事例の要約
- 課題
- 複雑なネットワーク障害では関連する多数のアラームを精査する必要があったが、アラームの多くは症状にすぎず、根本原因の特定に平均で数時間かかっていた。決められたルールや閾値に頼る仕組みでは、連鎖的な障害に対応しきれなかった。
- 取り組み
- ネットワーク機器の接続関係をグラフ型のデータベースに保持し、アラームや性能指標、障害の履歴、手順書を一元化する。
アラームが発生すると、AIエージェントが関連する範囲を抽出し、グラフ分析で被疑箇所の候補を順位付けする。
AIが直近のアラームや手順書を参照して、原因の説明と推奨対応を含む報告や障害チケットを作る。
運用担当者が結果を検証し、そのフィードバックを蓄積する。 - 成果
- 商用ネットワークでの検証で、複雑な障害の被疑箇所を数十秒程度で特定できた。
見込み: 数時間かかっていた根本原因の特定にかかる時間を大きく減らし、誤った箇所への人員の割り当てを防ぐ。