拓海先生、最近部下から「5Gの運用でAIを使って障害を早期検知するべきだ」と言われまして、正直どこから手を付ければ良いのか見当がつきません。これって要するに何を変える話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を先に3つだけ言うと、プライバシーを守りつつ、ネットワーク全体と各装置のソフトの両方を同時に見る、通信量を抑えて学習する、です。順を追って説明できますよ。
プライバシーを守るというのは、各拠点のデータをまとめないで済むという意味ですか。それなら我々のような保守を外部に委託する事業者でも導入しやすそうですね。
そうです。それを可能にするのがFederated Learning（FL、フェデレーテッドラーニング）という仕組みです。FLはデータを中央に集めず、各拠点で学習してモデルの更新だけを送る方式で、データ自体は地元に残すことができますよ。
なるほど。ただ、我々の現場は機器ごとにソフトの動きも違いますし、ネットワークのつながり方もまちまちです。そんな違いをどうやってAIが理解するのですか。
いい質問です。ここでGraph Neural Network（GNN、グラフニューラルネットワーク）の考えを使います。GNNはネットワークのつながりをそのままモデルに取り込める技術で、さらに本論文は二層、つまりネットワーク全体のつながりと、各ノード内部のソフト実行フローという二つの視点を同時に扱いますよ。
つまり、外から見えるネットワークのつながりと、内部で動くソフトのログの両方を組み合わせて見るということですね。これって要するに、表面と内部を同時に診る医者のようなものという理解で合っていますか。
まさにその比喩が適切です。表面だけ見て薬を出すのではなく、内臓の動きも検査して的確な処置を考えるイメージです。しかも各拠点で個別の状況を反映しながら学習を進めるため、パーソナライズされた検知も可能になるのです。
投資対効果の面が一番気になります。通信の帯域を圧迫したり、導入コストがかさんだりしませんか。現場の運用負荷も増えるのではないかと心配です。
良い視点ですね。大丈夫です、重要なのは三点です。通信量を抑えるためにモデル更新だけをやりとりする、中央に生データを集めないので法規制や顧客の懸念が減る、最後にパーソナライズで誤検出が減り運用負荷が下がる。これらが総合的にTCOを改善する期待がありますよ。
分かりました。では我々のような製造業がこの考え方を応用するなら、ネットワーク設備だけでなく設備の制御ソフトと工場内の配線図を同時に見るような仕組みができる、ということでしょうか。自分の言葉でまとめると、二層のグラフで現場と中身を同時に学ばせ、安全に各拠点ごとに最適化するという点が肝だ、という理解でよろしいですか。
その通りです、田中専務。素晴らしい要約です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。初期はパイロットで限定範囲から始めて、通信コストや検出精度を見ながら拡張するのが安全で現実的です。
