JP2011197839A - 予測値算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】プロジェクトの評価値についてより精度の高い予測を可能とする情報処理技術を提供する。
【解決手段】本発明は予測対象である予測対象評価項目の予測値を協調フィルタリングにより算出する予測値算出装置に関し、予測対象プロジェクトおよび算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、評価値がともに実績値が設定されている実績評価項目対を抽出する実績評価項目対抽出部と、抽出された実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出する実績類似度算出部と、算出された類似度を重み付けとして、算出基準プロジェクトにおける予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を予測値として算出する実績予測値算出部と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、プロジェクトの評価項目の評価値を予測する情報処理技術に関する。

従来より、プロジェクトの評価項目の評価値、例えばソフトウェア開発プロジェクトに係る工数を予測する技術が提案されている（例えば特許文献１）。特許文献１は、複数の作業を含むプロジェクトにおいて、各作業の見積もり工数を、作業者の属性に依存する見積もり誤差と見積もり工数の見積もり手法に依存するモデル誤差とに分離して、各作業の見積もり誤差およびモデル誤差を統計的に累積することを提案している。しかし、プロジェクトによっては、評価値が設定されていない評価項目が多く含まれることがあり、この場合には予測精度が落ちたり、予測不能な場合がある。そこで、この評価値欠損の問題を解決するために、評価値欠損の有無や多寡に係らず評価項目の評価値を予測可能であることが情報検査の分野において知られている協調フィルタリングを工数予測に適用させた技術が提案されている。（例えば非特許文献１）。

しかしながら、評価項目の評価値としては、実測値のほかに、予測値が設定されている場合がある。そして、実測値が設定された評価項目と推定値が設定された評価項目とを区別せずに協調フィルタリングを用いて評価値を予測しようとする場合、入力者の主観が含まれた予測に影響された値が算出されてしまう場合がある。

本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、プロジェクトの評価値についてより精度の高い予測を可能とする情報処理技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様は、予測対象である予測対象評価項目の予測値を、前記予測対象評価項目を含む複数の評価項目からなる予測対象プロジェクトと前記予測対象評価項目の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトとに基づく協調フィルタリングにより算出する予測値算出装置であって、前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている実績評価項目対を抽出する実績評価項目対抽出部と、前記実績評価項目対抽出部にて抽出された前記実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出する実績類似度算出部と、前記実績類似度算出部にて算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する実績予測値算出部と、を備える予測値算出装置に関する。

また、本発明の他の態様は、予測対象である予測対象評価項目の予測値を、前記予測対象評価項目を含む複数の評価項目からなる予測対象プロジェクトと前記予測対象評価項目の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトに基づく協調フィルタリングにより算出する評価値予測方法であって、前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている実績評価項目対を抽出し、抽出された前記実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出し、算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する評価値予測方法に関する。

また、本発明の他の態様は、予測対象である予測対象評価項目の予測値を、前記予測対象評価項目を含む複数の評価項目からなる予測対象プロジェクトと前記予測対象評価項目の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトに基づく協調フィルタリングにより算出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラムであって、前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている実績評価項目対を抽出し、抽出された前記実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出し、算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラムに関する。

以上に詳述したように、本発明によれば、プロジェクトの評価値についてより精度の高い予測を可能とする情報処理技術を提供することができる。

第１の実施形態の予測値算出装置の全体構成を示す概要図である。 第１の実施形態の予測値算出装置の協調フィルタリングを用いた予測値算出に係る機能ブロック図である。 第１の実施形態に係るプロジェクト×評価項目テーブルの例示図である。 第１の実施形態に係るプロジェクト×評価項目テーブルの例示図である。 第１の実施形態に係る正規化された評価値の例示図である。 第１の実施形態に係る正規化された評価値の例示図である。 第１の実施形態に係る、算出された類似度に関するテーブルの例示図である。 第１の実施形態に係る、算出された類似度に関するテーブルの例示図である。 第１の実施形態の、協調フィルタリングを用いた予測値算出に係る処理フローを示す図である。 第２の実施形態の予測値算出装置の協調フィルタリングを用いた予測値算出に係る機能ブロック図である。 第２の実施形態の、協調フィルタリングを用いた予測値算出に係る処理フローを示す図である。 第２の実施形態の、協調フィルタリングを用いた予測値算出に係る処理フローを示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の説明においては、プログラム開発に関するプロジェクトにおいてその開発工数を予測する場合を例に挙げて説明する。

第１の実施形態の予測値算出装置においては、予測対象である開発工数の予測値を、当該開発工数を１つの評価項目として含む複数の評価項目からなる予想対象プロジェクトと開発工数の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトとの間の協調フィルタリングにより算出する。

まず、第１の実施形態の予測値算出装置の全体構成について説明する。図１に示すように、第１の実施形態の予測値算出装置は、コンピュータ本体１００と、入力部１２０と、出力部１３０と、ＬＡＮ，ＷＡＮやインターネットなどのネットワーク１４０を介して接続されるサーバ１５０とから構成されている。

コンピュータ本体１００は、ＣＰＵ，メモリ，インターフェースを有する。ＣＰＵは、予測値算出装置において実行される処理全体の制御を行う。メモリは、ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤ，光ディスク，フラッシュメモリから構成されており、ＣＰＵのワークエリアとして使用される。また、メモリには各種プログラムが格納されており、ＣＰＵからの命令に応じてロードされる。さらに、メモリには、後述するサーバ１５０とともに、予め登録されたデータや、ＣＰＵによって新規作成または上書きされたデータなどが記憶される。

なお、ＣＰＵ８０１およびＣＰＵ２０１は、同等の演算処理を実行可能なＭＰＵ（Micro Processing Unit）により代替することも可能であることは言うまでもない。

また、入力部１２０としては、キーボード、マウス、スキャナなどがある。また、出力部１３０は、ディスプレイ２３１、スピーカ２３２、プリンタ２３３などとすることができる。さらに、いわゆるタッチパネルディスプレイによって、出力部１３０と入力部１２０の機能を実現するようにすることもできる。

また、コンピュータ本体１００とネットワーク１４０を介して接続されたサーバ１５０には、本実施形態に係るプロジェクト×評価項目テーブル（詳しくは後述）されている。本実施形態の予測値算出装置は、当該プロジェクト×評価項目テーブルを用いて、協調フィルタリングを実行する。なお、本実施形態においては、コンピュータ本体１００のメモリとサーバ１５０とにより、以下に説明する記憶部２１が構成されている。

次に、第１の実施形態の予測値算出装置の協調フィルタリングに係る機能ブロックについて説明する。図２に示すように、第１の実施形態の予測値算出装置は、記憶部２１と、要求取得部３１と、評価項目抽出部４１と、類似度算出部４３と、予測値算出部４５と、出力制御部４７とを備える。

記憶部２１は、予め記憶されるプロジェクト×評価項目テーブルや、第１の実施形態の予測値算出装置により算出された、予測対象である、予測プロジェクトにおける開発工数の予測値が記憶される。さらに、第１の実施形態においては、開発工数の予測値を算出するために協調フィルタリングでの加重平均の重み付けとして用いられる、類似度（詳しくは後述）が記憶される。

ここで、記憶部２１に記憶されているプロジェクト×評価項目テーブルを図３および図４に例示する。図３および図４の例示から理解されるように、プロジェクト×評価項目テーブルは、ｍ（1, 2,…, m）個の評価項目を列に、また、ｎ(1, 2,…, n）個のプロジェクトを行に並べた行列テーブルである。すなわち、第１の実施形態の予測値算出装置は、各プロジェクトそれぞれがｍ個の評価項目を個別に有するｎ個のプロジェクトに基づき、協調フィルタリングを実行する。

さらに、第１の実施形態において、プロジェクト×評価項目テーブルは、評価項目ごとに、その評価項目の評価値が実績値または予測値であるかを示す情報が、関連付けされている。なお、当該関連付けは、例えばプロジェクト×評価項目テーブルへのデータ入力のときに、ユーザが入力部１２０を介して指定することができる。

さらにまた、第１の実施形態において、記憶部２１は、予想対象プロジェクトと算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている評価項目対の個数の基準に関する情報が、評価項目対基準情報として記憶されている。

要求取得部３１は、入力部１２０を介して入力されるユーザからの協調フィルタリングによる開発工数の予測値算出要求を取得する。第１の実施形態において、要求部取得部３１は、予測値算出要求を取得したことを、評価項目抽出部４１に通知する。

評価項目抽出部４１は、後述する類似度算出部４３における類似度算出に用いられる評価項目対を、プロジェクト×評価項目テーブルに基づき、プロジェクトごとに抽出する。ここで、第１の実施形態において、評価項目抽出部４１は、プロジェクト×評価項目テーブルに記憶されている評価項目のうち、実績評価項目対または混合評価項目対を抽出する。

なお、本明細書において、評価項目対とは、予想対象プロジェクトと、算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通している予想対象プロジェクトの評価項目と算出基準プロジェクトの評価項目との対をいう。また、実績評価項目対とは、その評価値がともに実績値として設定されている評価項目対をいう。また、混合評価項目とは、評価値が実績値または推定値として設定されている評価項目対をいう。

評価項目抽出部４１による評価項目対の抽出について、より具体的に説明する。評価項目抽出部４１は、まず、記憶部２１に記憶されている評価項目対基準情報に基づき、実績評価項目対の数が評価項目対基準情報にて示される基準以上であるか否かを、予想対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの関係ごとに判定する。実績評価項目対の数が基準以上である場合、評価項目抽出部４１は、類似度算出のための評価項目対として、実績評価項目対を抽出する。一方、実績評価項目対の数が基準未満である場合、評価項目抽出部４１は、類似度算出のための評価項目対として、混合評価項目対を抽出する。

すなわち、第１実施形態の評価項目抽出部４１は、評価項目判定部、実績評価項目対抽出部および混合評価項目対抽出部に相当する。

評価項目抽出部４１は、実績評価項目対または混合評価項目対を、予想対象プロジェクトと、プロジェクト×評価項目テーブルに記憶されているすべての算出基準プロジェクトとの間の関係で、それぞれ生成する。評価項目抽出部４１は、抽出した実績評価項目対または混合評価項目対を示す情報を生成し、類似度算出部４３に送出する。

類似度算出部４３は、評価項目抽出部４１にて抽出された実績評価項目対または混合評価項目対の評価値に基づき、予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出する。

具体的には、類似度算出部４３は、評価項目抽出部４１により抽出された実績評価項目対または混合評価項目対を示す情報に基づき、まず、プロジェクト×評価項目テーブルを用いて、抽出された評価項目対に係る評価項目の評価値を正規化する。

次に、類似度算出部４３は、正規化された評価値を用いて、類似度を予想対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの関係ごとにそれぞれ算出する。

すなわち、第１の実施形態の類似度算出部４３は、実績類似度算出部および混合類似度算出部に相当する。

類似度算出部４３は、算出された類似度を記憶部２１に記憶させるとともに、類似度を算出したことを予測値算出部４５に通知する。

予測値算出部４５は、記憶部２１に記憶されている類似度を重み付けとして、算出基準プロジェクトにおける予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値（第１の実施形態においては、算出基準プロジェクトにおいて設定された開発工数の評価値）の加重平均値を算出する。当該算出された加重平均値が、予測対象評価項目（開発工数）の予測値に相当する。

すなわち、予測値算出部４５は、実績予測値算出部および混合予測値算出部に相当する。

予測値算出部４５は、算出された予測値を記憶部２１に記憶させるとともに、予測値を算出したことを出力制御部４７に通知する。

出力制御部４７は、記憶部に記憶された予測値を、出力部１３０を介して、ユーザに通知する。例えば、出力制御部４７は、算出された予測値をディスプレイに表示させる。

ここで、評価項目抽出部４１にて抽出された評価項目対に基づく協調フィルタリングを用いた開発工数の予測値算出について、より具体的に説明する。このうち、類似度算出部４３による類似度算出および予測値算出部４５による予測値算出は、上述の非特許文献１の開示に基づいて実行することができるため、詳しい説明は省略する。

なお、以下の説明では、行列データであるプロジェクト×評価項目テーブルにおいてそれぞれｎ（１, ２, …, n）個の評価項目を有するｍ（１, ２, …, m）個のプロジェクトが並べられているものとする。そして、以下の説明では、a番目のプロジェクトである予測対象プロジェクトP_aのｂ番目の評価項目（第１の実施形態では開発工数）の評価値va, bを予測する。aは１以上m以下の関係を満たす変数であり、ｂは１以上ｎ以下の関係を満たす変数である。

まず、評価項目抽出部４１は、実績評価項目対または混合評価項目対を抽出する。例えば、図３として示したプロジェクト×評価項目テーブルに基づく場合であって、実績評価項目対の個数の基準を示す評価項目対基準情報が示す値が３と設定されている場合を想定する。この場合、図３において、予想対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの間の関係において、５つの実績評価項目対が確認できる。よって、評価項目抽出部４１は、項目内容が共通し、その評価値として実績値が設定された予想対象プロジェクトの評価項目と算出基準プロジェクトの評価項目（図３において項目欄が影付された評価項目）からなる実績評価項目対を、類似度算出に用いられる評価項目対として抽出する。

また、図４として示したプロジェクト×評価項目テーブルに基づく場合であって、実績評価項目対の個数の基準を示す評価項目対基準情報が示す値が３と設定されている場合を想定する。この場合、図４において、予想対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの間の関係において、１つの実績評価項目対しか確認できない。よって、評価項目抽出部４１は、項目内容が共通し、その評価値として実績値または推定値が設定された予測対象プロジェクトの評価項目と、算出基準プロジェクトの評価項目（図４において項目欄が影付された評価項目）とからなる混合評価項目対を、類似度算出に用いられる評価項目対として抽出する。

次に、類似度算出部４３は、実績評価項目対または混合評価項目対として抽出された各評価項目の値域を[０, 1]とするために、以下の式（１）により、正規化する。

例えば図３に示すプロジェクト×評価項目テーブルにおいては、評価項目抽出部４１により、上述のとおり実績評価項目対が抽出される。よって、式（１）を用いて、評価項目対のうち、実績値が設定された実績評価項目対の評価項目の評価値のみが図５に示すように正規化される。

また、図４として示すプロジェクト×評価項目テーブルにおいては、評価項目抽出部４１により、上述のとおり混合評価項目対が抽出される。よって、式（１）を用いて、実績値または推定値が設定された混合評価項目対の評価項目の評価値が図６に示すように正規化される。

次に、類時算出部４３は、正規化された評価値nrm (v_{i, j})を用いて、式（２）により類似度sim (Pa, Pi)を、評価項目ごとに算出する。

例えば、図３として示したプロジェクト×評価項目テーブルに基づくとき、類似度は、図７に示すように、予想対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの関係ごとに算出される。また、図４として示したプロジェクト×評価項目テーブルに基づくとき、類似度は、図８に示すように、予想対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの関係ごとに算出される。なお、算出された類似度は、図７および図８のようにテーブルデータ形式で記憶部１１に記憶させることができる。

次に、予想値算出部４５は、算出された類似度を重み付けとして、式（３）を用いて、開発工数の予測値に相当する、算出基準プロジェクトの開発工数の加重平均値を算出する。

なお、式（３）においてｋ-nearest Projectsとしての要件を満足するプロジェクトの類似度は、当業者が適宜設定可能である。

続いて、第１の実施形態における予測値の算出に係る処理フローについて説明する。

まず、Ａｃｔ１０１において、要求取得部３１は、入力部１２０を介して入力される開発工数の予測値の算出要求を取得する。要求取得部３１は、予測値の算出要求を取得したことを、評価項目抽出部４１に通知する。

Ａｃｔ１０２において評価項目抽出部４１は、予測値の算出要求を取得したことの通知を要求取得部３１から取得するとき、記憶部２１に記憶されているプロジェクト×評価項目テーブルと評価項目対基準情報とに基づき、予測対象プロジェクトと１の算出基準プロジェクトとの間の実績評価項目対の個数が基準以上であるか否かを判定する。

実績評価項目対の個数が基準以上であると判定される場合（Ａｃｔ１０２, Yes）、Ａｃｔ１０３において、評価項目抽出部４１は、実績評価項目対を類似度算出のための評価項目対として抽出する。次に、評価項目抽出部４１は、抽出した実績評価項目対を示す情報を、類似度算出部４３に送出する。

一方、実績評価項目対の個数が基準数未満であると判定される場合（Ａｃｔ１０２, No）、Ａｃｔ１０4において、評価項目抽出部４１は、混合評価項目対を類似度算出のための評価項目対として抽出する。次に、評価項目抽出部４１は、抽出した混合評価項目対を示す情報を、類似度算出部４３に送出する。

Ａｃｔ１０５において、類似度算出部４３は、取得した実績評価項目対を示す情報または混合評価項目対を示す情報と記憶部に記憶されているプロジェクト×評価項目テーブルとに基づき、実績評価項目対または混合評価項目対に係る評価項目の評価値を式（１）を用いて正規化する。

次にＡｃｔ１０６において、類似度算出部４３は、正規化された評価値nrm (v_{i, j})に基づき、式（２）を用いて類似度を算出する。次にＡｃｔ１０７において、類似度算出部４３は、予測対象プロジェクトとすべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出したか否か、判定する。すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出していないと判定される場合（Ａｃｔ１０７, No）、予測値算出装置は、Ａｃｔ１０２に戻って、評価項目抽出部４１による評価項目対抽出処理、類似度算出部４３による類似度算出処理を続行する。

一方、すべての算出基準プロジェクトとの間について類似度を算出したと判定される場合（Ａｃｔ１０７, Yes）、Ａｃｔ１０８において、類似度算出部４３は、算出した類似度を記憶部２１に記憶させる（類似度の格納）。また、類似度算出部４３は、類似度を算出したことの通知を予測値算出部４５に送出する。

続いて、Ａｃｔ１０９において、予測値算出部４５は、記憶部２１に記憶されている類似度sim (P_a, P_i)に基づき、式（３）を用いて予測対象である開発工数の評価値（予測値）を算出する。予測値算出部４５は、算出された予測値を記憶部２１にて記憶させる。また、記憶部２１にて記憶される予測値に基づき、出力制御部４５は、算出された予測値をディスプレイ等を介してユーザに通知する。

（第２の実施形態）
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と共通する構成については同じ符号を付して、説明を省略する。

第２の実施形態においては、実績値が設定された評価項目の数が所定数以上であるプロジェクトの個数が基準以上である場合に、実績評価項目対に基づく類似度を算出して開発工数の予測値を得る。

まず、第２の実施形態の予測値算出装置の協調フィルタリングに係る機能ブロックについて説明する。図２に示すように、第２の実施形態の予測値算出装置は、第１の実施形態において説明した構成に加えて、実勢値数情報生成部３３と、基準情報取得部３５と、プロジェクト数判定部３７とをさらに備える。

第２の実施形態において、記憶部２１は、評価項目対基準情報に代えて、１つのプロジェクトにおいて実績値が設定されている評価項目の個数の基準に係る情報である、プロジェクト内実績値数基準情報が記憶される。さらにまた、第２の実施形態において、記憶部２１は、実績値が設定さている評価項目の個数がプロジェクト内実績値数基準情報にて示される基準以上であるプロジェクトの個数の基準を示す、実績値数基準情報が記憶される。

第２の実施形態において、要求取得部３１は、予測値算出要求を取得したことを、実績値数情報生成部３３と、基準情報取得部３５とに通知する。

実績値数情報取得部３３は、プロジェクト×評価項目テーブルと、プロジェクト内実績値数基準情報とに基づき、実績値が設定されている評価項目の個数がプロジェクト内実績値数基準情報にて示される基準以上であるプロジェクトの個数を示す、実績値数情報を生成する。例えば、プロジェクト内実績値数基準情報にて示される基準のプロジェクト数が３である場合に、図３に例示したプロジェクト×評価項目テーブルにおいては、実績値数情報は、７となる。また、同様に、プロジェクト内実績値数基準情報にて示される基準のプロジェクト数が３である場合に、図４に例示したプロジェクト×評価項目テーブルにおいては、実績値数情報は、０となる。

実績値数情報取得部３３は、生成した実績値数情報を、プロジェクト数判定部３７に送出する。

プロジェクト数判定部３７は、実績値数情報を取得するとき、記憶部２１に記憶されている実績値数基準情報を用いて、実績値数情報と実績値数基準情報の比較を実行し、実績値数情報により示されるプロジェクト数が基準以上であるかを判定する。例えば、実績値数基準情報にて示されるプロジェクト数の基準値が３であるとき、図３にて例示されるプロジェクト×評価項目テーブルに基づく実績値数情報が示す値である７は、基準以上であると判定される。一方、図４にて例示されるプロジェクト×評価項目テーブルに基づく実績値数情報が示す値である０は、基準未満であると判定される。
プロジェクト数判定部３７は、判定結果を評価項目抽出部４１に通知する。

評価項目抽出部４１は、通知された判定結果に応じて、実績評価項目対または混合評価項目対をプロジェクト×評価項目テーブルに基づき抽出する。

具体的には、プロジェクト数判定部３７にて実績値数情報により示されるプロジェクト数が基準以上であると判定される場合、評価項目抽出部４１は、類似度算出のための評価項目対として実績評価項目対を抽出する。また、プロジェクト数判定部３７にて実績値数情報により示されるプロジェクト数が基準未満であると判定される場合もある。このとき、評価項目抽出部４１は、類似度算出のための評価項目対として混合評価項目対を抽出する。

すなわち、第２の実施形態の評価項目抽出部４１は、実績評価項目対抽出部および混合評価項目対抽出部に相当する。

評価項目抽出部４１は、抽出した共通実績評価項目または共通混合評価項目を示す情報を生成し、類似度算出部４３に送出する。

なお、第２の実施形態においては、評価項目抽出部４１は、評価項目対基準情報に基づく、実績評価項目対の個数が基準以上であるか否かの判定は行わない。

このように、第２の実施形態の予測値算出装置は、実績値が設定された評価項目が所定数以上であるプロジェクトの個数に関する数値についての情報である実績値数情報を生成する実績値数情報生成部と、実績値数情報により示される、実績値が設定された評価項目が所定数以上であるプロジェクトの個数に関する数値が基準以上であるかを判定するプロジェクト数判定部とをさらに備え、実績評価項目対抽出部は、プロジェクト数判定部にて前記実績値数情報により示される数値が基準以上であると判定される場合に、実績評価項目対の抽出処理を実行する。

また、第２の実施形態において、混合評価項目対抽出部は、プロジェクト数判定部にて実績値数情報により示される数値が基準未満であると判定される場合に、予測対象プロジェクトおよび算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値が実績値または推定値として設定されている共通混合評価項目を抽出する。混合類似度算出部は、混合評価項目対抽出部にて抽出された共通混合評価項目の評価値に基づき、類似度を算出する。混合予測値算出部は、混合類似度算出部にて生成された類似度を重み付けとして、算出基準プロジェクトにおける予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、予測対象評価項目の予測値として算出する。

なお、第２実施形態においても、類似度算出部４３は、実績類似度算出部および混合類似度算出部に相当し、予測値算出部４５は、実績予測値算出部および混合予測値算出部に相当する。

続いて、第２の実施形態における予測値の算出に係る処理フローについて説明する。

まず、Ａｃｔ２０１において、要求取得部３１は、入力部１２０を介して入力される予測値の算出要求を取得する。要求取得部３１は、予測値の算出要求を取得したことを実績値数情報生成部３３に通知する。

Ａｃｔ２０２において、実績値数情報生成部３３は、予測値の算出要求を取得したことの通知を要求取得部３１から取得するとき、記憶部２１に記憶されているプロジェクト×評価項目テーブルとプロジェクト内実績値数基準情報とに基づき、実績値数情報を生成する。次に、実績値数情報生成部３３は、生成した実績値数情報をプロジェクト数判定部３７に送出する。

Ａｃｔ２０３において、プロジェクト数判定部３７は、実績値数情報生成部３３から送出される実績値数情報を取得する。そして、プロジェクト数判定部３７は、記憶部２１に記憶されている実績値数基準情報を用いて、取得した実績値数情報と実績値数基準情報の比較を実行し、実績値数情報により示されるプロジェクト数が基準以上であるか否かを判定する。

プロジェクト数判定部３７において実績値数情報により示されるプロジェクト数が基準以上であると判定される場合（Ａｃｔ２０３, Yes）、Ａｃｔ２０４において、評価項目抽出部４１は、記憶部４１に記憶されているプロジェクト×評価項目テーブルに基づき、実績評価項目対を抽出する。次に、評価項目抽出部４１は、抽出した実績評価項目対を示す情報を、類似度算出部４３に送出する。

Ａｃｔ２０５において、類似度算出部４３は、取得した実績評価項目対を示す情報に基づき、実績評価項目対に係る評価項目の評価値を式（１）を用いて正規化する。次にＡｃｔ２０６において、類似度算出部４３は、正規化された評価値nrm (v_{i, j})に基づき、式（２）を用いて類似度を算出する。次にＡｃｔ２０７において、類似度算出部４３は、すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出したか否か、判定する。すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出していないと判定される場合（Ａｃｔ２０７, No）、予測値算出装置は、Ａｃｔ２０４に戻って処理を続行する。一方、すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出したと判定される場合（Ａｃｔ２０７, Yes）、Ａｃｔ２０８において、類似度算出部４３は、算出した類似度を記憶部２１に記憶させるとともに、類似度を算出したことの通知を予測値算出部４５に送出する。

続いて、Ａｃｔ２０９において、予測値算出部４５は、記憶部２１に記憶されている類似度に基づき、式（３）を用いて予測対象である開発工数の予測値を算出する。予測値算出部４５は、算出された予測値を記憶部２１にて記憶させる。また、記憶部２１にて記憶される予測値に基づき、出力制御部４７は、算出された予測値をディスプレイ等を介してユーザに通知する。

また、Ａｃｔ２０３において、プロジェクト数判定部３７が、実績値数情報により示される値が基準未満であると判定する場合もある（Ａｃｔ２０３, No）。このとき、図１２のＡｃｔ３０１において、評価項目抽出部４１は、記憶部２１に記憶されているプロジェクト×評価項目テーブルに基づき、混合評価項目対を抽出する。次に、評価項目抽出部４１は、抽出した混合評価項目対を示す情報を、類似度算出部４３に送出する。

Ａｃｔ３０２において、類似度算出部４３は、取得した混合評価項目対を示す情報に基づき、混合評価項目対に係る評価項目の評価値を式（１）を用いて正規化する。次にＡｃｔ３０３において、類似度算出部４３は、正規化された評価値nrm (v_{i, j})に基づき、式（２）を用いて類似度を算出する。次にＡｃｔ３０４において、類似度算出部４３は、すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出したか否か、判定する。すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出していないと判定される場合（Ａｃｔ３０４, No）、予測値算出装置は、Ａｃｔ３０１に戻って処理を続行する。一方、すべての算出基準プロジェクトとの間で類似度を算出したと判定される場合（Ａｃｔ３０４, Yes）、Ａｃｔ３０５において、類似度算出部４３は、算出した類似度を記憶部２１に記憶させるとともに、類似度を算出したことの通知を予測値算出部４５に送出する。

続いて、Ａｃ３０６において、予測値算出部４５は、記憶部２１に記憶されている類似度に基づき、式（３）を用いて予測対象である開発工数の予測値を算出する。予測値算出部４５は、算出された予測値を記憶部２１にて記憶させる。また、記憶部２１にて記憶される予測値に基づき、出力制御部４７は、算出された予測値をディスプレイ等を介してユーザに通知する。

以上のとおり、第１の実施形態および第２の実施形態の予測値算出装置は、実績値が設定された評価項目対（実績評価項目対）を抽出して、予想対象プロジェクトと算出基準プロジェクトの間の評価値の類似度を算出する。よって、実績値を用いたより精度の高い予測値の算出が可能となる。また、実績値が設定された評価項目の数が所定数に満たない場合や、所定数の実績値が設定されたプロジェクト数が所定のプロジェクト数に満たない場合は、実測値または予測値に基づく評価項目の類似度を算出する。したがって、実測値が設定されている評価項目対の数が少ない場合にも、精度の高い評価項目を算出することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の実施形態とすることも、もちろん可能である。

例えば、第１の実施形態および第２の実施形態においては、プログラムの開発工数を予測するものとしたが、これに限定されるものではなく、他の評価項目についても予測することが可能である。また、プロジェクトの内容についても、プログラムの開発に関するもの以外とすることができることも、当業者は当然に理解できる。

また、第１の実施形態においては、共通評価項目対の個数が評価項目対基準情報の示す基準以上（所定数以上）である場合に、共通評価項目対を類似度算出のために抽出している。しかしながら、共通評価項目対の個数に関する限り他の態様としてもよく、例えば、予測対象プロジェクトと算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通する項目対における実績評価項目対の割合が所定数以上であるか否かにより、類似度算出のために実績評価項目対を抽出するか否かを判定してもよい。

また、第２の実施形態においても、実績値数情報として、実績値として設定された評価項目が所定数以上であるプロジェクトの個数を示す情報を生成している。しかしながら、これに限定されず、実績値が設定された評価項目が所定数以上であるプロジェクトの全プロジェクトにおける割合を示す情報を、実績値数情報として生成してもよい。プロジェクト数判定部３７は、当該実績値が設定された評価項目が所定数以上であるプロジェクトの割合を示す実績値数情報と、当該割合の基準に関する実績値数基準情報とを用いて、当該割合が基準以上であるか否かを判定する。

また、第１および第２の実施形態においては、理解を容易とするために、１のプロジェクトにおいて実績値が設定された評価項目は、他のプロジェクトにおいても実績値が設定されている。しかしながら、同じ項目内容である評価項目に対し設定された評価値が実績値であるか否かについては、プロジェクトごとに異なっていてもよい。すなわち、１のプロジェクトにおいて実績値が設定された評価項目と同じ評価項目について、他のプロジェクトでは推定値が設定されている場合でも、予測値を算出することができる。

さらにまた、上述の予測値算出装置での処理における各動作は、メモリ等に格納されている評価値予測プログラムをＣＰＵやＭＰＵに実行させることにより実現されるものである。

さらにまた、予測値算出装置を構成するコンピュータにおいて上述した各動作を実行させるプログラムを、評価値予測プログラムとして提供することができる。本実施の形態では、発明を実施する機能を実現するための当該プログラムが、装置内部に設けられた記憶領域に予め記録されている場合を例示したが、これに限らず同様のプログラムをネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様のプログラムをコンピュータ読取可能な記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であってもよい。具体的に、記録媒体としては、例えば、ＲＯＭやＲＡＭ等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、回線上の伝送媒体などが挙げられる。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と共働してその機能を実現させるものであってもよい。

なお、プログラムは、その一部または全部が、動的に生成される実行モジュールであってもよい。

また、上述の各実施の形態にてプログラムをＣＰＵやＭＰＵに実行させることにより実現される各種処理は、その少なくとも一部を、ＡＳＩＣにて回路的に実行させることも可能であることは言うまでもない。

本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他の様々な形で実施することができる。そのため、前述の実施の形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する全ての変形、様々な改良、代替および改質は、すべて本発明の範囲内のものである。

２１ 記憶部、３３ 実績値数情報生成部、３５ 基準情報取得部、３７ 判定部、 ４１ 評価項目抽出部、４３ 類似度算出部、４５ 予測値算出部

特開２００９−４８２８７号公報

角田雅照ら著 「協調フィルタリングを用いたソフトウェア開発工数予測方法」、情報処理学会論文誌、２００５年５月、Ｖｏｌ４６ Ｎｏ．5、ｐ．１１５５−１１６４

Claims (12)

1. 予測対象である予測対象評価項目の予測値を、前記予測対象評価項目を含む複数の評価項目からなる予測対象プロジェクトと前記予測対象評価項目の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトに基づく協調フィルタリングにより算出する予測値算出装置であって、
   前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている実績評価項目対を抽出する実績評価項目対抽出部と、
   前記実績評価項目対抽出部にて抽出された前記実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出する実績類似度算出部と、
   前記実績類似度算出部にて算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する実績予測値算出部と、を備える予測値算出装置。
2. 請求項１に記載の装置において、
   前記予想対象プロジェクトと前記算出基準プロジェクトとの間の関係における前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準以上であるか否かを判定する評価項目判定部をさらに備え、
   前記評価項目判定部にて前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準以上であると判定される場合に、前記実績評価項目対抽出部は、前記実績評価項目対を抽出する予測値算出装置。
3. 請求項２に記載の装置において、
   前記評価項目判定部にて前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準未満であると判定される場合に、前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値が実績値または推定値として設定されている混合評価項目対を抽出する混合評価項目対抽出部と、
   前記混合評価項目対抽出部にて抽出された前記混合評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出する混合類似度算出部と、
   前記混合類似度算出部にて算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する混合予測値算出部と、をさらに備える予測値算出装置。
4. 請求項１に記載の装置において、
   各プロジェクトそれぞれがｍ（1, 2,…, m）個の評価項目を個別に有するｎ(1, 2,…, n）個のプロジェクトに基づき、
   前記実績類似度算出部は、前記実績評価項目対抽出部により抽出された評価項目の評価値を式（１）により正規化し、正規化された評価値nrm (v_{i, j})を用いて、式（２）により前記類似度sim (pa, pi)を算出し、
   前記実績予測値算出部は、算出された前記類似度sim (pa, pi)を重み付けとして、前記予測評価項目の予測値としての加重平均値v_a, _bを式（３）により算出する予測値算出装置。
   

   

   

   

   
5. 予測対象である予測対象評価項目の予測値を、前記予測対象評価項目を含む複数の評価項目からなる予測対象プロジェクトと前記予測対象評価項目の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトに基づく協調フィルタリングにより算出する評価値予測方法であって、
   前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている実績評価項目対を抽出し、
   抽出された前記実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出し、
   算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する評価値予測方法。
6. 請求項５に記載の方法において、
   前記予想対象プロジェクトと前記算出基準プロジェクトとの間の関係における前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準以上であるか否かを判定し、
   前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準以上であると判定される場合に、前記実績評価項目対を抽出する評価値予測方法。
7. 請求項６に記載の方法において、
   前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準未満であると判定される場合に、前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値が実績値または推定値として設定されている混合評価項目対を抽出し、
   抽出された前記混合評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出し、
   算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する評価値予測方法。
8. 請求項５に記載の方法において、
   各プロジェクトそれぞれがｍ（1, 2,…, m）個の評価項目を個別に有するｎ(1, 2,…, n）個のプロジェクトに基づき、
   前記実績評価項目対抽出部により抽出された評価項目の評価値を式（１）により正規化し、正規化された評価値nrm (v_{i, j})を用いて、式（２）により前記類似度sim (pa, pi)を算出し、
   算出された前記類似度sim (pa, pi)を重み付けとして、前記予測評価項目の予測値としての加重平均値v_a, _bを式（３）により算出する評価値予測方法。
   

   

   

   

   
9. 予測対象である予測対象評価項目の予測値を、前記予測対象評価項目を含む複数の評価項目からなる予測対象プロジェクトと前記予測対象評価項目の算出基準となる複数の評価項目からなる算出基準プロジェクトに基づく協調フィルタリングにより算出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラムであって、
   前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値がともに実績値として設定されている実績評価項目対を抽出し、
   抽出された前記実績評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出し、
   算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラム。
10. 請求項９に記載のプログラムにおいて、
    前記予想対象プロジェクトと前記算出基準プロジェクトとの間の関係における前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準以上であるか否かを判定し、
    前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準以上であると判定される場合に、前記実績評価項目対を抽出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムにおいて、
    前記実績評価項目対の個数に関する数値が所定の基準未満であると判定される場合に、前記予測対象プロジェクトおよび前記算出基準プロジェクトとの間で項目内容が共通しており、その評価値が実績値または推定値として設定されている混合評価項目対を抽出し、
    抽出された前記混合評価項目対の評価項目の評価値に基づき、前記予測対象プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値と前記算出基準プロジェクトに含まれる複数の評価項目の評価値との間の類似の度合いを示す類似度を算出し、
    算出された前記類似度を重み付けとして、前記算出基準プロジェクトにおける前記予測対象評価項目と同じ評価項目の評価値の加重平均値を、前記予測対象評価項目の予測値として算出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラム。
12. 請求項９に記載のプログラムにおいて、
    各プロジェクトそれぞれがｍ（1, 2,…, m）個の評価項目を個別に有するｎ(1, 2,…, n）個のプロジェクトに基づき、
    前記実績評価項目対抽出部により抽出された評価項目の評価値を式（１）により正規化し、正規化された評価値nrm (v_{i, j})を用いて、式（２）により前記類似度sim (pa, pi)を算出し、
    算出された前記類似度sim (pa, pi)を重み付けとして、前記予測評価項目の予測値としての加重平均値v_a, _bを式（３）により算出する処理をコンピュータに実行させる評価値予測プログラム。
    

    

    

    

    

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