Development of a quantitative management system by structuring project's influencing factors

通过构建项目影响因素构建量化管理系统

• 批准号: 21K01670
• 负责人: 鈴木 賢一
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K01670/
• 关键词: プロジェクト・マネジメント; リスク管理

本研究の目的は、リスク駆動型アプローチによって既存のプロジェクト計画手法をより実務に即した型で再構成することである。この主目的は、1) リスク要因の構造的な把握および2) プロジェクト計画モデルを構築の2つの目標を設定している。この目標の実現にあたっては、(a) プロジェクトの実データの収集と統計的な分析、(b) 得られた分析結果に基づくプロジェクトのリスクを表現する確率モデルの構築、(c) それと整合的なプロジェクト計画モデルの作成と解法の開発、および(d) モデルを実務的観点からの検証を順次行っていく。本年度は、2つの企業から提供を受けたプロジェクトデータを対象に、昨年度の成果に基づき、(a) プロジェクトの実データの収集と統計的な分析、(b) 得られた分析結果に基づくプロジェクトのリスクを表現する確率モデルの構築を中心に行った。ここでリスク評価のために採用したのは、潜在クラスモデルとベイジアンネットワークモデルの２つのアプローチである。前者は、プロジェクトのリスク特性が一様ではなくプロジェクトの特性に応じた管理が必要であるという想定に立ち、プロジェクトの潜在的なクラスを推定して支配的なファクターを抽出しようとするものである。後者の手法もリスクの特性がプロジェクトの属性によって異なるという点では前者と共通するが、ネットワークの構造でファクター間の相互作用も含めて分析を行うことが可能である。本年度は、ベイジアンネットワークのパラメータの推定に機械学習の手法を取り入れ、推定精度の向上を図った。

は の purpose, this study リ ス ク 駆 moving type ア プ ロ ー チ に よ っ て existing の プ ロ ジ ェ ク ト project technique を よ り be service に namely し た type で reconstitution す る こ と で あ る. こ の main purpose は, 1) リ ス ク by の tectonic な grasp お よ び 2) プ ロ ジ ェ ク ト project モ デ ル を build の 2 つ の set target を し て い る. こ の target の be presently に あ た っ て は, (a) プ ロ ジ ェ ク ト の be デ ー タ の 収 な と statistical analysis, (b) ら れ た analysis results に base づ く プ ロ ジ ェ ク ト の リ ス ク を performance す る probabilistic モ デ ル の building, (c) そ れ と integrated な プ ロ ジ ェ ク ト project モ デ ル の made と solution の 発, お よ び (d) The 観 points of モデ, を and を of the actual affairs, ら, ら, 検 certificates, を, in sequence, って, く, く, and く. は this year, 2 つ の enterprise か ら provide を by け た プ ロ ジ ェ ク ト デ ー タ を like に seaborne, yesterday's annual の results に づ き, (a) プ ロ ジ ェ ク ト の be デ ー タ の 収 な と statistical analysis, (b) ら れ た analysis results に base づ く プ ロ ジ ェ ク ト の リ ス ク を performance す る probabilistic モ デ ル の build を center line に っ た. こ こ で リ ス ク review 価 の た め に using し た の は, potential ク ラ ス モ デ ル と ベ イ ジ ア ン ネ ッ ト ワ ー ク モ デ ル の 2 つ の ア プ ロ ー チ で あ る. The former は, プ ロ ジ ェ ク ト の リ ス ク features が a others で は な く プ ロ ジ ェ ク ト の features に 応 じ た management が necessary で あ る と い う scenarios に ち, プ ロ ジ ェ ク ト の potential な ク ラ ス を presumption し て な dominated フ ァ ク タ ー を spare し よ う と す る も の で あ る. The latter の gimmick も リ ス ク の features が プ ロ ジ ェ ク ト の attribute に よ っ て different な る と い う point で は former と common す る が, ネ ッ ト ワ ー ク の tectonic で フ ァ ク タ の interaction between ー も containing め て line analysis を う こ と が may で あ る. This year は, ベ イ ジ ア ン ネ ッ ト ワ ー ク の パ ラ メ ー タ の presumption の に machine learning technique を take り れ presumption, precision の を upward 図 っ た.