KDDIが新たに運用を開始した復旧支援AIエージェントはクラウド環境上に構築され、音声通話やデータ通信、決済サービスのau PAYなどにおける障害原因の特定を担う。従来は運用担当者が初動対応において手動で原因を切り分けていたため時間を要していたが、AIエージェントを活用することで即時特定が可能になる。

　同システムは、障害が発生したサービスと背後にあるシステムの相関関係をはじめ、設備アラームの発生状況やメンテナンス作業の実施履歴といった複数の情報を統合的に分析する仕組みを持つ。分析の過程ではグラフ理論の手法を取り入れ、各システムが通信サービス全体の中でどのような役割を果たしているかを重視する。ネットワーク内の各接点の重要度を定量化して把握することで、膨大な数のアラームのなかから真に障害の起点となっている箇所を見つけ出す。
　
　サービスごとにネットワークやシステム構成の情報をあらかじめ構造化してAIが読み取れる形に整えているため、複数のシステムにまたがる複雑な障害要因であっても高い精度で特定できるようになる。AIが特定した原因は運用担当者に提示され、的確な復旧作業を後押しする。
　
　今後の展開として、原因特定にとどまらず復旧措置そのものを担う保全AIエージェントを2026年度内に導入する計画も明らかにされている。保全AIエージェントは復旧支援AIエージェントと連携し、異常が発生した設備の切り離しや、故障した部品の交換対応時に必要となる保全作業などを実行する役割を持つ。

　複数のAIエージェントを組み合わせることで、障害発生時の原因特定から実際の復旧措置に至るまでの一連のプロセスを完全自動化し、安定した通信サービスの提供基盤を強化していく方針である。KDDIは今後も運用向けデジタルツインを用いた分析基盤の活用を進め、運用体制のデジタルトランスフォーメーションを推進する考えだ。