機械学習によるリスク評価に基づくソフトウェアコスト見積り技術開発

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概要

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• IT分野のソフトウェア開発プロジェクトでは、プロジェクト特性(リスク評価項目)は客観的に判断できる項目もあるが、プロジェクト要員の特性といった客観的な判断が困難で主観的な特性を扱わざる得ないためにリスク(係数詳細項目)を客観的に判断するのが困難であった。このため専門家でなければプロジェクト特性からリスクをリスクから開発工数の見積りを行うのは難しいとされている。リスクの客観的基準を過去の完了プロジェクト実績に求め、過去実績から対象プロジェクトのリスクを予測する。プロジェクト特性を細分化して2値(Yes/No)で表現し、機械学習の技術を用いてプロマネ見積りアンケートサンプルデータ上で比較的高い精度で実績を再現できる。得られた多数のリスクを開発工数見積りエンジン(COCOMOの活用)への入力とすれば、開発工数の見積り値が得られる。これによりソフトウェアコスト見積りへの機械学習適用の妥当性を検証できた。

• 2006-05-17

著者

• 粂 照宣

  株式会社富士通研究所

• 有馬 淳

  (株)富士通研究所 ネットメディア研究センター

• 粂 照宣

  富士通研究所

• 斉藤 孝広

  株式会社富士通研究所

• 笹川 文義

  株式会社富士通研究所

• 川村 旭

  株式会社富士通研究所

• 花山 亨

  富士通株式会社

• 有馬 淳

  株式会社富士通研究所

• 楠本 博巳

  富士通株式会社

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