Pramod Badjateは、NETGEAR for Businessの社長兼ゼネラルマネージャーを務めている。
生成AIはもはやIT部門にとって遠い未来の約束ではない。ネットワーク管理の方法を変える実用的なツールになりつつある。
従来のネットワーク運用は、十分な自動化を提供せず、マルチベンダー環境での動作が最適化されておらず、実際のトラブルシューティングを人間に大きく依存するシステムによって妨げられてきた。AI駆動の機能は長い間約束されてきたが、ほとんどのソリューションは異常検知などの基本的なタスクに機械学習を利用するにとどまり、生成AIの持つ可能性を十分に活かせていない。
大規模言語モデル（LLM）とエージェント型アーキテクチャの統合により、今後2〜3年の間に、ネットワーク運用は直感的で拡張性が高く、深く統合されたインテリジェントな自律システムへと移行していくだろう。
IT管理者が「シカゴオフィスのユーザーが接続の遅さを経験しているのはなぜか？」と質問すると、ネットワークのレイアウト、リアルタイムログ、さらには組織のポリシーまでを理解した回答が得られるようになる。これらは単なるチャットボットではなく、日常業務に組み込まれたデジタルアドバイザーだ。これが新時代への期待である。
思慮深い戦略と強力なガバナンスをもってこの移行を受け入れる組織こそが、より迅速なイノベーションとより回復力の高いネットワークを最初に実現できると私は考えている。生成AIは高度なネットワークインテリジェンスを民主化し、小規模な事業者でも以前はプレミアムエンタープライズソリューションを必要としていた機能を提供できるようになる。
AI駆動型ネットワーク管理の新世界
以下は、生成AIがネットワーク管理とITネットワーク運用に与える影響の一例である：
ダッシュボードから対話へ
過去10年間、複雑なネットワークを管理するためのダッシュボードベースのUIは、視覚的なメニューではなくタイプコマンドに依存していた古いツールに取って代わった。現在、生成AIはスクリプト化されたクエリに答えるだけでなく、真に会話型のインターフェースへの移行を加速している。これらのインターフェースはコンテキストを認識し、ポリシーに基づき、役割に応じた対応が可能だ。
自動化のためのエージェント型AI
ネットワーク自動化の未来は、特定のタスクに特化しながらも互いに協力し、継続的に学習する自律型エージェントにある。あるエージェントは無線ネットワークに、別のエージェントは広域ネットワークに、さらに別のエージェントはクラウドネットワーキングに焦点を当てるかもしれない。目標は、24時間365日稼働するチームのように、コミュニケーションを取り、問題をエスカレーションし、根本原因分析を調整することだ。現在、人間による監視は依然として重要だが、半自律型あるいは完全自律型ネットワーキングへの進化はすでに進行中である。
システム間の統合
異なるベンダーやプラットフォーム間でのシステム統合は、IT運用の悩みの種だ。現在の統合には数カ月の労力と継続的なメンテナンスが必要なことが多い。生成AIは抜本的な簡素化の可能性をもたらす。API、設定、ドキュメントを理解できるLLMにより、統合作業は数分で完了するようになり、IT組織に新たなレベルの俊敏性をもたらすだろう。
新時代への準備
ネットワーキングはあらゆるビジネスにとってミッションクリティカルである。この新しい未来を実現するために、組織は速く、要求が厳しく、複雑な世界をナビゲートする必要がある。アクセンチュアの調査によると、ビジネスリーダーの86%が変化に対応するために生成AIへの投資を増やす準備ができているという。
テクノロジーの管理と拡張が容易になるにつれ、企業は先を見据え、変化に対応するための適切なシステムを確保する必要がある。これにはネットワークインフラのフューチャープルーフ化とセキュリティの強化が含まれる。企業はAI技術を効果的に活用するために、ネットワークの効率性と拡張性を評価する必要がある。同時に、これらのトレンドに備えるため、ネットワークソリューションはAI駆動の自動化された高度に統合されたネットワーク管理をサポートするよう進化しなければならない。
セキュリティの面では、AI駆動技術は脅威の検出と軽減のための強力なツールを提供するが、サイバー犯罪者もまた攻撃を強化するためにそれらを使用している。最新のゼロトラスト標準に準拠するためにサイバーセキュリティを強化することで、企業はこれらの脅威に先んじることができる。
AI統合のための重要原則
生成AIを取り入れる機会は膨大だが、組織はアプローチを評価する際に慎重に移行を進める必要がある。重要な考慮事項には以下が含まれる：
ヒューマンインザループ設計
システムがよりインテリジェントになるにつれ、人間による監視は特に初期段階では依然として重要である。真に自律的なネットワーキングに到達する時が来ると私は信じているが、現時点では推奨されるアクションにはネットワークエンジニアの承認が必要であり、信頼性と説明責任を確保している。
LLMロックインの回避
LLMの急速な進歩と発展は息をのむほどだ。急速に進化する状況の中で、ソリューションはモジュール性を考慮して設計されるべきであり、ITリーダーはエコシステムが成熟するにつれてスタック全体を刷新することなくLLMを交換できるようにすべきだ。
ネットワークとデータアクセスの制御
多くのAIソリューションはネットワーク構成とログデータへのアクセスを必要とする。組織の知的財産と顧客データを保護するためには、強力なガバナンス、暗号化、アクセスポリシーが不可欠だ。
継続的学習
うまく機能するソリューションには継続的な学習が組み込まれている。これは、専門家の指導と訓練の下で仕事を学び、最終的に信頼されるエンジニアになる新卒者を雇うようなものだ。フィードバックループ、監視付き訓練機能、組織固有の知識を安全に取り入れる能力を優先しよう。
結論
生成AIとネットワーク運用の融合は遠い未来のビジョンではない。ネットワークが自己認識し、自己修復し、自己最適化する日に近づいている。戦略的なアプローチにより、AIで強化されたネットワークエンジニアは効率性を獲得するだけでなく、繰り返しのトラブルシューティングからより価値の高い業務へと注力をシフトできるようになるだろう。
