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日本ユニシスと日立、機械学習を用いた運用自動化の共同検証を実施
金融機関の基幹システムの本番運用環境で
2018年4月5日 12:44
日本ユニシス株式会社と株式会社日立製作所（以下、日立）は、システム運用において、複雑かつ高度な判断が求められる非定型業務の自動化に向け、日本ユニシスが運用する金融機関の基幹システムの本番運用環境上で、AIを活用した共同検証を4月より開始した。
この検証では、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、オープンソースソフトウェア（OSS）をベースとした機械学習技術を用いて自動判断する検証を行う。
具体的には、日立の統合運用ソフトウェア「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機械学習により自動化できるかを検証する。
機械学習は、運用手順書の項目やパラメーター情報、過去の対応履歴などに対して行われ、呼び出し判断を自動化するとともに、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とした。
なお、ハードウェアやミドルウェアなどによって構成されるプラットフォーム層を対象に、3カ月分の運用データを利用し、オペレーターによるエンジニアの呼び出し判断実績と、機械学習による呼び出し判断結果を比較する事前検証を行ったところ、オペレーターの判断実績と同じ結果を出せたとのこと。
今回行われる本番環境を利用した検証では、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とともに、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を実施する。
障害予兆検知については、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ことによって、稼働しているシステムをあらかじめ学習した正常稼働時の状態と比較しながら監視する、といった手法で行われ、適切に自動化できるかどうかを検証するとのこと。
日本ユニシスと日立はこうした検証を通じ、オペレーターの業務負荷や対応時間の削減、運用品質の向上などの効果を検証する考えで、24時間稼働するシステムでの運用自動化を実現することにより、オペレーターの配置や勤務時間を、柔軟かつ効率的に検討できるようになるとしている。
また将来的には、この検証で得た成果を両社のサービスにそれぞれ適用し、幅広い分野で活用することを目指す意向だ。
