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

• 中村, 琢人

• 青山, 幹雄

抄録

ステークホルダがプロジェクトのQCD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．本稿では会議の発話を可視化し，プロジェクトマネジメントにおけるQCD管理を支援する方法を提案する．そのため，会議でのステークホルダの発話から潜在するQCDに対する影響度を機械学習によって抽出し，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．議題毎のQCDに対する重要度と発話に潜在するQCDへの影響の推移を可視化することで，合意形成支援する．提案方法を実際の2つのプロジェクトに対して適用し，提案方法の有効性を評価する．

収録刊行物

• 第82回全国大会講演論文集

  第82回全国大会講演論文集 2020 (1), 185-186, 2020-02-20

キーワード

• ソフトウェア科学・工学

詳細情報

• CRID: 1050292572094343552
• NII論文ID: 170000182119
• NII書誌ID: AN00349328
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00204954/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles
  • KAKEN