TPI NEXTを促進するためのテキストマイニングを活用したIDA-Methodの提案
ソフトウェア品質管理研究会 研究コース3「ソフトウェアテスト」（2020年）
執筆者：
中原 英隆（キヤノン株式会社） 、今宿 智仁（ウイングアーク１ｓｔ株式会社） 、千代 出（日本電子株式会社） 、岡内 佑樹（株式会社ｆｅａｔ） 、西田 尚弘（株式会社日新システムズ） 、金田 直純（日立Astemo 株式会社） 、髙山 翔太（株式会社リンクレア）主査：
喜多 義弘（長崎県立大学）副主査：
上田 和樹（日本ナレッジ株式会社）アドバイザ：
秋山 浩一（富士ゼロックス株式会社）
ソフトウェアテストの現場では、組織の課題を少なからず抱えている。本研究のテーマは、組織の課題の一つであるテストプロセスの改善である。テストプロセスの改善手法としてTPI NEXT[1]があるが、アセスメントと学習に多くの時間がかかる。本稿では、時間をかけずに現場の課題が明確になり、少ない学習時間で納得感を得る改善施策が決定することを目的とした手法（IDA-Method）を提案する。具体的には、現場の問題を集めた文章から抽出した単語（P 単語）とTPI NEXT の各キーエリアから独自定義したキーワードをマッチングし、改善施策を導き出す手法である。同手法を用いることで、優先して改善すべきキーエリアと改善施策を容易に抽出することができた。