フリーランサーで構成された敏捷な共同ソフトウェア開発チームを編成するためのプロファイリングの利用

ソフトウェア開発のフリーランサーで構成されたチームを編成することは、プロジェクトマネージャーにとって困難なタスクです。アジャイル環境では、この困難さがさらに増します。なぜなら、そのような方法論が強いるクロスファンクショナルな特性と多様な要件があるからです。プロジェクトマネージャーは、協力的な観点から非常に互換性のある個人を特定し、プロジェクトの複雑さに見合ったスキルを持つべきです。これは長期間にわたる試みであり、これまで一緒に働いたことのない個人の協力的特性を評価するのが難しいため、人間のバイアスが入りやすいです。また、選考プロセスは、人間の意思決定者が処理・分析できる情報量によってかなり制約されます。一方、コンピュータによるデータ分析はバイアスがなく、大量のデータセットを非常に迅速に処理できます。現在の研究プロセスでは、開発者のプロフィールへの自由なアクセスを許可するフリーランスプラットフォームから自動的にデータが収集されました。対象のプラットフォームは、フリーランサーのスキル、経験、バックグラウンド、教育に関する情報を提供します。データは確認され、その正確性と関連性が保証されました。データは標準化され、容易に定量化され、共通のスケールを使用して測定できるようにされました。統計的方法が用いられ、不完全または欠損しているデータが予測されました。特定された基準に基づいて、理想的なチームメンバーのプロフィールと一致させるためのテンプレートが構築されました。共同的な観点から効果的に一緒に働くチームメンバーをグループ化するために機械学習技術が使用されました。テンプレートに対してチームメンバーのプロフィールをベンチマークし、最高の候補者を決定するための指標が構築されました。協力的なアジャイルフリーランスソフトウェア開発チームを編成するためのプロファイリングの利用に関する結論が形成されました。研究プロセスの制限が述べられ、将来の研究トピックが議論のために提起されました。