自然言語処理を利用した類似障害情報の抽出と活用方法の提案

ダウンロード数： 51回

年度 : 2020年分科会 : 研究コース5「人工知能とソフトウェア品質」

主査 : 石川冬樹（国立情報学研究所）
副主査 : 栗田太郎（ソニー株式会社）
アドバイザー : 徳本晋（株式会社富士通研究所）
執筆者 : 上田良太（日本ユニシス株式会社）、栗原崇至（エプソンアヴァシス株式会社）、杉本智（NTT コミュニケーションズ株式会社）

紹介文 :
AIブーム、特に自然言語処理技術の発展が騒がれる中、ソフトウェア開発においてもそれらの技術を活用したいという想いは、多くのソフトウェア技術者が持っているかと思います。
本研究では、障害票の関連性予測のタスクについて、最低限の準備により既存ツールを利用しても、一定の有効性が得られることを実証しました。
興味がある方々の第一歩のために有用な取り組みとなっています。

概要 :
本稿では、AI 技術の発展に伴い日常業務でのAI 活用を新規に検討するというユースケース下において、AI 知識、開発スキルが乏しい人間でも容易にAI を活用できないか検証を実施した。今回実施した検証では、ソフトウェアテストで収集された過去の障害事例（障害管理票）に着目して、既存AI ツールで類似度判定を行った上位10 事例と人が類似判定をした事例との一致率を算出し、AI ツールを活用した品質向上への可能性を評価した。