機械学習を用いた発話分析によるプロジェクトマネジメントのQCD合意形成支援方法の提案と評価
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説明
ステークホルダがプロジェクトのQCDに対する重要度の認識が異なるため，プロジェクト管理の妨げになっている．本稿では会議の発話を可視化し，プロジェクトマネジメントにおけるQCD管理を支援する方法を提案する．そのため，会議でのステークホルダの発話から潜在するQCDに対する影響度を機械学習によって抽出し，可視化することで，QCDに関する合意形成を促す方法を提案する．議題毎のQCDに対する重要度と発話に潜在するQCDへの影響の推移を可視化することで，合意形成支援する．提案方法を実際の2つのプロジェクトに対して適用し，提案方法の有効性を評価する．
収録刊行物
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- 第82回全国大会講演論文集
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第82回全国大会講演論文集 2020 (1), 185-186, 2020-02-20
情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050292572094343552
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- NII論文ID
- 170000182119
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles
- KAKEN