NTT-AT、システムや設備の潜在リスクを早期に検知するAI異常予兆検知ソリューション「@DeAnoS」を提供

　NTTアドバンステクノロジ株式会社（以下、NTT-AT）は10日、IoT・ICTシステムや機器設備の潜在リスクを早期に検知するAI異常予兆検知ソリューション「@DeAnoS（アットディアノス）」を11月13日に販売開始すると発表した。

　@DeAnoSは、NTTネットワーク基盤技術研究所が開発したディープラーニング技術に基づく異常予兆検知技術「DeAnoS（Deep Anomaly Surveillance）」を搭載し、1000種類を超える膨大な監視項目の学習により、IoTシステムやICTシステム、機器設備の故障などの異常や予兆を自動検知し、その要因を推定するサービス。

　温度や湿度、圧力、バイタル、IoTなどのセンサーデータ、CPU使用率、警報、実行ログなど、機器の種類に関わらず、さまざまなデータを監視項目とした学習に対応。1000種類を超える監視項目について、正常時の関係性をディープラーニングで網羅的に学習する。

　すべての監視項目を使って検知するため、項目の取捨選択をせずにすぐ利用でき、膨大な監視項目から異常を検知できるため、これまで見逃していた異常や予兆の発見だけでなく、未知の異常発見も可能になる。

　また、監視項目の相関関係をディープラーニングで一度に学習し、1つの指標として「異常度」を出力することで、運用担当者が異常度のみを監視するだけで異常を検知でき、監視項目の要因度ランキングの出力による、保守運用者の迅速な原因分析が可能になる。

　学習モデル自動チューニング機能により、導入時だけでなく、運用中のシステム構成や機器設置環境などの変更時も、環境に応じた最適な学習モデルの作成が可能。一時的な高負荷となる夜間バッチ処理などにより、正常状態からの外れ値となって異常と判断されるような状態を正常として扱うための再学習にも対応する。経年などによる正常状態の長期的傾向変化に学習モデルを自動追従させるなど、検知率を上げ誤検知を減少させることができる。

　さらに、@DeAnoSと、RPAツール「WinActor」との組み合わせにより、既存システムの追加開発をすることなく、データの自動収集や検知後のアクションの自動化に対応。WinActorの自動化適用領域を拡大することで、保守運用者の新しい働き方の推進を後押しし、設備保守運用現場などの一層の業務効率化やデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援するとしている。

　@DeAnoSは、オンプレミス版とクラウド版の提供で、クラウド版の提供は2021年を予定する。価格はオープン。