[事例ニュース]

2024年1月16日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　さくらインターネットは、データセンターにおけるラックの施錠確認や汚損破損などの日常点検をAIで自動化する検証を開始した。同社が運営する石狩データセンター（北海道石狩市）の日常点検業務を、ブレインズテクノロジーの協力を得てカスタム開発した予兆検知サービス「Impulse」で解析し、ラックの施錠状況や現場環境の変化を正確に検知できるかを検証する。

図1：「石狩データセンター」で実施する、ラックの施錠確認や汚損破損などの日常点検をAIで自動化する実証実験の概要（出典：さくらインターネット）
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　石狩データセンターに設置したカメラとセンサーが出力する画像と環境データを、カスタム開発したImpulseに自動で渡して解析。解析結果レポートを自動出力・通知する。さらに、インシデントレベルに応じて、インシデント責任者に通知する。今後は石狩データセンター以外のさくらインターネットが運営するデータセンターでの実証実験も検討している。

　カスタム開発のベースとなったImpulseは、マシンラーニング（機械学習）を活用してシステム障害の予兆を検知するデータ分析サービスである。センサーデータやログデータなど各種のデータを収集してリアルタイムに異常を検知する。故障の予兆検知や不良品の検出など閾値ベースでは発見できない異常をAIで検知する（関連記事：システム障害の予兆を検知できるデータ分析クラウド「Impulse 2.0」、分析の全フローを自動化）。