エージェントベースモデリング によるプロジェクト内 行動ポリシーの影響分析

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1 エージェントベースモデリング によるプロジェクト内 行動ポリシーの影響分析
火の国情報シンポジウム2005 2005年3月7日 エージェントベースモデリング によるプロジェクト内 行動ポリシーの影響分析 黒島 善知　鵜林 尚靖 九州工業大学　情報工学部

2 発表の流れ 背景 目的 エージェントベースモデリング 事例 分析 モデリング シミュレーション結果による行動ポリシーの影響分析 まとめ

3 研究の背景① 市場ニーズの多様化に伴いマネジメントが重要視 現在はマネジメントプロセスの改善が中心 改善時の障害は主にヒューマンファクタ
支援ツールの導入 マネジメント知識体系の学習 改善時の障害は主にヒューマンファクタ メンバーの行動ポリシー 組織文化 ※本研究における行動ポリシーとは組織内での行動規範を 　 意味する

4 研究の背景② ヒューマンファクタのマネジメントに関する 関連研究の内容(プロジェクトマネジメント学会) 現状の課題 モチベーションの分析
コミュニケーション方法の提案 自己分析シートの作成　など 現状の課題 研究の内容はメンバー個人の分析が中心 組織全体との関連や影響度が不明確

5 研究の目的 目的：マネジメントプロセスとメンバーの行動ポリシー に着目した組織分析 手法：エージェントベースモデリング 理想の組織
実際の組織 ギャップ プロセス ポリシー プロセス ポリシー 比較

6 エージェントベースモデリング① （Agent-Based Modeling:ABM）
・マルチエージェントシステム 特に社会科学分析 分野への適用はABSS （Agent-Based Social Simulation） と呼ばれている ・経営分析 ・市場分析 ・行政制度設計　など

7 エージェントベースモデリング② マネジメントスキル 行動ポリシー X 入力 組織モデル 出力 エージェントベース モデリング Z Y
パラメータの選択 組織モデル マネジメント プロセスの選択 モデル パラメータの変化 出力 シミュレーション 結果を考慮した改善 エージェントベース モデリング Z Y

8 事例 中堅製造会社A社の製造工程 ・製造工程は製作,組立,現場作業に分かれている. ・必要に応じて社外協力者を使用している. 初期分析
対象：プロジェクト作業実行データ 内容：作業者・作業工程別作業時間 分析項目：プロジェクト並行状況,作業規模,工程比率 その他聞き取り調査・工場見学

9 プロジェクト並行状況 データ分析期間 プロジェクト数28 プロジェクト規模 2003/2/4～2003/7/9 小規模：2,3日程度
大規模：3ヶ月程度

10 プロジェクトX作業表（作業完了予定日5/11）
プロジェクト実行作業データ例 プロジェクトX作業表（作業完了予定日5/11） 作業者名 作業者a 作業者b 製作 組立 現場 合計 5/5 7.5 15 5/6 6.5 5/10 10 31.5 社外作業者c 社外作業者d 13 20 48 ※表内の数値は作業時間を表す

11 A社モデル 定期進捗報告時 作業者 プロジェクトA プロジェクトA ・作業報告ポリシー ・スケジューリング ポリシー
　　ポリシー ・プロジェクトバッファポリシー 作業者 プロジェクトB プロジェクトB ・スケジューリング ・作業員投入量 ・進捗報告 プロジェクト マネージャー

12 スケジューリング方法① 現在A社で行われていると考える作業員スケジューリング方法 T1 T2 T3 過去の進捗 報告データを利用
T1時の優先度 B　＞　C プロジェクトA プロジェクトB プロジェクトC 推測割り当て 完了したプロジェクトAのリソースをT1時に 優先度の高かったプロジェクトBに割り当てる

13 スケジューリング方法② 現在A社で行われていると考える作業員スケジューリング方法 T1 T2 T3 現在の進捗 報告データを利用
T2 時の優先度　B　＜　C プロジェクトA プロジェクトB プロジェクトC 終了時報告割り当て プロジェクト開始時、定期進捗報告時に加えて 複数プロジェクト並行時にプロジェクトの終了 時点もスケジューリングを行う

14 A社モデルの行動ポリシーによる影響 影響 プロジェクトの納期内完了 プロジェクトマネージャー ・スケジューリングポリシー 作業者
・プロジェクトバッファ 作業者 作業報告ポリシー 影響 作業時間内の報告コスト, 報告内容の誤差に影響 プロジェクト における余裕期間 プロジェクトの納期内完了

15 モデリング A社モデル エージェント構成要素

16 シミュレーションの前提条件 前提条件 値 根拠 社内作業員数 7名 A社作業実行表 社外作業員数 15名
単一プロジェクトにおける最高作業員数 10名 製作・組立作業同時並行数 3プロジェクト 作業スペースに関する聞き取り調査 最高同時並行プロジェクト数 6プロジェクト データ分析による1日あたりの最高同時実行数 現場作業時の社内作業員数 1名以上 現場作業に関する聞き取り調査 前工程未完了状態での次工程作業の不可 作業順序制約

17 シミュレーション結果による分析① プロジェクト遅れの要因 複数プロジェクトの並行状態 作業待ち状態 1 -0.94 -0.89 0.96
表1　終了時報告割り当てと 遅れ要因の相関行列 納期内比率 遅れ 日数 平均 並行数 作業待ち状態 納期内 比率 1 -0.94 -0.89 0.96 -0.47 0.50 終了時 報告割り当て 推測割り当て 図1　プロジェクトバッファ10%結果グラフ

18 行動ポリシーの影響① 影響 プロジェクトマネージャー ・推測割り当て ・バッファ = 10% プロジェクトマネージャー ・終了時報告割り当て
作業者 報告ポリシー 中 ・作業報告コスト = 15% ・報告誤差 = 6% 作業者 報告ポリシー やや低い ・作業報告コスト = 11% ・報告誤差 = 8% 影響 プロジェクトの納期内完了比率 = 86.4% プロジェクトの納期内完了比率 = 85.0% プロジェクトの納期内完了比率 = 82.5%

19 まとめ 事例を用いてABMによる組織分析を行った. スケジューリング方法や行動ポリシーの変更が プロジェクトの納期内完了比率にどのように影響
　プロジェクトの納期内完了比率にどのように影響 　を及ぼすのかを分析した. ABMを用いた分析により,プロジェクト遅れ要因の特定や,それぞれの影響度合いを分析することが可能になった. 表2 改善のための行動ポリシーの設定 エージェント 行動ポリシー 設定 プロジェクトマネージャー スケジューリングポリシー 終了時報告割り当て プロジェクトバッファポリシー バッファ基準値約10% 作業者 作業報告ポリシー ・報告コスト約7% ・報告誤差約10%

20 終わり

21 行動ポリシーの影響分析① スケジューリング方法の影響 終了時報告割り当ては推測割り当てに比べて
1日あたりの平均複数プロジェクト並行数が約2.5%減少 作業待ち状態の回数が約9.8%減少 プロジェクト納期内完了比率が約7%向上

22 行動ポリシーの影響分析② バッファ基準値の影響 0～10%程度
作業時間500時間以上の大規模プロジェクトに対してプロジェクト実行期間の短縮効果が見られた 10%～20% プロジェクトに参加出来るメンバー数の制限より,プロジェクト納期内完了比率は殆ど変化しなかった

23 行動ポリシーの影響分析③ 作業報告ポリシーの影響 作業報告ポリシー大 作業報告ポリシー小 作業に費やす時間の減少
複数プロジェクトの並行状態の発生 作業報告ポリシー小 実行状況と報告内容の誤差が増加 大規模プロジェクトの長期化 並行プロジェクトへの影響による全体的な遅れ

24 モデルの再構築 モデル 第N段階 モデル 第2段階 モデル 第1段階 初期分析 ・新たなデータの取得 ・抽出パラメータの再検討 モデルの反証
・モデリングの為のデータ取得 シミュレーション モデル 分析対象 ・初期分析データ