のプロジェクトと失敗したプロジェクトの会議の発話データに対して適用し，プロジェクトとQCD影響度の関係がプロジェクトの成功と失敗に関与することを明らかにした．これらの評価から提案方法の妥当性と有効性を示す． |
| 抄録(英) | Difference of perception to QCD (Quality, Cost, Delivery) between stakeholders is a major obstacle to the project management of software development. In this article, we define QCD influence as the QCD priority from speeches in the meetings, and propose a method of QCD management support using machine learning on the speeches. The proposed method evaluates QCD priority from extracted QCD influence from speeches by using machine learning, and visualize the QCD influence and QCD priority. The visualization supports to build a QCD consensus by presenting the stakeholders the QCD influence and QCD priority. The proposed method is applied to two projects and demonstrates the validity and effectiveness. |
| キーワード(和) | QCD / 機械学習 / プロジェクトマネジメント / 発話分析 |
| キーワード(英) | QCD / Machine Learning / Project Management / Utterance Analysis |
| 資料番号 | SC2019-40 |
| 発行日 | 2020-03-09 (SC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
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| 開催期間 | 2020/3/16(から1日開催) |
| 開催地（和） | 日立製作所・中央研究所 |
| 開催地（英） | Hitachi Central Research Laboratory |
| テーマ（和） | 【オンライン開催】 機械学習工学とサービスコンピューティングおよび一般 |
| テーマ（英） | 【Online Conference】 Machine Learning Systems Engineering and Service Computing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 中村 匡秀(神戸大) |
| 委員長氏名（英） | Masahide Nakamura(Kobe Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 菊地 伸治(物質・材料研究機構) / 山登 庸次(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Shinji Kikuchi(NIMS) / Yoji Yamato(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 細野 繁(東京工科大) / 木村 功作(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Shigeru Hosono(Tokyo Univ. of Tech.) / Kosaku Kimura(Fujitsu Lab.) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Service Computing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた発話分析によるプロジェクトマネジメントのQCD合意形成支援方法の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A QCD Consensus-Building Method for Project Management Using Machine Learning on the Meeting Speeches |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | QCD / QCD |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | プロジェクトマネジメント / Project Management |
| キーワード(4)（和/英） | 発話分析 / Utterance Analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐藤 千咲輝 / Sato Chisaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 南山大学(略称：南山大) Nanzan University(略称：Nanzan Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中村 琢人 / Nakamura Takuto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 南山大学(略称：南山大) Nanzan University(略称：Nanzan Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 青山 幹雄 / Aoyama Mikio |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 南山大学(略称：南山大) Nanzan University(略称：Nanzan Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-16 |
| 資料番号 | SC2019-40 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SC-482 |
| ページ範囲 | pp.35-40(SC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-03-09 (SC) |