NTT-AT、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」を販売開始

製造業・建設業・運輸業・サービス業などさまざまな分野において、IoT・ICTシステムや機器設備などは複雑に連携しながら稼働している。ビジネスの要であるそれらの設備を安全かつ安定して稼働させ続けるために、保守運用者は、複雑で膨大な監視情報から異常の兆候を早期に捉え、適切な対応を行う必要がある。

膨大な情報やデータを確認しながら異常発生のルールを見つけ適切なしきい値を設定し、大量のログをチェックすることは、大変な作業である。また、保守運用者には機器の詳細な特性など高度な知識が必要であり、熟練技術者の経験によるスキルも求められている。監視項目が多くなると、しきい値やルールを項目ごとにすべて人手で適切に設定することは大変難しく、結果として、異常の見逃しや発生前に異常を発見し未然に防ぐことができなかった。

NTTアドバンステクノロジ株式会社（以下、NTT-AT）は、AI異常予兆検知ソリューション「@DeAnoS」を2020年11月13日より販売開始する。

@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」を搭載し、1,000種類を超える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である。

具体的には、1,000種類以上の監視項目について、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使用できる。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、運用担当者は「異常度」のみを監視するだけで異常の検知が可能となる。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も可能だ。

さらに、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り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が可能な上、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こともできる。これらの機能により、検知率を上げ誤検知を削減する。

加えて、学習モデル自動チューニング機能により、システム導入時や構成・機器設置環境の変更時の対応を容易にしたりするなど、保守運用者はより簡単にオペレーションが可能となる。

そして、NTT-ATのRPAツール「WinActor（※）」と@DeAnoSを組み合わせることにより、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が可能となる。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・DXを支援する。

これらの機能により、ますます多様化、複雑化する昨今の生産ラインやICTネットワークの保守運用現場においても、長期に安定的な設備運用が可能となり、生産性向上・稼働率向上を実現する。

※　WinActor：NTTアクセスサービスシステム研究所で研究開発された技術をベースに、NTT-ATが商品化した純国産のRPA（Robotic Process Automation）。Windowsアプリケーション、Webアプリケーションで行うさまざまな操作を「シナリオ」として記録し、自動化する。定型的な繰り返し作業や、大量データを扱う作業を再現することができる。