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2020年6月18日(木)IT Leaders編集部

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　＠DeAnoSは、ディープラーニング（深層学習）を用いてシステムなどの異常を検知して要因を推定するソフトウェアである（図1）。ディープラーニングを使って、膨大な監視項目の相関関係を一度に学習する。多様な機器から収集する大量のデータそれぞれに閾値やルールを設定する時間と手間を削減する。見極めの難しい異常の判断を容易にする。

図1：「＠DeAnoS」の利用イメージ（出典：NTTアドバンステクノロジ）
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　判定モデルの自動更新機能や、パラメータの自動チューニング機能も備えている。監視対象となる装置やシステムの構成、利用状況などが変化した場合、モデルの更新やパラメータチューニングが必要となるが、＠DeAnoSは自律的に追従する。

　サーバーやネットワークの監視以外にも、IoT（モノのインターネット）デバイスの監視や工場の生産ライン、プラント、IoT家電などの異常予兆検知に活用できる。また、RPA（ロボットによる業務自動化）ソフトウェア「WinActor」と組み合わせることで、装置ログの収集や異常予兆検知後のアクションなど、オペレーションの自動化を図れる。

　また、BI（ビジネスインテリジェンス）ソフトウェアと連携することで、マウス操作だけで異常箇所の確認、絞り込み、推定要因の確認、――ができる。異常の早期発見、障害からの早期復旧などが可能になる。

　NTT-ATは、ユーザーの環境への適用に向けた導入コンサルティングとして、事前検証やPoC（概念検証）を実施し、提供形態の提案やカスタマイズ開発などの導入支援、導入後のコンサルティングサービスも提供する。今後は、オンプレミス版のソフトウェアに加えて、クラウド版を提供する。