@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224562,
 author = {竹内, 広宜 and 小形, 真平 and 海谷, 治彦 and 中川, 博之},
 issue = {22},
 month = {Mar},
 note = {機械学習 (Machine Learning: ML) を活用したサービスシステムの開発が近年盛んに行われている．一般的なサービスシステムの開発ではプロジェクトを進める上で遭遇する技術的な課題を解決するために様々な知見を蓄積し，それを別のプロジェクトの実施において活用している．機械学習を活用したサービスシステムの開発するMLプロジェクトにおいても，技術的な課題に対する解決策が知識として蓄積されつつある．しかしながら，整備された解決策がどういった場面で利用できるのかが不明確であるため，これらの蓄積された知識の活用は実務家の経験やスキルに依存する状態にある．そこで本研究では，ML プロジェクトについて課題を引き起こす可能性がある状況を不吉な匂いとしてとらえ，プロジェクトで適用されるさまざまな解決策をもとに，それらを適用すべき状況を不吉な匂いとして収集し，アンチパターンを作成した．そして，作成したアンチパターンについて記載されている不吉な匂いに対する認知度を調査することで，広くプロジェクトでパターンを利用できるかを確認した．},
 title = {機械学習プロジェクトにおけるアンチパターンとその整備},
 year = {2023}
}