{"product_id":"ieej-is17037","title":"R\u0026D プロジェクト関する磁性モデルを応用した 定量評価モデルの実証研究と機械学習によるモデル精緻化の可能性","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e研究会(論文単位)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eIS17037\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2017\/05\/30\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eEmpirical research on quantitative analysis of the modified magnetic model for the research \u0026amp; development project management and the possibility of the model elaboration by the machine learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e林田 英樹(大阪大学),舩島 洋紀(神戸大学),高橋 雅和(山口大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eHideki Hayashida(Institute for Nanoscience Design, Osaka University),Hiroki Funashima(Department of Pysics, Graduate School of Science, Kobe University),Masakazu Takahashi(Graduate Schoool of Innovation and Technology Management, Yamaguchi University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e研究開発マネジメント|技術経営|プロジェクトマネジメント|定量分析評価|機械学習|多変量統計解析|R\u0026amp;D Management|Management of Technology|Project Management|Quantitative analysis|Machine Learning|Multivariate statistical analysis\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e　林田と舩島らは，特定の研究開発事例に対し，磁性モデルのイジングモデルを用いた定量分析により，成功事例と失敗事例の研究開発プロジェクトのデータ上の特徴を定量的に区別し可視化できることを報告している。可視化モデルにより成功と失敗のパターンが異なるので、画像パターンによる分類が可能なことが示された。今後、機械学習を用いた多変量データ分析により、業種毎や研究開発体制毎に特徴がでれば、モデルの更なる精緻化と信頼性向上が期待できる。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(英語): \u003c\/strong\u003eHayashida, Funashima and Katayama-Yoshida reported that the characteristics of the data of research and development project success or failure cases could be quantitatively distinguished and visualized by the analysis using the Ising model of the magnetic model for specific research and development cases. The result of the model simulation indicates the position of the interaction of the six research \u0026amp;development elements. Furthermore, the findings of the difference between success and failure cases suggest the possibility of the improvement of the model by the multivariate analysis of the machine learning.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e1,034 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格330円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 6","offer_id":46362942341359,"sku":"IEEJ-IS17037-PDF","price":330.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_a8e79d66-7b1b-46e0-99a8-67838ced5a05.png?v=1743645886","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-is17037","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}