WO2022201477A1 - 推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents

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WO2022201477A1
WO2022201477A1 PCT/JP2021/012756 JP2021012756W WO2022201477A1 WO 2022201477 A1 WO2022201477 A1 WO 2022201477A1 JP 2021012756 W JP2021012756 W JP 2021012756W WO 2022201477 A1 WO2022201477 A1 WO 2022201477A1
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facility
estimating
failure
estimation
equipment
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PCT/JP2021/012756
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祐輝 城間
奈津子 日景
久美子 大森
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日本電信電話株式会社
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
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    • H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
    • H04L41/069—Management of faults, events, alarms or notifications using logs of notifications; Post-processing of notifications
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/50—Testing arrangements

Definitions

  • the present invention relates to an estimation device, an estimation method, and an estimation program.
  • a trunk system facility consisting of a cable including a large number of core wires, one of the many core wires, and a core wire in which one core wire is branched into a plurality of core wires (hereinafter referred to as a drop cable)
  • a drop cable It may be composed of wiring system equipment consisting of ), terminal equipment (ONU: Optical Network Unit) installed in the user's residence, etc.
  • the number of devices that can issue an alarm when they malfunction is limited. For example, when a cable is cut, the device connected by this cable issues an alarm because the cable itself cannot issue an alarm. By analyzing these alarms, it is sometimes possible to determine which part has failed, but at present, skilled operators often refer to the combination of alarms that have been raised to determine the failure part. . In addition, when judging only based on an alarm at a certain point in time and when looking at the entire history of alarms going back to the past, the contents of the judgment of the failure location may be misunderstood.
  • failure point if the failure point cannot be identified, workers may be dispatched to the section where the failure may occur and the failure point may be identified using a testing machine or by visual inspection. In addition to the increase in human and financial costs due to dispatching workers, the number of workers themselves is decreasing. There is a demand for a technique for identifying a specific failure location from an alarm.
  • the present invention has been made in view of the above, and is intended to estimate in which section of a connection facility connecting a building housing telecommunication facilities to a terminal device in a user's premises a failure has occurred.
  • an estimation device is a connection facility that connects a building in which telecommunication facilities are accommodated to a terminal device located in each user's home.
  • a cable including a plurality of first core wires branched by a first branching equipment, a second branching equipment for branching the first core wire into a plurality of second core wires, and terminating the second core wire
  • a collection unit that collects alarms issued when the equipment that constitutes the connection equipment is in an abnormal state, and the type of collected alarm and the equipment that is generating the alarm.
  • an estimating unit for estimating in which section of the connection equipment the failure has occurred, based on the above.
  • connection equipment that connects the building housing the telecommunications equipment to the terminal device in the user's home a failure has occurred.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an outline of connection equipment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an overview of connection equipment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an equipment configuration and a method of estimating a failure section.
  • 4 is a diagram schematically illustrating an example of a configuration of an estimation device according to Embodiment 1.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of items in the device log.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of processing executed by the estimation device 10 according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flow chart showing the procedure of the estimation process shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG.
  • FIG. 9 is a flow chart showing the procedure of the estimation process shown in FIG. FIG.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the procedure of the estimation process shown in FIG. 6
  • 12A and 12B are diagrams for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG. 11.
  • FIG. FIG. 13 is a flowchart showing the procedure of the estimation process shown in FIG. 6
  • FIG. 14 is a diagram for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an overview of connection equipment.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of a device log.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of a device log.
  • FIG. 18 is a flowchart of a procedure of estimation processing according to the second embodiment.
  • FIG. 19 is a flow chart showing the procedure of the faulty cable estimation process shown in FIG.
  • FIG. 20 is a diagram showing a correspondence relationship between alarm appearance patterns and failure locations.
  • 21 is a diagram schematically showing an example of a configuration of a learning device according to Embodiment 3.
  • FIG. 22 is a diagram explaining the flow of the learning process according to the third embodiment and the estimation process according to the third embodiment.
  • 23 is a diagram schematically illustrating an example of a configuration of an estimation device according to Embodiment 3.
  • FIG. FIG. 24 is a flowchart of a learning process procedure according to the third embodiment.
  • 25 is a flowchart of a procedure of estimation processing according to Embodiment 3.
  • FIG. 26 is a diagram showing the estimation accuracy of the result of estimating the location of failure by the operator and the result of estimating the location of failure by the estimation device according to the third embodiment.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating an example of a computer that realizes an estimation device and a learning device by executing a program;
  • FIG.1 and FIG.2 is a figure explaining the outline
  • the configuration when connecting from the accommodation building (inside) of the communication line carrier side to the user's home is an on-site device on the upper side (on the side of the station building of the communication carrier of the optical line).
  • Network equipment, OLT (Optical Line Terminal)) 1 core line is split into 4 core lines (first core line) using a splitter (4SP (first branch facility)) in the station building branched.
  • a splitter (8SP (second branching facility for branching the first core wire into a plurality of second core wires)) is used to branch into eight core wires (second core wires).
  • 4SP first branch facility
  • a splitter 8SP (second branching facility for branching the first core wire into a plurality of second core wires)
  • ONU Terminal Unit
  • the OLT stores device logs.
  • a splitter is a device for separating and joining lines in data communication.
  • a connection method using a splitter allows multiple people to efficiently use the optical fiber in the main line, so compared to the method of connecting the optical fiber directly to the user's home, the facility efficiency is improved, and construction costs and usage costs are reduced. can be lowered.
  • 4SP is a 4-branch splitter installed in the station.
  • 8SP is an 8-branch splitter installed outside the station. Normally, 4 SPs and 8 SPs are connected by the ONU in the user's premises, so 32 users share one core line connected to the in-house equipment.
  • the inside of the station refers to the inside of the station building on the side of the telecommunications carrier in optical communication. Outside the office is outside the station building of the telecommunications carrier in optical communication. The ONU in the user's home is also included in the off-site.
  • the device log is time-series data divided into time slots at regular time intervals, and includes alarms issued when the devices constituting the connection facility shown in FIG. 1 are in an abnormal state.
  • the trunk cable (cable containing multiple first core wires) is a cable that is connected to the in-house equipment and is connected with 8SP. Considering the efficiency of use, usually about 100 to 1000 fibers are contained in the trunk cable.
  • the distribution cable is a cable connected from 8SP to the bottom. Normally, about 8 to 100 cores are contained in the wiring cable.
  • a drop cable is a cable for leading from a user wiring point to a user's home, and is also called a lead-in cable.
  • the upper part refers to the station building of the optical line communication carrier from the target device.
  • “8SP upper cable” refers to the trunk cable from the telecommunications carrier's office to 8SP.
  • the bottom refers to the user premises side from the device of interest.
  • “8SP lower cable” equipment that connects the second core wire to ONU” refers to the distribution cable and drop cable that are connected from 8SP to the user's home.
  • the highest (closest to the local) element common to the type of alarm being issued and the facility issuing the alarm is A technique for specifying a fault location by specifying it will be described.
  • the above configuration is assumed in this embodiment, it may be appropriately changed according to the relationship between multiplexing and hierarchy.
  • Fig. 3 is a diagram explaining the equipment configuration and the method of estimating the failure section.
  • the line test ((1) in Fig. 3) is used to estimate the occurrence of failures in the network section within the facility. It is possible to estimate the occurrence of a failure based on the flashing state of the LED, symptoms, etc.).
  • the access line section from the network equipment in the premises to the ONU main body in the user's home, it was difficult to determine the location of the failure, and the accuracy of the arrangement for the failure was sometimes low.
  • the device log is used to estimate whether or not a failure has occurred in the access line section.
  • the estimation method according to Embodiment 1 based on device logs for a certain period of time going back in the past, as a failure that affects multiple lines, whether there is an impact on the entire 4-branch splitter (4SP) and 8 Determine if there is an impact on the entire branch splitter (8SP).
  • the determination is based on the entire history of logs during the past month, for example, rather than on a certain snapshot log.
  • having an influence can be said to mean that all of the devices arranged below the splitter (on the user side) issue an alarm.
  • FIG. 4 is a diagram schematically illustrating an example of a configuration of an estimation device according to Embodiment 1.
  • FIG. 4 is a diagram schematically illustrating an example of a configuration of an estimation device according to Embodiment 1.
  • the estimating device 10 reads a predetermined program into a computer or the like including ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), CPU (Central Processing Unit), etc., and the CPU executes the predetermined program. is realized by The estimating device 10 also has a communication interface for transmitting and receiving various information to and from another device connected via a wired connection or a network.
  • the estimation device 10 has a collection unit 11 , an estimation unit 12 and an output unit 13 .
  • the collection unit 11 collects alarms issued when the equipment constituting the connection facility shown in FIG. 1 is in an abnormal state. Specifically, the collection unit 11 collects alarms by receiving input of OLT device logs (alarm history) in the optical communication equipment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of items in a device log.
  • the equipment log contains items such as time stamp (yyyymmdd hh:mm:ss format), line accommodation position (package number, slot number, port number), alarm name, alarm occurrence classification (occurrence / recovery).
  • the estimation unit 12 estimates in which section of the connection equipment shown in FIG.
  • the location of the failure the section in which the failure occurs. Therefore, in the first embodiment, by analyzing a large number (for example, 5000) of device logs, the types of alarms and the corresponding relationships between the facilities generating the alarms and the failure locations are obtained in advance.
  • the estimating unit 12 estimates the location of the failure by executing the determination logic based on the previously obtained correspondence relationship between the type of alarm and the location of the failure.
  • the estimating unit 12 confirms whether there is an impact on all 4 SPs and whether there is an impact on all 8 SPs as a failure that affects multiple lines. Subsequently, in the estimation method according to Embodiment 1, when it is estimated that there is no effect on multiple lines, it is regarded as a single line failure, and by further isolating the failure location, in the range from the access line section to the ONU Presence or absence of failure is estimated. The estimating unit 12 determines the presence or absence of degradation or service disconnection in 4SP and the presence or absence of degradation or service disconnection in 8SP with respect to the type of alarm described in the device log and the facility for which the alarm is issued.
  • the estimating unit 12 determines whether or not the ONU has been powered off and whether or not the power off period has been prolonged.
  • the estimating unit 12 estimates whether the failure location is the inside of the premises, the cable above the 8SP, the cable below the 8SP, or the ONU main body, according to the determination result of each determination.
  • the estimating unit 12 estimates the possibility of a failure below the ONU based on the history of alarms in the device log, depending on whether or not there is a log output from the port corresponding to the ONU to be estimated.
  • the trouble is, for example, failure of the ONU or the port that the user connects to the opposite side of the ONU, poor connection of the cable connected to the ONU, etc. It is intended that one of the devices is not normal.
  • the output unit 13 outputs the result of estimation by the estimation unit 12. During actual operation, the output unit 13 outputs the estimated failure location from the viewpoint of convenience for the user of the optical line communication service provider who uses the estimation result.
  • the output unit 13 may output a combination of the location of the failure and the contents of the repair arrangement. In the subsequent processing, an example will be described in which a combination of a failure location and an order content is output as an estimation result.
  • FIG. 6 is a flowchart showing a processing procedure of processing executed by the estimation device 10 according to the first embodiment.
  • the collection unit 11 collects alarms by inputting device logs of the connection equipment shown in FIG. 1 (step S11).
  • the estimating unit 12 performs an estimating process of estimating the failure point of the connection equipment shown in FIG. 1 based on the device log (step S12).
  • the output unit 13 performs an output process of outputting the estimation result by the estimation unit 12 (step S13).
  • the estimation unit 12 refers to the device log and determines whether or not there is a multiple wiring fault.
  • the estimation unit 12 determines whether or not service disconnection is occurring in all 8SPs (step S21 in FIG. 7).
  • FIG. 8 is a diagram for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG.
  • the estimating unit 12 determines whether service disconnections that occurred simultaneously (within 5 seconds before and after) in two or more ports including the corresponding port among the eight ports are still occurring. judge. Specifically, the estimating unit 12 finds two or more out of 8 ports around its own port that have experienced service disruptions that have continued up to the present time, and combines the times at which the service disruptions occurred two by two. Then, determine if there is a difference whose absolute value is within 5 seconds.
  • step S21 in FIG. 7 If service disconnection is occurring in all 8SPs (step S21 in FIG. 7: Yes), the estimation unit 12 determines whether or not service disconnection has occurred and is continuing at the same timing for the 8SPs other than the relevant 8SP (Fig. 7 step S22). Note that the "corresponding 8SP" is the 8SP to which the own line is connected among the four 8SPs. As shown in FIG. 8, in step S22 of FIG. 7, the estimating unit 12 performs the It is determined whether or not there is a service disconnection that occurred within 5 seconds before or after the time of the service disconnection that occurred in step S21 of FIG. 7, and that service disconnection has continued to the present.
  • step S22 in FIG. 7 If service disconnection has occurred and continues at the same timing in a service other than the corresponding 8SP (step S22 in FIG. 7: Yes), the estimation unit 12 estimates that there is an external failure (upper part of 8SP) (step S23 in FIG. 7). ), it is determined that the content of the order is an external order (step S24 in FIG. 7). If the service disconnection has occurred at the same timing and is not continuing at the 8SP other than the corresponding 8SP (step S22 in FIG. 7: No), the estimation unit 12 estimates that there is an external failure (lower part of the 8SP) (step S25 in FIG. 7). , it is determined that the content of the arrangement is an out-of-office arrangement (step S26 in FIG. 7).
  • step S31 in FIG. 9 is a diagram for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG. As shown in FIG. 10, in step S31 of FIG. 9, the estimating unit 12 determines whether or not 5 ports or more out of 32 ports under the 4SP have one or more uplink error degradations in 3 days. do.
  • the numerical values used as threshold values, such as 5 ports or more, 3 days, 1 time or more, 5 seconds, etc., are designed based on the statistical values and prior knowledge of the implementation location.
  • step S31 in FIG. 9 the estimation unit 12 determines whether the suspect user can be identified (step S32 in FIG. 9).
  • the "suspect user” is the cause line that affects the failure of the entire 8SP.
  • step S32 of FIG. 9 the estimation unit 12 determines whether or not there is a user with a suspected flag of "1".
  • the estimation unit 12 determines whether the suspected user is the user itself (step S33 of FIG. 9). It should be noted that the self is the "own line" (of the contract for which the failure was reported). In step S33 of FIG. 9, the estimating unit 12 (1) sets a suspicion flag for less than 2 ports out of 8 SPs and the self is suspected, and (2) sets a suspicion flag for less than 2 ports out of 8 SPs and the self is not a suspect. or (3) 3 ports or more out of 8 SPs have the suspected flag set.
  • step S33 the estimating unit 12 estimates an external failure (lower part of 8SP to ONU) (step S34 in FIG. 9), It is determined that the content is an off-site arrangement (step S35 in FIG. 9).
  • step S33 in FIG. 9: (2) the determination result of step S33 in FIG. 9: (2)
  • step S36 the estimating unit 12 estimates an off-site failure (lower part of 8SP of other line to ONU) ( (step S36), and it is determined that the content of the arrangement is outside arrangement (step S37 in FIG. 9).
  • step S33 is (3) (step S33 in FIG. 9: (3))
  • the estimation unit 12 estimates that there is an external failure (8SP upper part) (step S38 in FIG. 9), and the arrangement content is It is determined that it is an out-of-office arrangement (step S39 in FIG. 9).
  • step S32 in FIG. 9 No
  • the estimating unit 12 presumes that there is a failure related to the on-site equipment or an ONU failure (step S40 in FIG. 9). It is determined that there is (step S41 in FIG. 9).
  • step S31 in FIG. 9 When uplink degradation does not occur frequently in all 4SPs (step S31 in FIG. 9: No), the estimation unit 12 determines whether downlink degradation or service disconnection occurs frequently in all 4SPs (step S31 in FIG. 11). step S51). 12A and 12B are diagrams for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG. 11. FIG. As shown in FIG. 8, in step S51 of FIG. 11, the estimating unit 12 detects 5 ports or more out of 32 ports under 4SPs, downlink error degradation or service disconnection 4 times or more in 3 days. Determines whether or not it has occurred (the sum of two types).
  • step S51 in FIG. 11 If downlink degradation or service disconnection occurs frequently in the entire 4SP (step S51 in FIG. 11: Yes), the estimation unit 12 determines whether the suspect user can be identified (step S52 in FIG. 11). ). If it is an actual facility, it will not break cleanly, and errors may occur and service disconnection may occur intermittently. This can occur not only in ONUs, but also in units of OLTs and SPs, as well as in units of subordinate facilities housed in OLTs and SPs. In other words, even if a certain piece of equipment fails, the equipment housed in that equipment may not issue an alarm at the same time. Therefore, in step S52, it is determined whether or not a failure has occurred in each line based on the number and types of alarms generated within a predetermined period of time.
  • the judgment can be set as appropriate, and for example, the occurrence of downlink error degradation, uplink error degradation, and service interruption may be used as types.
  • the estimating unit 12 determines whether or not there is a user whose suspicion flag is "1", as in step S32 of FIG.
  • step S51 in FIG. 11 Yes
  • step S53 in FIG. 11 the estimating unit 12 sets (1) a suspect flag for less than 2 ports in 8 SPs and the self as a suspect, and (2) less than 2 ports in 8 SPs, as in step S33 in FIG. It is determined whether the suspect flag is present and the self is not suspected, or (3) the suspect flag is set on 3 or more ports out of the 8 SPs.
  • step S53 If the determination result of step S53 is (1) (step S53: (1) in FIG. 11), the estimating unit 12 estimates an external failure (8SP lower part to ONU) (step S54 in FIG. 11), It is determined that the content is external arrangement (internal 0 report) (step S55 in FIG. 11). If the determination result of step S53 is (2) (step S53 in FIG. 11: (2)), the estimating unit 12 estimates that there is an off-site failure (lower part of 8SP to ONU of other line) (step S56 in FIG. 11). ), and it is determined that the contents of the order are outside orders (internal information 0) (step S57 in FIG. 11). If the determination result in step S53 is (3) (step S53 in FIG. 11: (3)), the estimating unit 12 estimates that there is an off-site failure (8SP upper part) (step S58 in FIG. 11), and the arrangement content is It is determined that it is an outside arrangement (step S59 in FIG. 11).
  • step S52 in FIG. 11 No
  • the estimating unit 12 presumes that there is an on-site failure (PKG failure or TIE cable failure) (step S60 in FIG. 11), and the contents of the arrangement are on-site arrangements. (Step S61 in FIG. 11).
  • step S51 in FIG. 11 When downlink deterioration and service disconnection do not frequently occur in the entire 4SP (step S51 in FIG. 11: No), the estimation unit 12 determines whether or not downlink deterioration or service disconnection frequently occurs in the entire 8SP. (step S62 in FIG. 11). In step S62 of FIG. 11, the estimating unit 12 determines whether or not two or more of the eight ports of the relevant line have downlink error degradation or service disconnection four or more times in three days.
  • step S62 in FIG. 11 If downlink deterioration or service disconnection occurs frequently in the entire 8SP (step S62 in FIG. 11: Yes), the estimating unit 12 estimates an external failure (8SP upper part or 8SP failure) (step S63 in FIG. 11). ), it is determined that the content of the order is an external order (step S64 in FIG. 11).
  • step S62 in FIG. 11: No A case where downlink deterioration and service disconnection do not occur frequently in the entire 8SP (step S62 in FIG. 11: No) will be explained.
  • the suspected part is other than 4SP and 8SP, so the lower part of the ONU (that is, the home failure) is suspected as the suspected part. That is, since it is estimated that there is no effect on multiple lines, the failure is regarded as a single line failure, and the following processing is performed to isolate the location of the failure.
  • the estimating unit 12 determines whether or not ONU power-off occurs frequently (step S71 in FIG. 13).
  • FIG. 14 is a diagram for explaining determination conditions in the determination processing shown in FIG. As shown in FIG. 14, in step S71 of FIG. 13, the estimating unit 12 determines whether or not ONU power failure has occurred four times or more in the 31 days in its own port.
  • the estimating unit 12 estimates that the ONU main body is broken (step S72 in FIG. 13), and determines that the order content is DIY order ( Step S73 in FIG. 13).
  • the DIY arrangement is, for example, sending repair parts for repair by the user himself/herself.
  • step S71 in FIG. 13 NO
  • the estimation unit 12 determines whether or not upper system errors occur frequently (step S74 in FIG. 13).
  • "Upper system error” includes service disconnection, upstream error deterioration, and downstream error deterioration.
  • step S74 of FIG. 13 the estimating unit 12 determines whether the service disconnection, the deterioration of the upstream error, or the deterioration of the downstream error occurs 4 or more times (the sum of the number of occurrences of the 3 types) in the 3 days at its own port. determine whether or not
  • step S74 in FIG. 13 Yes
  • the estimating unit 12 presumes that there is an ONU upper failure (step S75 in FIG. 13), and determines that the order content is an off-site arrangement (step S76 in FIG. 13).
  • step S74 in FIG. 13 determines whether or not the service has been disconnected for a long period of time (step S77 in FIG. 13). In step S77 of FIG. 13, the estimating unit 12 determines whether or not there is an event that the service interruption has continued for 30 minutes or more at its own port within 10 days. However, in the case of products by a specific manufacturer, service interruption due to ONU power failure is excluded.
  • step S77 in FIG. 13 Yes
  • the estimating unit 12 presumes that there is an ONU upper failure (step S78 in FIG. 13), and determines that the content of the arrangement is an out-of-office arrangement. (step S79 in FIG. 13).
  • step S77 in FIG. 13 the estimation unit 12 determines whether the service disconnection has not continued for a long period of time (step S77 in FIG. 13: No). In step S80 of FIG. 13, the estimating unit 12 determines whether an ONU power failure occurred 30 minutes or more ago in its own port and whether or not there is a log of ONU failure recovery up to now.
  • step S80 in FIG. 13 Yes
  • the estimating unit 12 presumes that there is an ONU main unit failure (step S81 in FIG. 13), and determines that the order content is a DIY arrangement. Determine (step S82 in FIG. 13).
  • step S80 in FIG. 13 No
  • the estimation unit 12 determines whether the log of the port is output (step S83 in FIG. 13). In step S83 of FIG. 13, the estimation unit 12 determines whether even one log has been output from its own port within the last 31 days.
  • step S83 in FIG. 13 Yes
  • the estimating unit 12 presumes that the ONU has a lower part failure (step S84 in FIG. 13), and determines that the order content is other. (step S85 in FIG. 13).
  • step S83 in FIG. 13 No
  • the estimating unit 12 estimates that it is not subject to determination (step S86 in FIG. 13), and determines that the order content is other (step S86 in FIG. 13 step S87).
  • Embodiment 1 the correspondence between the types of alarms, the equipment for which alarms are issued, and the failure locations described above is obtained in advance, and the judgment logic based on this correspondence is established.
  • this determination logic makes it possible to estimate in which section of the connection facility connecting the building housing the telecommunication facility to the user's home the failure has occurred.
  • this determination logic by executing this determination logic, it is possible to accurately ascertain the location of the failure and the details of the arrangement in a short period of time. 7 to 14 should be appropriately redesigned according to the location where the first embodiment is to be applied and the facility being used. This is because it depends on the distance between each device and the station building, the resolution of the NMS (Network Management System) being used, the time until the device itself issues an alarm, the upper limit of the number of repetitions, and so on.
  • NMS Network Management System
  • the first embodiment by estimating the failure location by dividing into granularity of the inside of the facility, the upper part of the 8SP, the lower part of the 8SP, and the ONU main body, it is possible to appropriately arrange the repair team and repair materials corresponding to the failure location. . Therefore, according to Embodiment 1, it is possible to reduce DIY opportunity loss, reduce arrangement errors, and reduce on-site response time. According to Embodiment 1, repair teams and repair materials can be arranged automatically, so reception costs and lead times can be reduced, and failure repair work costs can be reduced.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an overview of connection equipment.
  • the lower part of the 8SP is divided into the distribution cables to be arranged by the access team and the drop cables to the upper part of the ONU to be arranged by the in-home breakdown team, and the breakdown arrangements are made.
  • the failure location is estimated for the granularity of inside, 8SP upper part, 8SP lower part, ONU main body, and others.
  • the second embodiment will be described on the premise of (A) to (C).
  • A Cable testers on the market display the content of the generated alarm, but truncate the time stamp.
  • B A distribution cable contains a large number of core wires (for example, about 8 to 100 cores), and a drop cable contains only one core wire.
  • C When a distribution cable breaks down, alarms are issued almost simultaneously (within about 1 second) in multiple core wires included.
  • FIG. 16 and 17 are diagrams showing examples of device logs.
  • FIG. 16 shows that when the distribution cable is disconnected, service disconnection occurs on multiple lines almost simultaneously (within about 1 second) (within the same slot).
  • FIG. 17 Also, when the drop cable was cut, only the single line in the same slot that was actually cut by the drop cable was broken (FIG. 17).
  • the estimation device according to the second embodiment has the same configuration as the estimation device according to the first embodiment. Also, the estimation apparatus according to Embodiment 2 performs the same processing as the estimation apparatus according to Embodiment 1, except for part of step S13 (estimation processing) shown in FIG. Therefore, estimation processing in the second embodiment will be described.
  • [Procedure of estimation processing] 18 is a diagram depicting a processing procedure of estimation processing according to Embodiment 2; FIG. Steps S221 to S225 shown in FIG. 18 perform the same processing as steps S21 to S25 shown in FIG.
  • the estimating unit 12 performs faulty cable estimating processing for estimating which cable under the 8SP is the faulty location (step S226).
  • the processing after step S31 of the estimation processing in the first embodiment is the same as the processing after step S221 when the service disconnection is not occurring in the entire 8SP (step S221: No).
  • FIG. 19 is a flow chart showing the procedure of the faulty cable estimation process shown in FIG.
  • the estimation unit 12 refers to the device logs for adjacent lines (step S231), and determines whether or not 2 to 7 lines in the same slot have simultaneous failures (step S232).
  • step S232 If 2 to 7 lines in the same slot are simultaneously out of order (step S232: Yes), the estimation unit 12 estimates that the wiring table is out of order (step S233). group) (step S234).
  • step S232 A case where 2 to 7 lines in the same slot do not have a simultaneous failure (step S232: No), that is, a case where only a single line fails will be described.
  • the estimating unit 12 estimates that the part between the drop cable of the line in which the failure occurred and the ONU, that is, the part above the failed drop cable and the ONU is in failure (step S235). ), it is determined that the content of the arrangement is outside arrangement (in-house breakdown group) (step S236).
  • the failure point is estimated with the granularity of the inside of the station, the upper part of the 8SP (from the inside to the trunk cable), the lower part of the 8SP (distribution cable), the lower part of the 8SP (drop cable to the upper part of the ONU), and the ONU itself. be able to.
  • Embodiment 3 Next, Embodiment 3 will be described.
  • the location of a failure is estimated using an estimation model in which correspondence relationships between past warning appearance patterns and past failure-occurring sections are learned in advance.
  • FIG. 20 is a diagram showing the correspondence between alarm appearance patterns and failure locations.
  • the alarm appearance pattern of the device log is a set of analyzable feature values extracted from the device log, which is time-series data.
  • FIG. 21 is a diagram schematically showing an example of a configuration of a learning device according to Embodiment 3.
  • FIG. FIG. 22 is a diagram explaining the flow of the learning process according to the third embodiment and the estimation process according to the third embodiment.
  • the learning device 220 is realized, for example, by loading a predetermined program into a computer or the like including ROM, RAM, CPU, etc., and executing the predetermined program by the CPU.
  • the learning device 220 also has a communication interface for transmitting and receiving various information to and from another device connected via a wired connection or a network.
  • the learning device 220 has a learning data collection unit 221 , an estimation unit 222 , a parameter update unit 223 and an output unit repetition control unit 224 .
  • the learning data collection unit 221 collects, as learning data, past device logs and fault locations associated with each appearance pattern of alarms in the device logs. As shown in FIG. 22A, the failure location is obtained from a trouble ticket showing information on repairs actually performed. Alternatively, the failure location may be estimated by performing the estimation processing in the first and second embodiments.
  • the estimating unit 222 extracts an alarm appearance pattern as a feature quantity from the past device logs collected by the learning data collecting unit 221 ((1) in FIG. 22). At this time, the estimation unit 222 may cluster appearance patterns.
  • the estimation unit 222 uses the estimation model 2221 to estimate in which section of the connection equipment shown in FIG.
  • the estimation model 2221 is composed of, for example, a neural network (NN).
  • the estimating unit 222 inputs an alarm appearance pattern extracted from past device logs to the estimating model 2221, and acquires the fault location output from the estimating model 2221 as an estimation result.
  • the parameter updating unit 223 updates the parameters of the estimation model 2221 so that the failure location estimated by the estimation model 2221 approaches the failure location that actually occurred. For example, the parameter updating unit 223 updates the parameters of the estimation model 2221 so that the loss is optimized using a loss function representing the loss of the failure location estimated by the estimation model 2221 with respect to the failure location that actually occurred. do.
  • the repetition control unit 224 determines whether or not a predetermined termination condition has been reached.
  • the end conditions are, for example, that the parameters of the estimation model 2221 have been updated a predetermined number of times, that the loss value used for parameter updating has become equal to or less than a predetermined threshold value, or that the amount of parameter update (differentiation of the loss function value value, etc.) has become equal to or less than a predetermined threshold.
  • the repetition control unit 224 returns to the estimation unit 222 and causes the estimation process to be executed again.
  • the learning device 220 ends the learning process. In this way, the learning device 220 causes the estimation model 2221 to learn the correspondence relationship between past warning appearance patterns and past failure-occurring sections ((2) in FIG. 22).
  • FIG. 23 is a diagram schematically illustrating an example of a configuration of an estimation device according to Embodiment 3.
  • FIG. 23 is a diagram schematically illustrating an example of a configuration of an estimation device according to Embodiment 3.
  • the estimating device 210 is realized, for example, by loading a predetermined program into a computer or the like including ROM, RAM, CPU, etc., and executing the predetermined program by the CPU.
  • the learning device 220 also has a communication interface for transmitting and receiving various information to and from another device connected via a wired connection or a network.
  • the learning device 220 has an estimator 212 instead of the estimator 12 shown in FIG.
  • the estimating unit 212 extracts the alarm appearance pattern from the device log collected by the collecting unit 11 as a feature amount ((3) in FIG. 22). At this time, the estimation unit 212 may cluster appearance patterns. Using the estimation model 2221, the estimation unit 212 estimates in which section of the connection equipment shown in FIG.
  • the estimation model 2221 is a model that has learned the correspondence relationship between the type of alarm appearance pattern and the failure location through the learning process by the learning device 220, and is configured by, for example, NN.
  • the estimating unit 212 inputs, to the estimating model 2221, the alarm appearance pattern extracted from the device logs collected by the collecting unit 11, and acquires the fault location output from the estimating model 2221 as an estimation result.
  • the estimating unit 212 estimates the failure location by dividing into the granularity of inside, 8SP upper part, 8SP lower part, ONU main body, and ONU lower part. Furthermore, the estimating unit 212 may estimate the failure location by dividing the 8SP lower part into the granularity of distribution cables and drop cables.
  • FIG. 24 is a flowchart of a learning process procedure according to the third embodiment.
  • the learning data collection unit 221 collects, as learning data, past device logs and fault locations associated with each occurrence pattern of alarms in the device logs (step S301). .
  • the estimating unit 222 extracts an alarm appearance pattern as a feature quantity from the past device logs collected by the learning data collecting unit 221 (step S302).
  • the estimating unit 222 uses the estimating model 2221 to perform an estimating process of estimating in which section of the connection equipment shown in FIG.
  • the estimating unit 222 inputs, to the estimating model 2221, the alarm appearance pattern extracted from the device log collected by the learning data collecting unit 221, and acquires the fault location output from the estimating model 2221 as an estimation result.
  • the parameter updating unit 223 updates the parameters of the estimation model 2221 so that the failure location estimated by the estimation model 2221 approaches the actual failure location (step S304).
  • the repetition control unit 224 determines whether or not a predetermined termination condition has been reached (step S305). If the termination condition is not met, the repetition control unit 224 returns to step S303 and causes the estimation unit 222 to perform the estimation process again. When the end condition is reached, the learning device 220 outputs the parameters of the estimation model 2221 to the estimation device 210 and ends the learning process.
  • FIG. 25 is a flowchart of a procedure of estimation processing according to Embodiment 3.
  • FIG. 25 is a flowchart of a procedure of estimation processing according to Embodiment 3.
  • Step S311 shown in FIG. 25 is the same processing as step S11 shown in FIG.
  • the estimating unit 212 extracts an alarm appearance pattern as a feature amount from the device log collected by the collecting unit 11 (step S312).
  • the estimating unit 222 uses the estimating model 2221 to estimate in which section of the connection equipment shown in FIG.
  • the estimating unit 212 inputs, to the estimating model 2221, the alarm appearance pattern extracted from the device logs collected by the collecting unit 11, and acquires the fault location output from the estimating model 2221 as an estimation result.
  • Step S314 shown in FIG. 25 is the same processing as step S13 shown in FIG.
  • FIG. 26 is a diagram showing the estimation accuracy of the estimation result of the failure location by the operator and the estimation result of the failure location by the estimating device 210 according to the third embodiment. As shown in FIG. 26, it was found that the estimation accuracy of about 80% was improved to 97% by using the estimation device 210 when the operator estimated.
  • the third embodiment by estimating the location of a failure using an estimation model in which the correspondence relationship between past warning appearance patterns and sections in which past failures have occurred is pre-learned, It is possible to accurately estimate in which section of the connection equipment that connects the building housing the telecommunications equipment to the user's home the failure has occurred.
  • estimation model 2221 is also made to learn the details of the arrangements corresponding to the location of the failure, and by outputting the details of the arrangements together with the location of the failure, it is also possible to properly arrange the repair team and repair materials.
  • Each component of the estimating devices 10, 210 and learning device 220 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution and integration of the functions of the estimating devices 10 and 210 and the learning device 220 is not limited to the illustrated one, and all or part of them can be arbitrarily selected according to various loads and usage conditions. It can be functionally or physically distributed or integrated in units.
  • each process performed in the estimation devices 10, 210 and the learning device 220 is implemented entirely or in part by a CPU, a GPU (Graphics Processing Unit), and a program that is analyzed and executed by the CPU and GPU. may be Further, each process performed in the estimation device 10, the learning device 20, and the signal processing device 100 may be implemented as hardware based on wired logic.
  • FIG. 27 is a diagram showing an example of a computer that implements the estimation devices 10 and 210 and the learning device 220 by executing programs.
  • the computer 1000 has a memory 1010 and a CPU 1020, for example.
  • Computer 1000 also has hard disk drive interface 1030 , disk drive interface 1040 , serial port interface 1050 , video adapter 1060 and network interface 1070 . These units are connected by a bus 1080 .
  • the memory 1010 includes a ROM 1011 and a RAM 1012.
  • the ROM 1011 stores a boot program such as BIOS (Basic Input Output System).
  • BIOS Basic Input Output System
  • Hard disk drive interface 1030 is connected to hard disk drive 1090 .
  • a disk drive interface 1040 is connected to the disk drive 1100 .
  • a removable storage medium such as a magnetic disk or optical disk is inserted into the disk drive 1100 .
  • Serial port interface 1050 is connected to mouse 1110 and keyboard 1120, for example.
  • Video adapter 1060 is connected to display 1130, for example.
  • the hard disk drive 1090 stores, for example, an OS (Operating System) 1091, application programs 1092, program modules 1093, and program data 1094. That is, a program that defines each process of the estimating devices 10 and 210 and the learning device 220 is implemented as a program module 1093 in which code executable by the computer 1000 is described.
  • Program modules 1093 are stored, for example, on hard disk drive 1090 .
  • the hard disk drive 1090 stores a program module 1093 for executing processing similar to the functional configurations of the estimation devices 10 and 210 and the learning device 220 .
  • the hard disk drive 1090 may be replaced by an SSD (Solid State Drive).
  • the setting data used in the processing of the above-described embodiment is stored as program data 1094 in the memory 1010 or the hard disk drive 1090, for example. Then, the CPU 1020 reads out the program module 1093 and the program data 1094 stored in the memory 1010 and the hard disk drive 1090 to the RAM 1012 as necessary and executes them.
  • the program modules 1093 and program data 1094 are not limited to being stored in the hard disk drive 1090, but may be stored in a removable storage medium, for example, and read by the CPU 1020 via the disk drive 1100 or the like. Alternatively, the program modules 1093 and program data 1094 may be stored in another computer connected via a network (LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), etc.). Program modules 1093 and program data 1094 may then be read by CPU 1020 through network interface 1070 from other computers.
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network

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Abstract

推定装置（１０）は、電気通信設備が収容される建物から、個別のユーザの宅内に配置されるONUまでを接続する接続設備であって、4SPによって分岐された複数の第一の芯線を含むケーブルと、第一の芯線を複数の第二の芯線に分岐する8SPと、第二の芯線をONUまで接続する設備とを有する接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を収集する収集部（１１）と、収集された警報の種類と警報が発生している設備とに基づき、接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する推定部（１２）と、を有する。

Description

推定装置、推定方法及び推定プログラム
　本発明は、推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。
　電気通信設備を収容するための建物からユーザの居住地までは、多数の設備により構成されることが多い。例えば、先行技術文献１のように、多数の芯線を含むケーブルからなる幹線系設備、多数の芯線のうちの１本及び１本の芯線を複数の芯線に分岐させた芯線（以下、ドロップケーブルと記載する）からなる配線系設備、ユーザの居住地に設置される終端装置（ONU：Optical　Network　Unit）等から構成される場合がある。
日本電信電話株式会社，光配線方法（光アクセス設備）,　［online］，［令和３年３月３日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.ntt.co.jp/rd-disc/nttrd/disclosure/files/senro/f-8.pdf＞
　このような設備において、故障したときに警報を発することができる機器は限られている。例えば、ケーブルが切断された場合などは、ケーブル自体が警報を発することができないため、このケーブルにより接続されている機器が警報を発する。この警報を分析することでいずれの箇所が故障しているのかを判断できる場合もあるが、現在は熟練した運用者が、あがってきた警報の組合せを参照して故障個所を判断することが多い。また、ある時点の警報だけで判断する場合と、過去にさかのぼって警報の履歴全体を見る場合とでは、故障箇所の判断内容を見誤る場合もある。
　また、故障個所を特定しきれない場合、故障している可能性がある区間に作業員を派遣し、試験機や目視によって故障個所を特定する場合もある。作業員を派遣することにより人的コスト、金銭的コストが増大することに加え、作業員の数自体が減少しているため、作業員を派遣する回数を削減させることができるよう、取得された警報から具体的な故障個所を特定する技術が求められている。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電気通信設備が収容される建物からユーザ宅内の終端装置までを接続する接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定することができる推定装置、推定方法及び推定プログラムを提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る推定装置は、電気通信設備が収容される建物から、個別のユーザの宅内に配置される終端装置までを接続する接続設備であって、第一の分岐設備によって分岐された複数の第一の芯線を含むケーブルと、第一の芯線を複数の第二の芯線に分岐する第二の分岐設備と、第二の芯線を終端装置まで接続する設備とを有する接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を収集する収集部と、収集された警報の種類と警報が発生している設備とに基づき、接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する推定部と、を有することを特徴とする。
　本発明によれば、電気通信設備が収容される建物からユーザ宅内の終端装置までを接続する接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定することができる。
図１は、接続設備の概要を説明する図である。 図２は、接続設備の概要を説明する図である。 図３は、設備構成と、故障区間の推定方法とを説明する図である。 図４は、実施の形態１に係る推定装置の構成の一例を模式的に示す図である。 図５は、装置ログの項目の一例を示す図である。 図６は、実施の形態１に係る推定装置１０が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、図６に示す推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、図７に示す判定処理における判定条件を説明する図である。 図９は、図６に示す推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、図９に示す判定処理における判定条件を説明する図である。 図１１は、図６に示す推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、図１１に示す判定処理における判定条件を説明する図である。 図１３は、図６に示す推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、図１３に示す判定処理における判定条件を説明する図である。 図１５は、接続設備の概要を説明する図である。 図１６は、装置ログの一例を示す図である。 図１７は、装置ログの一例を示す図である。 図１８は、実施の形態２における推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１９は、図１８に示す故障ケーブル推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図２０は、警報の出現パターンと、故障個所との対応関係を示す図である。 図２１は、実施の形態３に係る学習装置の構成の一例を模式的に示す図である。 図２２は、実施の形態３に係る学習処理及び実施の形態３に係る推定処理の流れを説明する図である。 図２３は、実施の形態３に係る推定装置の構成の一例を模式的に示す図である。 図２４は、実施の形態３に係る学習処理の処理手順を示すフローチャートである。 図２５は、実施の形態３に係る推定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図２６は、オペレータによる故障個所の推定結果と、実施の形態３に係る推定装置による故障個所の推定結果との推定精度を示す図である。 図２７は、プログラムが実行されることにより、推定装置及び学習装置が実現されるコンピュータの一例を示す図である。
　以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
［実施の形態１］
　本実施の形態では、ネットワークマネジメントシステムなどに収集される装置ログを基に、光回線通信事業者側収容ビルからユーザ宅内のONUまでを接続する接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する。
［接続設備］
　まず、光回線通信事業者側収容ビルからユーザ宅内のONUまでを接続する接続設備について説明する。図１及び図２は、接続設備の概要を説明する図である。
　図１及び図２に示すように、通信回線通信事業者側の収容ビル（所内）からユーザ宅まで接続する際の構成は、上位側（光回線の通信事業者の局舎側）の所内装置（ネットワーク機器、OLT（Optical　Line　Terminal））に収容される1の心線が、局舎内でスプリッタ（4SP（第一の分岐設備））を用いて4本の芯線（第一の芯線）に分岐される。そして、所外において、さらにスプリッタ（8SP（第一の芯線を複数の第二の芯線に分岐する第二の分岐設備））をもちいて8本の芯線（第二の芯線）に分岐される。例えば8に分岐した1のケーブルに1のユーザが収容される。つまり、局舎側の装置に収容される1の心線に32のユーザが収容される。ユーザの宅内にONU（終端装置）が配置され、光を用いた伝送を終端する。なお、OLTには装置ログが格納される。
　以降の説明で使用する言葉の定義について記載する。スプリッタは、データ通信において回線の分離及び合流のための装置である。スプリッタを使った接続方式は、幹線部分の光ファイバーを複数人で効率よく使用することができるのでユーザ宅へ直接光ファイバーを接続する形式と比較して、設備効率が良くなり、工事コストや利用コストを下げることができる。4SPは、所内に設置されている4分岐スプリッタである。8SPは、所外に設置される8分岐スプリッタである。通常、ユーザ宅内のONUまでに4SPと8SPとに接続するため、所内装置に接続されている1心線あたり32ユーザが共有する。
　所内は、光通信における通信事業者側の局舎の内のことである。所外は、光通信における通信事業者側の局舎の外のことである。ユーザ宅内のONUも所外に含まれる。装置ログは、一定時間ごとのタイムスロットに区切られた時系列データであり、図１に示す接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を含む。
　幹線ケーブル（複数の第一の芯線を含むケーブル）は、所内装置に接続され、8SPで接続されているケーブルである。通常は利用効率を考え、100心～1000心程度が幹線ケーブル内に収まっている。配線ケーブルは、8SPから下部に渡って接続されているケーブルである。通常は、8心～100心程度が配線ケーブル内に収まっている。ドロップケーブルは、ユーザ配線点からユーザ宅内に引き込むためのケーブルであり、引き込みケーブルとも呼ばれる。
　上部は、対象の装置から光回線通信事業者の局舎側を指す。例えば、「8SP上部のケーブル」であれば、通信事業者の局舎から8SPまでの幹線ケーブルを指す。下部は、対象の装置からユーザ宅内側を指す。たとえば「8SP下部のケーブル」（第二の芯線をONUまで接続する設備）であれば、8SPからユーザ宅内に向かって接続されている配線ケーブル及びドロップケーブルを指す。なお、本実施の形態では、上記のように多重かつ階層を有する設備構成を前提として、発生している警報の種類および警報を発している設備で共通する最上位（もっとも局所に近い）要素を特定することで故障個所の特定を行う技術を説明する。また、本実施の形態では、上記の構成を前提とするが、多重、階層の関係に応じて適宜変更を行ってもいい。
　図３は、設備構成と、故障区間の推定方法とを説明する図である。図３に示すように、所内のネットワーク区間については回線試験（図３の（１））を用いて故障の発生を推定し、宅内区間のうちONU下部については、ユーザによる申告内容（ONUのランプの点滅状態や症状など）を基にして故障の発生を推定できる。これに対し、所内のネットワーク機器からユーザ宅内のONU本体までのアクセスライン区間については、故障個所の判別が難しく、故障に対する手配の精度が低い場合があった。
　実施の形態１では、装置ログを用いて、アクセスライン区間の故障の発生の有無を推定する。実施の形態１に係る推定方法では、過去に遡って一定期間の装置ログを基に、複数回線への影響がある故障として、4分岐スプリッタ（4SP）全体への影響があるか、及び、8分岐スプリッタ（8SP）全体への影響があるかを判定する。すなわち、あるスナップショットのログではなく、例えば、過去一カ月分さかのぼって期間中のログの履歴全体を基に判定する。ここで、影響がある、とは、当該スプリッタの下位（ユーザ側）に配置されている機器のいずれもが警報を発している、といいかえてもよい。続いて、実施の形態１に係る推定方法では、複数回線への影響がないと推定された場合、単独回線故障とみなし、さらに故障箇所を切り分けることで、アクセスライン区間の故障の発生の有無を推定する。
［推定装置］
　次に、電気通信設備が収容される建物からユーザ宅までを接続する接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する推定装置について説明する。図４は、実施の形態１に係る推定装置の構成の一例を模式的に示す図である。
　推定装置１０は、例えば、ROM（Read　Only　Memory）、RAM（Random　Access　Memory）、CPU（Central　Processing　Unit）等を含むコンピュータ等に所定のプログラムが読み込まれて、CPUが所定のプログラムを実行することで実現される。また、推定装置１０は、有線接続、或いは、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースを有する。推定装置１０は、収集部１１、推定部１２及び出力部１３を有する。
　収集部１１は、図１に示す接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を収集する。具体的には、収集部１１は、光通信設備におけるOLTの装置ログ（警報の履歴）の入力を受け付けることで、警報を収集する。
　図５は、装置ログの項目の一例を示す図である。図５に示すように、装置ログは、項目として、タイムスタンプ（yyyymmdd　hh:mm:ss形式）、回線の収容位置（パッケージ番号、スロット番号、ポート番号）、警報名、警報の発生区分（発生／回復）を有する。
　推定部１２は、収集された警報の種類と警報が発生している設備とに基づき、図１に示す接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する。ここで、装置ログに記載されている警報の履歴を解析した結果、時間の経過に伴う警報の出方と、故障が発生している区間（故障個所）との相関が高いことが判明した。そこで、実施の形態１では、多数（例えば5000件）の装置ログを解析することによって、警報の種類及び警報が発生している設備と故障個所との対応関係を予め求めた。推定部１２は、予め求めた、警報の種別と故障個所との対応関係に基づく判定ロジックを実行することによって、故障個所を推定する。
　推定部１２は、複数回線への影響がある故障として、4SP全体への影響があるか、及び、8SP全体への影響があるかを確認する。続いて、実施の形態１に係る推定方法では、複数回線への影響がないと推定された場合、単独回線故障とみなして、さらに故障箇所を切り分けることで、アクセスライン区間からONUまでの範囲で故障の発生の有無を推定する。推定部１２は、装置ログに記載された警報の種類と警報が発生している設備とについて、4SPにおける劣化またはサービス切断の有無、8SPにおける劣化またはサービス切断の有無を判定する。そして、推定部１２は、ONUの電源切断の有無や切断期間の長期化の有無を判定する。推定部１２は、各判定の判定結果に応じて、故障個所が、所内、8SP上部のケーブル、8SP下部のケーブル、ONU本体のいずれであるかを推定する。
　そして、推定部１２は、装置ログの警報の履歴を基に、推定対象のONUに対応するポートから発せられるべきログの出力の有無に応じて、ONUより下部における支障の可能性の有無を推定してもよい。ここで、支障とは、例えば、ONUないしONUの対向にユーザが接続しているポートの故障、ONUに接続されているケーブル接続不良など、ONU下部ポートからONUの対向に接続しているユーザの装置いずれかが正常ではないことを意図する。
　出力部１３は、推定部１２による推定結果を出力する。実際の運用時には、推定結果を利用する光回線通信事業者側のユーザの利便性の観点から、出力部１３は、推定された故障個所を出力する。出力部１３は、故障個所と修理手配の内容との組み合わせを出力してもよい。以降の処理では、故障個所と手配内容との組み合わせを推定結果として出力する場合を例に説明する。
［推定装置の処理］
　図６は、実施の形態１に係る推定装置１０が実行する処理の処理手順を示すフローチャートである。
　推定装置１０では、収集部１１が、図１に示す接続設備の装置ログの入力により、警報を収集する（ステップＳ１１）。推定部１２は、装置ログを基に、図１に示す接続設備の故障個所を推定する推定する推定処理を行う（ステップＳ１２）。出力部１３は、推定部１２による推定結果を出力する出力処理を行う（ステップＳ１３）。
［推定処理の処理手順］
　次に、図６に示す推定処理（ステップＳ１３）の処理手順について説明する。図７、図９、図１１、図１３は、図６に示す推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、推定部１２は、装置ログを参照し、複数配線故障の有無を判定する。推定部１２は、8SP全体でサービス切断が発生中か否かを判定する（図７のステップＳ２１）。図８は、図７に示す判定処理における判定条件を説明する図である。図８に示すように、推定部１２は、図７のステップＳ２１において、8ポート中該当のポートを含む2ポート以上で同時発生（前後5秒以内）したサービス切断が現在も発生中か否かを判定する。具体的には、推定部１２は、自ポート周辺の8ポート中2ポート以上で、現在まで続くサービス断が発生している、かつ、それらサービス断が発生した時刻について、2つずつ組み合わせを取った際、差の絶対値が5秒以内であるものが存在するかを判定する。
　8SP全体でサービス切断が発生中である場合（図７のステップＳ２１：Ｙｅｓ）、推定部１２は、該当の8SP以外で、同時タイミングでサービス切断が発生かつ継続中か否かを判定する（図７のステップＳ２２）。なお、「該当の8SP」は、4つの8SPのうち自回線が接続されている8SPである。図８に示すように、図７のステップＳ２２において、推定部１２は、自ポート周辺以外のスロット・ポート（例えば、A社製なら24ポート、B社製なら512-8=504ポート）において、図７のステップＳ２１において発生したサービス切断の時刻に対して前後5秒以内に発生したサービス切断が存在し，かつ、そのサービス切断が現在まで継続しているか否かを判定する。
　該当の8SP以外で、同時タイミングでサービス切断が発生かつ継続中である場合（図７のステップＳ２２：Ｙｅｓ）、推定部１２は、所外故障（８SP上部）と推定し（図７のステップＳ２３）、手配内容が所外手配であると判定する（図７のステップＳ２４）。該当の8SP以外で、同時タイミングでサービス切断が発生かつ継続中でない場合（図７のステップＳ２２：Ｎｏ）、推定部１２は、所外故障（8SP下部）と推定し（図７のステップＳ２５）、手配内容が所外手配であると判定する（図７のステップＳ２６）。
　8SP全体でサービス切断が発生中でない場合（図７のステップＳ２１：Ｎｏ）、推定部１２は、4SP全体で上り劣化が多発しているか否かを判定する（図９のステップＳ３１）。図１０は、図９に示す判定処理における判定条件を説明する図である。図１０に示すように、推定部１２は、図９のステップＳ３１において、4SP配下の32ポート中5ポート以上、上り誤り劣化が3日間の中で、1回以上発生しているか否かを判定する。5ポート以上、3日間、1回以上、5秒のように閾値として用いている数値は、実装する場所の統計値や事前知識などに基づいて設計される。
　推定部１２は、4SP全体で上り劣化が多発している場合（図９のステップＳ３１：Ｙｅｓ）、推定部１２は、被疑ユーザが特定可能か否かを判定する（図９のステップＳ３２）。「被疑ユーザ」は、8SP全体の故障に影響を及ぼす原因回線である。推定部１２は、図９のステップＳ３２において、被疑フラグが「1」のユーザが存在するか否かを判定する。
　被疑ユーザが特定可能である場合（図９のステップＳ３２：Ｙｅｓ）、推定部１２は、被疑ユーザが自分か否かを判定する（図９のステップＳ３３）。なお、自分は（故障申告のあった契約の）「自回線」である。推定部１２は、図９のステップＳ３３において、（１）8SP中2ポート未満で被疑フラグ、かつ、自分が被疑である、（２）8SP中2ポート未満で被疑フラグ、かつ、自分が被疑でない、または、（３）8SP中3ポート以上で被疑フラグが立っている、であるかを判定する。
　ステップＳ３３の判定結果が（１）である場合（図９のステップＳ３３：（１））、推定部１２は、所外故障（8SP下部～ONU）と推定し（図９のステップＳ３４）、手配内容が所外手配であると判定する（図９のステップＳ３５）。図９のステップＳ３３の判定結果が（２）である場合（図９のステップＳ３３：（２））、推定部１２は、所外故障（他回線の8SP下部～ONU）と推定し（図９のステップＳ３６）、手配内容が所外手配であると判定する（図９のステップＳ３７）。ステップＳ３３の判定結果が（３）である場合（図９のステップＳ３３：（３））、推定部１２は、所外故障（８SP上部）と推定し（図９のステップＳ３８）、手配内容が所外手配であると判定する（図９のステップＳ３９）。
　被疑ユーザが特定可能でない場合（図９のステップＳ３２：Ｎｏ）、推定部１２は、所内装置に関わる故障、またはONU故障と推定し（図９のステップＳ４０）、手配内容が所内外同時手配であると判定する（図９のステップＳ４１）。
　4SP全体で上り劣化が多発していない場合（図９のステップＳ３１：Ｎｏ）、推定部１２は、4SP全体で下り劣化、または、サービス切断が多発しているか否かを判定する（図１１のステップＳ５１）。図１２は、図１１に示す判定処理における判定条件を説明する図である。図８に示すように、推定部１２は、図１１のステップＳ５１において、推定部１２は、4SP配下の32ポート中5ポート以上、下り誤り劣化またはサービス切断が3日間の中で、4回以上発生（2種類の和）したか否かを判定する。
　4SP全体で下り劣化、または、サービス切断が多発している場合（図１１のステップＳ５１：Ｙｅｓ）、推定部１２は、被疑ユーザが特定可能であるか否かを判定する（図１１のステップＳ５２）。実際の設備だと綺麗に壊れず、エラーが乗ることや断続的にサービス切断が発生することもある。これはONUだけではなく、OLT,SP単位だけではなく、OLTやSPに収容されている配下の設備単位でも起こりうる。つまり、とある設備が故障したとしても、その設備に収容されている設備が同時に警報を発さない場合もある。そこで、ステップＳ５２では、回線ごとに所定の時間内に発生した警報の数および種類によって、当該回線に故障が発生しているかどうかを判定する。判定は適宜設定可能であるが、例えば下り誤り劣化の発生、上り誤り劣化の発生、サービス断の発生などを種類としてよい。ユーザ宅に配置するONUの電源断を故障として検知させないため、サービス切断の発生回数からONU電源断の回数を引くよう設計してもよい。推定部１２は、図１１のステップＳ５２において、図９のステップＳ３２と同様に、被疑フラグが「1」のユーザが存在するか否かを判定する。
　被疑ユーザが特定可能である場合（図１１のステップＳ５１：Ｙｅｓ）、被疑ユーザが自分か否かを判定する（図１１のステップＳ５３）。推定部１２は、図１１のステップＳ５３において、図９のステップＳ３３と同様に、（１）8SP中2ポート未満で被疑フラグ、かつ、自分が被疑である、（２）8SP中2ポート未満で被疑フラグ、かつ、自分が被疑でない、または、（３）8SP中3ポート以上で被疑フラグが立っている、であるかを判定する。
　ステップＳ５３の判定結果が（１）である場合（図１１のステップＳ５３：（１））、推定部１２は、所外故障(8SP下部～ONU)と推定し（図１１のステップＳ５４）、手配内容が所外手配（所内０報）であると判定する（図１１のステップＳ５５）。ステップＳ５３の判定結果が（２）である場合（図１１のステップＳ５３：（２））、推定部１２は、所外故障(他回線の8SP下部～ONU)と推定し（図１１のステップＳ５６）、手配内容が所外手配（所内０報）であると判定する（図１１のステップＳ５７）。ステップＳ５３の判定結果が（３）である場合（図１１のステップＳ５３：（３））、推定部１２は、所外故障(8SP上部)と推定し（図１１のステップＳ５８）、手配内容が所外手配であると判定する（図１１のステップＳ５９）。
　被疑ユーザが特定可能でない場合（図１１のステップＳ５２：Ｎｏ）、推定部１２は、所内故障(PKG故障またはTIEケーブル故障)と推定し（図１１のステップＳ６０）、手配内容が所内手配であると判定する（図１１のステップＳ６１）。
　4SP全体で下り劣化、及び、サービス切断が多発していない場合（図１１のステップＳ５１：Ｎｏ）、推定部１２は、8SP全体で下り劣化、または、サービス切断が多発しているか否かを判定する（図１１のステップＳ６２）。推定部１２は、図１１のステップＳ６２において、該当回線の8ポート中2ポート以上が下り誤り劣化、または、サービス切断が3日間の中で4回以上発生しているか否かを判定する。
　8SP全体で下り劣化、または、サービス切断が多発している場合（図１１のステップＳ６２：Ｙｅｓ）、推定部１２は、所外故障(8SP上部または8SP故障)と推定し（図１１のステップＳ６３）、手配内容が所外手配であることを判定する（図１１のステップＳ６４）。
　8SP全体で下り劣化、及び、サービス切断が多発していない場合（図１１のステップＳ６２：Ｎｏ）について説明する。この場合、被疑箇所は、4SP、8SP以外となるので、ONU下部（すなわち宅内故障）が被疑箇所として疑われる。すなわち、複数回線への影響がないと推定されるため、単独回線故障とみなし、さらに故障箇所を切り分けるために以下の処理を行う。具体的には、推定部１２は、ONU電源切断が多発しているか否かを判定する（図１３のステップＳ７１）。図１４は、図１３に示す判定処理における判定条件を説明する図である。図１４に示すように、推定部１２は、図１３のステップＳ７１において、自分のポートで、ONU電源断が31日間の中で、4回以上発生したか否かを判定する。
　ONU電源切断が多発している場合（図１３のステップＳ７１：Ｙｅｓ）、推定部１２は、ONU本体故障と推定し（図１３のステップＳ７２）、手配内容が、DIY手配であると判定する（図１３のステップＳ７３）。DIY手配は、例えば、ユーザ自身による修理のための修理用部材の送付である。
　ONU電源切断が多発していない場合（図１３のステップＳ７１：ＮＯ）、推定部１２は、上部系エラーが多発しているか否かを判定する（図１３のステップＳ７４）。「上部系エラー」は、サービス切断、上り誤り劣化、下り誤り劣化である。図１３のステップＳ７４において、推定部１２は、自分のポートで、サービス切断または上り誤り劣化または下り誤り劣化が3日間の中で、4回以上発生（3種類の出現回数の和）であるか否かを判定する。
　上部系エラーが多発している場合（図１３のステップＳ７４：Ｙｅｓ）、推定部１２は、ONU上部故障と推定し（図１３のステップＳ７５）、手配内容が所外手配であると判定する（図１３のステップＳ７６）。
　上部系エラーが多発していない場合（図１３のステップＳ７４：Ｎｏ）、推定部１２は、現在まで長い期間サービス切断が続いているか否かを判定する（図１３のステップＳ７７）。図１３のステップＳ７７において、推定部１２は、10日以内に、自分のポートで、サービス断が30分以上継続しているという事象が存在するか否かを判定する。ただし、特定のメーカによる製品の場合、ONU電源断起因のサービス切断は除く。
　サービス切断が現在まで長い期間続いている場合（図１３のステップＳ７７：Ｙｅｓ）、推定部１２は、ONU上部故障と推定し（図１３のステップＳ７８）、手配内容が所外手配であると判定する（図１３のステップＳ７９）。
　サービス切断が現在まで長い期間続いていない場合（図１３のステップＳ７７：Ｎｏ）、推定部１２は、現在まで長い間ONU電源切断が続いているか否かを判定する（図１３のステップＳ８０）。図１３のステップＳ８０において、推定部１２は、自分のポートで、ONU電源断が30分以上前に発生、かつ、現在までONU断回復のログが存在しないか否かを判定する。
　現在まで長い間ONU電源切断が続いている場合（図１３のステップＳ８０：Ｙｅｓ）、推定部１２は、ONU本体故障と推定し（図１３のステップＳ８１）、手配内容が、DIY手配であると判定する（図１３のステップＳ８２）。
　現在まで長い間ONU電源切断が続いていない場合（図１３のステップＳ８０：Ｎｏ）、推定部１２は、当該ポートのログが出力されているか否かを判定する（図１３のステップＳ８３）。図１３のステップＳ８３において、推定部１２は、自分のポートで、直近31日以内に、ログが一つでも出力されているか否かを判定する。
　当該ポートのログが一つでも出力されている場合（図１３のステップＳ８３：Ｙｅｓ）、推定部１２は、ONU下部故障と推定し（図１３のステップＳ８４）、手配内容がその他であると判定する（図１３のステップＳ８５）。
　当該ポートのログが出力されていない場合（図１３のステップＳ８３：Ｎｏ）、推定部１２は、判定対象外と推定し（図１３のステップＳ８６）、手配内容がその他であると判定する（図１３のステップＳ８７）。
［実施の形態１の効果］
　従来、オペレータが通信の不具合を受け付け、問診、試験による、修理やＤＩＹの手配をしていた。この場合、受け付けにリードタイムがかかる反面、手配の判定精度が低いという問題があった。
　これに対し、実施の形態１では、上記で説明した、警報の種類及び警報が発生している設備と、故障個所との対応関係を予め求め、この対応関係を基づいた判定ロジックを確立した。実施の形態１では、この判定ロジックによって、電気通信設備が収容される建物からユーザ宅までを接続する接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかの推定を可能とした。実施の形態１では、この判定ロジックを実行することによって、故障個所及び手配内容を短時間かつ正確に見極めることができる。なお、図７～図１４の処理及び判定内容は、本実施の形態１を適用しようとするロケーションや使用している設備に応じて、適宜設計をし直すべきである。各装置と局舎の距離、使用しているNMS（Network　Management　System）の分解能、装置自体が警報を発するまでの時間、繰り返す回数の上限などによってかわってくるためである。
　また、実施の形態１では、所内、8SP上部、8SP下部、ONU本体の粒度に切り分けて故障個所を推定することによって、その故障個所に対応する修理班や修理資材を適切に手配することができる。したがって、実施の形態１によれば、ＤＩＹの機会損失の低減、手配誤りの低減、現地での対応時間の削減が実現できる。そして、実施の形態１によれば、修理班や修理資材の手配を自動できるため、受付コストやリードタイムを削減することができ、故障修理業務のコストを低減することができる。
［実施の形態２］
　次に、実施の形態２について説明する。図１５は、接続設備の概要を説明する図である。図１５に示すように、8SP下部に対しては、アクセス班が手配対象となる配線ケーブルと、宅内故障班が手配対象となるドロップケーブル～ONU上部とに分けて、故障手配を行う。実施の形態１では、装置ログの警報履歴の内容をもとに、所内、8SP上部、8SP下部、ONU本体、それ以外の粒度で故障個所を推定した。実施の形態２では、8SP下部について、配線ケーブルが故障しているか、ドロップケーブルが故障しているかを推定可能とする。
　なお、実施の形態２では、（Ａ）～（Ｃ）を前提として説明する。
（Ａ）市販されているケーブル試験機は発生している警報の内容を表示するもののタイムスタンプを切り捨てている。
（Ｂ）配線ケーブルには多数（例えば8～100芯程度）の芯線が含まれており、ドロップケーブルには１の芯線のみが含まれている。
（Ｃ）配線ケーブルが故障した際、含まれている芯線の複数でほぼ同時（1秒前後の時間内）に警報が発生する。
　図１６及び図１７は、装置ログの一例を示す図である。（Ａ）～（Ｃ）の場合において過去の装置ログを検証した結果、配線ケーブル切断の際には、ほぼ同時（1秒前後の時間内）（同スロット内）に複数回線でサービス切断が発生していた（図１６）。また、ドロップケーブル切断の際には、同スロット内のうち、実際にドロップケーブルが切断した単回線のみが故障していた（図１７）。
　そこで、実施の形態２では、同じスロット内に同じ種類の警報を発している芯線が複数ある場合（図１６の枠内参照）、配線ケーブルに故障があると推定し、そうではない場合（図１７の枠内参照）、ドロップケーブルからユーザ宅より（ドロップケーブルからONU上部）に故障があると推定する。なお、実施の形態２に係る推定装置は、実施の形態１の推定装置と同様の構成を有する。また、実施の形態２に係る推定装置は、実施の形態１の推定装置と、図６に示すステップＳ１３（推定処理）の一部以外は同じ処理を行う。そこで、実施の形態２における推定処理について説明する。
［推定処理の処理手順］
　図１８は、実施の形態２における推定処理の処理手順を示す図である。図１８に示すステップＳ２２１～Ｓ２２５は、図７に示すステップＳ２１～Ｓ２５と同じ処理を行う。推定部１２は、8SP下部のいずれのケーブルが故障個所であるか推定する故障ケーブル推定処理を行う（ステップＳ２２６）。なお、8SP全体でサービス切断が発生中でない場合（ステップＳ２２１：Ｎｏ）以降の処理は、実施の形態１における推定処理のステップＳ３１以降と同じ処理である。
［故障ケーブル推定処理］
　図１８に示す故障ケーブル推定処理（ステップＳ２２６）について説明する。図１９は、図１８に示す故障ケーブル推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
　図１９に示すように、推定部１２は、隣接する回線分の装置ログを参照し（ステップＳ２３１）、同じスロット内のうち２～７回線が同時故障か否かを判定する（ステップＳ２３２）。
　同じスロット内のうち２～７回線が同時故障である場合（ステップＳ２３２：Ｙｅｓ）、推定部１２は、配線テーブルが故障していると推定し（ステップＳ２３３）、手配内容が所外手配（アクセス班）であると判定する（ステップＳ２３４）。
　同じスロット内のうち２～７回線が同時故障でない場合（ステップＳ２３２：Ｎｏ）、すなわち、単回線のみの故障である場合について説明する。この場合、推定部１２は、ドロップケーブルのうち、この故障が発生した回線のドロップケーブルからONUまでの間、すなわち、故障が発生したドロップケーブル～ONU上部が故障していると推定し（ステップＳ２３５）、手配内容が所外手配（宅内故障班）であると判定する（ステップＳ２３６）。
［実施の形態２の効果］
　このように、実施の形態２によれば、所内、8SP上部（所内～幹線ケーブル）、8SP下部（配線ケーブル）、8SP下部（ドロップケーブル～ONU上部）、ONU本体の粒度で故障個所を推定することができる。
［実施の形態３］
　次に、実施の形態３について説明する。実施の形態３では、過去の警報の出現パターンと、過去の故障が発生している区間との対応関係を予め学習させた推定モデルを用いて、故障個所を推定する。
　図２０は、警報の出現パターンと、故障個所との対応関係を示す図である。装置ログの警報の出現パターンは、時系列データである装置ログから抽出した、分析可能な特徴量の集合である。
　図２０に示すように、装置ログ中の警報の出現パターンと故障個所とは、相関が高く、警報の出現パターンの種別と、実際の故障個所とは、多対１になることが分かっている。本実施の形態３では、実際の運用前に、警報の出現パターンの種別と故障個所との対応関係を予め求めておき、例えば、機械学習を用いて、報の出現パターンの種別と故障個所との対応関係を推定モデルに学習させる。そして、実際の運用時には、学習済みの推定モデルを用いて、図１に示す接続設備の故障個所を推定する。
［学習装置］
　まず、推定モデルの学習を実行する学習装置について説明する。図２１は、実施の形態３に係る学習装置の構成の一例を模式的に示す図である。図２２は、実施の形態３に係る学習処理及び実施の形態３に係る推定処理の流れを説明する図である。
　学習装置２２０は、例えば、ROM、RAM、CPU等を含むコンピュータ等に所定のプログラムが読み込まれて、CPUが所定のプログラムを実行することで実現される。また、学習装置２２０は、有線接続、或いは、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースを有する。学習装置２２０は、学習データ収集部２２１、推定部２２２、パラメータ更新部２２３及び出力部繰り返し制御部２２４を有する。
　学習データ収集部２２１は、学習データとして、過去の装置ログと、この装置ログの警報の各出現パターンに対応づけられた故障個所とを収集する。図２２の（Ａ）に示すように、故障個所は、実際に実行された修理の情報を示すトラブルチケットから得られたものである。或いは、故障個所は、実施の形態１，２における推定処理を行うことによって推定されたものでもよい。
　推定部２２２は、学習データ収集部２２１が収集した過去の装置ログから、警報の出現パターンを特徴量として抽出する（図２２の（１））。この際、推定部２２２は、出現パターンをクラスタリングしてもよい。推定部２２２は、推定モデル２２２１を用いて、警報の出現パターンから、図１に示す接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する。推定モデル２２２１は、例えば、ニューラルネットワーク（NN）によって構成されている。推定部２２２は、推定モデル２２２１に、過去の装置ログから抽出した警報の出現パターンを入力し、推定モデル２２２１から出力された故障個所を推定結果として取得する。
　パラメータ更新部２２３は、推定モデル２２２１によって推定された故障個所が、実際に発生した故障個所に近づくよう、推定モデル２２２１のパラメータを更新する。例えば、パラメータ更新部２２３は、実際に発生した故障個所に対する、推定モデル２２２１によって推定された故障個所の損失を示す損失関数を用いて、損失が最適化されるように推定モデル２２２１のパラメータを更新する。
　繰り返し制御部２２４は、所定の終了条件に達したか否かを判定する。終了条件は、例えば、推定モデル２２２１に対するパラメータ更新が所定の回数に到達したことや、パラメータ更新に使用する損失の値が所定の閾値以下となったこと、パラメータの更新量（損失関数値の微分値等）が所定の閾値以下となったこと等である。
　終了条件に達していない場合、繰り返し制御部２２４は、推定部２２２に戻って、再度推定処理を実行させる。終了条件に達した場合、学習装置２２０は、学習処理を終了する。このように、学習装置２２０は、過去の警報の出現パターンと、過去の故障が発生している区間との対応関係を推定モデル２２２１に学習させる（図２２の（２））。
［推定装置］
　次に、実施の形態３に係る推定装置について説明する。図２３は、実施の形態３に係る推定装置の構成の一例を模式的に示す図である。
　推定装置２１０は、例えば、ROM、RAM、CPU等を含むコンピュータ等に所定のプログラムが読み込まれて、CPUが所定のプログラムを実行することで実現される。また、学習装置２２０は、有線接続、或いは、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースを有する。学習装置２２０は、図４に示す推定部１２に代えて、推定部２１２を有する。
　推定部２１２は、図２２の（Ｂ）に示すように、収集部１１が収集した装置ログから警報の出現パターンを特徴量として抽出する（図２２の（３））。この際、推定部２１２は、出現パターンをクラスタリングしてもよい。推定部２１２は、推定モデル２２２１を用いて、警報の出現パターンから、図１に示す接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する（図２２の（４））。推定モデル２２２１は、学習装置２２０による学習処理によって、警報の出現パターンの種別と故障個所との対応関係を学習したモデルであり、例えば、NNによって構成されている。
　推定部２１２は、推定モデル２２２１に、収集部１１が収集した装置ログから抽出した警報の出現パターンを入力し、推定モデル２２２１から出力された故障個所を推定結果として取得する。推定部２１２は、例えば、所内、8SP上部、8SP下部、ONU本体、ONU下部の粒度に切り分けて故障個所を推定する。さらに、推定部２１２は、8SP下部について、配線ケーブルとドロップケーブルとの粒度に切り分けて故障個所を推定してもよい。
［学習処理の処理手順］
　次に、学習装置２２０が実行する学習処理について説明する。図２４は、実施の形態３に係る学習処理の処理手順を示すフローチャートである。
　図２４に示すように、まず、学習データ収集部２２１は、学習データとして、過去の装置ログと、この装置ログの警報の各出現パターンに対応づけられた故障個所とを収集する（ステップＳ３０１）。
　推定部２２２は、学習データ収集部２２１が収集した過去の装置ログから、警報の出現パターンを特徴量として抽出する（ステップＳ３０２）。推定部２２２は、推定モデル２２２１を用いて、警報の出現パターンから、図１に示す接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する推定処理を行う（ステップＳ３０３）。推定部２２２は、推定モデル２２２１に、学習データ収集部２２１が収集した装置ログから抽出した警報の出現パターンを入力し、推定モデル２２２１から出力された故障個所を推定結果として取得する。
　パラメータ更新部２２３は、推定モデル２２２１によって推定された故障個所が、実際に発生した故障個所に近づくよう、推定モデル２２２１のパラメータを更新する（ステップＳ３０４）。
　繰り返し制御部２２４は、所定の終了条件に達したか否かを判定する（ステップＳ３０５）。終了条件に達していない場合、繰り返し制御部２２４は、ステップＳ３０３に戻って、推定部２２２に再度推定処理を実行させる。終了条件に達した場合、学習装置２２０は、推定モデル２２２１のパラメータを推定装置２１０に出力して学習処理を終了する。
［推定処理の処理手順］
　次に、推定装置２１０が実行する学習処理について説明する。図２５は、実施の形態３に係る推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
　図２５に示すステップＳ３１１は、図６に示すステップＳ１１と同じ処理である。推定部２１２は、収集部１１が収集した装置ログから警報の出現パターンを特徴量として抽出する（ステップＳ３１２）。
　推定部２２２は、推定モデル２２２１を用いて、警報の出現パターンから、図１に示す接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する（ステップＳ３１３）。推定部２１２は、推定モデル２２２１に、収集部１１が収集した装置ログから抽出した警報の出現パターンを入力し、推定モデル２２２１から出力された故障個所を推定結果として取得する。図２５に示すステップＳ３１４は、図６に示すステップＳ１３と同じ処理である。
［実施の形態３の効果］
　図２６は、オペレータによる故障個所の推定結果と、実施の形態３に係る推定装置２１０による故障個所の推定結果との推定精度を示す図である。図２６のように、オペレータが推定した場合には８０％程度の推定精度が、推定装置２１０を用いることによって、９７％まで向上したことが分かった。
　このように、実施の形態３では、過去の警報の出現パターンと、過去の故障が発生している区間との対応関係を予め学習させた推定モデルを用いて、故障個所を推定することで、電気通信設備が収容される建物からユーザ宅までを接続する接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを精度よく推定することができる。
　なお、推定モデル２２２１は、故障個所に対応する手配内容も学習させておき、故障個所とともに手配内容も出力できるようにすることで、修理班や修理資材を適切に手配することも可能である。
［実施の形態のシステム構成について］
　推定装置１０，２１０、及び学習装置２２０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、推定装置１０，２１０、及び学習装置２２０の機能の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散または統合して構成することができる。
　また、推定装置１０，２１０、及び学習装置２２０においておこなわれる各処理は、全部または任意の一部が、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics　Processing　Unit）、及び、ＣＰＵ、ＧＰＵにより解析実行されるプログラムにて実現されてもよい。また、推定装置１０、学習装置２０及び信号処理装置１００においておこなわれる各処理は、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現されてもよい。
　また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。もしくは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述及び図示の処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて適宜変更することができる。
［プログラム］
　図２７は、プログラムが実行されることにより、推定装置１０，２１０、及び学習装置２２０が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０、ＣＰＵ１０２０を有する。また、コンピュータ１０００は、ハードディスクドライブインタフェース１０３０、ディスクドライブインタフェース１０４０、シリアルポートインタフェース１０５０、ビデオアダプタ１０６０、ネットワークインタフェース１０７０を有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。
　メモリ１０１０は、ＲＯＭ１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic　Input　Output　System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。
　ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ（Operating　System）１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、推定装置１０，２１０、及び学習装置２２０の各処理を規定するプログラムは、コンピュータ１０００により実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール１０９３として実装される。プログラムモジュール１０９３は、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。例えば、推定装置１０，２１０、及び学習装置２２０における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される。なお、ハードディスクドライブ１０９０は、ＳＳＤ（Solid　State　Drive）により代替されてもよい。
　また、上述した実施の形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ１０９４として、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して実行する。
　なお、プログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ１１００等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local　Area　Network）、ＷＡＮ（Wide　Area　Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール１０９３及びプログラムデータ１０９４は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
　以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施の形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施の形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。
　１０，２１０　推定装置
　１１　収集部
　１２，２１２，２２２　推定部
　１３　出力部
　２２１　学習データ収集部
　２２２１　推定モデル
　２２３　パラメータ更新部
　２２４　繰り返し制御部

Claims (8)

  1. 　電気通信設備が収容される建物から、個別のユーザの宅内に配置される終端装置までを接続する接続設備であって、第一の分岐設備によって分岐された複数の第一の芯線を含むケーブルと、前記第一の芯線を複数の第二の芯線に分岐する第二の分岐設備と、前記第二の芯線を前記終端装置まで接続する設備とを有する接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を収集する収集部と、
    　収集された警報の種類と警報が発生している設備とに基づき、前記接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する推定部と、
    　を有することを特徴とする推定装置。
  2. 　前記収集部は、警報の履歴を示すログを収集し、
    　前記推定部は、前記ログの警報の履歴を基に、前記故障が発生している区間が、前記電気通信設備が収容される建物内、前記複数の第一の芯線を含むケーブル、前記第二の分岐設備から第二の芯線を前記終端装置まで接続する設備、及び、前記終端装置の本体のいずれであるかを推定することを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
  3. 　前記推定部は、前記ログの警報の履歴を基に、前記第一の分岐設備における劣化またはサービス切断の有無、前記第二の分岐設備における劣化またはサービス切断の有無、または、前記終端装置の電源切断の有無、を判定し、各判定の判定結果に応じて、前記故障が発生している区間が、前記電気通信設備が収容される建物内、前記複数の第一の芯線を含むケーブル、前記第二の分岐設備から第二の芯線を前記終端装置まで接続する設備、及び、前記終端装置の本体のいずれであるかを推定することを特徴とする請求項２に記載の推定装置。
  4. 　前記推定部は、前記ログの警報の履歴を基に、推定対象の前記終端装置に対応するポートから発せられるべきログの出力の有無に応じて、前記終端装置より下部における支障の可能性の有無を推定することを特徴とする請求項２または３に記載の推定装置。
  5. 　前記推定部は、前記故障が発生している区間が、前記第二の芯線を前記終端装置まで接続する設備であると推定した場合、前記ログの警報の履歴を基に、前記複数の第二の芯線のそれぞれに対応するログの同スロットのうち、二以上の前記第二の芯線でのサービスの切断がある場合には、故障が発生している区間が、前記第二の分岐設備からユーザ配線点までの配線ケーブルであると推定し、一つの前記第二の芯線においてのみサービスの切断がある場合には、故障が発生している区間が、前記ユーザ配線点からのドロップケーブルのうち、前記一つの第二の芯線に対応するドロップケーブルから前記終端装置までの間であると推定することを特徴とする請求項２～４のいずれか一つに記載の推定装置。
  6. 　前記推定部は、過去の警報の出現パターンと、過去の前記故障が発生している区間との対応関係を学習させた推定モデルを用いて、前記接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定することを特徴とする請求項１に記載の推定装置。
  7. 　推定装置が実行する推定方法であって、
    　電気通信設備が収容される建物から、個別のユーザの宅内に配置される終端装置までを接続する接続設備であって、第一の分岐設備によって分岐された複数の第一の芯線を含むケーブルと、第一の芯線を複数の第二の芯線に分岐する第二の分岐設備と、前記第二の芯線を前記終端装置まで接続する設備とを有する接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を収集する工程と、
    　収集された警報の種類と警報が発生している設備とに基づき、前記接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定する工程と、
    　を含んだことを特徴とする推定方法。
  8. 　電気通信設備が収容される建物から、個別のユーザの宅内に配置される終端装置までを接続する接続設備であって、第一の分岐設備によって分岐された複数の第一の芯線を含むケーブルと、第一の芯線を複数の第二の芯線に分岐する第二の分岐設備と、前記第二の芯線を前記終端装置まで接続する設備とを有する接続設備を構成する機器が正常ではない状態になった際に発出する警報を収集するステップと、
    　収集された警報の種類と警報が発生している設備とに基づき、前記接続設備のいずれの区間で故障が発生しているかを推定するステップと、
    　をコンピュータに実行させるための推定プログラム。
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