Study on Project Local Optimization Prevention Method Using AI (Learning) Agents and Simulator

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高度な情報通信技術(ICT)を活用した社会イノベーション(Society 5.0，DX: Digital Transformation)が期待されている．イノベーションを成功に導くにはプロジェクトマネジメント(以降PMと記)が重要であるが，その成功率は50%にも満たない．PM研究へのAI(機械学習)技術の導入は，従来のPM研究とは異なる切り口で新たな知見が導出される可能性がある．本研究課題では，PM行動がプロジェクト(以降PJと記)スケジュール・コスト等へ及ぼす影響を導出可能なPJ挙動シミュレータと与えられたPJ評価基準の下で準最適なPM行動を学習するAI(機械学習)エージェントを仮想実験環境として構築し，これらを用いてPJとその環境に内在する局所最適化構造の導出とその解決策としてPJ局所最適化抑制法の確立を試みる．これまで，仮想実験環境の全体アーキテクチャの見直しを行い，ビジネス環境シミュレータの検討とPJマネジャーエージェントの構築を並行して進めた．ビジネス環境シミュレータ構築に向けた検討から，多様なビジネスモデルに対応する必要性が改めて認識され，仮想実験環境として汎用的なシミュレータを開発するのではなく，個別事例に対応して容易にビジネス環境シミュレータを構築できる仕組みを整備する方向に方針を転換し，構築方法を整理体系化した (査読付論文1件出版済み、1件審査中)．AI(機械学習)エージェントとビジネス環境シミュレータを結合した仮想実験環境を実装した (査読付論文1件出版済み)．