## Memo ## Abstract 人工知能(AI)と運転保守管理の深い融合により、[[AIOps]](Artificial Intelligence operation and maintenance)は運転保守管理分野の新たな技術として、徐々に幅広い注目を集めている。AIOPSは、自動化とインテリジェント技術の導入を通じて、従来の運転管理の効率と品質を向上させることに取り組んでおり、業界で話題となっている。AIOPSの発展は、データのパターンや異常の特定と不可分であり、機械学習やディープラーニングなどの技術の応用が必要となる。AIOPSの台頭は、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、コンテナ技術の発展にも起因している。これらの新技術は、従来の運転・保守の監視手段や処理方法を無力なものにしている。従来のトラブルシューティング手法では、大規模で複雑なシステム監視や問題位置づけのニーズに対応できなくなっている。そこで本稿では、人工知能を背景としたインテリジェント故障分析に関するAIOpsシステムの実装プロセスと事例分析を組み合わせ、AIOpsの発展展望と改善案を分析する。