マイクロサービスアーキテクチャにおける有効なリンク予測のためのグラフニューラルネットワーク

（Utilizing Graph Neural Networks for Effective Link Prediction in Microservice Architectures）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内でマイクロサービスの話が出てきて、部下から「GNNが有効です」と言われたのですが、正直よく分かりません。これって要するにうちのシステムが壊れる前に予防できるということですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。端的に言うと、GNNはサービス同士のつながりをグラフとして読み取り、将来起こり得る接続を予測することで、問題の芽を早めに発見できるんです。

田中専務

なるほど。もう少し現場目線で教えてください。例えば監視や保守でどこが変わるのか、投資対効果（ROI）が出るのかが肝心です。

AIメンター拓海

いい質問です。要点を3つにまとめますね。1) 未然検知でダウンタイムを減らせる、2) 監視の重点化で工数を削減できる、3) 将来の負荷予測で設備投資の最適化が図れる、です。これらがROIに直結しますよ。

田中専務

ただ、我々はデジタルに明るくないので、導入が難しく感じます。運用する人材やデータの準備が問題になりませんか？

AIメンター拓海

大丈夫ですよ。まずは現場のログを少量集めてPoC（概念実証）を回すのが現実的です。専門用語を使うと混乱するので、身近な例で言うと、GNNは顧客の購買履歴で”次に買う商品”を当てるモデルと同じで、サービス間のやり取りを見て次に起きる呼び出しを当てるのです。

田中専務

これって要するに将来の”呼び出し”を予測して、重点的に監視すべき場所を教えてくれるということですか？

AIメンター拓海

その通りです。さらに精度を上げるために、この研究はGraph Attention Network（GAT）グラフアテンションネットワークや、時間軸を扱えるTemporal Graph Attention Network（TGAT）やTemporal Graph Network（TGN）といった手法を組み合わせて、時間で変化する関係性を捉えようとしています。

田中専務

時間の要素を入れると、本当に現場で使える予測になるんですね。実際のデータが少ないときの対策はどうなるのですか？

AIメンター拓海

良いところに目がいきますね。研究ではネガティブサンプリング（negative sampling ネガティブサンプリング）を工夫して、学習が難しい反例を重視することで、まばらなデータでも精度を確保しています。これは”難しいケースを重点的に学ばせる”という直感に近いアプローチです。

田中専務

分かりました。では最後に、我々の会議で説明できるように、要点を私の言葉で整理します。つまり、将来のサービス間の接続を予測して、監視を集中させることで障害やボトルネックを早期に発見し、監視コストと設備投資を下げられる、ということですね。

AIメンター拓海

そのとおりです！素晴らしいまとめですよ。大丈夫、一緒にPoCを回せば必ず手応えがつかめますよ。