(57)【要約】【課題】障害シミュレータの運用工数を低減する。【解決手段】情報生成装置は、ネットワーク障害の種類と、ネットワークパラメータと、ワークフローとの関係が学習された学習済みモデルと、検査対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す障害種類情報と、検査対象のネットワークに関するネットワークパラメータとをそれぞれ取得する取得部と、取得部が取得する障害種類情報とネットワークパラメータとを学習済みモデルに対して供給する供給部と、供給部から供給される入力データに基づいて学習済みモデルが出力する１以上のワークフローを、障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率に基づいて選択する選択部と、選択部によって選択されたワークフローを出力する出力部とを備える。【選択図】図１
2020052747.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す情報と、前記学習対象のネットワークに関するネットワークパラメータとを入力データとし、前記ネットワークを操作するタスクが定義されているタスク定義情報から選択される１以上の前記タスクを組み合わせたワークフローを出力データとし、前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じるネットワーク障害の発生有無を教師データとして、前記ネットワーク障害の種類と、前記ネットワークパラメータと、前記ワークフローとの関係が学習された学習済みモデルと、
検査対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す障害種類情報と、検査対象のネットワークに関するネットワークパラメータとをそれぞれ取得する取得部と、
前記取得部が取得する前記障害種類情報と前記ネットワークパラメータとを前記学習済みモデルに対して供給する供給部と、
前記供給部から供給される入力データに基づいて前記学習済みモデルが出力する１以上の前記ワークフローを、前記障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率に基づいて選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記ワークフローを出力する出力部と、
を備える情報生成装置。
【請求項２】
前記学習済みモデルは、
複数の前記ワークフローを前記選択部に対して出力し、
前記選択部は、
前記学習済みモデルが出力する複数の前記ワークフローのうち、前記障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率が相対的に高い前記ワークフローを選択する
請求項１に記載の情報生成装置。
【請求項３】
前記学習済みモデルが出力する前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じる状況とネットワーク障害の発生有無との関係が定義されている障害判定ポリシに基づいて、ネットワーク障害の発生有無を判定する判定部と、
前記ワークフローと、当該ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じる状況を前記判定部が判定した判定結果とが対応付けて記憶される記憶部と、
をさらに備え、
前記学習済みモデルは、
前記障害判定ポリシに基づいて判定されるネットワーク障害の発生有無を、前記教師データにして学習されている
請求項１または請求項２に記載の情報生成装置。
【請求項４】
前記学習済みモデルは、
前記記憶部に記憶されている前記ワークフローと前記判定結果との対応関係を前記教師データにして再学習される
請求項３に記載の情報生成装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の前記情報生成装置と、
前記出力部が出力する前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えるワークフロー制御部と、
前記ネットワークに生じる状況を監視し、監視した結果を前記情報生成装置の前記判定部に対して出力するネットワーク監視部と、
を備える情報生成システム。
【請求項６】
コンピュータに、
検査対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す障害種類情報と、検査対象のネットワークに関するネットワークパラメータとをそれぞれ取得する取得ステップと、
学習対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す情報と、前記学習対象のネットワークに関するネットワークパラメータとを入力データとし、前記ネットワークを操作するタスクが定義されているタスク定義情報から選択される１以上の前記タスクを組み合わせたワークフローを出力データとし、前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じるネットワーク障害の発生有無を教師データとして、前記ネットワーク障害の種類と、前記ネットワークパラメータと、前記ワークフローとの関係が学習された学習済みモデルに対して、前記取得ステップにおいて取得される前記障害種類情報と前記ネットワークパラメータとを供給する供給ステップと、
前記供給ステップにおいて供給される入力データに基づいて前記学習済みモデルが出力する１以上の前記ワークフローを、前記障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率に基づいて選択する選択ステップと、
前記選択ステップにおいて選択された前記ワークフローを出力する出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報生成装置、情報生成システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
装置間の通信システムに対して疑似的に障害を発生させる障害シミュレータ技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１２３７８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されるような従来技術によると、疑似的な障害を発生させるためのコマンドの実行手順や実行内容を、例えば対象装置の構成に応じて変更する必要があり、運用工数が非常に大きいといった問題があった。
【０００５】
本発明は、運用工数を低減することができる情報生成装置、情報生成システム及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態は、学習対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す情報と、前記学習対象のネットワークに関するネットワークパラメータとを入力データとし、前記ネットワークを操作するタスクが定義されているタスク定義情報から選択される１以上の前記タスクを組み合わせたワークフローを出力データとし、前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じるネットワーク障害の発生有無を教師データとして、前記ネットワーク障害の種類と、前記ネットワークパラメータと、前記ワークフローとの関係が学習された学習済みモデルと、検査対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す障害種類情報と、検査対象のネットワークに関するネットワークパラメータとをそれぞれ取得する取得部と、前記取得部が取得する前記障害種類情報と前記ネットワークパラメータとを前記学習済みモデルに対して供給する供給部と、前記供給部から供給される入力データに基づいて前記学習済みモデルが出力する１以上の前記ワークフローを、前記障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率に基づいて選択する選択部と、前記選択部によって選択された前記ワークフローを出力する出力部とを備える情報生成装置である。
【０００７】
本発明の一実施形態の情報生成装置において、前記学習済みモデルは、複数の前記ワークフローを前記選択部に対して出力し、前記選択部は、前記学習済みモデルが出力する複数の前記ワークフローのうち、前記障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率が相対的に高い前記ワークフローを選択する。
【０００８】
本発明の一実施形態の情報生成装置において、前記学習済みモデルが出力する前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じる状況とネットワーク障害の発生有無との関係が定義されている障害判定ポリシに基づいて、ネットワーク障害の発生有無を判定する判定部と、前記ワークフローと、当該ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じる状況を前記判定部が判定した判定結果とが対応付けて記憶される記憶部と、をさらに備え、前記学習済みモデルは、前記障害判定ポリシに基づいて判定されるネットワーク障害の発生有無を、前記教師データにして学習されている。
【０００９】
本発明の一実施形態の情報生成装置において、前記学習済みモデルは、前記記憶部に記憶されている前記ワークフローと前記判定結果との対応関係を前記教師データにして再学習される。
【００１０】
本発明の一実施形態は、上述の情報生成装置と、前記出力部が出力する前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えるワークフロー制御部と、前記ネットワークに生じる状況を監視し、監視した結果を前記情報生成装置の前記判定部に対して出力するネットワーク監視部とを備える情報生成システムである。
【００１１】
本発明の一実施形態は、コンピュータに、検査対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す障害種類情報と、検査対象のネットワークに関するネットワークパラメータとをそれぞれ取得する取得ステップと、学習対象のネットワークに発生させるネットワーク障害の種類を示す情報と、前記学習対象のネットワークに関するネットワークパラメータとを入力データとし、前記ネットワークを操作するタスクが定義されているタスク定義情報から選択される１以上の前記タスクを組み合わせたワークフローを出力データとし、前記ワークフローに基づく動作を前記ネットワークに与えた結果生じるネットワーク障害の発生有無を教師データとして、前記ネットワーク障害の種類と、前記ネットワークパラメータと、前記ワークフローとの関係が学習された学習済みモデルに対して、前記取得ステップにおいて取得される前記障害種類情報と前記ネットワークパラメータとを供給する供給ステップと、前記供給ステップにおいて供給される入力データに基づいて前記学習済みモデルが出力する１以上の前記ワークフローを、前記障害種類情報が示す種類のネットワーク障害の発生確率に基づいて選択する選択ステップと、前記選択ステップにおいて選択された前記ワークフローを出力する出力ステップとを実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、運用工数を低減することができる情報生成装置、情報生成システム及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態の情報生成システムの機能構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態のネットワークパラメータの一例を示す図である。
【図３】本実施形態のタスク定義情報の一例を示す図である。
【図４】本実施形態のワークフローの一例を示す図である。
【図５】本実施形態の情報生成装置の機能構成の一例を示す図である。
【図６】本実施形態の情報生成システムの学習段階における動作の一例を示す図である。
【図７】本実施形態の情報生成システムの利活用段階における動作の一例を示す図である。
【図８】本実施形態の情報生成システムの再学習の動作の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［実施形態］
以下、図を参照して本実施形態の情報生成システム１の概要について説明する。
図１は、本実施形態の情報生成システム１の機能構成の一例を示す図である。
【００１５】
［情報生成システムの概要］
情報生成システム１は、種々の条件に基づいてネットワークＮに関するワークフローＷＦを生成し、生成したワークフローＷＦに基づいた動作をネットワークＮに対して実行する。また、情報生成システム１は、ワークフローＷＦに基づいた動作が実行された結果によって生じるネットワークＮの状況を監視する。
なお、ここでいうワークフローＷＦには、「コマンドＣＭＤ」、「複数のコマンドＣＭＤの列」、「コマンドＣＭＤの列を定義するタスクＴＳＫ」及び「複数のタスクＴＳＫの列」などが含まれる。また、ワークフローＷＦには、上述したコマンドＣＭＤ、タスクＴＳＫなどの論理的な動作の指示だけでなく、ネットワークＮを構成する配線の断線や短絡などの物理的な故障を発生させるための指示が含まれていてもよい。
【００１６】
本実施形態の一例において、情報生成システム１は、ネットワークＮにネットワーク障害Ｄを発生させるためのワークフローＷＦを生成する。ネットワーク障害Ｄの種類には、一例として、応答の遅延、応答の欠落（無応答）、コンポーネント間の同期失敗、通信されるデータの欠損、プロセスの競合によるリソースの枯渇などがある。また、ネットワーク障害Ｄの種類には、一例として、ネットワークＮに接続されるノード（例えば、サーバ）に構築されるデータベースの障害、冗長系が構成されている場合の切替障害、サーバのオペレーティングシステム及びアプリケーションの障害がある。
一般に、ネットワークＮにおいて、ある種類のネットワーク障害Ｄを発生させるためのワークフローＷＦは、ネットワークＮの状況に応じて変化する。情報生成システム１は、発生させるネットワーク障害Ｄの種類と、ネットワーク障害Ｄを発生させる対象のネットワークＮの状況とに基づいて、ワークフローＷＦを生成する。
【００１７】
［情報生成システムの機能構成］
以下、情報生成システム１の機能構成について説明する。情報生成システム１は、情報生成装置１０と、入出力装置２０と、タスク定義サーバ３０と、ワークフロー制御部４０と、ネットワーク接続装置５０とを備える。
【００１８】
入出力装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータなどによって構成されており、情報生成システム１を操作するユーザに対するユーザインタフェイス装置として機能する。この入出力装置２０は、情報生成装置１０に接続され、ユーザの操作に基づく種々の情報を情報生成装置１０に供給する。また、入出力装置２０は、情報生成装置１０が出力する種々の情報をユーザに対して提示（例えば、画面表示や印字）する。
この一例では、入出力装置２０は、情報生成装置１０に対して障害種類情報ＤＩと、ネットワークパラメータＮＰとを供給する。ここで、障害種類情報ＤＩとは、ネットワークＮに発生させるネットワーク障害Ｄの種類を示す情報である。ネットワークパラメータＮＰとは、ネットワーク障害Ｄを発生させる対象のネットワークＮの状況を示す情報である。図２を参照して、ネットワークパラメータＮＰの一例について説明する。
【００１９】
図２は、本実施形態のネットワークパラメータＮＰの一例を示す図である。この一例におけるネットワークパラメータＮＰには、ネットワークパラメータＮＰを識別するインデックス（Index）と、単位（Unit）と、値のレンジ（Value range）とが互いに対応付けられている。
【００２０】
図１に戻り、タスク定義サーバ３０には、タスク定義情報ＴＩが記憶されている。タスク定義情報ＴＩとは、タスクＴＳＫネットワークを操作するタスクＴＳＫを定義する情報である。図３を参照して、タスク定義情報ＴＩの一例について説明する。
【００２１】
図３は、本実施形態のタスク定義情報ＴＩの一例を示す図である。この一例におけるタスク定義情報ＴＩには、タスクＴＳＫを識別するタスク番号と、実行される処理の内容（タスクＴＳＫ）とが互いに対応付けられている。
【００２２】
図１に戻り、情報生成装置１０は、入出力装置２０から供給される障害種類情報ＤＩ及びネットワークパラメータＮＰと、タスク定義サーバ３０から供給されるタスク定義情報ＴＩとに基づいて、ワークフローＷＦを生成する。情報生成装置１０は、生成したワークフローＷＦをワークフロー制御部４０に対して出力する。ここで、図４を参照して、情報生成装置１０が生成するワークフローＷＦの一例について説明する。
【００２３】
図４は、本実施形態のワークフローＷＦの一例を示す図である。この一例において、ワークフローＷＦ１は、タスク番号２、タスク番号３８及びタスク番号３の順に各タスクＴＳＫを実行すべきことを示す。ワークフローＷＦ２は、タスク番号８及びタスク番号２２の順に各タスクＴＳＫを実行すべきことを示す。
【００２４】
図１に戻り、ワークフロー制御部４０は、いわゆるワークフローエンジンを備えており、情報生成装置１０から出力されるワークフローＷＦを解釈することにより、取得したワークフローＷＦに基づくコマンドＣＭＤをネットワーク接続装置５０に対して出力する。すなわち、ワークフロー制御部４０は、情報生成装置１０が出力するワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与える。
【００２５】
ネットワーク接続装置５０は、ワークフロー制御部４０が出力するコマンドＣＭＤに基づいて、ネットワークＮに対する動作を実行する。ネットワーク接続装置５０は、ネットワーク監視部５１０を備えている。ネットワーク監視部５１０は、ネットワークＮに生じる状況を監視し、監視した結果（監視結果ＲＳ）を情報生成装置１０に対して出力する。
次に、図５を参照して、情報生成装置１０の機能構成について説明する。
【００２６】
［情報生成装置の機能構成］
図５は、本実施形態の情報生成装置１０の機能構成の一例を示す図である。情報生成装置１０は、取得部１１０と、供給部１２０と、学習済みモデル１３０と、選択部１４０と、出力部１５０とを備える。
以下の説明において、ネットワークＮについて、学習対象のネットワークＮと、検査対象のネットワークＮとを区別する場合には、それぞれ「学習対象のネットワークＮＬ」、「検査対象のネットワークＮＥ」と記載する。
【００２７】
取得部１１０は、入出力装置２０から種々の情報を取得する。本実施形態の一例では、取得部１１０は、障害種類情報ＤＩと、ネットワークパラメータＮＰとをそれぞれ取得する。障害種類情報ＤＩとは、検査対象のネットワークＮＥに発生させるネットワーク障害Ｄの種類を示す情報である。また、ネットワークパラメータＮＰとは、検査対象のネットワークＮＥに関する情報である。
取得部１１０は、取得した情報を供給部１２０に出力する。
【００２８】
供給部１２０は、取得部１１０が取得する障害種類情報ＤＩとネットワークパラメータＮＰとを学習済みモデル１３０に対して供給する。
【００２９】
学習済みモデル１３０とは、機械学習によって得られた機械学習モデルである。本実施形態の１３０は、学習対象のネットワークＮＬに発生させるネットワーク障害Ｄの種類を示す情報と、学習対象のネットワークＮＬに関するネットワークパラメータＮＰとを入力データとし、ワークフローＷＦを出力データとし、ワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与えた結果生じるネットワーク障害Ｄの発生有無を教師データＴＤとして、ネットワーク障害Ｄの種類と、ネットワークパラメータＮＰと、ワークフローＷＦとの関係が学習された機械学習モデルである。ここでいうワークフローＷＦとは、上述したように、ネットワークを操作するタスクＴＳＫが定義されているタスク定義情報ＴＩから選択される１以上のタスクＴＳＫを組み合わせたものである。
【００３０】
選択部１４０は、供給部１２０から供給される入力データに基づいて学習済みモデル１３０が出力する１以上のワークフローＷＦを、障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害Ｄの発生確率Ｐに基づいて選択する。
【００３１】
ここで、学習済みモデル１３０は、複数のワークフローＷＦを選択部１４０に対して出力するように構成されてもよい。このように構成される場合、選択部１４０は、学習済みモデル１３０が出力する複数のワークフローＷＦのうち、障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害Ｄの発生確率Ｐが相対的に高いワークフローＷＦを選択する。
【００３２】
出力部１５０は、選択部１４０によって選択されたワークフローＷＦを出力する。本実施形態の出力部１５０は、ワークフロー制御部４０に対してワークフローＷＦを出力する。
【００３３】
［情報生成装置１０の機能構成変形例］
なお、情報生成装置１０は、図５に示すように、判定部１６０と、記憶部１７０とをさらに備えていてもよい。
判定部１６０は、障害判定ポリシＰＣＹに基づいて、ネットワーク障害Ｄの発生有無を判定する。ここで、障害判定ポリシＰＣＹとは、学習済みモデル１３０が出力するワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与えた結果生じる状況とネットワーク障害Ｄの発生有無との関係が定義されている情報である。
記憶部１７０は、ワークフローＷＦと、当該ワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与えた結果生じる状況を判定部１６０が判定した判定結果とが対応付けて記憶される。
上述のように構成された情報生成装置１０において、学習済みモデル１３０は、障害判定ポリシＰＣＹに基づいて判定されるネットワーク障害Ｄの発生有無を、教師データＴＤにして学習されている。つまり、学習済みモデル１３０は、判定部１６０の判定結果に基づいて再学習されている。
【００３４】
より具体的には、学習済みモデル１３０は、記憶部１７０に記憶されているワークフローＷＦと判定結果との対応関係を教師データＴＤにして再学習される。
【００３５】
［情報生成システムの動作（学習段階）］
次に、図６から図８を参照して情報生成システム１の動作の一例について説明する。
図６は、本実施形態の情報生成システム１の学習段階における動作の一例を示す図である。以下の説明において、学習を終えていない（学習前の、又は学習中の）機械学習モデルを学習中モデルＭＬと記載し、学習を終えた機械学習モデルを学習済みモデルＭと記載する。上述した学習済みモデル１３０とは、学習済みモデルＭの一例である。
【００３６】
（ステップＳ１１０）情報生成装置１０は、障害種類情報ＤＩ及びネットワークパラメータＮＰを入出力装置２０から取得する。
（ステップＳ１２０）情報生成装置１０は、タスク定義情報ＴＩをタスク定義サーバ３０から取得する。
（ステップＳ１３０）情報生成装置１０は、ステップＳ１１０及びステップＳ１２０において取得した各情報を、学習中モデルＭＬに供給する。この結果、学習中モデルＭＬは、ワークフローＷＦを生成する。
（ステップＳ１４０）情報生成装置１０は、ステップＳ１３０において生成されたワークフローＷＦをワークフロー制御部４０に対して供給する。ワークフロー制御部４０は、供給されたワークフローＷＦに基づく動作を、ネットワーク接続装置５０を介してネットワークＮに対して実施する。
【００３７】
（ステップＳ１５０）ネットワーク接続装置５０のネットワーク監視部５１０は、ステップＳ１４０においてワークフローＷＦに基づく動作が実行されたネットワークＮの状況を監視する。情報生成装置１０は、ネットワーク監視部５１０によるネットワークＮの状況の監視の結果（監視結果ＲＳ）を取得する。
（ステップＳ１６０）情報生成装置１０は、ステップＳ１５０において取得した監視結果ＲＳを評価する。具体的には、情報生成装置１０は、ステップＳ１１０において取得された障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害Ｄが、ネットワークＮに発生しているか否かを評価する。情報生成装置１０は、ステップＳ１１０において取得された障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害Ｄが、ネットワークＮに発生している場合には、ワークフローＷＦが正しく生成されたものと評価する。また、情報生成装置１０は、ステップＳ１１０において取得された障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害Ｄが、ネットワークＮに発生していない場合には、ワークフローＷＦが誤って生成されたものと評価する。ここで、障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害ＤがネットワークＮに発生していない場合には、ワークフローＷＦに基づく動作が実行されたにもかかわらず、ネットワークＮにネットワーク障害Ｄが発生していない場合と、障害種類情報ＤＩが示す種類とは異なる種類のネットワーク障害Ｄが発生した場合とが含まれる。
【００３８】
（ステップＳ１７０）情報生成装置１０は、ステップＳ１６０における評価結果ＥＲを教師データとして、学習中モデルＭＬに反映させる。
（ステップＳ１８０）情報生成装置１０は、学習中モデルＭＬの学習結果が安定したか否か（すなわち、機械学習モデルの出力を利活用できる状態になるまで十分に学習がなされたか否か）に基づいて、学習の継続有無を判定する。情報生成装置１０は、学習中モデルＭＬの学習結果が安定した場合（ステップＳ１８０；ＹＥＳ）には、学習処理を終了する。情報生成装置１０は、学習中モデルＭＬの学習結果がまだ安定していない場合（ステップＳ１８０；ＮＯ）には、処理をステップＳ１１０に戻して、学習処理を継続する。
【００３９】
［情報生成システムの動作（利活用段階）］
図７は、本実施形態の情報生成システム１の利活用段階における動作の一例を示す図である。ここで利活用段階とは、機械学習モデルの学習が済み、機械学習モデルの出力を本来の目的に利用又は活用することができる段階をいう。
（ステップＳ２１０）情報生成装置１０は、障害種類情報ＤＩ及びネットワークパラメータＮＰを入出力装置２０から取得する。
（ステップＳ２２０）情報生成装置１０は、タスク定義情報ＴＩをタスク定義サーバ３０から取得する。
【００４０】
（ステップＳ２３０）情報生成装置１０は、ステップＳ２１０及びステップＳ２２０において取得した各情報を、学習済みモデルＭ（すなわち、学習済みモデル１３０）に供給する。この結果、学習済みモデル１３０は、ワークフローＷＦを生成する。
なお、この一例では、学習済みモデル１３０が、タスクＴＳＫを適宜組み合わせることによってワークフローＷＦを学習結果に基づいて自動生成するとして説明するが、これに限られない。例えば、タスクＴＳＫが人手によって組み合わされたワークフローＷＦが予め用意（例えば、タスク定義サーバ３０、又は他の記憶装置（不図示）に記憶）されていてもよい。この場合、学習済みモデル１３０は、予め用意（例えば、記憶）されている複数種類の登録済みワークフローＷＦのなかから、学習結果に応じたワークフローＷＦを選択してもよい。
【００４１】
（ステップＳ２４０）情報生成装置１０は、ステップＳ２３０において生成されたワークフローＷＦをワークフロー制御部４０に対して供給する。ワークフロー制御部４０は、供給されたワークフローＷＦに基づく動作を、ネットワーク接続装置５０を介してネットワークＮに対して実行する。
（ステップＳ２５０）情報生成装置１０は、処理の終了判定を行う。情報生成装置１０は、処理の実行を終了する場合（ステップＳ２５０；ＹＥＳ）には、利活用段階における処理を終了する。情報生成装置１０は、処理を終了しない場合（ステップＳ２５０；ＮＯ）には、処理をステップＳ２１０に戻して、利活用段階における処理を継続する。
【００４２】
［情報生成システムの動作（再学習）］
図８は、本実施形態の情報生成システム１の再学習の動作の一例を示す図である。ここで再学習とは、学習済みモデルＭを再び学習させることにより、学習済みモデルＭの学習結果を更新することをいう。
ここで、ステップＳ３１０からステップＳ３４０までの各ステップの処理は、上述したステップＳ２１０からステップＳ２４０までの処理と同一であるため、説明を省略する。
【００４３】
（ステップＳ３５０）ネットワーク接続装置５０のネットワーク監視部５１０は、ステップＳ３４０においてワークフローＷＦに基づく動作が実行されたネットワークＮの状況を取得する。情報生成装置１０は、ネットワーク監視部５１０が取得したネットワークＮの状況を示す情報を取得する。
（ステップＳ３６０）情報生成装置１０は、処理の終了判定を行う。情報生成装置１０は、処理を終了しない場合（ステップＳ３６０；ＮＯ）には、処理をステップＳ３１０に戻して、利活用段階における処理を継続する。情報生成装置１０は、利活用段階における処理の実行を終了する場合（ステップＳ３６０；ＹＥＳ）には、処理をステップＳ３７０に進める。
【００４４】
（ステップＳ３７０）情報生成装置１０は、ステップＳ３５０において取得したネットワークＮの状況を示す情報を評価する。具体的な動作は、上述したステップＳ１６０における動作と同一であるため説明を省略する。
（ステップＳ３８０）情報生成装置１０は、情報生成装置１０は、ステップＳ３７０における評価結果ＥＲを教師データとして、学習済みモデル１３０に反映させて処理を終了する。
【００４５】
［実施形態のまとめ］
以上説明したように、本実施形態の情報生成システム１において、情報生成装置１０は、学習済みモデル１３０に基づいてワークフローＷＦを自動生成する。この学習済みモデル１３０は、学習対象のネットワークＮＬに発生させるネットワーク障害Ｄの種類を示す情報と、学習対象のネットワークＮＬに関するネットワークパラメータＮＰとを入力データとし、ネットワークを操作するタスクＴＳＫが定義されているタスク定義情報ＴＩから選択される１以上のタスクＴＳＫを組み合わせたワークフローＷＦを出力データとし、ワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与えた結果生じるネットワーク障害Ｄの発生有無を教師データＴＤとして、ネットワーク障害Ｄの種類と、ネットワークパラメータＮＰと、ワークフローＷＦとの関係が学習されている。このため、情報生成システム１によれば、所望の種類のネットワーク障害Ｄを発生させるためのワークフローＷＦを、人手を用いずに自動生成することができる。したがって、本実施形態の情報生成システム１によれば、ネットワーク障害Ｄを発生させるためのワークフローＷＦを作るための工数（すなわち、運用工数）を低減することができる。
【００４６】
また、本実施形態の情報生成システム１は、学習済みモデル１３０が出力する複数のワークフローＷＦのうち、障害種類情報ＤＩが示す種類のネットワーク障害Ｄの発生確率Ｐが相対的に高いワークフローＷＦを選択する選択部１４０を備えている。ここで、ある種類のネットワーク障害Ｄを発生させようとしても、ワークフローＷＦの選択結果によっては、所望の種類のネットワーク障害Ｄを発生させることができない場合がある。本実施形態の情報生成システム１は、所望の種類のネットワーク障害Ｄの発生確率Ｐが相対的に高いワークフローＷＦを選択部１４０が選択するため、所望の種類のネットワーク障害Ｄを発生させることができない状況の発生頻度を低減させることができる。つまり、本実施形態の情報生成システム１によれば、ワークフローＷＦの生成の運用工数を低減しつつ、所望の種類のネットワーク障害Ｄを精度よく発生させることができる。
【００４７】
また、本実施形態の学習済みモデル１３０は、学習済みモデル１３０が出力したワークフローＷＦと、ワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与えた結果生じるネットワークＮの状況との対応関係を教師データＴＤにして再学習される。
また、本実施形態の情報生成システム１は、この再学習を実現するために、判定部１６０が、学習済みモデル１３０が出力するワークフローＷＦに基づく動作をネットワークＮに与えた結果生じる状況とネットワーク障害Ｄの発生有無との関係が定義されている障害判定ポリシＰＣＹに基づいて、ネットワーク障害Ｄの発生有無を判定する。さらに、情報生成システム１は、判定部１６０の判定結果を上述の対応関係として記憶する記憶部１７０を備えている。
本実施形態の情報生成システム１は、学習済みモデル１３０を再学習させることにより、発生させるネットワーク障害Ｄの種類の精度を向上させることができる。すなわち、本実施形態の情報生成システム１は、ワークフローＷＦの生成の運用工数を低減しつつ、所望の種類のネットワーク障害Ｄを精度よく発生させることができる。
【００４８】
以上、本発明の実施形態及びその変形を説明したが、これらの実施形態及びその変形は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態及びその変形は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【００４９】
なお、上述の各装置は内部にコンピュータを有している。そして、上述した各装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
【００５０】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１…情報生成システム、１０…情報生成装置、２０…入出力装置、３０…タスク定義サーバ、４０…ワークフロー制御部、５０…ネットワーク接続装置、１１０…取得部、１２０…供給部、１３０…学習済みモデル、１４０…選択部、１５０…出力部、１６０…判定部、１７０…記憶部、Ｎ…ネットワーク、ＷＦ…ワークフロー、ＮＰ…ネットワークパラメータ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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