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公開番号2025017533
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-06
出願番号2023120623
出願日2023-07-25
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人KDDI株式会社
代理人弁理士法人創光国際特許事務所,個人,個人,個人
主分類G06F 11/34 20060101AFI20250130BHJP(計算;計数)
要約【課題】装置に関する情報のみでは検出できない障害の発生を予測する。
【解決手段】機器の動作状況を示す動作データを取得する動作データ取得部131と、テキストデータに含まれる所定のアプリケーションサービスの利用状況に関する情報である抽出データを抽出する抽出データ生成部132と、保守データを取得する保守データ取得部133と、動作データ取得部131が取得した動作データと、抽出データ生成部132が生成した抽出データと、保守データ取得部133が取得した保守データと、を学習済みモデルに入力することで障害の発生有無を示す情報を出力する出力部134と、を有する情報処理装置1である。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
所定のアプリケーションサービスを提供するためのネットワーク設備群を構成する機器の動作状況を示す動作データを取得する動作データ取得部と、
前記ネットワーク設備群の外部で生成されたテキストデータに含まれる前記所定のアプリケーションサービスの利用状況に関する情報である抽出データを抽出する抽出データ生成部と、
前記ネットワーク設備群を保守するためのシステムから入力されたデータである保守データを取得する保守データ取得部と、
学習用の動作データである学習用動作データ、学習用の抽出データである学習用抽出データ及び学習用の保守データである学習用保守データを入力として、前記所定のアプリケーションサービス若しくは前記ネットワーク設備群における障害の有無を示す障害予測情報であって、学習用の障害予測情報である学習用障害予測情報を出力するよう学習した学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記動作データ取得部が取得した前記動作データと、前記抽出データ生成部が生成した前記抽出データと、前記保守データ取得部が取得した前記保守データと、を前記学習済みモデルに入力することで障害の発生有無を示す情報を出力する出力部と、
を有する情報処理装置。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
前記ネットワーク設備群は、前記動作データを取得可能な第１のネットワーク設備群と、前記動作データを取得することができないネットワーク設備群である第２のネットワーク設備群と、を含み、
前記動作データ取得部は、前記第１のネットワーク設備群を構成する機器の動作状況を示す前記動作データを取得し、
前記出力部は、前記動作データ取得部が取得した前記動作データと、前記抽出データ生成部が生成した前記抽出データと、を前記学習済みモデルに入力することで前記第２のネットワーク設備群における障害の発生有無を示す情報を出力する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記学習用障害予測情報は、前記所定のアプリケーションサービス若しくは前記ネットワーク設備群における障害の内容をさらに含み、
前記出力部は、前記学習済みモデルが出力した障害の内容に対応するための手順をさらに出力する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記保守データは、前記所定のアプリケーションサービスの利用者から受付けた、前記所定のアプリケーションサービスに関する不具合に関する申告内容を示し、
前記出力部は、所定の閾値以上、前記保守データを取得した場合に、障害が発生していることを出力する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出データは、前記所定のアプリケーションサービスの品質に関する語句を含むテキストから抽出されたデータであり、
前記出力部は、前記抽出データに含まれる前記所定のアプリケーションサービスの品質が悪いことを示す語句に基づいて、障害が発生していることを出力する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記所定のアプリケーションサービスの処理状況を定量的に示す処理状況情報を取得する処理状況取得部をさらに有し、
前記出力部は、前記処理状況情報が示す処理状況が、過去の処理状況の統計値と比較して乖離がある場合に、障害が発生していることを出力する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記所定のアプリケーションサービスの処理状況を定量的に示す処理状況情報を時系列に取得する処理状況取得部をさらに有し、
前記記憶部は、前記処理状況情報であって、過去に取得した処理状況情報である学習用処理状況情報を教師データとして学習した学習済みモデルであって、処理状況情報を入力として、入力された学習用処理状況情報が示す過去の処理状況から予測される将来の時点における処理状況の予測値を出力するよう学習した学習済みモデルである処理状況学習モデルを記憶し、
前記出力部は、前記処理状況情報が示す処理状況が、前記処理状況情報が示す過去の処理状況に基づいて前記処理状況学習モデルが出力した予測値と比較して乖離がある場合に、障害が発生していることを出力する、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する、
所定のアプリケーションサービスを提供するためのネットワーク設備群を構成する機器の動作状況を示す動作データを取得する動作データ取得ステップと、
前記ネットワーク設備群の外部で生成されたテキストデータに含まれる前記所定のアプリケーションサービスの利用状況に関する情報である抽出データを抽出する抽出ステップと、
前記ネットワーク設備群を保守するためのシステムから入力されたデータである保守データを取得する保守データステップと、
記憶部が記憶する、学習用の動作データである学習用動作データ、学習用の抽出データである学習用抽出データ、学習用の保守データである学習用保守データ並びに前記所定のアプリケーションサービス若しくは前記ネットワーク設備群における障害の有無を示す障害予測情報であって、学習用の障害予測情報である学習用障害予測情報と、を教師データとして学習した学習済みモデルに、取得された前記動作データと、生成された前記抽出データと、取得された前記保守データと、を入力することで障害の発生有無を示す情報を出力する出力ステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
所定のアプリケーションサービスを提供するためのネットワーク設備群を構成する機器の動作状況を示す動作データを取得する動作データ取得ステップと、
前記ネットワーク設備群の外部で生成されたテキストデータに含まれる前記所定のアプリケーションサービスの利用状況に関する情報である抽出データを抽出する抽出ステップと、
前記ネットワーク設備群を保守するためのシステムから入力されたデータである保守データを取得する保守データステップと、
記憶部が記憶する、学習用の動作データである学習用動作データ、学習用の抽出データである学習用抽出データ、学習用の保守データである学習用保守データ並びに前記所定のアプリケーションサービス若しくは前記ネットワーク設備群における障害の有無を示す障害予測情報であって、学習用の障害予測情報である学習用障害予測情報と、を教師データとして学習した学習済みモデルに、取得された前記動作データと、生成された前記抽出データと、取得された前記保守データと、を入力することで障害の発生有無を示す情報を出力する出力ステップと、
を実行させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
装置のログデータに基づいて将来発生する故障を予測する装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－２０１６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
サービスを構成する装置及びネットワークの複雑化によりアプリケーションに障害が発生した際の障害発生個所の特定が困難になっており、装置のログやアラームに基づいて検出できない障害が発生するという問題が生じていた。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、装置に関する情報のみでは検出できない障害の発生を予測できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様の情報処理装置においては、所定のアプリケーションサービスを提供するためのネットワーク設備群を構成する機器の動作状況を示す動作データを取得する動作データ取得部と、前記ネットワーク設備群の外部で生成されたテキストデータに含まれる前記所定のアプリケーションサービスの利用状況に関する情報である抽出データを抽出する抽出データ生成部と、前記ネットワーク設備群を保守するためのシステムから入力されたデータである保守データを取得する保守データ取得部と、学習用の動作データである学習用動作データ、学習用の抽出データである学習用抽出データ及び学習用の保守データである学習用保守データを入力として、前記所定のアプリケーションサービス若しくは前記ネットワーク設備群における障害の有無を示す障害予測情報であって、学習用の障害予測情報である学習用障害予測情報を出力するよう学習した学習済みモデルを記憶する記憶部と、前記動作データ取得部が取得した前記動作データと、前記抽出データ生成部が生成した前記抽出データと、前記保守データ取得部が取得した前記保守データと、を前記学習済みモデルに入力することで障害の発生有無を示す情報を出力する出力部と、を有する。
【０００７】
前記ネットワーク設備群は、前記動作データを取得可能な第１のネットワーク設備群と、前記動作データを取得することができないネットワーク設備群である第２のネットワーク設備群と、を含み、前記動作データ取得部は、前記第１のネットワーク設備群を構成する機器の動作状況を示す前記動作データを取得し、前記出力部は、前記動作データ取得部が取得した前記動作データと、前記抽出データ生成部が生成した前記抽出データと、を前記学習済みモデルに入力することで前記第２のネットワーク設備群における障害の発生有無を示す情報を出力してもよい。
【０００８】
前記学習用障害予測情報は、前記所定のアプリケーションサービス若しくは前記ネットワーク設備群における障害の内容をさらに含み、前記出力部は、前記学習済みモデルが出力した障害の内容に対応するための手順をさらに出力してもよい。
【０００９】
前記保守データは、前記所定のアプリケーションサービスの利用者から受付けた、前記所定のアプリケーションサービスに関する不具合に関する申告内容を示し、前記出力部は、所定の閾値以上、前記保守データを取得した場合に、障害が発生していることを出力してもよい。
【００１０】
前記抽出データは、前記所定のアプリケーションサービスの品質に関する語句を含むテキストから抽出されたデータであり、前記出力部は、前記抽出データに含まれる前記所定のアプリケーションサービスの品質が悪いことを示す語句に基づいて、障害が発生していることを出力してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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