@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00009471,
 author = {出張純也 and 水野, 修 and 菊野, 亨 and 菊地, 奈穂美 and 平山, 雅之 and Junya, Debari and Osamu, Mizuno and Tohru, Kikuno and Nahomi, Kikuchi and Masayuki, Hirayama},
 issue = {8},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Aug},
 note = {ソフトウェアの開発現場におけるプロジェクトの混乱を回避するために，プロジェクトのリスク要因を抽出する手法の開発が求められている．本研究では，ソフトウェアの品質に関する指標「不具合工数密度」に関して，その改善案を開発データから抽出する手法を提案する．具体的には，まずプロジェクトデータに相関ルールマイニングを適用することで「不具合工数密度」に影響を与える相関ルール群を抽出する．次に，抽出した相関ルール群から改善ルール（ルール中にほぼ同じメトリクスを含むが，「不具合工数密度」の評価値が異なるルール）群を特定し，その中から有用なプロジェクトの改善案を求める．本手法の提案および適用実験は産学連携研究として行った．適用実験として，日本国内で収集された企業横断的プロジェクトデータからのプロジェクト改善案の抽出を試みた．その結果，多くの改善案をほぼ自動的に抽出できることを確認すると同時に，その改善案が先行研究での指摘と基本的に一致することを示すことができた．, In software project management, it is very important to identify risk factors which make software projects runaway. In this paper, we propose a method to extract improvement action items for runaway projects by applying association rule mining to the software project data. In the proposed method, we first mine association rules affecting the quality of software products from software project data. Then we group such rules that include common metrics with different values and based on the resultant rules we extract improvement action items. In order to evaluate the feasibility, we apply the proposed method to project data collected from plural companies in Japan. As the result, project improvement action items are semi-automatically extracted and their validity is confirmed by comparing the action items with the result of the previous research.},
 pages = {2791--2801},
 title = {企業横断的データからのプロジェクト改善案の相関ルールマイニングによる抽出},
 volume = {49},
 year = {2008}
}