RFC-001: AI自動優先順位付け機能の実装¶

ステータス: Proposed 作成日: 2025-12-05 担当者: ML Team 想定工数: 10週間 優先度: P0 (Critical)

エグゼクティブサマリー¶

機械学習を活用してタスクの優先順位を自動的に提案する機能を実装します。ユーザーの過去の行動パターン、タスクの緊急度、プロジェクトの重要度などを考慮し、最適な優先順位を提案します。

期待効果: - タスク優先順位付け時間を 70% 削減 - プロジェクト納期遵守率を 85% に向上 - ユーザー満足度を 4.6/5.0 に改善

1. 背景と動機¶

1.1 現状の課題¶

優先順位付けの困難性: - 毎日平均15個の新規タスクが発生 - 優先順位付けに平均30分/日を消費 - 誤った優先順位付けによる納期遅延: 28%

1.2 ソリューション¶

機械学習モデルによる自動優先順位提案:

特徴量 (35次元): - タスク属性: タイトル、説明、タグ、期限 - プロジェクト情報: 重要度、締切、ステータス - ユーザー行動: 過去の完了パターン、作業時間帯 - 依存関係: ブロッカー、ブロックされているタスク数

モデルアーキテクチャ: LightGBM + BERT (タイトル/説明のエンベディング)

目標精度: - Top-5 Accuracy: > 80% - User Acceptance Rate: > 75%

2. 実装アプローチ¶

2.1 機械学習パイプライン¶

# 特徴量エンジニアリング
def extract_features(task, user, project):
    features = {
        # タスク特徴
        'days_until_due': (task.due_date - now()).days,
        'description_length': len(task.description),
        'num_comments': task.comment_count,
        'num_blockers': len(task.blocked_by),

        # ユーザー特徴
        'user_completion_rate': user.completion_rate,
        'avg_task_duration': user.avg_duration,

        # プロジェクト特徴
        'project_priority': project.priority,
        'project_health_score': project.health_score,

        # テキスト埋め込み (BERT)
        'title_embedding': bert_encode(task.title),
    }
    return features

# モデル学習
model = LGBMRanker()
model.fit(X_train, y_train, group=groups)

2.2 推論API¶

mutation SuggestPriority($taskIds: [ID!]!) {
  suggestTaskPriority(taskIds: $taskIds) {
    taskId
    suggestedPriority
    confidence
    reasoning
  }
}

3. 成功指標¶

メトリクス	目標
モデル精度 (Top-5)	> 80%
ユーザー受諾率	> 75%
優先順位付け時間削減	70%
推論レイテンシ	< 100ms

関連ドキュメント: - Architecture - ML Platform