| Magi |
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Magi はEASE 協調フィルタリング法を利用した，ワンクリック見積り& データ診断ツールです．EASE 協調フィルタリング法とは， 情報検索の分野
で広く用いられている協調フィルタリング法に基づいた見積方法で， 利用するデータに大量の欠損値（値が記録されていないこと）が含まれている場合でも，高い精度で見積もることができるという特長があります．Magi では，EASE 協調フィルタリング法に基づき， ワンクリックでソフトウェア開発プロジェクトの工数や，ソフトウェアの欠陥数を見積もることができます．さらに，見積もりに利用するデータを診断する機能を備えています．ツールを用いた定量データに基づく見積もりに慣れていないユーザでも， これらの機能をワンクリックで利用できる点が，Magi の大きな特長です．
Magi では， ソフトウェア開発の特徴を表すデータ項目（工数，工期，要員数など）が，プロジェクトごとに記録されたものを入力データとします．入力されたデータに基づき， 以下の2 つのステップにより見積もりを行います．
ステップ1: 類似度計算
見積対象プロジェクトと過去プロジェクト間の類似度を計算し，類似度の高いk（ 例えば k = 2）個のプロジェクトを選択します．
ステップ2: 予測値計算
類似プロジェクトの工数を加重平均し，見積対象プロジェクトの工数を予測します．
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Magi により見積もりを行うと， 見積結果レポートが出力されます．結果レポートには見積値だけではなく，見積もりの根拠となった類似プロジェクトが表示されるとともに，見積値の信頼区間が表示される．結果レポートの内容には，以下の項目が含まれます．
見積結果
実績値，見積値，見積に使われた類似プロジェクト数，類似プロジェクト実績値のばらつき，見積値の信頼性についての説明
類似プロジェクトとの比較
見積値，類似プロジェクトの実績値，類似度を棒グラフで表示 見積値の信頼区間
見積値の信頼区間や出現確率を折れ線グラフで表示
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Magi によりデータ診断を行うと， データ品質診断レポートが出力されます．診断レポートでは，8 つの品質に関する指標（絶対誤差や相対誤差，データの欠損率など） について，10 段階評価を行った結果が示されます．さらに，診断結果の説明と改善方法のヒントを表示するとともに，診断結果をレーダーチャートにより視覚的に表示します．
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主な関連文献
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角田 雅照，大杉 直樹，門田 暁人，松本 健一，佐藤 慎一，“協調フィルタリングを用いたソフトウェア開発工数予測方法，” 情報処理学会論文誌，Vol.46，No.5，pp.1155-1164，May 2005.
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柿元 健，角田 雅照，大杉 直樹，門田 暁人，松本 健一，“協調フィルタリングに基づく工数見積り手法のデータの欠損に対するロバスト性の評価，” 電子情報通信学会論文誌，Vol.J89-D，No.12，pp.2602-2611，December 2006.
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Naoki Ohsugi, Masateru Tsunoda, Akito Monden, and Ken-ichi Matsumoto, “Effort Estimation based on Collaborative Filtering,” Proc. 5th International Conference on Product Focused Software Process Improvement (Profes 2004), Nara, Japan, F. Bomarius and H. Iida (ed.), Lecture Notes in Computer Science, Vol.3009, pp.274-286, Nara, Japan, April 2004.
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