## Memo ## Abstract ITインシデント管理（ITサービスの品質を阻害するあらゆる異常事象の処理）の自動化は、IT運用のための人工知能（[[AIOps]]）の主要な焦点です。大企業の成功や評判は、顧客サービスやヘルプデスクシステムに依存しています。これらのシステムは、クライアントのリクエストを処理し、カスタマーサービスエージェントのやり取りを追跡する傾向があります。本研究では、ITインシデントサービス管理（ITSM）の2つのコアコンポーネント、（1）チケット割り当てグループ（TAG）と（2）インシデント解決（IR）を自動化する完全な知識ベースシステムを紹介します。私たちの提案するシステムは、従来のITSMプロセスの4つのコアステップ（データ調査、イベント相関、状況室連携、根本原因推定）を回避する。これにより、企業の重要業績評価指標（KPI）のリソースを節約し、平均解決時間（MTTR）を短縮することができる即時解決策を提供することができます。実験では、著名なIT企業による、50万件のリアルタイムインシデント記述と符号化されたラベルからなる産業用リアルタイムITSMデータセットを使用しました。さらに、我々のシステムをオープンソースのデータセットで評価した。既存のベンチマーク手法と比較して、Accuracyスコアの点で5％の向上が見られました。本研究は、大規模な実世界のITシステムにおけるインシデント処理（TAGおよびIR）のAI自動化能力を実証するものである。