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| 講演名 | 2026-03-20 13:05 アラームコリレーションの継続的運用に向けた精度推定手法 ○林 直輝・相浦一樹・谷崎公亮・金森圭太・尾居愛子・髙田 篤（NTT）  ICM2025-44 |
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| 抄録 | （和） | 通信キャリアのネットワーク保守者の負担軽減のため，接続関係のある装置間で波及，あるいは近い時刻に発生といったアラームの特性からアラームを故障や工事別に関連付けするアラームコリレーション（アラーム集約）のAI による監視の自動化が進んでいる．しかし，アラームの特性は，装置の導入や廃止等で次第に変化するため，アラームコリレーションのAI を長期間運用すると推論精度が低下する可能性がある．精度低下の期間を最小限に抑えるには，精度を正しく把握し，変化の原因に合わせて再学習したモデルへ更新していく必要がある．一方で，通信キャリアのネットワークのアラームは1 日に数千以上発生するため，精度測定に必要な正解ラベルの付与は困難である．本稿では，アラームコリレーションのAI の出力結果であるアラームのクラスタに関する特徴に着目し，正解ラベルを必要とせず精度を推定する手法を提案する．具体的には，(1) 故障や工事履歴数というアラームの発生原因の数とアラームのクラスタ数の対比．(2)linkdown 等の対向装置側と相補的に発生するアラームのクラスタ内での偶奇性．これらから，Homogeneity やCompleteness といった精度指標を求め，提案手法の推定能力を示す． |
| （英） | To reduce the operational burden on telecommunications carrier operators, AI-based alarm correlation is used to automate alarm monitoring by associating alarms with faults or maintenance activities, leveraging characteristics such as propagation across connected devices and near-simultaneous occurrences. Alarm characteristics gradually change over time, for example when equipment is introduced or retired, and long-term operation may therefore degrade inference performance. To minimize degradation, performance must be tracked and the model updated through retraining as the environment changes. Yet assigning the ground-truth labels needed for measurement is difficult because carrier networks generate thousands of alarms per day. This paper proposes label-free performance estimation based on features of the alarm clusters output by correlation: (1) the relationship between the number of clusters and root-cause information, and (2) the within-cluster parity of complementary alarms on counterpart devices (e.g., linkdown). Using these features, we estimate clustering metrics such as Homogeneity and Completeness to monitor performance without labels. | |
| キーワード | （和） | ネットワークオペレーション / アラームコリレーション / 再学習 / ドリフト検知 / / / / |
| （英） | Network Operation / Alarm Correlation / Retraining / Drift Detection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 422, ICM2025-44, pp. 50-55, 2026年3月. | |
| 資料番号 | ICM2025-44 | |
| 発行日 | 2026-03-12 (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 | ICM2025-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
| 開催期間 | 2026-03-19 - 2026-03-20 |
| 開催地（和） | 平良港ターミナルビル(大研修室) |
| 開催地（英） | Hirarakou-Terminal Bldg. |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，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 | 2026-03-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | アラームコリレーションの継続的運用に向けた精度推定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Estimation Methods for Continuous Operation of Alarm Correlation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワークオペレーション / Network Operation |
| キーワード(2)（和/英） | アラームコリレーション / Alarm Correlation |
| キーワード(3)（和/英） | 再学習 / Retraining |
| キーワード(4)（和/英） | ドリフト検知 / Drift Detection |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 林 直輝 / Naoki Hayashi / ハヤシ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 相浦 一樹 / Kazuki Aiura / アイウラ カズキ |
| 第2著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷崎 公亮 / Kosuke Tanizaki / タニザキ コウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金森 圭太 / Keita Kanamori / カナモリ ケイタ |
| 第4著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾居 愛子 / Aiko Oi / オイ アイコ |
| 第5著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙田 篤 / Atsushi Takada / タカダ アツシ |
| 第6著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-20 13:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2025-44 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.422 |
| ページ範囲 | pp.50-55 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-12 (ICM) |
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