(57)【要約】【課題】進行中プロジェクトにおけるプロジェクト失敗の危険度を定量化し、その時系列変化を求めて、プロジェクト失敗の兆候を早期に検知する。【解決手段】影響因子情報の区分情報に基づいて、進行中プロジェクト情報の各影響因子の値が属する区分に対応する区分値に置換することにより、符号化進行中プロジェクト情報を生成し、符号化過去プロジェクト情報と進行中プロジェクト情報に基づいて、プロジェクトの成功失敗に対する、影響因子の影響の度合いを示す情報である区分情報リフト値を各影響因子のタイミング情報及び区分値毎に算出し、符号化過去プロジェクト情報若しくは進行中プロジェクト情報に対して、各影響因子のタイミング情報、及び区分情報毎の区分情報リフト値を用いて、それぞれのプロジェクトについてタイミング情報の値ごとのリスクスコアを計算する。【選択図】図１
2014235654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去に実施されたプロジェクトについて複数の影響因子の値を記述した情報である過去プロジェクト情報と、
過去に実施されたプロジェクトを、成功したプロジェクトと失敗したプロジェクトに区別するための基準を記述した情報であるプロジェクト失敗定義情報と、
影響因子の値が取り得る領域を複数の区分に分割した区分情報と、当該影響因子の値が取得可能な時期を示す情報であるタイミング情報とを有する情報である影響因子情報と
を記憶する第１の記憶手段と、
プロジェクト失敗定義情報及び影響因子情報の区分情報に基づいて、過去プロジェクト情報の各影響因子の値が属する区分に対応する区分値に置換することにより、符号化過去プロジェクト情報を生成し、前記符号化過去プロジェクト情報に基づいて、プロジェクトの成功失敗に対する、影響因子の影響の度合いを示す情報である区分情報リフト値を各影響因子の区分値ごとに算出する第１の処理手段と、
進行中のプロジェクトについて複数の影響因子の値を記述した情報である進行中プロジェクト情報を記憶する第２の記憶手段と、
前記影響因子情報の区分情報に基づいて、前記進行中プロジェクト情報の各影響因子の値が属する区分に対応する区分値に置換することにより、符号化進行中プロジェクト情報を生成し、前記符号化過去プロジェクト情報と進行中プロジェクト情報に基づいて、プロジェクトの成功失敗に対する、影響因子の影響の度合いを示す情報である区分情報リフト値を各影響因子のタイミング情報及び区分値毎に算出し、符号化過去プロジェクト情報若しくは進行中プロジェクト情報に対して、各影響因子のタイミング情報、及び区分情報毎の区分情報リフト値を用いて、それぞれのプロジェクトについてタイミング情報の値ごとのリスクスコアを計算する第２の処理手段と
を有するリスク評価装置。
【請求項２】
前記第２の処理手段は、影響変数がXiであって、区分値がkである区分情報リフト値L_Xi_kを以下の式により算出し、
【数２３】
2014235654.tif 000026
（但し、c1は、影響因子Xiについて、区分値がkであって且つプロジェクトの成功失敗を示す格納フィールドの値が成功を示す値であるプロジェクトレコードの個数であり、
c2は、影響因子Xiについて区分値がk以外且つ「NA」以外であって、且つプロジェクトの成功失敗を示す格納フィールドの値が成功を示す値であるプロジェクトレコードの個数であり、
c3は、影響因子Xiについて区分値がkであって、且つプロジェクトの成功失敗を示す格納フィールドの値が失敗を示す値であるプロジェクトレコードの個数であり、
c4は、影響因子Xiについて区分値がk以外且つNA以外であって、且つプロジェクトの成功失敗を示す格納フィールドの値が失敗を示す値であるプロジェクトレコードの個数であり、
a, bはそれぞれ任意の数である）
前記第2の処理手段は、以下の式により、各影響因子のタイミング情報、及び区分値毎の区分情報リフト値を用いてリスクスコアを計算する、
請求項1に記載のリスク評価装置
【数２４】
2014235654.tif 000027
（但し、S_p_0は、プロジェクトpのタイミング情報の値が０である場合のリスクスコア、
S_p_jはプロジェクトｐのタイミング情報の値が０である場合のリスクスコア、T(Xi)は影響因子Xiのタイミング情報の値、L_Xi_kは影響因子がXi で且つ区分値をkとする区分情報リフト値である）。
【請求項３】
符号化過去プロジェクト情報のプロジェクトの成功失敗を示す値である成否判定値及びタイミング情報の値ごとの過去プロジェクトのリスクスコアに基づいて、プロジェクト失敗確率の回帰式を求め、求めたプロジェクト失敗確率回帰式を用いて、進行中プロジェクトに対するプロジェクト失敗確率を計算する第３の処理部をさらに有する、請求項1又は2に記載のリスク評価装置。
【請求項４】
前記第3の処理部は、符号化された過去プロジェクト情報の成否判定値、及び、タイミング情報 T = j における過去プロジェクトのリスクスコアを入力としてロジスティック回帰分析を実施し、下記式の a, b を求めて失敗確率回帰式を得る、請求項3に記載のリスク評価装置
【数２５】
2014235654.tif 000028
(但し、Pjはタイミング情報 T = j における、プロジェクト失敗の確率）。
【請求項５】
影響因子及びその区分情報の候補の集合である影響因子候補情報を記憶する第３の記憶手段と、
前記影響因子候補情報を用いて過去プロジェクト情報から符号化過去プロジェクト情報を生成し、前記区分情報リフト値、又は区分情報リフト値が1以下の場合には前記区分情報リフト値の逆数に対して期待値をとって合計した値である期待区分情報リフト値を計算し、前記期待区分情報リフト値に基づいて前記影響因子情報に含める影響因子及びその区分情報を選択し、選択した影響因子及びその区分情報を含む影響因子情報を生成する第４の処理手段と
をさらに有する、請求項1又は2に記載のリスク評価装置。
【請求項６】
前記第４の処理手段は、下記式により期待区分情報リフト値を計算する、請求項5に記載のリスク評価装置。
【数２６】
2014235654.tif 000029
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に記載の実施の形態は、リスク評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
大規模化、複雑化する開発プロジェクトにおいて、問題の予兆を早期にとらえ、プロジェクトの失敗を未然に防止するために、様々な開発管理データ（進捗、コスト、品質情報、など）の活用が重要となる。また、構成管理ツール、不具合管理ツールなど、様々な開発支援ツールの普及により、プロジェクトに関連する開発管理データを、開発担当者に余計な負担を掛けずに、収集、蓄積することが可能になってきた。
【０００３】
プロジェクトの潜在的なリスクは目に見えにくく、対応が後手に回りがちであり、リスクを先回りした予見的な管理が必要である。変化が激しく、不確実性の高い状況においては、納期遅延、コスト超過、品質不足など、プロジェクトの失敗に関わるリスクを定量的に評価し、リスク予測値の変化を継続的にモニタリングしたいという要請があった。
【０００４】
リスク予測の手法として以下のものが提案されていた。
【０００５】
（１）重回帰分析による予測モデル
重回帰分析は、ソフトウェア開発管理における予測モデル構築において、最も一般的に用いられている手法の一つである。説明変数（入力）と目的変数（出力）の間の関係式を、直接、重回帰分析で求めて、説明変数の値が得られたときの目的変数の値そのものを予測する手法である。
【０００６】
（２）アンケート調査による混乱予測システム
過去プロジェクトに対して実施したアンケート調査の結果をベイズ識別器で学習し、新規プロジェクトに対する同アンケート結果に基づいて、そのプロジェクトが最終的に混乱状態に陥るかどうかを判定する手法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１−０７６４１１号公報
【特許文献２】特開２０１０−１０８４０４号公報
【特許文献３】特開２００７−２６５１４１号公報
【特許文献４】特開２００９−１８７２８８号公報
【特許文献５】特開２０１１−１４１６７４号公報
【特許文献６】特開２００８−２０４３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記のような従来のリスク予見手法は以下のような問題点があった。
重回帰分析によるリスク予見手法については、外れ値や異常値の影響を受けやすいという問題がある。精度の高い予測モデルを構築するには、高精度かつ大量のデータが必要となるが、欠損値があると、サンプル数が減ってしまう。一般に、ソフトウェアの開発管理データは、ハードウェア製造プロセスの計測データ等に比べて、データの精度が低く、重回帰分析による予測モデル構築は困難な場合が多い。
【０００９】
アンケート調査によるプロジェクト混乱予測システムにおいては、予測の実施はアンケート集計後の一時点のみであって、リスク予測値の更新は考慮されておらず、プロジェクト成功/失敗の判定のみを行う。また、失敗確率の計算は行わず、定量的評価を提供するものではない。また、離散値の変数のみを入力とし、連続値の変数やその閾値の決定方法には触れられていない。
【００１０】
本発明の一の実施の形態は、進行中プロジェクトにおけるプロジェクト失敗の危険度を定量化し、その時系列変化を求めて、プロジェクト失敗の兆候を早期に検知する技術を提供することを目的とする。
【００１１】
本発明の別の実施の形態は、進行中プロジェクトに対する、任意の時点でのプロジェクト失敗の確率を計算する技術を提供することを目的とする。
【００１２】
本発明のさらに別の実施の形態は、最適な影響因子の選定、及び、区分情報の設定を行うことにより、予測モデル構築作業の手間を大幅に低減すると共に、プロジェクト失敗の予測精度向上を図る技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第1の実施の形態はリスク評価装置として提案される。このリスク評価装置は第１の記憶手段と、第１の処理手段と、第2の記憶手段と、第２の処理手段とを有する。
第１の記憶手段は、過去に実施されたプロジェクトについて複数の影響因子の値を記述した情報である過去プロジェクト情報と、過去に実施されたプロジェクトを、成功したプロジェクトと失敗したプロジェクトに区別するための基準を記述した情報であるプロジェクト失敗定義情報と、影響因子の値が取り得る領域を複数の区分に分割した区分情報と、当該影響因子の値が取得可能な時期を示す情報であるタイミング情報とを有する情報である影響因子情報とを記憶する。
【００１４】
第1の処理手段は、プロジェクト失敗定義情報及び影響因子情報の区分情報に基づいて、過去プロジェクト情報の各影響因子の値が属する区分に対応する区分値に置換することにより、符号化過去プロジェクト情報を生成し、符号化過去プロジェクト情報に基づいて、プロジェクトの成功失敗に対する、影響因子の影響の度合いを示す情報である区分情報リフト値を各影響因子の区分値ごとに算出する。
【００１５】
第２の記憶手段は、進行中のプロジェクトについて複数の影響因子の値を記述した情報である進行中プロジェクト情報を記憶する。
第２の処理手段は、影響因子情報の区分情報に基づいて、進行中プロジェクト情報の各影響因子の値が属する区分に対応する区分値に置換することにより、符号化進行中プロジェクト情報を生成し、符号化過去プロジェクト情報と進行中プロジェクト情報に基づいて、プロジェクトの成功失敗に対する、影響因子の影響の度合いを示す情報である区分情報リフト値を各影響因子のタイミング情報及び区分値毎に算出し、符号化過去プロジェクト情報若しくは進行中プロジェクト情報に対して、各影響因子のタイミング情報、及び区分情報毎の区分情報リフト値を用いて、それぞれのプロジェクトについてタイミング情報の値ごとのリスクスコアを計算する。
【００１６】
本発明の第２の実施の形態は、リスク評価装置として提案される。このリスク評価装置は符号化過去プロジェクト情報のプロジェクトの成功失敗を示す値である成否判定値及びタイミング情報の値ごとの過去プロジェクトのリスクスコアに基づいて、プロジェクト失敗確率の回帰式を求め、求めたプロジェクト失敗確率回帰式を用いて、進行中プロジェクトに対するプロジェクト失敗確率を計算する第３の処理部をさらに有する。
【００１７】
本発明の第３の実施の形態はリスク評価装置として提案される。このリスク評価装置は  影響因子及びその区分情報の候補の集合である影響因子候補情報を記憶する第３の記憶手段と、影響因子候補情報を用いて過去プロジェクト情報から符号化過去プロジェクト情報を生成し、区分情報リフト値、又は区分情報リフト値が1以下の場合には区分情報リフト値の逆数に対して期待値をとって合計した値である期待区分情報リフト値を計算し、期待区分情報リフト値に基づいて影響因子情報に含める影響因子及びその区分情報を選択し、選択した影響因子及びその区分情報を含む影響因子情報を生成する第４の処理手段とをさらに有する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図
【図２】過去プロジェクト情報のデータ構成例を示す図
【図３】影響因子情報のデータ構成例を示す図
【図４】符号化過去プロジェクト情報のデータ構成例を示す図
【図５】区分情報リフト値を計算するための要素の関係を示す図
【図６】符号化過去プロジェクト情報におけるｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４それぞれの値を示す図
【図７】符号化過去プロジェクト情報におけるｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４それぞれの値を示す別の図
【図８】進行中プロジェクト情報のデータ例を示す図
【図９】符号化進行中プロジェクト情報のデータ構成例を示す図
【図１０】各タイミング情報（T=1、2、3、4）におけるリスクスコアの時系列変化を可視化した折れ線グラフを示す図
【図１１】進行中プロジェクト（New1〜New5）のリスクスコアの時系列変化を示すグラフを示す図
【図１２】リスクスコア算出処理の例を示したフローチャート
【図１３】第２の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図
【図１４】ロジスティック回帰分析によるプロジェクト失敗確率回帰式を導出するための元データを示す図
【図１５】プロジェクト失敗確率算出処理の例を示したフローチャート
【図１６】第３の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図
【図１７】第３の実施の形態に係るリスク評価装置の主たる動作の例を示したフローチャート
【図１８】第１、第２、第３の実施の形態を組みあわせたリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態に係るリスク評価装置を説明する。
[０．用語の定義]
本明細書で使用する用語の定義を述べる。
（１）プロジェクト情報
「プロジェクト情報」とは、プロジェクト実行中、または、終了後に、収集・記録された開発管理データをいう。「プロジェクト情報」は変数名と値のペアの集合として表現される。
【００２０】
（２）プロジェクト失敗
「プロジェクト失敗」とは、ある評価基準により決定される、プロジェクト結果が望ましくない状態となったことをいう。「プロジェクト失敗」の典型的な例は、品質不良、コスト超過、納期遅延、などである。
【００２１】
（３）影響因子
「影響因子」とは、プロジェクト失敗に影響を及ぼす開発管理データとその属性情報。属性情報として、区分情報とタイミング情報がある。
【００２２】
（４）区分情報
「区分情報」とは、影響因子の属性情報の一つであって、影響因子に対応する変数の値域をいくつかの領域に分割したものとして定義される。
【００２３】
（５）タイミング情報
「タイミング情報」とは、影響因子の属性情報の一つであって、影響因子に対応する変数の値が取得可能な時期（工程、フェーズ、マイルストーン、など）を示し、時期の早いものから順に、タイミング情報T = 1, 2, …, ｍ とラベル付けされる。
【００２４】
（６）区分情報リフト値
「区分情報リフト値」とは、プロジェクト失敗のときに影響因子の値がある区分に属する確率を、条件がないときに影響因子の値が当該区分に属する確率で割った値をいう。「区分情報リフト値」は、その影響因子により得られる情報が、プロジェクト失敗の予測にどの程度寄与するかを示す。区分情報リフト値が「1」ならば、その影響因子はプロジェクト失敗の予測に寄与しないことを意味する。
【００２５】
（７）リスクスコア
「リスクスコア」とは、ベイズ確率に基づき、各事象の独立性を仮定したときのプロジェクト失敗の事後確率を算出し、その対数をとることで得られる値を言う。リスクスコアの値が大きくなると、プロジェクト失敗の確率が高まっていると考えられる。
【００２６】
（８）期待区分情報リフト値
「期待区分情報リフト値」とは、区分情報リフト値、または、区分情報リフト値の逆数（※区分情報リフト値が1以下の場合）に対して期待値をとって合計した値をいう。影響因子の区分情報の決定などに用いられる。
【００２７】
（９）予測モデル
「予測モデル」とは、プロジェクトの事前、または、進行中に得られるデータを入力として、将来の結果（例えば、納期、コスト、品質、など）を予測する数学モデルをいう。本明細書においては、プロジェクト失敗リスクの予測モデルを指す。
【００２８】
（１０）ベイズ統計
「ベイズ統計」とは、ベイズの定理を基礎とし、主観確率を積極的に取り入れた確率・統計論の体系。推測統計学など、主観確率を認めない確率・統計論の体系（頻度主義と呼ばれる）と対比される。
【００２９】
（１１）単純ベイズ分類器
「単純ベイズ分類器」とは、ベイズ統計の応用の一つ。事後確率の計算に事象の独立性を仮定し、確率的分類を行う。スパムメールのフィルタリング技術などに応用されている。
【００３０】
（１２）ロジスティック回帰分析
「ロジスティック回帰分析」とは、統計的回帰モデルの一種であり、線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、ロジスティック回帰分析は２値の質的変数を従属変数として、説明変数を用いてその発生確率を予測する。
【００３１】
[１．第１の実施の形態]
本発明の第１の実施の形態を説明する。第１の実施の形態は、リスク評価装置として提案される。
【００３２】
第１の実施の形態にかかるリスク評価装置は、多様な測定データから構成される過去プロジェクト情報に基づいて、進行中プロジェクトにおけるプロジェクト失敗の危険度を、「リスクスコア」として定量化し、その時系列変化を提供する装置である。第１の実施の形態にかかるリスク評価装置は、ベイズ統計を応用して、過去のプロジェクトデータからプロジェクト失敗の影響因子とその影響の度合い（区分情報リフト値）を求め、進行中プロジェクトにおいて新しく得られたデータに基づき、この進行中プロジェクトのプロジェクト失敗の危険度を示すリスクスコアを算出する。第１の実施の形態にかかるリスク評価装置は、進行中プロジェクトの進行に応じて、リスクスコアを更新することができる。
【００３３】
リスク評価装置は、コンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、この情報処理装置は、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ROM）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要な場合にはハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置である。
【００３４】
［１．１．第１の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例］
図１に第１の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図を掲げる。なお、機能ブロック図中に示す構成要素は、リスク評価装置の機能を機能ごとにまとめてブロックとして捉えたものであり、リスク評価装置が各構成要素に対応する基板、装置、回路、部品などの物理的構成要素を備えていなければならないことを意味するわけではない。また、「接続されている」とは、データ、情報、命令などの送受信、受け取り、受け渡しなどが可能な状態になっていることをいい、互いに配線で連結されているような物理的な接続に限られる意味ではない。本明細書中の他の機能ブロック図の説明についても同様である。
【００３５】
リスク評価装置１は、入力情報記憶部３０と、この入力情報記憶部３０に接続された予測モデル構築部１０と、この予測モデル構築部１０に接続されたリスクスコア計算部２０と、このリスクスコア計算部２０へ接続された進行中プロジェクト情報記憶部４０とを有する。入力情報記憶部３０は第１の記憶手段に相当し、予測モデル構築部１０は第１の処理手段に相当し、進行中プロジェクト情報記憶部４０は第２の記憶手段に相当する。
【００３６】
［１．１．１．入力情報記憶部］
入力情報記憶部３０は、予測モデル構築に必要なデータを記憶する機能を有する。入力情報記憶部３０は、過去プロジェクト情報２００と、プロジェクト失敗定義情報３００と、影響因子情報４００を記憶する。
【００３７】
［１．１．１．１．過去プロジェクト情報］
過去プロジェクト情報２００は、過去に実施された複数の個別プロジェクト情報から構成される情報である。個別プロジェクト情報は、当該プロジェクトの実行中または終了後に、収集・記録された様々な開発管理データであり、変数の変数名と値のペアの集合として表される。変数は、連続変数でも離散変数でもよい。変数の値は一部、欠損値が含まれていても構わない。
【００３８】
図２に過去プロジェクト情報２００のデータ構成例を示す。過去プロジェクト情報２００は、個別プロジェクト情報に相当するレコード２０１を複数有している。図２に示す例では、過去プロジェクトPJ1から過去プロジェクトPJ10までの10件のプロジェクトに対応する10件のレコード２０１を有している。
【００３９】
各レコード２０１は、変数の値を格納するフィールドを有している。図２に示す例では、変数として「仕様レビュー指摘密度」と、「設計レビュー指摘密度」と、「設計レビュー効率」と、「単体テストバグ密度」と、「結合テストバグ密度」と、「出荷後バグ密度」とが採用されている。各レコード２０１は、「仕様レビュー指摘密度」格納フィールド２１１と、「設計レビュー指摘密度」格納フィールド２１２と、「設計レビュー効率」格納フィールド２１３と、「単体テストバグ密度」格納フィールド２１４と、「結合テストバグ密度」格納フィールド２１５と、「出荷後バグ密度」格納フィールド２１６とを有している。
【００４０】
各格納フィールド２１１〜２１６は、該当するプロジェクトにおける対応する変数の値を格納する。変数の値が得られていない場合には、「欠損値」であることを示す情報が格納される。
【００４１】
［１．１．１．２．プロジェクト失敗定義情報］
プロジェクト失敗定義情報３００は、過去に実施されたプロジェクトの集合を、“成功”したプロジェクト群と“失敗”したプロジェクト群に分類（区別）するための基準を定義した情報である。
【００４２】
典型的には、プロジェクト失敗定義情報３００は、品質不良、コスト超過、納期遅延などに関連する結果指標（出荷後バグ率、コスト予実比、遅延日数、など）に対して、定量的な基準（閾値）を設定する情報である。
【００４３】
図２に示した過去プロジェクト情報２００の例に対応するプロジェクト失敗定義情報３００は、出荷後バグ密度の値が４．５以上であれば「失敗」、それ以外の値は「成功」とする。また、「失敗」、「成功」はそれぞれ後述する区分値が定められており、それぞれ「１」、「０」であるものとする。
【００４４】
［１．１．１．３．影響因子情報］
影響因子情報４００は、プロジェクトの成功失敗に影響すると思われる変数である影響因子の集合に対して、当該影響因子の値が取り得る領域をいくつかの領域に分割した「区分情報」と、当該影響因子の値が取得可能な時期（工程、フェーズ、マイルストーン、など）を示す情報である「タイミング情報」とで構成される。タイミング情報は、時期が早いものから順に、T = 1, 2, …, m としてよい(値の重複可)。
【００４５】
図３に影響因子情報４００のデータ構成例を示す。影響因子情報４００は、影響因子ごとに一つのレコード４０１を有する。各レコード４０１は、その影響因子を特定する情報（変数名、変数番号、変数IDなど）を格納する、影響因子特定情報格納フィールド４１１と、その影響因子の区分情報を格納する区分情報格納フィールド４１２と、その影響因子のタイミング情報を格納するタイミング情報格納フィールド４１３とを有する。
【００４６】
「区分情報」は、そのレコードに該当する影響因子が取り得る値を複数に区分してできる区分（値域）を示す情報である。例えば、図３に示した例では、影響因子「使用レビュー指摘密度」の区分情報として、第１の区分（値域）が「[MIN, ２．５)」であり、第２の区分（値域）が「[２．５, MAX]」であり、第３の区分は「欠損値」であることが記録されている。なお、「[MIN, ２．５)」は最小値以上且つ２．５未満の値域を意味しており、「[２．５, MAX]」は２．５以上且つ最大値以下の値域を意味している。
【００４７】
また、上記区分はそれぞれ「区分値」を有しており、例えば、上記第１の区分の区分値＝０、上記第２の区分の区分値＝１、上記第３の区分は区分値＝NAである。この区分値は後述する過去プロジェクト情報の符号化に用いられる。
【００４８】
また、図３に示す例では、説明のため「タイミング情報」として「T=1（要求仕様化工程）」のように表記したが、実際には値のみタイミング情報格納フィールド４１３に格納されていれば足りる。
【００４９】
［１．１．２．予測モデル構築部］
予測モデル構築部１０は、入力情報記憶部３０に記憶されている情報から、過去プロジェクト情報２００を符号化して、符号化過去プロジェクト情報を生成し、この符号化過去プロジェクト情報に基づいて区分情報リフト値を算出する機能を有する。
【００５０】
［１．１．２．１．符号化過去プロジェクト情報］
符号化過去プロジェクト情報の生成について説明する。予測モデル構築部１０は、プロジェクト失敗定義情報３００、及び影響因子情報４００の区分情報に基づいて、過去プロジェクト情報２００を符号化する。「符号化」とは、それぞれのレコードの格納フィールドに格納されている値を区分値に置換することをいう。本実施の形態では、格納フィールド２１１から格納フィールド２１６までの値を、当該値に対応する区分値に置換する。格納フィールド２１１から格納フィールド２１５までの値は、影響因子情報４００の区分情報に基づいて区分値に置換される。格納フィールド２１６の値はプロジェクト失敗定義情報３００に基づいて区分値に置換される。
【００５１】
図４に、図３に示した過去プロジェクト情報２００を符号化した結果得られる、符号化過去プロジェクト情報のデータ構成例を示す。符号化過去プロジェクト情報５００は、過去プロジェクト情報２００と同じく、10件の過去プロジェクトPJ１〜PJ10に対応する１０件のレコード５０１を有している。各レコード５０１は、「仕様レビュー指摘密度」格納フィールド５１１と、「設計レビュー指摘密度」格納フィールド５１２と、「設計レビュー効率」格納フィールド５１３と、「単体テストバグ密度」格納フィールド５１４と、「結合テストバグ密度」格納フィールド５１５と、「出荷後バグ密度」格納フィールド５１６とを有している。
【００５２】
予測モデル構築部１０は、格納フィールド５１１から５１５のそれぞれに、過去プロジェクト情報２００の対応する格納フィールド２１１から２１５に格納されている値に対応する区分値を格納する。例えば、過去プロジェクト情報２００の過去プロジェクトPJ1に対応するレコード２０１において、仕様レビュー指摘密度格納フィールド２１１に格納されている値は「０．５」である。この値「０．５」は、影響因子情報４００における仕様レビュー指摘密度に対応するレコード４０１の区分情報４１２に記述された第1の区分（値域）「[MIN, ２．５)」に含まれる。この第１の区分（値域）「[MIN, ２．５)」の区分値は「０」であるので、予測モデル構築部１０は符号化過去プロジェクト情報５００の過去プロジェクトPJ1に対応するレコード５０１において、仕様レビュー指摘密度格納フィールド５１１に区分値「０」を格納する。同様に他の格納フィールド５１２から５１５にも対応する区分値を格納する。
【００５３】
予測モデル構築部１０は、出荷後バグ密度格納フィールド５１６に、対応する区分値を格納する。例えば、過去プロジェクト情報２００の過去プロジェクトPJ1に対応するレコード２０１において、出荷後バグ密度格納フィールド２１６に格納されている値は「１．２」である。この値「１．２」は、出荷後バグ密度の値が４．５以上であるというプロジェクト失敗定義情報３００に記述された失敗の条件に該当しないので「成功」であると判定し、成功に対応する区分値「０」を、符号化過去プロジェクト情報５００の過去プロジェクトPJ1に対応するレコード５０１において、出荷後バグ密度格納フィールド５１６にこの成功に対応する区分値「０」を格納する。
【００５４】
予測モデル構築部１０は、全てのレコード５０１の全ての格納フィールド５１１〜５１６について対応する区分値を決定し、その区分値を格納フィールド５１１〜５１６に格納する。
【００５５】
図４に示す区分値の格納が完了した状態の符号化過去プロジェクト情報５００である。なお、図４に示す例では、各格納フィールド５１１〜５１６のラベルは、対応する影響因子（変数）名「仕様レビュー指摘密度」、「設計レビュー指摘密度」、「設計レビュー効率」、「単体テストバグ密度」、「結合テストバグ密度」、「出荷後バグ密度」に代えて、X１、X2a、X2b、X3、X4、Yとした。Xの右側の数字は当該影響因子のタイミング情報の値である。また、「設計レビュー指摘密度」、「設計レビュー効率」はともにタイミング情報T＝２であるので、区別のためにさらに添え字a,bを付した。プロジェクトの成功／失敗を示す「出荷後バグ密度」はYと表記した。なお、これらの表記は後述する計算過程を説明するためであって、符号化過去プロジェクト情報５００が係るデータ構成に限定される趣旨ではない。また、図４に示す例において「NA」は欠損値に対応する区分値である。
【００５６】
［１．１．２．２．区分情報リフト値］
予測モデル構築部１０は、前述の符号化過去プロジェクト情報２００に基づいて、プロジェクトの成功／失敗に対する、影響因子の影響の度合いを示す情報である区分情報リフト値を各影響因子の区分値ごとに算出する。
【００５７】
区分情報リフト値を算出するために、予測モデル構築部１０は影響因子Xi ( i はタイミング情報の値）の区分値k (0 ≦ k ≦ n） に対して、符号化過去プロジェクト情報５００を参照して、以下の ｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４ を求める。
【００５８】
「ｃ１」は、影響因子Xiについて、該当格納フィールドに格納されている値（区分値）が「ｋ」であって、且つプロジェクトの成功／失敗を示す格納フィールド５１６（Y）の値が０であるレコード５０１の個数である。
【００５９】
「ｃ２」は、影響因子Xiについて、該当格納フィールドに格納されている値が「ｋ」以外且つ「NA」以外であって、且つプロジェクトの成功／失敗を示す格納フィールド５１６（Y）の値が成功を示す値「０」であるレコード５０１の個数である。
【００６０】
「ｃ３」は、影響因子Xiについて、該当格納フィールドに格納されている値が「ｋ」であって、且つプロジェクトの成功／失敗を示す格納フィールド５１６（Y）の値が失敗を示す値「１」であるレコード５０１の個数である。
【００６１】
「ｃ４」は、影響因子Xiについて、該当格納フィールドに格納されている値が「ｋ」以外且つ「NA」以外であって、且つプロジェクトの成功／失敗を示す格納フィールド５１６（Y）の値が１であるレコード５０１の個数である。
【００６２】
図５にXi、ｋ、ｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４との関係を示す表を掲げる。
【００６３】
図４に示した符号化過去プロジェクト情報５００の例では、予測モデル構築部１０は影響因子X１、X2a、X2b、X3、X4のそれぞれの区分値「０」と「１」のそれぞれについてｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４を求めることになる。
【００６４】
次に予測モデル構築部１０は以下で定義される区分情報リフト値「L_Xi_k」を計算する。
区分情報リフト値「L_Xi_k」の算出式を以下に示す。
【００６５】
【数１】
2014235654.tif 000003
【００６６】
上記式１において、分子は、プロジェクト失敗のとき影響因子 Xi の取る値が区分値k に属する確率であり、分母は何も条件なしで、影響因子 Xi の取る値が区分値 k に属する確率である。
【００６７】
上記式１におけるa, b は、データ数が少ないときに極端な値が出力されることを避けるための補正パラメータであり、一般に、a=1, b=2 （ラプラス補正）などが用いられる。また、データ数が十分にあれば、a=b=0 (補正なし)でもよい。
【００６８】
各影響因子の独立性を仮定したとき、プロジェクト失敗の事後確率は、ベイズの定理により、事前確率と、a=b=0 (補正なし) のときの区分情報リフト値との積に一致する。
【００６９】
区分情報リフト値の計算例を示す。図４に示した符号化過去プロジェクト情報５００における影響因子＝X1且つ区分値＝０についての区分情報リフト値L_X1_0は以下のとおりである。
【００７０】
図６に影響因子＝X1且つ区分値＝０での、符号化過去プロジェクト情報５００におけるｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４それぞれの値を示す。すなわち、ｃ１＝４, ｃ２＝２, ｃ３＝１, ｃ４＝２となる。これを上記式１にあてはめる。
【００７１】
【数２】
2014235654.tif 000004
【００７２】
（但し、ラプラス補正あり: a = 1, b = 2）
すなわち、影響因子＝X1且つ区分値＝０についての区分情報リフト値L_X1_0＝0.7333を得る。
【００７３】
区分情報リフト値の別の計算例を示す。図４に示した符号化過去プロジェクト情報５００における影響因子＝X1且つ区分値＝１についての区分情報リフト値L_X1_１は以下のとおりである。
【００７４】
図７に影響因子＝X1且つ区分値＝０での、符号化過去プロジェクト情報５００におけるｃ１, ｃ２, ｃ３, ｃ４それぞれの値を示す。すなわち、ｃ１＝２, ｃ２＝４, ｃ３＝２, ｃ４＝１となる。これを上記式１にあてはめる。
【００７５】
【数３】
2014235654.tif 000005
【００７６】
（但し、ラプラス補正あり: a = 1, b = 2）
すなわち、影響因子＝X1且つ区分値＝１についての区分情報リフト値L_X1_1＝1.32を得る。
【００７７】
予測モデル構築部１０は、他の影響因子X2a、X2b、X3、X4のそれぞれの区分値「０」と「１」についても同様に区分情報リフト値を算出し、各区分情報リフト値を出力する。
【００７８】
以上で予測モデル構築部１０の説明を終了する。
【００７９】
［１．１．３．進行中プロジェクト情報記憶部］
進行中プロジェクト情報記憶部４０は、進行中プロジェクト情報８００を記憶する機能を有する。進行中プロジェクト情報８００は、１つ以上の“進行中”（成功 / 失敗が未確定）のプロジェクト情報の集まりである。進行中プロジェクト情報８００は、前述の過去プロジェクト情報２００と同様のデータ構成を有している。
【００８０】
図８に進行中プロジェクト情報のデータ例を示す。進行中プロジェクト情報８００は、個別の進行中プロジェクト情報に相当するレコード８０１を複数有している。図８に示す例では、進行中プロジェクトNEW1から進行中プロジェクトNEW5までの５件の進行中プロジェクトに対応する５件のレコード８０１を有している。
【００８１】
各レコード８０１は、過去プロジェクト情報２００と同様に、変数の値を格納するフィールドを有している。図８に示す例では、変数として「仕様レビュー指摘密度」と、「設計レビュー指摘密度」と、「設計レビュー効率」と、「単体テストバグ密度」と、「結合テストバグ密度」と、「出荷後バグ密度」とが採用されている。各レコード８０１は、「仕様レビュー指摘密度」格納フィールド８１１と、「設計レビュー指摘密度」格納フィールド８１２と、「設計レビュー効率」格納フィールド８１３と、「単体テストバグ密度」格納フィールド８１４と、「結合テストバグ密度」格納フィールド８１５と、「出荷後バグ密度」格納フィールド８１６とを有している。
【００８２】
各格納フィールド８１１〜８１６は、該当するプロジェクトにおける対応する変数の値を格納する。変数の値が得られていない場合には、「欠損値」であることを示す情報が格納される。また、該当する変数についての検証・検査等が見実施である場合には「未実施」であることを示す情報が格納される。
【００８３】
なお、進行中プロジェクトの“プロジェクト完了後”（成功 / 失敗が確定した後）のプロジェクト情報は、過去プロジェクト情報２００の中に含めて、将来の進行中プロジェクトの予測に活用することも可能である。
【００８４】
［１．１．４．リスクスコア計算部］
リスクスコア計算部２０は、過去及び進行中プロジェクトに対するリスクスコアの計算し、過去及び進行中プロジェクトに対するリスクスコアの時系列データを出力する機能を有する。リスクスコア計算部２０は、影響因子情報４００と符号化過去プロジェクト情報５００と、各影響因子の区分情報毎の区分情報リフト値と、進行中プロジェクト情報とを入力情報として用いる。
【００８５】
［１．１．４．１．進行中プロジェクト情報の符号化］
リスクスコア計算部２０は、進行プロジェクト情報８００を符号化して、符号化進行中プロジェクト情報８００を生成する。符号化処理の内容は、予測モデル構築部１０による過去プロジェクト情報の符号化と同様であって、影響因子情報４００の区分情報に基づいて、進行中プロジェクト情報８００の各格納フィールド８１１〜８１５に格納されている値を、対応する区分値に置換する。ただし、進行中のプロジェクトにおいては、プロジェクトの成功／失敗は、未確定なので、プロジェクト失敗定義情報３００はここでは必要ない。
【００８６】
図９に符号化進行中プロジェクト情報９００のデータ構成例を示す。図９に示す例は、図８に示した進行中プロジェクト情報８００から生成された符号化進行中プロジェクト情報９００の例である。
【００８７】
符号化進行中プロジェクト情報９００は、進行中プロジェクト情報８００と同じく、５件の進行中プロジェクトNEW1〜NEW5に対応する５件のレコード９０１を有している。各レコード９０１は、「仕様レビュー指摘密度」格納フィールド９１１と、「設計レビュー指摘密度」格納フィールド９１２と、「設計レビュー効率」格納フィールド９１３と、「単体テストバグ密度」格納フィールド９１４と、「結合テストバグ密度」格納フィールド９１５と、「出荷後バグ密度」格納フィールド９１６とを有している。
【００８８】
リスクスコア計算部２０は、格納フィールド９１１から９１５のそれぞれに、進行中プロジェクト情報８００の対応する格納フィールド８１１から８１５に格納されている値に対応する区分値を格納する。但し、進行中プロジェクト情報８００で格納されている値が「未実施」を示す値である場合は、符号化進行中プロジェクト情報９００の対応する格納フィールドにも「未実施」を示す値を格納する。
【００８９】
なお、図９に示す例では、各格納フィールド９１１〜９１６のラベルは、対応する影響因子（変数）名「仕様レビュー指摘密度」、「設計レビュー指摘密度」、「設計レビュー効率」、「単体テストバグ密度」、「結合テストバグ密度」、「出荷後バグ密度」に代えて、X1、X2a、X2b、X3、X4、Yとしている。
【００９０】
［１．１．４．２．リスクスコアの計算］
リスクスコア計算部２０は、符号化過去プロジェクト情報９００と進行中プロジェクト情報８００に基づいて、各影響因子のタイミング情報、及び区分値毎の区分情報リフト値を用いてリスクスコアを計算する。
【００９１】
リスクスコア計算部２０は、プロジェクトｐ（過去、進行中を問わない）のリスクスコアを以下のように計算する。
（１）プロジェクト p の初期リスクスコア S_p_0 を以下の式２より算出する。
【００９２】
【数４】
2014235654.tif 000006
【００９３】
一般的には、当該プロジェクトに関して特に初期情報がないと仮定して、上記のように初期リスクスコア S_p_0 を設定するが、もし、プロジェクト毎に初期リスクスコアを変えたい場合には、個別に設定してもよい。
（２）プロジェクトｐのタイミング情報T=j についてのリスクスコアを算出する。
【００９４】
プロジェクト p の影響因子 Xi の値を kとする区分情報リフト値をL_Xi_k、影響因子Xiのタイミング情報の値をT(Xi)とすると、リスクスコア計算部２０は、プロジェクトpのT = jにおけるリスクスコアS_p_jを以下の式３により計算する。
【００９５】
【数５】
2014235654.tif 000007
【００９６】
但し、ｋ＝NAならば、L_Xi_k＝1とする。式３の右辺第２項は、タイミング情報T=j である全ての影響因子についての区分情報リフト値の対数の合計を意味する。また、式３におけるｋの値は、符号化過去プロジェクト情報５００又は符号化進行中プロジェクト情報９００のプロジェクトｐに対応するレコード５０１又はレコード９０１の影響変数Xiに対応する格納フィールドに格納された区分値である。
【００９７】
進行中プロジェクトが過去プロジェクトと同様の傾向を示すと仮定すれば、一般に、プロジェクトのリスクスコアが高いほど、プロジェクト失敗の確率が高いと判断できる。
【００９８】
リスクスコア計算の例を挙げる。図８及び図９に示した進行中プロジェクト情報８００及び符号化進行中プロジェクト情報９００に含まれるプロジェクトNew1のリスクスコアの計算例を示す。
【００９９】
タイミング情報T = 1についてのプロジェクトNew1のリスクスコアS_New1_1は以下のように算出される。
【０１００】
【数６】
2014235654.tif 000008
【０１０１】
なお、上記式中の区分情報リフト値L_X1_0の値は、前述の予測モデル構築部１０によって算出された値を使用する。
また、タイミング情報T = 2についてのプロジェクトNew1のリスクスコアS_New1_2は以下のように算出される。
【０１０２】
【数７】
2014235654.tif 000009
【０１０３】
なお、本例においてタイミング情報T=2である影響因子はX2a,X2bの２つであるため、この2つの影響因子の区分情報リフト値の対数を計算に含めている。上記式中の区分情報リフト値L_X2a_1の値は、前述の予測モデル構築部１０によって算出された値を使用する。区分情報リフト値L_X2a_NAはk=NAの場合の値＝１を用いる。
【０１０４】
タイミング情報T = 3についてのプロジェクトNew1のリスクスコアS_New1_3は以下のように算出される。
【０１０５】
【数８】
2014235654.tif 000010
なお、上記式中の区分情報リフト値L_X3_1の値は、前述の予測モデル構築部１０によって算出された値を使用する。
【０１０６】
タイミング情報T = 4についてのプロジェクトNew1のリスクスコアS_New1_4は以下のように算出される。
【０１０７】
【数９】
2014235654.tif 000011
【０１０８】
なお、上記式中の区分情報リフト値L_X4_0の値は、前述の予測モデル構築部１０によって算出された値を使用する。
【０１０９】
以上で進行プロジェクトNew1について、タイミング情報T=1、T=2、T=3、T=4までのそれぞれについてリスクスコアを求めることができた。これで各タイミング情報（T=1,…,4）におけるリスクスコアの時系列変化を示すデータを生成、出力することが可能となる。
【０１１０】
図１０に各タイミング情報（T=1、2，3，4）におけるリスクスコアの時系列変化を可視化した折れ線グラフを示す。このグラフより、T=2（設計工程）からT=3（単体テスト工程）にかけて、プロジェクト失敗リスクの予測値が少しずつ上昇していることが分かる。
【０１１１】
同様にして、全ての進行中プロジェクト（New1〜New5）についてリスクスコアを算出することができる。各進行中プロジェクトのリスクスコアをタイミング情報（T=1、2，3，4）毎に示すことで、各進行中プロジェクトのリスクスコアの時系列変化をグラフで可視化することができる。図１１に進行中プロジェクト（New1〜New5）のリスクスコアの時系列変化を示すグラフを掲げる。このグラフから、例えば、以下のような情報が分かる。プロジェクト New3、及び、New4 は、プロジェクト失敗リスクの予測値であるリスクスコアが上昇傾向にある。これらプロジェクトについては監視強化が望ましく、必要に応じて、これらプロジェクトについてリスク軽減策を実施すべき、などの判断が行える。
【０１１２】
また、プロジェクト New5 は、T=2 （設計工程） 時点では、比較的リスクが低いとみなせる。
【０１１３】
［１．２．リスク評価装置の動作例］
図１に示したリスク評価装置１の動作例を説明する。図１２にリスク評価装置１の主たる動作であるリスクスコア算出処理の例を示したフローチャートを示す。
【０１１４】
リスクスコア算出処理において、リスク評価装置１、より詳しくは予測モデル構築部１０は過去プロジェクト情報２００、プロジェクト失敗定義情報３００、影響因子情報４００から符号化過去プロジェクト情報５００を生成する（S10)。
【０１１５】
次にリスク評価装置１、より詳しくは予測モデル構築部１０は符号化過去プロジェクト情報５００及び影響因子情報４００に基づいて、各影響因子について区分値ごとに区分情報リフト値を算出する（S20）。
【０１１６】
次にリスク評価装置１、より詳しくはリスクスコア計算部２０は、あらかじめ記憶されている進行プロジェクト情報８００、影響因子情報４００に基づいて、符号化進行中プロジェクト情報９００を生成する（S30）。
【０１１７】
次にリスク評価装置１、より詳しくはリスクスコア計算部２０は、符号化過去プロジェクト情報９００若しくは進行中プロジェクト情報８００に対して、各影響因子のタイミング情報、及び区分情報毎の区分情報リフト値を用いて、それぞれのプロジェクトについてタイミング情報の値ごとのリスクスコアを計算する（S40）。
【０１１８】
図２に示した過去プロジェクト情報２００に基づいてリスク評価装置１が出力するリスクスコアをS_p_jで表すと、プロジェクトPJ1について：S_PJ1_0、S_PJ1_1、S_PJ1_2、S_PJ1_4という値の組となる。同様に、他のプロジェクトのそれぞれについてもリスク評価装置１はタイミング情報の値ごとのリスクスコアS_p_0、S_p_1、S_p_2、... 、S_p_m（mはタイミング情報Tがとる最大の値）を出力する。
【０１１９】
リスク評価装置１は計算の結果得られたリスクスコアを数値の列挙の形式で出力しても良いし、グラフとして出力するようにしてもかまわない。出力形式に限定はない。
以上でリスク評価装置１の動作例の説明を終了する。
【０１２０】
［１．３．第１の実施の形態の利点］
（１）多様の測定データから構成される過去プロジェクト情報に基づいて、進行中プロジェクトにおけるプロジェクト失敗の危険度を、複数の測定データを総合した「リスクスコア」として定量化し、その時系列変化を求めることができる。
【０１２１】
（２）プロジェクト失敗の危険度を表す「リスクスコア」の時系列変化を監視することにより、プロジェクト失敗の兆候を早期に検知し、適切なタイミングで対応策を実施することができる。
【０１２２】
[２．第２の実施の形態]
本発明の第２の実施の形態を説明する。第２の実施の形態はリスク評価装置として提案される。
【０１２３】
第２の実施の形態にかかるリスク評価装置は、第１の実施の形態の特徴に加えて、リスクスコアを入力とするロジスティック回帰分析により、任意の時点でのプロジェクト失敗の確率を計算することを特徴とする。
【０１２４】
第２の実施の形態にかかるリスク評価装置は、コンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、この情報処理装置は、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ROM）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要な場合にはハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置である。
【０１２５】
［２．１．リスク評価装置の構成例］
図１３に第２の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図を掲げる。
【０１２６】
リスク評価装置２は、入力情報記憶部３０と、この入力情報記憶部３０に接続された予測モデル構築部１０と、この予測モデル構築部１０に接続されたリスクスコア計算部２０と、このリスクスコア計算部２０へ接続された進行中プロジェクト情報記憶部４０と、リスクスコア計算部２０に接続されたプロジェクト失敗確率計算部５０を有する。プロジェクト失敗確率計算部５０は第３の処理手段に相当する。
【０１２７】
リスク評価装置２は、第１の実施の形態に係るリスク評価装置１と基本的同様の構成要素を有しており、プロジェクト失敗確率計算部５０をさらに有している点が異なっている。
【０１２８】
リスク評価装置２の構成要素のうち、第１の実施の形態に係るリスク評価装置１の構成要素と同一のものは、同一の参照符号を付してそれら構成要素の詳細な説明は省略する。
【０１２９】
［２．１．１．プロジェクト失敗確率計算部］
プロジェクト失敗確率計算部５０は、リスクスコア計算部２０が出力するリスクスコアの時系列データと、符号化過去プロジェクト情報５００とに基づいて、過去プロジェクトに基づく失敗確率回帰式の導出を行い、この失敗確率回帰式を用いて進行中プロジェクトに対する失敗確率の計算を行い、タイミング情報毎（T = 1, 2, …, m）のプロジェクト失敗確率を出力する機能を有する。
【０１３０】
なお、リスクスコアの時系列データについては、過去プロジェクト分、及び、進行中プロジェクト分の両方を用いる。また、符号化過去プロジェクト情報５００で必要な情報は、Y （プロジェクトの成功 / 失敗）の値のみである。
【０１３１】
［２．１．１．１．過去プロジェクトに基づく失敗確率回帰式の導出］
プロジェクト失敗確率計算部５０による、過去プロジェクトに基づく失敗確率回帰式の導出について説明する。
【０１３２】
プロジェクト失敗確率計算部５０は、符号化過去プロジェクト情報５００のプロジェクトの成功／失敗を示す値を格納する格納フィールド（図5に示す例では格納フィールド５１６）の値（以下「成否判定値」と呼ぶ）、及び、タイミング情報毎（T = 1, 2, …, m）の過去プロジェクトのリスクスコアに基づいて、プロジェクト失敗確率の回帰式を求める。
【０１３３】
具体的には、プロジェクト失敗確率計算部５０は、符号化された過去プロジェクト情報５００の成否判定値、及び、タイミング情報 T = j における過去プロジェクトのリスクスコアを入力としてロジスティック回帰分析を実施し、下記式４のa, b を求める。なお、ロジスティック回帰分析は、MINITABやRなど、標準的な統計ツールに実装されているものを用いてよい。
【０１３４】
【数１０】
2014235654.tif 000012
【０１３５】
上記式４において、「Pj」はタイミング情報 T = j における、成否判定値（Y） = 1（失敗）の確率を意味し、「X」は過去プロジェクトZのリスクスコア S_Z_jを意味する。
【０１３６】
元データによっては、ロジスティック回帰分析による式の導出が行えない場合もある。そのときは、該当するタイミング情報での失敗確率は求められない。例えば、元データが完全分離可能な場合（ある閾値で成功/失敗が完全に識別できる）、などである。
【０１３７】
他のタイミング情報（T = j 以外）についても、同様の計算を実施する。
【０１３８】
失敗確率回帰式の導出の例を示す。図１４に、タイミング情報T=4の場合の、ロジスティック回帰分析によるプロジェクト失敗確率回帰式を導出するための元データを示す。この元データ１４００は、各過去プロジェクトの成否判定値（格納フィールド５１６に格納されている値）と、対応する過去プロジェクトpのリスクスコアS_p_4とで構成される。
【０１３９】
プロジェクト失敗確率計算部５０は、元データ１４００より、a=3.544, b=7.342という結果を得え、以下の失敗確率回帰式を得る。
【０１４０】
【数１１】
2014235654.tif 000013
【０１４１】
上記式５によって得られるプロジェクト失敗確率は、タイミング情報T=4の場合に適用されるものとなる。プロジェクト失敗確率計算部５０は、他のタイミング情報についてもそれぞれ失敗確率回帰式を得る。
【０１４２】
［２．１．１．１．失敗確率回帰式によるプロジェクト失敗確率の計算］
プロジェクト失敗確率計算部５０は、求めたプロジェクト失敗確率回帰式を用いて、進行中プロジェクトに対するプロジェクト失敗確率を計算する。求めたいタイミング情報の失敗確率回帰式を用いて、対象プロジェクトのリスクスコアを入力すれば、そのプロジェクトにおけるプロジェクト失敗確率が得られる。
【０１４３】
プロジェクト失敗確率の算出例を示す。図８に示した例における進行中プロジェクトNew1について、タイミング情報T=4の場合のプロジェクト失敗確率P_New1_4を算出するためには、上記式５を用いた以下の計算を行う。
【０１４４】
【数１２】
2014235654.tif 000014
【０１４５】
なお、上記式においてX=-0.4121（進行中プロジェクトNew1のタイミング情報T=4のリスクスコア；リスクスコア計算部２０によって算出されている）を用いている。
【０１４６】
同様にして、プロジェクト失敗確率計算部５０は、いずれの進行中プロジェクトNew1, New2, New3, New4, New5についても、任意のタイミング情報（T=1,…,4）におけるプロジェクト失敗確率を計算可能である。
【０１４７】
[２．２．リスク評価装置２の動作例]
リスク評価装置２の動作例について説明する。図１５に第２の実施の形態に係るリスク評価装置２の主たる動作であるプロジェクト失敗確率算出処理の例を示したフローチャートを示す。
【０１４８】
プロジェクト失敗確率算出処理において、リスク評価装置２は、リスクスコア算出処理を実行する（S110）。リスクスコア算出処理は、第1の実施の形態におけるリスクスコア算出処理（図１２、ステップS10〜S40参照）と同一の処理であるので、処理内容の詳述は省略する。
【０１４９】
次にリスク評価装置２、より詳しくはプロジェクト失敗確率計算部５０は、過去プロジェクト情報２００に基づいて失敗確率回帰式の導出を実行する（S120）。
【０１５０】
次にリスク評価装置２、より詳しくはプロジェクト失敗確率計算部５０は、ステップS120において導出された失敗確率回帰式を用いて、進行中プロジェクトのプロジェクト失敗確率を算出する（S130）。
【０１５１】
最後に、リスク評価装置２、より詳しくはプロジェクト失敗確率計算部５０は、ステップS130において算出したプロジェクト失敗確率を出力する。
以上でリスク評価装置２はプロジェクト失敗確率算出処理を終了する。
【０１５２】
[２．３．第２の実施の形態の利点]
（１）進行中プロジェクトが過去プロジェクトと同様の傾向を示すと仮定することにより、ロジスティック回帰分析を用いて、進行中プロジェクトに対する、任意の時点でのプロジェクト失敗の確率を計算することができる。
【０１５３】
（２）プロジェクト失敗の確率は、直観的に理解しやすく、プロジェクト制御のための意思決定等に有効に役立てることができる。
[３．第３の実施の形態]
本発明の第３の実施の形態を説明する。第３の実施の形態はリスク評価装置として提案される。
【０１５４】
第３の実施の形態にかかるリスク評価装置は、第１の実施の形態の特徴に加えて、期待区分情報リフト値を用いて、影響因子の選定や区分情報の設定などを行い、影響因子情報を生成することを特徴とする。
【０１５５】
第３の実施の形態にかかるリスク評価装置は、コンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置であって、この情報処理装置は、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ROM）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要な場合にはハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置である。
【０１５６】
［３．１．リスク評価装置の構成例］
図１６に第３の実施の形態に係るリスク評価装置の構成例を示す機能ブロック図を掲げる。リスク評価装置３は、影響因子候補情報記憶部６０と、影響因子候補情報記憶部６０に接続された影響因子情報決定部７０と、影響因子情報決定部７０に接続された入力情報記憶部３０と、この入力情報記憶部３０に接続された予測モデル構築部１０と、この予測モデル構築部１０に接続されたリスクスコア計算部２０と、このリスクスコア計算部２０へ接続された進行中プロジェクト情報記憶部４０とを有する。影響因子候補情報記憶部６０は第３の記憶手段に相当し、影響因子情報決定部７０は第４の処理に相当する。
【０１５７】
リスク評価装置３は、第1の実施の形態に係るリスク評価装置１と基本的に同様の構成要素を有しており、影響因子候補情報記憶部６０と影響因子情報決定部７０とをさらに有している点が異なっている。
【０１５８】
第３の実施の形態に係るリスク評価装置３の構成要素のうち、第１の実施の形態に係るリスク評価装置１の構成要素と同一のものは、同一の参照符号を付してそれら構成要素の詳細な説明は省略する。
【０１５９】
［３．１．１．影響因子候補情報記憶部］
影響因子候補情報記憶部６０は、影響因子候補情報１２００を記憶する機能を有する。影響因子候補情報１２００は、影響因子及びその区分情報の候補の集合である。リスク評価装置３のオペレーター、ユーザ、管理者などが影響因子及びその区分情報の候補を複数入力した情報である影響因子候補情報１２００に基づいて、影響因子候補情報記憶部６０は、各影響因子と区分情報について期待区分情報リフト値を算出し、この期待区分情報リフト値に基づいて影響因子及びその区分情報の候補を比較し、影響因子情報４００に含める影響因子及びその区分情報を決定する。なお、タイミング情報は、影響因子及びその区分情報の決定では必要としないが、予め影響因子候補情報１２００に含められていてもよい。
【０１６０】
［３．１．２．影響因子情報決定部］
影響因子情報決定部７０は、過去プロジェクト情報の符号化を行い、期待区分情報リフト値を計算し、期待区分情報リフト値に基づいて影響因子情報４００に含める影響因子及びその区分情報を選択し、選択した影響因子及びその区分情報からなる影響因子情報４００を生成し、入力情報記憶部３０に記憶させる機能を有する。
【０１６１】
［３．１．２．１．過去プロジェクト情報の符号化］
影響因子情報決定部７０は、過去プロジェクト情報２００の符号化を行い、符号化過去プロジェクト情報を生成する。過去プロジェクト情報２００を符号化する方法は、第１の実施の形態と同様である。ただし、符号化で使用する区分情報は、影響因子候補情報１２００のものを用いる。
【０１６２】
［３．１．２．２．期待区分情報リフト値の算出］
影響因子情報決定部７０は、影響因子候補情報１２００に含まれる影響因子情報の候補（影響因子 Xi、区分情報 k = {0, 1, …, n}）のそれぞれに対して、下記式６で定義される期待区分情報リフト値 EL_Xi を計算する。
【０１６３】
【数１３】
2014235654.tif 000015
【０１６４】
但し式6において
【０１６５】
【数１４】
2014235654.tif 000016
【０１６６】
【数１５】
2014235654.tif 000017
【０１６７】
影響因子情報決定部７０は、算出した期待区分情報リフト値 EL_Xiを参照して、影響因子候補情報１２００に含まれる影響因子の内、どの影響因子を影響因子情報４００に含めるかを決定し、決定した影響因子を含む影響因子情報４００を生成し、これを入力情報記憶部３０に記憶させる。
【０１６８】
なお、複数の影響因子情報の候補がある場合には、期待区分情報リフト値EL_Xiが高いものを選ぶ方が、プロジェクト成功／失敗の予測精度が高まる可能性が大きいと考えられるが、必ずしも期待区分情報リフト値EL_Xiが高いものから順に選ぶ方式に本実施の形態は限定されるものではない。
【０１６９】
期待区分情報リフト値の算出の具体例を示す。同一の影響因子Xiについて異なる区分情報を有する、２つの影響因子の候補について期待区分情報リフト値EL_Xiを算出し、比較する。
【０１７０】
（１）第１の候補
第１の候補は、影響因子 X1、区分情報 ｛0:[MIN, 2.5）, 1:[2.5, MAX], NA:欠損値｝という内容を有する。
【０１７１】
この第１の候補の期待区分情報リフト値EL_Xiを算出する。但し、過去プロジェクト情報２００は、図２に示すデータを使用したものとする。
【０１７２】
影響因子情報決定部７０は、過去プロジェクト情報２００及び第１の候補の区分情報から符号化過去プロジェクト情報及び区分情報リフト値を生成し、この符号化過去プロジェクト情報及び区分情報リフト値から以下の値を得る。
【０１７３】
【数１６】
2014235654.tif 000018
【０１７４】
【数１７】
2014235654.tif 000019
【０１７５】
【数１８】
2014235654.tif 000020
【０１７６】
影響因子情報決定部７０は、これらの値を上記式６にあてはめ、第１の候補の期待区分情報リフト値EL_Xiを以下のように得る。
【０１７７】
【数１９】
2014235654.tif 000021
【０１７８】
（２）第２の候補
第２の候補は、影響因子 X1、区分情報 ｛0:[MIN, 2.0）, 1:[2.0, MAX], NA:欠損値｝のときという内容を有する。第１の候補とは同一の影響因子であるが区分情報の内容は異なっている。
【０１７９】
この第２の候補の期待区分情報リフト値EL_Xiを算出する。但し、第１の候補の場合と同様に過去プロジェクト情報２００は、図２に示すデータを使用したものとする。
【０１８０】
影響因子情報決定部７０は、過去プロジェクト情報２００及び第２の候補の区分情報から符号化過去プロジェクト情報及び区分情報リフト値を生成し、この符号化過去プロジェクト情報及び区分情報リフト値から以下の値を得る。
【０１８１】
【数２０】
2014235654.tif 000022
【０１８２】
【数２１】
2014235654.tif 000023
【０１８３】
【数２２】
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【０１８４】
影響因子情報決定部７０は、これらの値を上記式６にあてはめ、第２の候補の期待区分情報リフト値EL_Xiを以下のように得る。
【０１８５】
【数２３】
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【０１８６】
上記第１及び第２の影響因子情報の候補の期待区分情報リフト値EL_Xiを比較すると、
第２の候補の期待区分情報リフト値EL_Xi（=1.3443）よりも、第２の候補及び期待区分情報リフト値EL_Xi（=1.4441）の方が若干高い。よって、影響因子情報４００の決定において、影響因子情報決定部７０は、第２の候補を採用し、影響因子情報４００に第２の候補のデータを含める。これによりプロジェクト成功 / 失敗の予測精度が高まる可能性がある。
【０１８７】
[３．２．第３の実施の形態の動作例]
図１６に示したリスク評価装置３の動作例を説明する。図１７に第３の実施の形態に係るリスク評価装置３の主たる動作の例を示したフローチャートを示す。
【０１８８】
まずリスク評価装置３、より詳しくは影響因子情報決定部７０は、過去プロジェクト情報２００、プロジェクト失敗定義情報３００、影響因子候補情報１２００に基づいて符号化過去プロジェクト情報を生成する（S210）。
【０１８９】
次にリスク評価装置３、より詳しくは影響因子情報決定部７０は、ステップS210で生成した符号化過去プロジェクト情報から、影響因子候補情報１２００に含まれる影響因子の候補のそれぞれについて期待区分情報リフト値EL_Xiを算出する（S220)。
【０１９０】
次にリスク評価装置３、より詳しくは影響因子情報決定部７０は、期待区分情報リフト値EL_Xiに基づいて影響因子情報４００に含める影響因子及びその区分情報を決定し、決定した影響因子及びその区分情報を含む新たな影響因子情報４００を生成し、これを入力情報記憶部３０に記憶させる（S230）。
【０１９１】
次にリスク評価装置３はリスクスコア算出処理を実行する（S240）。リスクスコア算出処理は、第１の実施の形態におけるリスクスコア算出処理（図１２、ステップS10〜S40参照）と同一の処理であるので、処理内容の詳述は省略する。なお、リスクスコア算出処理（S240）で使用される影響因子情報４００は、ステップS230で生成、記憶された影響因子報４００である。
以上で第３の実施の形態に係るリスク評価装置の動作の説明を終了する。
【０１９２】
[３．３．第３の実施の形態の利点]
第１の実施の形態の予測モデル構築において、ユーザやオペレータ等によって行われる影響因子の選定や区分情報の設定などの作業に最も手間がかかり、その良し悪しが最終的なプロジェクト失敗の予測精度にも大きく影響する。
【０１９３】
第３の実施の形態では、期待区分情報リフト値を評価関数として、最適な影響因子の選定、及び、区分情報の設定を行うことが可能となることにより、予測モデル構築作業の手間を大幅に低減すると共に、プロジェクト失敗の予測精度向上も期待できる。
【０１９４】
[４．第４の実施の形態]
第１、第２、第３の実施の形態を組みあわてもリスク評価装置は成立する。第１、第２、第３の実施の形態を組みあわせたリスク評価装置４の構成例を示す機能ブロック図を図１８に掲げる。なお、第１、第２、第３の実施の形態と同一の構成要素については同一の参照符号を付す。
【０１９５】
[５．まとめ、その他]
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変更、追加、組み合わせ等が可能である。
【符号の説明】
【０１９６】
１、２、３、４・・・リスク評価装置；  １０・・・予測モデル構築部；  ２０・・・リスクスコア計算部；  ３０・・・入力情報記憶部；  ４０・・・進行中プロジェクト情報記憶部；  ５０・・・プロジェクト失敗確率計算部；  ６０・・・影響因子候補情報記憶部；  ７０・・・影響因子情報決定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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