概要
大規模な通信ネットワーク監視業務において、AIエージェントを活用した業務効率化・自動化を支援しました。アラーム対応、被疑箇所特定、復旧アクション提案、ノウハウ自動抽出といった監視業務プロセスにAIエージェントを組み込むことで、オペレーターの負荷軽減と対応品質の向上を目指しました。本取り組みは、AIエージェントの有効性を検証し、将来的には他部門・他業務への横展開を視野に入れたものです。
クライアント概要
大規模な通信ネットワークの安定稼働を支える監視業務（NOC業務）を担当しており、多数のアラーム発生時の対応、障害箇所の特定、復旧アクションの実行、および運用ノウハウの蓄積と活用が日常的に発生しています。これらの業務は専門知識と迅速な判断が求められ、オペレーターの負荷軽減と対応品質の向上が常に課題となっています。
目的
AIエージェントを活用した業務効率化と自動化の実現、および他部門・他業務への横展開
課題
大規模ネットワークにおけるアラームの多発と複雑化により、オペレーターの業務負荷が増大していました。アラーム発生時の被疑箇所特定には高度なスキルと経験が必要であり、復旧アクションの提案も属人化しがちでした。また、日々の運用で得られるノウハウが十分に形式知化されず、新規オペレーターの育成や業務品質の均一化が困難であるという課題を抱えていました。
ソリューション
AIエージェントを導入し、ネットワーク監視業務の効率化・自動化を支援しました。具体的には、AIエージェントがアラーム発生時に自動で状況を分析し、被疑箇所を特定する機能、過去の事例やナレッジベースに基づいて最適な復旧アクションを提案する機能を開発・検証しました。さらに、日々の監視業務から得られる情報をAIが学習し、新たなノウハウとして自動抽出・蓄積する仕組みを構築しました。これにより、オペレーターはより高度な判断や例外対応に集中できるようになります。
成果物
AIエージェントを活用したアラーム対応支援システム、被疑箇所特定アルゴリズム、復旧アクション提案エンジン、および運用ノウハウ自動抽出・蓄積データベース。これらの仕組みは、監視業務におけるAIエージェントの有効性を検証するためのプロトタイプとして構築され、将来的には他NOCや他業務への横展開が可能な汎用的なフレームワークとして発展させることを目指しています。
詳細
図解
