情報システム開発プロジェクトの成否予測の仕組みの提案 -属性毎に分類したデータの活用-
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SQuBOK分類 :
年度 : 2016年
発表場所 : ソフトウェア品質シンポジウム2016
執筆者 :
河村 智行(慶應義塾大学)
紹介文 :
日本の情報システム開発プロジェクトは約70%が失敗であると言われており、成功率の向上が求められている。成功率向上のために、プロジェクトの主体的な活動のみならず、プロジェクトが所属する組織の支援によってプロジェクトのみでは十分に対応できないリスクの影響を軽減する必要がある。本研究は、情報システム開発プロジェクトのリスクの評価を通して最終的な成否の予測を行うことで、組織が優先して支援すべきプロジェクトの特定に寄与すことを目的とする。
先行研究において、特定のITベンダのプロジェクトからデータを収集し、ロジスティック回帰分析を適用して成否の予測モデルを構築したところ、73.9%のプロジェクトの成否を予測できるモデルが得られた。本研究では、属性毎に分類したデータを活用することで、予測能力のさらなる向上を目指した。属性毎に分類したデータにベイズ識別器を適用して成否の予測モデルを構築したところ、業務パッケージを利用しないプロジェクトのデータでは、予測能力85.4%と良好なモデルが得られた。これらの結果を活用することで、本研究の目的である、組織が優先して支援すべきプロジェクトの特定に寄与できると考える。
日本の情報システム開発プロジェクトは約70%が失敗であると言われており、成功率の向上が求められている。成功率向上のために、プロジェクトの主体的な活動のみならず、プロジェクトが所属する組織の支援によってプロジェクトのみでは十分に対応できないリスクの影響を軽減する必要がある。本研究は、情報システム開発プロジェクトのリスクの評価を通して最終的な成否の予測を行うことで、組織が優先して支援すべきプロジェクトの特定に寄与すことを目的とする。
先行研究において、特定のITベンダのプロジェクトからデータを収集し、ロジスティック回帰分析を適用して成否の予測モデルを構築したところ、73.9%のプロジェクトの成否を予測できるモデルが得られた。本研究では、属性毎に分類したデータを活用することで、予測能力のさらなる向上を目指した。属性毎に分類したデータにベイズ識別器を適用して成否の予測モデルを構築したところ、業務パッケージを利用しないプロジェクトのデータでは、予測能力85.4%と良好なモデルが得られた。これらの結果を活用することで、本研究の目的である、組織が優先して支援すべきプロジェクトの特定に寄与できると考える。