## アウトライン - 研究展望に求められるもの - 科研費を参考 [【研究目的、研究方法など】学術的独自性と創造性　の書き方 | 科研費.com](https://xn--w8yz0bc56a.com/kakenhi-unique/) - (1) 本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」 - (2) 本研究の目的および学術的独自性と創造性 - (3) 本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか - 独「自」（Originality）ということは、個の原点（Origin）からの着想が必要 - 「学術」を満たすには、特定個人や組織だけでなく、一般社会の要求を満たす必要がある - 個の原点 - 複雑で相互作用する「系」を「観測」したり「制御」することが好き - 幼少〜高校まで - ピタゴラスイッチ - 工事現場・工場のパイプライン - ビー玉コースター - サッカー戦術・サッカーシミュレーション - サカつく、ウイニングイレブン - 囲碁 - 複雑な文脈を構成するSF・ファンタジー物語 - 物理学 - どれものめり込むには至らず - 大学以降 - ソフトウェアやインターネットに着目 - 観測ができて制御できる範囲が広い、データセンター内の分散システムに着目 - ハードウェアよりもソフトウェア - 社会の要求 - 情報システムの複雑性の増加にともなう管理コストの増大 - AIOpsが着目されている - AIOpsを突き進めた完全自律化がよいのか？ - [[Ironies of Automation]] - 個の原点からの着想 - 人間の手が入らずに動く分散システムよりも、人間が対話的に制御可能であればよいのではないか - AIを介した対話的オペレーション [[Interactive AIOps]] - 情報システムのオペレーション性能向上 - 第一要件 人間が情報システムに対して実験可能であること（教える） - 第二要件 情報システムから人間へフィードバックを得られること（教えたことをアウトプット） - 第三要件 情報システムが主体となるフィードバック（教えたこと以外への対応） - 第四要件 他のシステムから学ぶ - 管理者のマニュアルオペレーション性能向上 - 第四要件 管理者がマニュアルオペレーション訓練可能であること （人間の性能向上） - 第一要件 継続的な実験 Experimentability - [[Chaos Engineering]]を応用し、故意に異常を発生させて、学習データを作成する - 自律的に学習していく - 異常パターンは人間が設定する - 関連AI: 自己教師あり学習 - 第二要件 人間が解釈・制御容易性 Explainability - 関連AI: [[XAI|XAI]] - 第三要件 - 未学習の異常パターンの可能性提示 - 関連AI: [[転移学習]] - 情報システムの利用者との関係 - 利用者が情報システムを対話 - サービスレベル指標を情報システムの利用者ごとのの計測 - 超個体型データセンターにおけるInteractive AIOpsの貢献 - データセンター数やデバイス数が増加すると、クラウドコンピューティング以上に管理コストが増大する => [[AIOps]]で解決 - ビジョンと現在の研究の位置付け ## アウトライン2 - 複雑すぎて、人がつくったものなのに、人が理解できない問題 - 自然のシステム <- 経験科学のアプローチ - 観測・実験 - ソフトウェアシステムが自己観測と自己実験をくり返し、自律的に失敗や特徴を学習していく未来の運用のあり方を提示 - Ironies of Automation - Interactive AIOps - クラウドのITオペレーションの分野は、AIによる自律制御の将来像への最も早く回答をだしうる潜在性を秘めているのではないか？ - 自動運転の分野などと比べて、人命や金銭的リスクが相対的に小さく、 - （市場や世の中の期待は相対的に大きくないが...） - クラウドのシステムは、制御対象から物理的な事象を除外して、仮想的な事象のみを制御すればよい。