IoTNEWS編集部セコムグループのBPO・ICT事業を担う株式会社アット東京は、インフラであるデータセンターを24時間365日、安定稼働させて顧客のビジネスをサポートしている。システム情報第8研究室の近藤正章准教授は、IoTデバイス上で動作し、教師データを必要としないリアルタイム性の高い異常検知技術を研究している。セコム株式会社は、複数の時系列データを総合的に分析することで中長期的なトレンドの変化を検知する技術を研究し、設備監視・見守りなどの様々な分野への応用を目指している。この四者は、データセンター設備から収集されたデータの分析を、約1年間取り組んできた。その結果、従来の閾値監視では難しい、設備故障につながる可能性のある異常の早期検知や、データセンター利用者による機器設置に伴う環境変化の発見などに、各組織の技術は一定の効果があることが確認された。そこで、異常検知及び変化検知に関する要素技術の確立および、これらの技術を故障の予兆検知等に応用した設備の運転支援技術の実用化を目指して、産学が連携して実証実験を開始する。同実証実験では、アット東京で運用しているデータセンター内の設備稼働状況をモニタリング可能なシステム(DCIMシステム)から得られたデータおよび、慶應義塾大学と東京大学が研究しているIoTデバイスから得られたデータ及び異常検知結果を、セコムが研究している中長期的なトレンドの変化検知技術を利用して総合的に分析することで、データセンターの効率的な設備運用を目指す。具体的には、アット東京の設備稼働状況に関するデータを収集し、機械学習技術を用いて分析することで、以下の2点を行い、データセンターサービスの品質と信頼性の向上を目指す。各組織の役割りは以下の通り。IoTデバイス上で異常をリアルタイムに検知するアルゴリズムを研究開発する。セコム必要に応じて変化の正誤情報を利用可能な、中長期的なトレンドの変化検知アルゴリズムを研究開発する。機械学習技術の発展は著しく、様々な手法が研究されているが、異常検知や変化検知の技術を、高い信頼性が求められるサービスに応用する場合は、学習済みの機械学習モデルの解釈(何を根拠に判断したのか)や、検知性能の改善(結果の正誤情報の学習済みモデルへのフィードバック)に関する課題への考慮が必要となり、同実証実験では、これらの課題にも取り組む。将来的には、データセンター以外にも適用範囲を拡大するなど、さらなる検討を進めるとした。無料メルマガ会員に登録しませんか?膨大な記事を効率よくチェック!IoTNEWSは、毎日10-20本の新着ニュースを公開しております。デジタル社会に必要な視点を養う、DIGITIDEという特集コンテンツも毎日投稿しております。そこで、週一回配信される、無料のメールマガジン会員になっていただくと、記事一覧やオリジナルコンテンツの情報が取得可能となります。業務改革に必要なDX手法などDXノウハウなど、多岐にわたるテーマが配信されております。無料メルマガ会員になると、会員限定のコンテンツも読むことができます。無料メールから、気になるテーマの記事だけをピックアップして読んでいただけます。無料のメールマガジンを購読して、貴社の取り組みに役立ててください。無料メルマガ会員登録IoTNEWS編集部IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。GeneratePress。