講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-07-12 09:50
機械学習を用いたネットワーク保守センター向け回答推奨システムの開発 ○山下真司(富士通研)・小島祐治・青木泰彦(富士通)・上原洋之(富士通ネットワークソリューションズ)・若尾 学・林 真佐雄(富士通) ICM2019-17 |
抄録 |
(和) |
ネットワーク保守センターは,ネットワーク機器の故障発生時におけるユーザからの問合せ(主にメール文面)に対して,原因分析を実施し,分析結果と対処方法について回答する.従来,十分な経験・ノウハウを有する熟練者がこうした業務を担ってきたが,労働人口分布の変化と共にこうした熟練者が減少傾向にあるため,今後は非熟練者であっても,熟練者同様に安定した保守サポートを提供し続けることが出来る保守・運用システムの構築が急務である.そこで筆者らは,ネットワーク保守センターのデータベースに蓄積された過去のナレッジを機械学習し,機器故障発生時におけるユーザからの新規問合せメール文面に対し,適切な回答メール文面案を運用者に推奨するシステムを開発し,実証実験により定量的な効果測定を行った.本稿では,開発システムの狙い,設計/実装内容,実証実験の結果/考察,今後の展開について述べる. |
(英) |
In case of failure in network equipment, operators in network support center analyze the root cause and answer to the user’s inquiry by e-mail including the result of the analysis and how to deal with it. Since the number of the skilled operators who have dealt with those duties is decreasing, it is urgent to construct operation and support system that can make non-skilled operators offer stable support continuously ike skilled operators. In order to meet the requirement, we have adopted machine learning technique to the knowledge like Q&A e-mails accumulated in the database of network support center, and developed the system to recommend appropriate answer to the question from user. In this paper, we report on the objective of the system, design/implementation and the evaluation results. |
キーワード |
(和) |
AI / 機械学習 / テキストマイニング / BoW / Doc2Vec / ネットワーク保守センター / / |
(英) |
AI / Machine Learning / Text Mining / BoW / Doc2Vec / Network Support Center / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 111, ICM2019-17, pp. 65-70, 2019年7月. |
資料番号 |
ICM2019-17 |
発行日 |
2019-07-04 (ICM) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
ICM2019-17 |