読了所要時間: 6分10秒 | 公開日: 2025年10月16日
AIネットワーキングとは AIネットワーキングとは
AIネットワーキングとは、拡張された高度なAIOpsテクノロジーと刷新されたユーザーエクスペリエンス (UX) を統合してネットワークインフラストラクチャのパフォーマンス、セキュリティ、管理を最適化および自動化する、次世代のクラウド管理型ネットワーク管理システム (NMS) を指します。AIネットワーキングでは、大規模なネットワークテレメトリデータに対してGenAIトランスフォーマーやディープラーニング分類AIなどの高度なデータサイエンス手法も活用し、AIOps機能を向上させます。
AIネットワーキングの解説
AIOpsは、インテリジェントな自動化とリアルタイム分析を使用して、ネットワーク管理と可観測性を最適化します。より広範囲のコンテキスト化されたネットワークエクスペリエンスを監視する最新のNMSインターフェイスと組み合わせて使用することで、組織は、運用の効率化とユーザーエクスペリエンスの向上に役立つインサイトを取得できるようになり、応答性と耐障害性に優れたネットワークを構築できます。
さらに、AIは使用傾向を分析して将来の需要を予測できるため、プロアクティブなキャパシティプランニングと大規模なパフォーマンスの最適化が可能になり、市場状況やユーザーニーズの変化に迅速に対応できます。
主要なAIネットワーキングテクノロジーの概要
主要なAIネットワーキングテクノロジーには次のようなものがあります。
- 機械学習 (ML): AIの一種で、システムがデータから学習し、時間の経過とともに意思決定とパフォーマンスを改善できるようにします。
- ディープラーニング (DL): MLの一種で、ニューラルネットワークを使用して大規模なデータセット内の複雑なパターンをモデル化および理解し、正確な画像および音声認識と自然言語処理を実現します。これは、非構造化データの分析に特に効果的です。
- 自然言語処理 (NLP): AIの一分野で、機械が人間の言語を理解、解釈、生成できるようにします。感情や意図の認識を通じてデータ分析が強化され、効率とアクセシビリティが向上します。
- 生成AI (GenAI): 入力されたトレーニングデータのパターンと構造を学習し、同様の特性を持つテキスト、画像、ビデオなどの新しいデータを生成するAIです。
- エージェンティックAI: 複数のドメインにわたって推論、連携、行動できるインテリジェントな自己学習エージェントを活用します。これらのエージェントはドメインエキスパートとして機能し、複雑な問題を管理しやすいサブタスクに分割して、自律的に委任および解決します。エージェンティックAIは、インテリジェントな分析と意思決定をサポートし、人間の関与を最小限に抑えます。
- 分類AI: 機械学習の一種で、データを事前定義済みのクラスまたはラベルに分類します。このプロセスでは、1つのデータセットを使用してモデルをトレーニングします。
- 高性能データウェアハウジング: さまざまなソースから生成された膨大な量の構造化データと非構造化データで構成され、それらのデータを分析してパターン、傾向、インサイトを明らかにすることで、十分な情報に基づいた実行可能な意思決定が可能になります。
AIは、膨大な量のデータを処理して複雑な計算を実行するうえで必要なコンピューティング性能とインフラストラクチャを提供します。高度なテクノロジーなしには、AIシステムが学習、適応、有益なインサイトを提供することは不可能になり、さまざまなアプリケーションで有効性が低下します。
AIネットワーキングが必要とされる理由
AIネットワーキングは、管理の自動化、パフォーマンスの最適化、セキュリティの強化といった革新的な機能を通じて、需要と脅威を予測して対処するインテリジェントで適応性の高いネットワークの構築を支援します。AIネットワーキングは次のような理由で注目を集めています。
- ネットワーキングに関する専門知識の補完: AIが、さまざまな顧客とネットワーク環境を網羅する膨大なデータセットを活用して推奨事項とインサイトを提供するほか、専門的なトレーニングが不足しているネットワークの専門家をサポートします。
- 可観測性の向上: AIは膨大な量のネットワークデータからのアラートをコンテキスト化できるため、ネットワーク オペレーターが平均特定時間 (MTTI) と平均修復時間 (MTTR) を短縮するのに役立ちます。
- 拡張の支援: ネットワークの分散化が進むにつれて、AIモデルが短時間でデータをふるいにかけ、最適化と推奨事項を特定するようにトレーニングされるため、ITリソースに負担をかけずにネットワークをより迅速に拡張できます。
- セキュリティの強化: AIは従来の方法よりも効果的に異常や潜在的な脅威を検知できるため、セキュリティチームが範囲と影響を把握し、今日の複雑なデジタル環境においてセキュリティを強化するのに役立ちます。
- 問題の最小化: AIの予測機能は、潜在的な問題が深刻化する前に特定し、ダウンタイムやサービスの中断を最小限に抑えるのに役立ちます。
- コストの削減: AIが日常的なタスクを自動化して効率を向上させることで、ネットワーク管理に関連する運用コストを削減できます。
AIネットワーキングの機能
AIネットワーキングは、ほぼすべての業界の企業に実質的な価値をもたらします。AIネットワーキングソリューションが実際に成果をもたらしているお客様の事例をご紹介します。
- 時系列異常の検出: AIは相関関係のある時系列異常を検出できるため、ネットワークエンジニアは、熟練したネットワークスペシャリストにもわかりにくいイベント間の関係を迅速に見つけることができます。
- イベント相関と根本原因分析の提供: AIはさまざまなデータ マイニング手法を使用して、わずか数分でテラバイト規模のデータを探索できます。この機能により、IT部門はネットワークの問題に最も関連しているネットワーク機能 (OS、デバイスタイプ、アクセスポイント、スイッチ、ルーターなど) を迅速に特定し、問題解決までの時間を短縮できます。
- ユーザーエクスペリエンスの予測: AIが、ネットワークの状況に基づいてユーザーのインターネットパフォーマンスを予測し、特定の時間にどのアプリケーションが使用されているかに基づいてシステムが帯域幅容量を動的に調整できるようにします。
- アクションの推奨と自動運転: 高度なAIは、問題の根本原因を特定し、ITオペレーターがそれを修復するために実行できるアクションを提案したり、人間の介入なしに問題を自動的に修正したりできます。これにより、稼働時間の最大化と最適なエンドユーザーエクスペリエンスが実現します
- 仮想ネットワークアシスタントの活用: AIを搭載した仮想ネットワークアシスタントがITチームの一員として稼働し、ネットワークの問題を迅速に特定し、ネットワークパフォーマンスを向上させるアクションを推奨し、ドキュメント検索を高速化します。
AIネットワーキングにおけるAIテクノロジーの使用事例
高度なAI手法により、ネットワークの変革が進んでいます。その例をいくつか紹介します。
- サポートチャットボット: AI搭載のチャットボットがネットワークに関する問題のトラブルシューティングを支援し、オペレーターに即時サポートと情報を提供します。
- ピア比較: AIは、よりパフォーマンスが優れている同等サイトにおけるネットワークカバレッジとパフォーマンスギャップを自動識別し、ユーザーエクスペリエンスのニーズ増大に対応するためのインサイトを引き出すことができます。
- クローズドループ構成: AIを使用してプロセスを制御し、必要な出力を維持することで、継続的な監視とリアルタイムデータに基づく調整が可能になります。
- トラフィック管理: AIアルゴリズムがネットワークパターンを分析し、帯域幅の割り当てとルーティングの決定を最適化することで、パフォーマンスを向上させてレイテンシを短縮します。
- 異常検知: AIシステムがネットワークの動作を監視し、セキュリティ脅威を示す可能性のある異常なパターンを識別することで、迅速なインシデント対応が可能になります。
- キャパシティプランニング: AIがトレンドを分析し、より適切なリソース割り当てと投資決定をサポートすることで、組織が将来のネットワーク需要を予測できます。
- 負荷分散: AIが、サーバーおよびリソース間でワークロードを動的に分散させることで、最適なパフォーマンスを確保して過負荷を防ぐことができます。
- サービス品質 (QoS): AIが、重要なアプリケーションを優先して、必要な帯域幅を利用できるようにすることで、より高度なQoSの仕組みを実現します。
- IoTとの統合: AIがネットワーク内の接続とパフォーマンスを最適化することで、IoTデバイスの管理を強化します。
- ネットワークセキュリティ: AI主導のセキュリティツールが膨大な量のデータを分析して脆弱性や侵害のリスクを特定することで、全体のセキュリティ体制が強化されます。
AIネットワーキングソリューションに求められるもの
適切なAI戦略がなければ、今日の厳格なネットワーク要件に対応していくことは困難です。AIソリューションには、次のような要素が含まれている必要があります。
- 適切なデータ: AIがインテリジェンスを構築するには、長期間にわたって大量の高品質で多様なデータが必要です。また、ドメイン固有の知識を使用してデータをラベル付けすると、AIモデルのトレーニングに役立ちます。たとえば、構造化データのカテゴリである設計意図評価基準は、ネットワークユーザーエクスペリエンスの分類と監視に使用できます。
- 適切な回答: 優れたAIネットワーキングソリューションは、正確なインサイトをリアルタイムで提供し、問題を優先順位付けして修復のための推奨アクションを提供することでアラーム疲労を軽減する必要があります。適切な回答を提供するために、AIエンジンは、データサイエンスツールボックスと総称されるさまざまなAI手法を使用してデータを処理します。ネットワークデータを分析して実用的なインサイトを提供するには、教師ありまたは教師なしのMLやニューラルネットワークなどのDLを使用する必要があります。
- 適切なインフラストラクチャ: データを収集して処理し、洞察に富んだ回答を提供するには、堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャが必要です。クラウドホスト型処理は、現在および将来のAIワークロードのニーズに合わせて拡張可能な、データ収集および処理のための信頼性が高くアジャイルなインフラストラクチャを提供します。
HPEとAIネットワーキング
HPE Networkingは、クラス最高のAIネットワーキングテクノロジーを提供するHPE Aruba Networking CentralとJuniper Mistという2つのマーケットリーダーを統合し、次世代のAIネイティブエクスペリエンスを提供します。その戦略的ビジョンは、これらのテクノロジーを、以下を基盤とする単一のプラットフォームに統合することです。
- 共通のAIエンジン。
- 統合されたAIOpsフレームワーク。
- 一元化されたクラウドアーキテクチャー。
- 効率化された運用。
この取り組みはまだ初期段階にありますが、現在のお客様の導入パスがHPE Aruba Networking CentralであってもJuniper Mistであっても、HPE Networkingがシームレスな移行と長期的な価値の実現を後押しします。
FAQ
AIネットワーキングのメリットは何ですか。
AIネットワーキングは、次のような機能を通じて、今日のユーザーやアプリケーションのニーズに的確に対応できる、耐障害性、効率、セキュリティに優れたネットワークを実現します。
- 予測分析: AIが履歴データを分析して潜在的なネットワークの問題を発生前に予測することで、プロアクティブなメンテナンスとダウンタイムの最小化が可能になります。
- 自動管理: AIが構成、監視、トラブルシューティングなどの日常的なネットワーク管理タスクを自動化することで、人間による作業の必要性を減らします。
- 適応学習: AIは、時間の経過とともに新しいデータから学習して、効率とセキュリティを継続的に向上させることができます。
- ネットワークパフォーマンス: AIは、トラフィックパターンを分析し、輻輳を予測し、帯域幅の割り当てを動的に調整することで、ネットワークを最適化できます。
- 従業員の効率: AIが反復作業を自動化し、エラーを減らし、より適切な意思決定をサポートすることで、ユーザーは日常業務をより効率的に処理して、戦略的な取り組みに注力できるようになります。
AIはネットワーキングをどのように変革しますか。
AIは、拡大するITネットワークの複雑さを抑える上で、ますます重要な役割を果たしています。AIは、異常を履歴データやリアルタイムデータと相関させることで、問題を迅速に発見して分離できます。そうすることで、ITチームは規模をさらに拡大し、ネットワークで頻発する「干し草の山から針を探す」ような問題を特定して解決するために必要な、リソースを大量に消費するデータマイニングから解放され、より戦略的で価値の高いタスクに重点を移すことができます。
AIネットワーキングにおいて統合セキュリティが不可欠なのはなぜですか。
リモートおよびポップアップネットワークサイトが多数存在する環境では、セキュリティ脅威が増大しています。AIを活用したサイバーセキュリティにより、侵害されたデバイスの迅速な検出と対応、デバイスの正確な位置追跡、ユーザーエクスペリエンスの向上が可能になります。
ITチームは、必要な接続を確保しながら、直接管理できないエンドポイントを含むネットワークを保護する必要があります。高度なリスクプロファイリングにより、ネットワーク全体が詳細に可視化され、すべての接続ポイントでポリシー適用が強化されます。アプリケーションとユーザーの動作を継続的に監視することで、システムは通常のアクティビティと異常を区別し、悪意のある脅威を迅速に特定して軽減することができます。