[事例ニュース]

2018年4月5日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　2つの共同検証を開始する。

　（1）「エンジニアの呼び出し要否判断の自動化」は、システムの警告メッセージが発生した際に、オペレーターがエンジニアを呼び出すか否かを機械学習で自動で判断する。統合管理ソフト「JP1」のシステム監視によって発生するイベントメッセージと運用手順書をもとに、エンジニアの呼び出し要否を判断する。

図1●オペレーターの非定型業務に機械学習を適用するイメージ（出所：日本ユニシス、日立製作所）
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　具体的には、運用手順書の項目やパラメーター情報、過去の対応履歴を機械学習で学習する。オペレーターやエンジニアからのフィードバックを継続的に学習し、判断精度の向上を図る。これにより、オペレーターが複数の運用手順書を参照しながら判断していた業務を自動化できる。

　今回の検証に先立って実施した事前検証では、ハードウェアやミドルウェアで構成するIT基盤の運用に関する3カ月分の運用データで検証した。この結果、エンジニアの呼び出し要否判断について、オペレーターの判断実績と同じ結果を出すことに成功したという。

　今回の本番環境での検証では、監視範囲をアプリケーション層まで広げ、より複雑な判断の自動化を検証する。さらに、障害予兆の検知から対処方法の提示までを自動化する検証も実施する。将来的に、本検証で得た成果は、両社のサービスにそれぞれ適用する。

　（2）「障害予兆検知の自動化」は、障害予兆の検知から、障害対応時に行う問題箇所の切り分けや対処方法の提示までを自動化する。過去のシステム性能障害情報をもとに、要因ごとの監視項目や最適な対処方法を設定する。あらかじめ学習しておいた正常稼働時の状態と比較しながら監視する。

今後両社は、今回の共同検証で得た知見やノウハウをそれぞれのサービスで活用していく。日本ユニシスでは、日本ユニシスのAI 関連技術体系「Rinza」を構成するサービスの1つとして位置付け、ITアウトソーシングサービスなど多方面での実用化に取り組んでいく。一方、日立製作所は、「JP1」や「IT運用最適化サービス」の機能強化として取り込み、IoTプラットフォーム「Lumada（ルマーダ）」における活用を通じて、幅広い業種・業態へ展開し、企業の新たなビジネス価値創出に貢献していく。