Issue #396: 🔮 機能提案: 予測的Issue管理システム

## 📝 概要
機械学習を活用してIssueの解決時間予測、優先度自動調整、リソース配分最適化を行うシステムを構築する。

## 🎯 目標
- Issue解決時間の高精度予測
- 自動優先度調整
- 開発者スキルとタスクのマッチング
- プロジェクト遅延の早期警告

## 🔧 実装内容
### Phase 1: データ収集・分析基盤
- [ ] 過去データの機械学習用前処理
- [ ] 特徴量エンジニアリング
- [ ] 予測モデル訓練パイプライン
- [ ] モデル性能評価システム

### Phase 2: 予測機能実装
- [ ] Issue解決時間予測API
- [ ] 複雑度スコア算出
- [ ] 開発者能力マッピング
- [ ] リスク評価アルゴリズム

### Phase 3: 自動化・最適化
- [ ] 自動Issue割り当て
- [ ] 動的優先度調整
- [ ] 予測精度向上学習
- [ ] アラート機能

## 💡 技術的考慮事項
- TensorFlow.js での軽量ML実装
- 既存の分類エンジンとの統合
- プライバシー保護のためのローカル処理
- 段階的学習による精度向上

## 📊 期待効果
- プロジェクト納期遵守率 25% 向上
- リソース配分効率 35% 改善
- Issue解決速度 20% 向上
- チーム生産性の大幅向上

## 🚧 技術的負債解決
- 既存のTODOコメント解決
- enhanced-classification エンジン完全移行
- TaskRecommendationService の設定可能化

## 🏷️ ラベル
- `type: feature`
- `priority: high`
- `area: ai`
- `area: prediction`