23年度実用化　品質向上・コスト抑制

ＫＤＤＩは人工知能（ＡＩ）を用いて通信障害の事前予測や、障害発生後の検知から復旧までを自動化する技術を２０２３年度にも実用化する。ＩｏＴ（モノのインターネット）やテレワークの普及で通信量が増加し、障害発生リスクが高まる。また、第５世代通信（５Ｇ）やネットワーク仮想化など新技術の導入で運用が複雑化している。人手に代わってシステムが自動で判断や対処を行い、通信品質向上や運用コスト抑制につなげる。

ネットワーク運用では、担当者が２４時間３６５日モニターの前で監視、復旧を行うのが基本だ。現在は事前に設定したルールに沿って判断の一部を自動化しているが、人手による運用がメーンとなっている。通信量増加や運用の複雑化に加え、少子高齢化により高い技能を持つ運用者の不足が懸念される。個人の経験や技能に頼らない運用技術の確立は喫緊の課題だ。

ＫＤＤＩは１８年度からＮＥＣや日立製作所、情報通信研究機構（ＮＩＣＴ）、ＯＫＩと連携してＡＩ活用に取り組んでいる。過去の障害や正常時のネットワーク機器の使用状況データを１万件収集してＡＩに機械学習させ、障害検知や原因特定、復旧手順作成、復旧対処を自動化する。過去の大規模障害時は復旧までに４―１８時間かかったが、２１年３月末時点で１時間未満に短縮できることを確認した。原因特定精度は９０％を超える。

総務省は電気通信事業法に基づき、３万人以上が緊急通報電話をかけられず、その状況が１時間以上続く通信障害を「重大な事故」としている。直近では２１年１０月に起きたＮＴＴドコモの通信障害がこれに該当する。１時間未満に復旧させることで重大事故を回避し、利用者への影響を最小限に抑えることができる。

通信障害の発生前には、ネットワーク機器の中央演算処理装置（ＣＰＵ）使用率やメモリー使用量が上昇するなどの予兆がみられることが多い。これらのデータをＡＩに学習させ、予兆発生から３分以内に検知して障害を未然に防ぐ技術の開発も進めている。

ＫＤＤＩは開発中の運用自動化技術を車の自動運転になぞらえ、一部の判断を自動化し、運用者がそれを支える「レベル３」に位置付ける。特定の業務やネットワークで完全自動化を実現する「レベル４」以降について「５Ｇの次の世代『ビヨンド５Ｇ』で達成されるのでは」と技術渉外部渉外Ｇの梅木智光課長補佐は話す。（苦瓜朋子）