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公開番号2025075946
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-15
出願番号2023187487
出願日2023-11-01
発明の名称障害検知システム、及び障害検知方法
出願人株式会社日立製作所
代理人藤央弁理士法人
主分類G06F 16/38 20190101AFI20250508BHJP(計算;計数)
要約【課題】テキストに含まれる単語重要度の評価に基づいて通信障害を検知する。
【解決手段】事業上の障害の発生を検知する障害検知システムであって、演算処理を実行する演算部と、前記演算部がアクセス可能な記憶部とを備え、前記演算部が、情報媒体へ投稿された前記事業に関連する単語を含む複数のメッセージを取得するデータ取得部と、前記演算部が、前記メッセージに含まれる単語の重要度を算出する解析部と、前記演算部が、前記算出された重要度を統計処理する統計処理部と、を有し、前記統計処理部は、前記算出された重要度の統計値を所定の閾値と比較した結果に基づいて、前記事業上の障害の発生を検知する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
事業上の障害の発生を検知する障害検知システムであって、
演算処理を実行する演算部と、前記演算部がアクセス可能な記憶部とを備え、
前記演算部が、情報媒体へ投稿された前記事業に関連する単語を含む複数のメッセージを取得するデータ取得部と、
前記演算部が、前記メッセージに含まれる単語の重要度を算出する解析部と、
前記演算部が、前記算出された重要度を統計処理する統計処理部と、を有し、
前記統計処理部は、前記算出された重要度の統計値を所定の閾値と比較した結果に基づいて、前記事業上の障害の発生を検知する障害検知システム。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
請求項１に記載の障害検知システムであって、
前記統計処理部は、前記統計値として前記単語の重要度の平均値及び分散値の少なくとも一つを計算する障害検知システム。
【請求項３】
請求項２に記載の障害検知システムであって、
前記統計処理部は、前記統計値として前記単語の重要度の平均値及び分散値を計算する障害検知システム。
【請求項４】
請求項１又は３に記載の障害検知システムであって、
前記統計処理部は、所定時間内の前記重要度の分散値の最大値と最小値の差が所定の閾値より小さければ、前記事業上の障害が発生したことを検知する障害検知システム。
【請求項５】
請求項１又は３に記載の障害検知システムであって、
前記統計処理部は、所定時間内の前記重要度の平均値の最大値と最小値の差が所定の閾値より小さければ、前記事業上の障害が発生したことを検知する障害検知システム。
【請求項６】
請求項１に記載の障害検知システムであって、
前記解析部は、前記取得したメッセージが表す感情が肯定的か中立的か否定的かに分類し、さらに前記メッセージに内在するメッセージ作成者の感情を表す感情タグを付与する障害検知システム。
【請求項７】
請求項１に記載の障害検知システムであって、
前記解析部は、前記事業上の障害の発生を検知した後に、前記統計値が前記障害の発生を検知する前の値に戻った場合、前記事業上の障害が終了したと判定する障害検知システム。
【請求項８】
請求項１に記載の障害検知システムであって、
前記演算部が、前記メッセージを選択し、前記選択されたメッセージを前記解析部に出力するフィルタ部を有し、
前記フィルタ部は、
関連するキーワードが記録される関連ワード辞書を有し、
前記関連ワード辞書を参照して、メッセージの選択に用いる第１のキーワードに関連する拡張キーワードを選択し、
前記第１のキーワード及び前記選択された拡張キーワードを含めた何れかのキーワードを含むメッセージを選択する障害検知システム。
【請求項９】
請求項１に記載の障害検知システムであって、
前記演算部が、前記メッセージを選択し、前記選択されたメッセージを前記解析部に出力するフィルタ部を有し、
前記フィルタ部は、
基準メッセージを有し、
前記基準メッセージの文書ベクトルとの類似度が所定の閾値以上であるメッセージを選択する障害検知システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の障害検知システムであって、
前記演算部が、前記メッセージを選択し、前記選択されたメッセージを前記解析部に出力するフィルタ部を有し、
前記フィルタ部は、
メッセージの選択に用いるキーワードの集合であるワードセットを有し、
ユーザが選択したワードセットに含まれるキーワードを含むメッセージを選択する障害検知システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストデータから事業上の障害を検知する障害検知システムに関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
通信事業者やホスティング事業者に発生する大規模障害やサイレント障害を検知する方法がある。
【０００３】
この分野の背景技術として、特許文献１（特開２０１５－２８７００号）、特許文献２（特開２０１４－９６６１６号）、非特許文献１がある。特許文献１には監視対象ホストのサイレント障害の発生を監視する障害検知装置において、前記監視対象ホストにおけるシステムログと、前記監視対象ホストにおける過去に存在したシステムログのログ遷移である正常状態モデルとを比較して異常を判定する異常判定部と、前記異常判定部で異常が判定された場合に、ＳＮＳ情報、キャリアにおけるコールセンター情報、ユーザ行動情報、サービスへのアクセス数の内の少なくとも一つの観測データによるネガティブな事象を考慮するとともに、直前のシステムログの単語出現分布と、過去のシステムログの新規遷移出現時に紐付いた一定時間内の単語出現分布である結果予想モデルと、を比較することでサイレント障害を推定する障害推定部とを備える障害検知装置が記載されている。
【０００４】
また、特許文献２にはコミュニティ型ネットワークサービスで送受信された情報を取得する情報収集手段と、前記情報収集手段により取得された各情報から通信サービス種別情報および通信状態情報および該情報の価値情報を含む要素データを生成する要素データ抽出手段と、前記要素データ抽出部により生成された要素データを、通信サービス種別情報ごとに統計処理して通信サービス種別ごとの通信インフラの障害状況を示すネットワーク管理情報を生成する統計処理手段を備えたことを特徴とするネットワーク管理システムが記載されている。
【０００５】
非特許文献１には、ＳＮＳへ投稿されたテキストにおける、ユーザ属性や専門性推定のために単語重要度を利用する場合の計算方法について開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０１５－２８７００号公報
特開２０１４－９６６１６号公報
【０００７】
滝川真弘、”特定分野を対象とした単語重要度計算手法の提案とＴｗｉｔｔｅｒにおける専門性推定への適応”，情報科学技術フォーラム講演論文集（ＦＩＴ），情報処理学会・電子情報通信学会，２０１６年８月２３日，１５ｔｈ，第２分冊，ｐ．１－７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
現在、スマートフォンの普及やＩｏＴの発展により、通信障害がユーザに与える影響は日々大きくなっている。また通信障害・通信遅延を引き起こす要因も日々複雑化している。サイレント故障は、物理的故障と比較して通信ベンダによる障害発生検知・影響範囲、原因の特定が長期化する傾向にあり、また、通信ベンダが持つ通信網のうち、どの地域でどの程度生じているかの把握が困難である。一方ユーザ側が通信の不具合を感じ、ＳＮＳ等に投稿したメッセージから障害発生を帰納的に把握可能なケースがあるため、ＳＮＳのリアルタイム情報の活用は、通信障害・通信遅延の早期把握及び復旧状況の把握の解決策となりうる。
【０００９】
特許文献１においては、システムログ情報（リソース情報）に基づき一定の通信の異常が判定され、さらにＳＮＳ情報におけるネガティブワードの出現数（出現率）がある期間において運用者が設定した閾値を超えた場合に、ホストサーバになんらかのサイレント故障が発生したことを検知する技術が開示されている。ここで、特許文献１にはＳＮＳの母集団形成の方法や、ネガティブ情報の具体的分析方法は開示されておらず、また日々ＳＮＳへの投稿の傾向等が変化する中で、ＳＮＳへの投稿数で設定される閾値によっての確度の高いサイレント故障の発生の判断は難しい。またＳＮＳへの投稿数が日々増加する中、閾値の設定にもメンテナンスが必要となり、継続的な監視には所定のコストを要する。特許文献１における障害監視の対象は、通信そのものではなくホストサーバである。
【００１０】
特許文献２には、通信障害を網羅的に検知して、障害のエリアの特定や、復旧の程度を検知する場合、物理的な検知に加えて、ＳＮＳのテキストを補完的に利用する手法について一部開示されている。特許文献２に開示される技術はＧＰＳ情報に基づくものであり、災害など特定の事象発生時の障害エリアの検知を対象とするため、災害が生じる領域や可能性についてある程度予見が可能であり、サイレント故障の発生時の状況とは異なる。また、特許文献２における通信状況のポジ／ネガは、通信の可否を示すポジ／ネガであり、ユーザの感情を表すものではない。さらに、特許文献２には、単語重要度や、感情に基づく母集団形成についての開示はない。
（【００１１】以降は省略されています）

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