読了所要時間: 6分48秒 | 公開日: 2025年10月1日
AIネイティブネットワーク AIネイティブネットワークとは
AIネイティブネットワークとは、運用の簡素化、生産性の向上、大規模環境での安定したパフォーマンス、確かなユーザーエクスペリエンスを実現するために、AI統合をコアコンポーネントとして構想および開発されたコンピューターネットワークシステムをいいます。
後付けでAIが追加されるシステムとは異なり、AIネイティブネットワークは基本的にAIを組み込み、AI向けにゼロから構築されます。
AIネイティブネットワークの説明
あらゆる最新のAIシステムと同様に、AIネイティブネットワークシステムも、データから学習し、新しい状況に適応し、時間と共に改善する設計となっています。この継続的な学習機能が基本的な特性であり、収集するデータと経験が増えるにつれて、より効率的で効果的なシステムになります。
適切な方法でトレーニング、テスト、適用されたAIネイティブネットワークは、オペレーターやエンドユーザーが問題があることを認識する前に、ニーズや問題を予測し、プロアクティブに対応することができます。これにより、ITチームとネットワークチームの時間とリソースが節約され、評判が保たれると同時に、運用効率が強化され、ユーザーエクスペリエンス全体が向上します。
AIネイティブネットワークが重要となる理由
デジタルトランスフォーメーションから、注目度の高いAIイニシアチブ、ユーザーとBYOD (私物デバイスの業務利用) の爆発的増加まで、ネットワークは計り知れないほどの、そしてますます増大するプレッシャーにさらされています。IT予算やスキル不足などの要因を考慮すると、従来型ネットワークの複雑さと予測不可能性が重なることは大きな重荷となります。
AIネイティブネットワークは、運用の自動化と最適化を通じて、こうした複雑なネットワークの管理を簡素化して合理化します。需要の変化に合わせて動的に調整や拡張を行い、継続的な人間の介入を必要とせずに問題を解決します。ユーザーの行動や好みに基づいてパフォーマンスを最適化することで、シームレスかつ高度なユーザーエクスペリエンスを実現します。
時代遅れの手動プロセスや貧弱なユーザーエクスペリエンスといった従来型ネットワークの欠点を取り除くことで、組織が、堅牢で適応性の高いネットワークインフラストラクチャを必要とする新しいビジネスモデル、サービス、テクノロジーを導入、試用できるように支援します。
AIネイティブネットワークのメリット
AIネイティブネットワークの導入により、次のような幅広いメリットが得られます。
- 効率とパフォーマンスの向上: AIアルゴリズムは、ネットワークトラフィックのルートを最適化し、帯域幅の割り当てを管理し、レイテンシを削減することができます。これにより、より高速で信頼性の高いネットワークパフォーマンスが実現し、特に、ビデオストリーミング、大規模なクラウドコンピューティング、AIトレーニングおよび推論プロセスのサポートなど、帯域幅を大量に消費するアプリケーションに役立ちます。
- 予測メンテナンスとダウンタイムの削減: AIネイティブネットワークでは、問題が発生する前に予測することで、プロアクティブにメンテナンスのスケジュールを立て、予期しないダウンタイムを削減し、エンドユーザーに影響が及ぶ前に問題を修正できます。この点は、ネットワークの可用性が運用、収益、評判に直接影響する企業にとって特に重要です。
- セキュリティの強化: AIネイティブネットワークは、膨大な量のネットワークデータをリアルタイムで分析できるため、異常や潜在的なセキュリティ脅威を早期に検出できます。こうしたプロアクティブなセキュリティ手法は、サイバー攻撃を阻止して機密データを保護するのに役立ちます。
- コスト削減: ネットワーク管理タスクを自動化すると、手動介入の必要性が減り、人件費と運用費の面で大幅なコスト削減につながります。さらに、予測メンテナンスにより、コストのかかる緊急修理やダウンタイムを防ぐことができます。
- スケーラビリティと柔軟性: AIネイティブネットワークは、手動で再構成することなく、需要の変化に適応できます。このスケーラビリティにより、ネットワークが負荷の増大や新種のデバイスにもシームレスに対応できます。
- ユーザーエクスペリエンスの向上: AIネイティブネットワークは、ユーザーの行動や好みに基づいてネットワークパフォーマンスを最適化することで、ITオペレーター、従業員、消費者、パブリックインターネットサービスのユーザーに卓越したエクスペリエンスを継続的に提供します。
AIネイティブネットワークの仕組み
優れたAIへの第一歩は、適切なデータを確保することです。最大限に効果的なAIネイティブネットワークを実現するには、膨大な量のデータだけでなく、高品質のデータも収集する必要があります。不良なデータ (不正確なデータ) は、不正確な回答や偏った回答につながる可能性があります。収集されるデータには、トラフィックパターン、デバイスのパフォーマンス指標、ネットワーク使用状況の統計、セキュリティログ、リアルタイムのワイヤレスユーザーの状態、さらにはルーター、スイッチ、ファイアウォールからのストリーミングテレメトリが含まれます。
収集されたデータは、MLアルゴリズム、GenAI、エージェンティックAIを使用して分析されます。これらのアルゴリズムは、データに含まれるパターンと異常を認識するようにトレーニングされています。ネットワークの動作を長期的に学習しながら成長、改善することで、より正確な予測と意思決定が可能になります。
説明可能なAIのプロセスと手法を適用すると、ユーザーが、システムのAIアルゴリズムによって作成された結果とアウトプットを理解し、信頼できるようになります。このことは、データがどのように利用され、そのアウトプットの根拠となるかについての有益な情報を提供するための鍵となります。
AIネイティブネットワークは、データの分析と信頼性に基づいて、適切な応答をリアルタイムに提供できます。意思決定プロセスは動的に、かつリアルタイムで行われるため、ネットワークは状況の変化に迅速に適応できます。考えられる応答としては次のようなものがあります。
- 予測モデリング: 将来のネットワークの状態や潜在的な問題を予測することで、トラフィックの急増を予想したり、障害や攻撃の影響を受けやすいネットワークの弱点を特定したりすることができます。
- 自己最適化: AIネイティブネットワークでは、特定のルートが特定の時間に頻繁に混雑することをAIが検出すると、事前にトラフィックを別のルートに変更して最適なパフォーマンスを維持することができます。
- プロアクティブなメンテナンスと自己修復: ハードウェア障害などの重大な問題が発生する前に、ネットワークが問題を特定して診断できます。また、故障したデバイスの再起動やバックアップシステムへの切り替えなど、修正アクションを自動的に実行することもできます。
- セキュリティの強化: 潜在的な脅威が検出されると、ネットワークは、影響を受けるネットワークセグメントを分離したり、悪意のあるトラフィックをブロックしたりするなどのセキュリティポリシーを実行できます。
- ユーザーエクスペリエンスの管理: AIネイティブネットワークは、ユーザーの行動や好みに基づいて優先順位やリソースを調整するなど、ユーザーのニーズに合わせてネットワークパフォーマンスをカスタマイズできます。
AIネイティブネットワークのユースケース
AIネイティブネットワークは、さまざまな業界のさまざまなユースケースで利用されています。これらのユースケースは通常、「ネットワークのためのAI」と「AIのためのネットワーク」という2つのカテゴリのいずれかに分類されます。
- ネットワークのためのAI: AIネイティブネットワークは、ネットワークパフォーマンスを継続的に監視および分析し、設定を自動的に調整することで、速度、信頼性、効率を最適化します。この機能は、インターネットサービスプロバイダーやデータセンターで使用されるような大規模ネットワークで特に役立ちます。
AIネイティブネットワークは、障害やボトルネックを発生前に予測し、予防的なメンテナンスを促すことでダウンタイムを短縮し、信頼性を向上させます。この機能は、病院、緊急対応システム、金融機関などの重要なインフラストラクチャやサービスにおいて非常に重要です。
AIネイティブネットワークは、サイバー脅威や侵害を示唆する異常なパターンを検出できます。DDoS攻撃、マルウェアや不正アクセスの試みを特定して被害を軽減する機能も含まれており、銀行、政府、防衛などの業界における機密データの保護には不可欠です。 - AIのためのネットワーク: AIのトレーニングと推論を実行する場合、固有のトラフィックパターン、最先端のアプリケーション、高価なGPUリソースにより、厳しいネットワーク要件が生じます。AIネイティブネットワークシステムは、ジョブの完了時間が短く、GPUの投資収益率が非常に高い、堅牢なネットワークの実現に役立ちます。
AIネイティブネットワークとHPE Networking
Mist AIは、AIの可能性を最大限に活用するためにゼロから設計された、業界初のAIネイティブネットワークプラットフォームです。Mistは、統合型クラウドを通じてネットワーク全体で確実に実行される、業界で唯一の真のIT運用向けAI (AIOps) を提供します。リアルタイムの障害切り分けからプロアクティブな異常検出、自動修正アクションまで、キャンパス、ブランチ、データセンター、およびWAN運用に、次のレベルの予測可能性、信頼性、セキュリティを提供します。
企業は、Marvis AIを搭載したMistを活用して、あらゆる接続の信頼性、測定可能性、安全性を確保しながら、継続的な管理上の課題を大幅に合理化しています。また、ミッションクリティカルなAIワークロードの接続性、データ量、速度の要件に合わせて最適化された、高性能で適応性の高いネットワークインフラストラクチャも構築しています。
すべての始まりは、ネットワークオペレーターとエンドユーザーの双方に最高のエクスペリエンスを提供するために適切な質問をすることに重点を置いた、エクスペリエンス重視のアプローチへの戦略的転換でした。Mistの適切なエクスペリエンスを提供する能力は、1) AIネイティブ運用、2) クライアントからクラウドまでの包括的なポートフォリオ、3) 統合型セキュリティという3つの基本的な柱に基づいており、今日のデジタル環境で成功するには、適切なデータと適切な応答の両方を確保することが不可欠です。深い専門知識に基づいて収集された高品質のリアルタイムテレメトリを活用することで、組織はエクスペリエンス重視の課題に正確かつ明確に対処することができます。この基盤により、根本原因の特定を加速し、スマートな推奨事項を提供し、自動化された解決を推進するリアルタイムインサイトとアクションが可能になり、シームレスな運用と優れたユーザーエクスペリエンスが保証されます。
- クライアントからクラウドまでの包括的なポートフォリオ: デジタルトランスフォーメーションには、適切なネットワークと適切なクラウドの両方が必要です。企業、サービスプロバイダー、およびクラウドプロバイダーのドメインにまたがるエンドツーエンドのネットワーキングポートフォリオはAI対応のテレメトリとインサイトによって強化されるため、組織はパフォーマンスの最適化に必要な可視性とインテリジェンスを得ることができます。クラウドネイティブおよびAIネイティブのハイブリッドクラウドプラットフォームと組み合わせることで、企業はスピード、アジリティ、拡張性を向上させ、クラウドのシンプルさとコスト効率でイノベーションを推進できます。
- 統合型セキュリティ: 進化するサイバー脅威の世界では、クライアントからクラウドまでの環境全体でユーザー、システム、データを守るための統合型保護が不可欠です。AIネイティブセキュリティを中核とするこのアプローチは、新たな脅威ベクトルを継続的に学習して適応するインテリジェントな防御を提供し、デジタルエコシステムのあらゆる層でレジリエンスとプロアクティブなリスク軽減を保証します。
HPE Networkingは、豊富なネットワークデータを抽出できるように製品開発を行う未来を予測していた数年前に、AIネイティブネットワークプラットフォームの基盤を築きました。このデータを活用して、オペレーターエクスペリエンスとエンドユーザーエクスペリエンスを同時に向上させるにはどうすればよいかという課題に対処し、新たな業界基準を確立しました。
AIネイティブネットワークについてよくあるご質問
AIネイティブネットワークプラットフォームは、従来のネットワークソリューションとはどのような点で異なるのでしょうか。
従来のネットワークソリューションとは異なり、AIネイティブネットワークプラットフォームはもともと、AI統合を中核に据えた設計となっています。AIを活用してネットワークの管理と運用を強化することを目的として構築されています。この基本的な統合により、予測分析、リアルタイムの最適化、自律的な問題解決などの高度な機能が使用できる点が、手動の介入と監視に頼る従来のネットワークとは大きく異なります。
HPE NetworkingのAIネイティブネットワークプラットフォームはどのような問題を解決しますか。
HPE NetworkingのAIネイティブネットワークプラットフォームは、ネットワークの複雑化、リソースの制約、ネットワークの予測不可能性、ネットワーク応答性の低下など、多くの問題を解決します。
HPE NetworkingのAIネイティブネットワークプラットフォームの導入が加速している要因は何ですか。
HPE Networkingを利用しているお客様は、ネットワークトラブルチケットが最大90%減少し、ネットワークOpEXが最大85%削減され、ネットワークインシデントの解決までの時間が最大50%短縮されるなどのメリットを享受しています。
HPE NetworkingのAIネイティブネットワークプラットフォームの主な機能は何ですか。
共通クラウドを通じてネットワーク全体でエンドツーエンドに確実に実行される、業界で唯一の真のAIOpsを提供します。これにより、キャンパス、ブランチ、データセンター、WAN環境全体でリアルタイムの障害切り分け、自動異常検出、迅速な修復が可能になり、運用の安定性とセキュリティが向上します。
HPE NetworkingのAIネイティブネットワークプラットフォームは、どのようなソリューション/製品/テクノロジーに含まれていますか。
HPE NetworkingのAIネイティブネットワークプラットフォームは、HPE Networkingポートフォリオ全体を網羅しています。ネットワークのあらゆる側面で確実なエクスペリエンスを実現するためにAIを活用していますが、HPEの確かな実証済みの専門知識がすべての基盤となっています。主要な製品には、Marvis® AIエンジン、MarvisAI Assistant、Marvis Conversational Interface、Marvis Large Experience Model、Marvis Minis、無線アクセス、有線アクセス、SD-WAN、データセンター、エンタープライズWANなどがあります。