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統合システム運用管理 JP1

機械学習の適用検証

IT運用の課題解決に「機械学習」を適用してみませんか?

お客さまの課題

近年、さまざまな分野において、デジタル技術を活用した業務の自動化・効率化が期待されています。特に、システムの運用業務においては、24時間稼働するシステムや複雑化・大規模化するシステムが増えていることから、人手不足の解消や、作業負担・判断ミスの軽減、運用・保守に関するサービス品質向上へのニーズが高まっています。

たとえば、以下のような点でお悩みではないでしょうか?

  • 人手に頼る作業が多く負担増大、ミスも減らない…
  • 異常の検知・判断・対処を特定の人しか行えない…
  • 知識・経験・洞察力といったスキルの継承が難しい…

IT運用最適化サービスの機械学習適用検証とは

IT運用最適化サービスでは、IT運用課題の解決手段のひとつとして、機械学習適用に関するコンサルテーションや実際の運用に機械学習を適用する検証支援なども行っています。機械学習の適用検証では、人による作業や判断、運用スキルが必要とされる場面への機械学習の適用を、お客さまと協同で検討・検証していきます。運用コストが高い作業、属人性が高い作業などに機械学習を適用することにより、運用コストの削減や属人化の解消を支援します。

機械学習適用検証の適用例

お客さまと一緒に検討・検証している機械学習の適用例の一部をご紹介します。

適用例 イベントのエスカレーション要否判断

機械学習を適用して、イベントに該当するマニュアル記載箇所を抽出し、オペレーターからエンジニアへのエスカレーション要否を判断するまでの自動化を検証します。

適用例 イベントのエスカレーション要否判断

特長

  • イベントの切り分けは機械学習が行い、判断の是非を人が確認します。
  • 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することで、機械学習の判断精度が自動的に向上します。
  • 判断精度が成熟したイベントは、一時対処までを自動化できます。

効果

オペレーターが複数のマニュアルを参照しながら判断していた複雑な業務を自動化することが可能となります。オペレーターの工数を削減するともに、判断ミスの防止につながります。

その他の適用例

お客さまのお困りごとに応じて、さまざまな場面で機械学習の適用を検証しています。

適用例 障害予兆の検知と推定要因の調査 FAQ回答(サービスデスク) ログ分析による障害調査 レポート成型と改善提案

機械学習の適用検証は、お客さまと一緒に検討・検証を行います

  • お客さまの運用実態に即した課題や解決したいこと、情報(データ)をどのように利用しているかなどをヒアリングさせていただき、どの課題に機械学習を適用するか、効果は期待できそうかなど、お客さまと一緒に検討します。
  • 機械学習のエンジンや分析技術は、日立が提供します。
    学習データ(利用している情報、作業内容、ノウハウなど)は、お客さまからご提供いただく必要があります。
  • 機械学習の適用検証では、トライ&エラーで適用精度を上げていきます。実際にお客さまの運用にあてはめて、機械学習の適用効果を検証していくため、お客さまにご協力いただく必要があります。

関連資料

IT運用の課題解決に「機械学習」を適用してみませんか リーフレット表紙画像

紹介しているサービスのリーフレットです。