# MetaRCA [[Shuai Liang]]・[[Pengfei Chen]]（[[Sun Yat-sen University]]）らが FSE 2026 で発表したクラウドネイティブ向け汎用根本原因分析フレームワーク（Liang et al., FSE 2026）。核心は**Meta Causal Graph(MCG)**——メタデータレベルで定義されメインテナンス不要で複数システムに再利用できる因果知識ベース——であり、既存手法の三課題（スケーラビリティ・汎化・知識統合）を同時解決する。(Source: [[@2026__FSE__MetaRCA - A Generalizable Root Cause Analysis Framework for Cloud-Native Systems Powered by Meta Causal Knowledge]]) - **オフライン段階**: LLM ブートストラップ（Gemini 2.5 Flash）・障害報告ケース証拠（DeepSeek R1-70B 抽出）・統計的証拠（PCMCI）の三ソースをベイズ信念進化で MCG に融合する - **オンライン段階**: 障害時に MCG を Fault Relevance Zone に局所化してインスタンス化→ 文脈妥当性スコアで重み・枝刈り→ CCB（因果寄与逆伝播）でランキング - **評価**: 公開 252 件（RCAEval RE2）＋本番 59 件（中国聯通）の合計 311 件で CIRCA をサービスレベル +29pt・メトリクスレベル +48pt 上回る。本番 RCA 時間 0.9 秒 - **汎化**: 7 システム（公開 3・本番 4）で AC@3 が 80% 超を再学習なしで維持 ## 関連 - 論文: [[@2026__FSE__MetaRCA - A Generalizable Root Cause Analysis Framework for Cloud-Native Systems Powered by Meta Causal Knowledge]] - 関連概念: [[メタ因果グラフ]] / [[因果推論ベースRCA]] / [[根本原因分析]] - 開発者: [[Shuai Liang]] / [[Pengfei Chen]] / [[China Unicom Software Research Institute]]