PSP支援のためのタスク時系列情報を用いた目的推定

PSP 支援のためのタスク時系列情報を用いた目的推定

上野秀剛† _大橋亮太† 本稿ではパーソナルソフトウェアプロセスの支援を目的として，PC の操作履歴から実施中の作業 目的を推定する手法を提案する．提案手法は推定対象である操作の前後に行われた操作の特徴 から目的を推定する．実験の結果，時系列情報を用いない場合に比べて高い精度で予測できるこ とが示唆された．

Task Purpose Prediction using Time-series Information to

Support PSP

Hidetake UWANO†_{, Ryouta OHASHI}†

This paper proposes a method to support the Personal Software Process, to predict the purpose of the task being performed from the operation history of a PC. The proposed method predicts a purpose of the task from the characteristics of tasks which performed before and after the target task. The experimental result suggests that the method predicts more accurately from the tasks performed before and after.

1. 背景

ソフトウェア開発者の能力向上やプロセス改善を目 的として設計されたPersonal Software Process (PSP)が 提唱されている[1]．PSP は開発者の作業履歴を記録し， 実装やテスト，設計，会議といった個々の開発作業に どれだけの時間を費やしているか分析し，効率の改善 やプロセス改善に役立てる手法である． これまでにPSP における計測を容易にするための支 援システムが複数提案されている．しかし，これらの支 援システムは現在の作業を手動で入力する必要があり， データの取り忘れや計測に気を取られ作業に集中でき ないといった問題がある． 我々は，これらの問題を解決するために作業の計測 を支援するためのシステムTaskPitを開発している[2]． TaskPitはアクティブになっているソフトウェアのウィンド ウ名と作業を関連付け，作業時間や打鍵数を記録する． 開発者はTaskPitで記録された作業履歴を設計や実装 といった作業の種類ごとに集計することで個々の作業 にどれだけの時間をかけているか分析できる．このとき， 同じ作業であっても，その目的によって異なる種類に 分類する必要がある．例えば，設計書を作成するため に設計書の閲覧・編集が行われた場合，設計作業に 分類するが，実装の過程で設計を確認するために設計 書が閲覧された場合，このタスクは実装作業として分類 する必要がある． 本稿ではTaskPitで計測した作業履歴からその目的 を予測する手法を提案する．提案手法は作業それぞれ の名称や打鍵数，クリック数といった特徴と，作業の順 序関係をもとにRandom Forests法による機械学習を行 い，作業目的を予測する．以降，本稿ではTaskPitが計 測する作業をTask，開発者がTaskを行っている目的を Aimと定義する．

2. 提案手法

2.1. TaskPit TaskPit は，あるアプリケーションがアクティブになっ ている間を1 つの Task とみなし，Task 名，開始時間， 終了時間，右クリック回数，左クリック回数，打鍵数を記 録する．計測対象とするアプリケーション名とウィンドウ 名に含まれる単語の組み合わせを事前に設定し，Task 名と対応づける．例えば，”設計書.doc – Microsoft Word”というウィンドウがアクティブになっている時には 「設計書編集」，”仕様一覧.xls – Microsoft Excel”がア クティブなら「仕様書編集」をしていると記録する． 2.2. Aim の推定 1 つの Aim は，複数の連続した Task から構成される と考えられる．Aim が設計，実装である Task 列の例を 以下に示す． †奈良工業高等専門学校 情報工学科

Department of Information Engineering, Nara National College of Technology

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設計 実装 ある 操作量 られる． の例を ーボー を表す 異なる テストで いがあ 提案 情報か 習アル る．各T 数，右 Task の を考慮

3. 実

奈良 おける 対象とす 験者で タ，およ 中のA にはPr 本実 計= [仕様書編集 装= [仕様書編集 る期間に収集され 量（マウスクリック 図1 に Aim が 示す．図中の四 ードのアイコンは す．図は設計を目 Task の種類で ではコーディング ることを示してい 案手法ではこれ から各Task の A ルゴリズムの1 つ Task の特徴とし クリック数，打 のクリック数，打鍵 慮した推定を行う

実験

良高専 情報工 PC を用いた T する Aim は卒 で共通のものを指 よび推定精度の Aim を TaskPit に recision，Recal 実験ではRando 図1. T 集，設計書編集 集，設計書編集 れたTask 列は ク数や打鍵数）に が設計，実装，テ 四角形は Task はクリック数，打 目的とした作業 で構成されている グ Task でクリッ いる． れらの点に着目 Aim を推定する つであるRandom して，そのTask 鍵数に加えて 鍵数を用いるこ う． 学科の学生5 Task を 5 日間計 卒業研究や講義 指定する．学習 の確認のために に入力してもらう ll，F1-value を用 om Forests のパ Task 列の順序 集] 集，コーディング はAim ごとに順 に特徴があると テストであるTas k を表し，マウス 鍵数の相対的 列は実装やテス ることを示し，実 ック数と打鍵数 し，Task の時 る．推定には機 m Forests[3]を k の名前と左クリ て，前後に行わ ことでTask の時 名に所属研究 計測してもらう． 義の課題など， 習に用いる教師 に，被験者には う．推薦精度の 用いる． パラメータとして 序と特徴 グ] 順序や と考え sk 列 スとキ 的な量 ストと 実装と 数に違 時系列 機械学 を用い リック れた 時系列 究室に 計測 全被 師デー は実施 の評価 て，説 明変 分類 mtry

4.

図 度を Task つの 向上 える の情 でき 示す （左 前が であ 今 精査 Task

参考

[1] [2] [3] 変数の総数を M 類器の数 ntree y=√ を用いる

結果と考察

図2 に各被験者 を，予測に用いた k 情報を用いな のTask 情報を用 上している．また るほど精度が向上 情報を用いること きることを示して すジニ係数を見 ・右クリックや打 が推定精度に寄 あることを示唆し 今後，推定に用 査するとともに， kPit への実装を

考文献

Humphrey，W セス入門, 共 門田暁人, 亀 ロセス改善の ステム, 第 15 ップ(FOSE20 Breiman，Leo Learning Vol M としたとき，B e=500，分類に ．

察

者のTask に対し た前後のTask ない場合（前後 用いた場合（前後 た，推定に用いる 上している．この とでTask の Ai いる．推定に用 見ると，推定対象 打鍵数）に比べ， 寄与しており，本 している． 用いる前後のTa ソフトウェア開 を行う予定である Watts S., パーソ 共立出版, 2001 亀井靖高, 上野 のためのソフトウ 5 回ソフトウェア 008), pp.123-12 o, Random Fore l.45, No.1, pp.5 図2. 推定精 Breiman[3]の推 に用いる説明変 してAim を推定 数ごとに示す． 後無し）に比べ， 後1 つ）で F1 値 る前後のTask の結果は前後の im をより精度良 用いた特徴の重 象である Task 前後にあるTa 本稿の提案手法 ask 数や Task の 開発現場への適 る． ソナルソフトウェ 野秀剛, 松本健 ウェア開発タスク ア工学の基礎ワ 28, 2008. ests, Machine 5-32, 2001 精度 推奨する 変数の数 定した精 前後の 前後 1 値0.172 数が増 の Task 良く推定 重要度を の特徴 ask の名 法が有用 の特徴を 適用と， ェアプロ 健一, プ ク計測シ ークショ ウィンターワークショップ2013・イン・那須