## Memo ## Abstract 情報技術（IT）システムは、データの保存、通信、プロセスの自動化を扱う現代のビジネスにとって不可欠なものである。これらのシステムを監視することは、その適切な機能と効率性にとって極めて重要であり、分析のために広範な観測時系列データを収集することができるからである。ITシステムのさまざまなコンポーネント間の因果関係を知ることは、ダウンタイムの削減、システム・パフォーマンスの向上、異常やインシデントの根本原因の特定に役立つため、ITモニタリング・システムにおいて因果関係発見への関心が高まっています。また、過去のデータ分析を通じて、将来の問題を事前に予測することもできます。その潜在的な利点にもかかわらず、ITモニタリング・データに因果関係発見アルゴリズムを適用することは、データの複雑さによる課題を提起する。例えば、ITモニタリングデータには、時系列のズレ、スリーピング時系列、タイムスタンプのエラー、欠損値などが含まれることが多い。本稿では、様々なITモニタリングデータセットに因果関係発見アルゴリズムを適用したケーススタディを紹介し、その利点と現在進行中の課題を明らかにする。