紹介文 :
従来より、開発規模、工数、レビューやテストで検出された欠陥数などのメトリクスをタイムリーに収集することで、プロジェクトを可視化することは一般的に行われている。しかし、可視化された報告からプロジェクトの失敗の兆候を予見するには、組織やプロジェクトに適した基準値や判断方法が必要となる。また、これらのメトリクスを複合して、１つの見解を導くのも困難であった。
本研究では、ベイズ統計を応用し、複数のメトリクスを逐次的に取り入れることで、プロジェクトの失敗リスクを算出するモデルの構築事例について述べる。構築したモデルからは、プロジェクト失敗の兆候を未然に予見し、是正アクションに結びつける効果が期待できる。
本発表では、モデル構築に際し盛り込んだ独自の工夫点や、メトリクスを活用した新たなアプローチについて報告する。