KDDIは通信サービスの障害原因を即時に特定する「復旧支援AIエージェント」の運用開始を発表した。
国内通信インフラの運用にAIを本格導入し、原因特定から復旧までの自動化を目指す取り組みである。
複雑障害の原因をAIが特定、担当者を支援
2026年2月19日、KDDIは「復旧支援AIエージェント」の運用を発表した。このAIエージェントは、クラウド上で運用される音声通話やデータ通信、au PAYなどのサービスを対象に、障害発生時の原因分析を自動で行う仕組みだ。
サービスとシステムの相関関係、設備アラーム、メンテナンス状況など複数の情報を統合し、障害の起点となる可能性の高いシステムを特定する。
分析の基盤となるのは、運用向けデジタルツインとして構造化されたサービスやシステム構成に関する情報である。
このデジタルツインに対して、障害発生時に中心性分析（※）を用いることで障害が発生したサービスとシステムの相関分析を行い、運用担当者に原因候補を提示する仕組みを実現した。
KDDIは2021年からワンタッチ、ゼロタッチ操作で復旧作業を行う「スマートオペレーション」により単体システムの自動復旧を進めてきたが、複数システムが関与する複雑障害では原因特定に時間を要していた。
今回の導入により、初動対応の迅速化と影響範囲の早期把握が可能になるとみられる。
またKDDIは、本AIエージェントと連携して復旧作業を実行する「保全AIエージェント」を2026年度に導入する予定も併せて示した。
設備の切り離しや故障部位の交換などの作業まで自動化することで、原因特定から復旧までの一連の運用DXが実現する可能性がある。
※中心性分析：グラフ理論の手法の一つで、ネットワーク内で影響力や重要度の高いノードを定量的に評価する分析方法。
通信運用の自動化のメリット・リスク
今回の取り組みは、AIを単なる分析支援から運用主体へと拡張する流れの一例と位置付けられるだろう。
通信インフラにおけるAI活用は、障害対応時間の短縮や人手不足の補完といったメリットが大きいと考えられる。
一方で、運用判断の高度な自動化は、誤判定時の影響拡大やブラックボックス化への懸念も伴うため、人間による監督体制とのバランスが重要になりそうだ。
大規模システムの運用分野で成果が確認されれば、他の社会インフラにも同様のAIエージェント導入が広がる可能性がある。
KDDIは本技術を「MWC26 Barcelona」で展示予定であり、通信運用の次世代モデルとして国際的な関心を集めるだろう。
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