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 |
研究会情報 |
研究会 |
ICM |
開催期間 |
2019-07-11 - 2019-07-12 |
開催地(和) |
旭川市国際会議場 |
開催地(英) |
|
テーマ(和) |
管理機能,理論・運用方法論,および一般 |
テーマ(英) |
|
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
ICM |
会議コード |
2019-07-ICM |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
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 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Development of Q&A Recommendation System for Network Support Center by Machine Learning |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
AI / AI |
キーワード(2)(和/英) |
機械学習 / Machine Learning |
キーワード(3)(和/英) |
テキストマイニング / Text Mining |
キーワード(4)(和/英) |
BoW / BoW |
キーワード(5)(和/英) |
Doc2Vec / Doc2Vec |
キーワード(6)(和/英) |
ネットワーク保守センター / Network Support Center |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山下 真司 / Shinji Yamashita / ヤマシタ シンジ |
第1著者 所属(和/英) |
富士通研究所 (略称: 富士通研)
Fujitsu Laboratories (略称: Fujitsu Lab.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
小島 祐治 / Yuji Kojima / コジマ ユウジ |
第2著者 所属(和/英) |
富士通 (略称: 富士通)
Fujitsu (略称: Fujitsu) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青木 泰彦 / Yasuhiko Aoki / アオキ ヤスヒコ |
第3著者 所属(和/英) |
富士通 (略称: 富士通)
Fujitsu (略称: Fujitsu) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
上原 洋之 / Hiroyuki Uehara / ウエハラ ヒロユキ |
第4著者 所属(和/英) |
富士通ネットワークソリューションズ (略称: 富士通ネットワークソリューションズ)
Fujitsu Network Solutions (略称: Fujitsu Network Solutions) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
若尾 学 / Manabu Wakao / ワカオ マナブ |
第5著者 所属(和/英) |
富士通 (略称: 富士通)
Fujitsu (略称: Fujitsu) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
林 真佐雄 / Masao Hayashi / ハヤシ マサオ |
第6著者 所属(和/英) |
富士通 (略称: 富士通)
Fujitsu (略称: Fujitsu) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第21著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第21著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第22著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第22著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第23著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第23著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第24著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第24著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第25著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第25著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第26著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第26著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第27著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第27著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第28著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第28著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第29著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第29著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第30著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第30著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第31著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第31著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第32著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第32著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第33著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第33著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第34著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第34著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第35著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第35著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第36著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第36著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-07-12 09:50:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
ICM |
資料番号 |
ICM2019-17 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.111 |
ページ範囲 |
pp.65-70 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2019-07-04 (ICM) |