ＡＩ(学習)エージェントとシミュレータによるプロジェクト局所最適化抑止法の研究

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． 従来型のウォータフォール型開発プロセスだけでなく，近年主流になりつつあるアジャイル開発プロセス及びそれらのハイブリッド型開発プロセスにも対応したシミュレーションコアモジュールを開発に続き，2021年度は，仮想実験環境の全体アーキテクチャの見直し(学会発表済み)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に関しては，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た．ビジネス環境シミュレータの構築に「シミュレーション可能なビジネスモデル記述フレームワーク」を活用(学会発表済み，査読付学術雑誌採録済み)する方式とした．