NTTデータ先端技術、AIで障害復旧83％短縮を実証

記事のイメージ：NTTデータ先端技術は10月29日、運用管理ソフト「Hinemos」でAIエージェントによる障害対応の自律化を検証すると発表した

NTTデータ先端技術は2026年10月29日、統合運用管理ソフトウェア「Hinemos（ヒネモス）」を活用し、AIエージェントがシステム障害への対応を自律的に進める実証実験を発表した。実験期間は10月1日から12月31日まで。社内開発環境の特定の障害復旧事例では、専門家が人手で作業した場合と比べて復旧時間を83％短縮したという。ただし、これは限定された条件での結果であり、あらゆる障害で同じ効果が出ると確認されたわけではない。

検知から復旧確認までをAIが支援

中心となる検証では、Hinemosが障害を検知すると、AIエージェントが運用情報を収集し、原因を分析する。その後、対処方法の選定と実行、復旧の確認、結果の報告までを一連の流れとして処理する。従来は運用担当者の知識や経験に頼りがちだった作業を、監視・分析・操作の連携によって効率化できるかを確かめる取り組みだ。対応を自動化するだけでなく、判断の根拠を説明できる仕組みも重視している。

重要なのは、AIにすべての権限を無条件で委ねない設計だ。対処方法はルールに基づいて選定し、システムへの影響が大きい操作では実行前に人間の承認を求める「Human-in-the-loop」を採用する。想定外の障害では運用者へのエスカレーションも組み合わせる。自律運用の範囲を広げる一方、重大な変更に人が関与することで、安全性と説明可能性を確保する狙いがある。

ジョブ異常の調査と大量アラートの整理も検証

実証の対象は障害復旧だけではない。2つ目は、ジョブの異常発生時に依存関係や性能・監視データを分析し、影響範囲と原因を調べる仕組みだ。複数の処理が連なる大規模システムでは、どこまで障害が波及したかの確認に時間を要するため、調査負担の軽減を検証する。原因を自動で断定できると発表したわけではなく、調査作業への適用可能性を評価する段階にある。

3つ目は「Hinemosメッセージフィルタ」のルール作成だ。大量に発生する監視アラートのうち、重要なものを抽出するため、過去のイベントと運用者の要件をもとにAIが抑制・集約ルールを提案し、作成・適用する仕組みを検証する。アラートを減らすこと自体が目的ではなく、必要な通知を見落とさずに運用者が優先度の高い事象へ集中できるかが実用上の論点となる。

2027年度上期のサービス化を目指す

NTTデータ先端技術は、今回の検証結果を踏まえて2027年度上期をめどにHinemosでのサービス化を進める方針だ。今後は対象となる障害パターンを拡大し、ユーザー企業とのトライアルも検討する。11月26日に東京・品川で開催する「Hinemos World 2026」では、中間成果の報告とAIエージェントによる運用デモを予定している。現時点では実証実験であり、一般向け機能の提供開始を意味するものではない。

障害対応の自動化は復旧時間の短縮につながる可能性がある一方、誤った操作を防ぐ承認設計や、判断履歴の追跡、想定外の事象への対応が欠かせない。今回公表された83％という数値は社内開発環境の特定事例に限られ、実運用での再現性や適用範囲は今後の検証課題だ。企業が目指す「AIドリブン運用」がどこまで実際のシステムに適用できるか、追加の検証結果が注目される。