2J-02
機械学習を用いたステークホルダ分析方法の提案と評価
○市川裕也，青山幹雄（南山大）
要求獲得においてステークホルダ分析が必要である．本稿では機械学習のクラスタリングを用いて大量の発話データからステークホルダを特定し，構造化する方法を提案する．
　システム開発の発話データに対して形態素解析器から得られたデータを教師データとして学習させ，教師データを基に発話内容を分析することで6種類に分類した発話意図を特定する方法を提案する．さらに，グラフデータベースを用いて機械学習の結果と発話内容を可視化する．提案方法を支援するためのプロトタイプを開発し，公共サービス開発の議事録データを入力することで，提案方法の有効性を示す．
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