ネットワーキングにおける人工知能（AI）とは、複雑なIT運用を管理するためにAIの原則を適用することを指します。意思決定と精度を高め、プロセスの自動化を可能にします。コンピューターネットワークにAIと機械学習（ML）技術を統合し、パフォーマンス、セキュリティ、管理性を向上させます。
AIの一分野であるMLは、明示的なプログラミングなしに、コンピューターがデータから学習できるようにします。この機能により、トラブルシューティングを迅速化し、問題解決を効率化するとともに、修復に関するガイダンスを提供できます。また、ユーザーとアプリケーションのエクスペリエンスを向上させるためのインサイトも生成します。
AIとMLを組み合わせることで、問題をリアルタイムに予測して対応でき、脅威への対応と緩和策を策定することでセキュリティを強化できます。AIとMLを活用したネットワーク分析では、アラート用のネットワークベースラインをカスタマイズし、誤検知を減らしながら、問題、傾向、異常、根本原因を正確に特定します。
自動化ネットワーキングとは？
自動化ネットワーキング（ネットワーク自動化とも呼ばれます）とは、ソフトウェアツールを使って、物理デバイスと仮想デバイスのネットワーク設定、管理、テスト、導入、運用を自動化するプロセスです。主な目的は、ネットワークの効率を最大化することです。
このプロセスにより、ネットワークサービスの可用性が高まり、人為的エラーとコストが削減され、接続を迅速化できます。また、Software-Defined Networking（SDN）やIntent-Based Networking（IBN）などの技術を活用して、ネットワークの信頼性と俊敏性を高めるとともに、ITスタッフがより戦略的な業務に集中できるようにします。
ネットワーク向けAI戦略を策定する8つのヒント
ネットワーク向けのAI戦略を成功させるには、明確な目標の設定、データの準備状況の評価、AIの価値の分析、テクノロジーの慎重な選定、指標の設定、プロジェクトの試行、AIの成果の継続的な評価と改善を行い、ビジネス目標を達成してクラウド管理を改善する。
1. 明確な目標を設定する
ネットワークでAIを活用する際の組織の目標と目的を定めます。AIで何を達成したいのでしょうか。顧客サービスの改善、運用の最適化、売上の増加など、その他のビジネス目標でも構いません。
AIの目標を全体的なビジネス戦略と一致させ、現実的かつ測定可能なものにします。これにより、AI施策の明確な方向性が得られます。
2. データの準備状況を評価する
AIが機能するには、高品質で構造化されたデータが必要です。確かな基盤を整えてください。さらに、データの不足箇所を特定し、データの収集、前処理、保存をどのように行うか計画して、データを利用できる状態にします。
3. AIがビジネスにもたらす価値を分析する
さまざまなユースケースとシナリオを検討し、AIがビジネスに有意義な効果をもたらす方法を評価します。プロセスの簡素化、コスト削減、収益の最大化、顧客体験の向上にAIをどう活用できるか分析します。ビジネス上の優先事項に合致するAIの用途を優先してください。
4. 適切なテクノロジーを選択する
目標とデータの準備状況に最も適したAI技術とツールを選びます。MLフレームワーク、クラウドベースのAIサービス、専用ハードウェアなどが考えられます。スケーラビリティ、既存システムとの互換性、導入に必要な人材とリソースの確保状況などを考慮してください。
5. 指標を設定する
AI施策の成功度を測る主要業績評価指標（KPI）と指標を定義します。これらの指標を目標に直接結び付けてください。指標には、精度、効率向上、顧客満足度、収益の増加など、その他の関連する成功尺度が含まれます。
6. プロジェクトを試行する
ネットワーク全体にAIソリューションを展開する前に、小規模なパイロットプロジェクトから始めます。パイロットによってAI戦略の実現可能性を検証し、必要に応じて調整できます。大規模なリソースを投入する前に、実環境での導入から学び、価値あるインサイトを収集できます。
7. AIの成果を監視し、改善する
AIソリューションのパフォーマンスを、設定した指標に照らして追跡します。その後、このフィードバックを使って調整が必要な領域を特定し、対処します。AIモデルと戦略を継続的に改善し、精度と有効性を高めてください。
8. 継続的な学習と改善に投資する
チームの研修とスキルアップに投資し、組織内で継続的な学習を促します。AI関連の認定資格、スキル、技術に重点を置きます。競争力を維持するため、最新のAIの動向を把握し、必要に応じてAI戦略を調整してください。
エンタープライズネットワーキングにおけるAIのユースケース
エンタープライズネットワーキングにおけるAIには、効率、セキュリティ、ネットワークパフォーマンスを向上させる機会など、幅広いユースケースが考えられます。
ログ分析
AIはログ分析で重要な役割を果たします。異常検知、インシデント対応の最適化、予測メンテナンスなど、さまざまなタスクを効果的に処理します。ログを分類し、データの要約を生成し、セキュリティ目的でユーザーの行動を分析します。
さらに、AIは大量のログデータを精査することで、コンプライアンスの維持、キャパシティプランニングの支援、パフォーマンスの微調整を行います。この統合により、組織はネットワークの健全性をプロアクティブに管理し、セキュリティを強化し、データに基づく意思決定を正確に行えるようになります。
高度な分析
高度な分析におけるAIは、ネットワークデータからインサイトを抽出することで、エンタープライズネットワーキングを支援します。傾向を検出し、利用状況を予測し、機会を最大化します。また、履歴データからメンテナンスの問題を予測し、可視化やレポートによるデータドリブンな意思決定を支援します。AIはネットワークデータを価値ある情報へと変換し、効率、コスト、パフォーマンスを改善します。
パフォーマンス監視
パフォーマンス監視では、AIがネットワークデータを分析して問題を検出し、ネットワークパフォーマンスとユーザー体験を向上させます。また、履歴データからパフォーマンス低下を予測して防止します。さらに、パフォーマンス指標をレポートや可視化で示し、ネットワーク管理者がデータに基づく意思決定を行えるようにします。
セキュリティアラート
セキュリティアラート管理におけるAIは、ネットワークデータを分析して脅威を検知し、対応します。不審なパターンを特定してアラートを発報し、セキュリティイベントを関連付けて潜在的な脅威を明らかにします。AIはサイバーセキュリティを強化し、対応時間を短縮して、ネットワークインフラを保護します。
トラフィック管理
トラフィック管理では、AIがリアルタイムデータに基づいて動的なルーティングを判断し、リソース割り当てを最適化して輻輳を抑制します。また、トラフィックパターンを特定し、重要なアプリケーションを優先し、状況の変化に適応します。さらに、負荷を分散してサービス品質（QoS）を適用し、シームレスで応答性に優れたユーザー体験を実現します。
インテリジェント・プログラマブル・オートメーション・コントローラー（IPAC）
AI駆動のインテリジェント・プログラマブル・オートメーション・コントローラー（IPAC）は、ネットワーク運用を自動化し、制御します。AIを活用することで、ネットワークの設定、プロビジョニング、管理を強化します。また、ネットワークの状態とユーザーの要求に基づく動的な調整にも対応し、パフォーマンスとリソース割り当てを最適化します。
さらに、IPACは脅威に迅速に対応し、セキュリティポリシーを実装します。組織はこれにより、ネットワークの柔軟性、信頼性、セキュリティを高め、最終的にネットワーク全体の効率を向上させられます。
自律型スキャンとパッチ適用
AIを活用した自律型スキャンとパッチ適用により、脆弱性ウィンドウを短縮し、重要なセキュリティ更新を迅速に実装して、セキュリティ態勢を強化できます。これらのシステムはネットワーク資産を継続的にスキャンし、脆弱性を発見して、人の介入なしにパッチや修復措置を自動適用します。
自律型スキャンとパッチ適用は、潜在的なエクスプロイトに対するプロアクティブな防御を提供し、ITチームの手作業を最小限に抑えることで、進化する脅威へのレジリエンスを高めます。これにより、ネットワークセキュリティを、新たな脅威に直面しても、より堅牢で適応性の高いものにできます。
自動プロビジョニング
AIによって実現される自動プロビジョニングは、ネットワークリソースとサービスの設定、割り当て、スケーリングを自動化し、エンタープライズネットワーキングを改善します。人為的エラーを最小限に抑え、ネットワーク資産のプロビジョニングにおける俊敏性を高めます。また、リソース利用を改善してコストを削減します。自動プロビジョニングにより、組織はビジネスニーズに効率的に対応し、生産性を高められます。
ネットワーキング向け人工知能ツールのトップ5
ネットワーキング向け人工知能ツールには、MLアルゴリズム、自然言語処理（NLP）、データ可視化を利用して、ネットワーク機能を高め、セキュリティを強化し、運用を簡素化し、ユーザー満足度を向上させるソフトウェアアプリケーションが含まれます。ここでは、ネットワーキング向けAIツールの代表例を紹介します。
Cisco DNA Center
CiscoのDigital Network Architecture（DNA）Centerは、AIとMLを活用して、高度なネットワーク自動化、アシュアランス、分析を提供します。ネットワーク管理者によるネットワークパフォーマンスの調整、問題の特定、タスクの自動化を支援します。
このツールには、ネットワークをより迅速に稼働させ、停止時間を減らし、ビジネスへの影響を最小限に抑え、最適なユーザー体験を提供し、デジタルエンタープライズを保護する機能があります。さらに、Cisco DNA Centerでは、オープンAPI、SDK、パートナーアプリケーションを使ってネットワーク機能をカスタマイズし、拡張できます。
IBM Security QRadar Suite
IBM Security QRadar Suiteは、AIを活用してスピードと効率を高めます。セキュリティアナリストの体験を統合し、脅威の検知と対応を迅速化します。AI機能により定型タスクを自動化でき、アナリストはより複雑な問題に集中できます。
IBM Security QRadarは、セキュリティ脅威を示す可能性のあるパターンや異常を明らかにする高度な分析も提供します。このプロアクティブなアプローチにより、潜在的な侵害を未然に防ぐことができます。
Juniper Mist AI
Juniper Mist AIは、トラブルシューティングの自動化、異常の検出、パフォーマンスの最大化によってWi-Fi体験を向上させます。無線アクセスポイント、スイッチ、ルーター、ファイアウォールなど、さまざまなソースからデータを収集・分析するクラウドベースのプラットフォームを備えています。
Juniper Mist AIには、Juniper Mistダッシュボードに統合された、AIを活用したさまざまなセキュリティおよび位置情報サービスもあります。また、Marvisという仮想ネットワークアシスタントを備えており、AIを使ってネットワーク運用担当者にガイダンスとトラブルシューティングを提供します。
Fortinet FortiGuard Labs
Fortinet FortiGuard Labsは、サイバー攻撃をリアルタイムに検知・防止できる、ネットワーキング向けの優れたツールです。脅威データを収集するセンサーのグローバルネットワークを備え、AIを使ってデータを分析します。
また、AIを活用し、Fortinet Security Fabricに統合されたさまざまなセキュリティサービスを提供します。さらに、最新のサイバー脅威とその緩和方法に関する有用なリソースやインサイトを公開しています。ファイアウォール、VPN、SD-WANなど、幅広いネットワークセキュリティ製品にも対応しています。
Aruba Networking AI
Aruba Networkingは、ネットワークパフォーマンスのリアルタイム異常検知機能を備え、認証、DHCP、Wi-Fi接続における潜在的な障害を監視します。特許取得済みのMLアルゴリズムによって誤検知を除外します。
さらに、Aruba Networkingは、最適なネットワークパフォーマンスに必要な変更を示す、実行可能な推奨事項を提供します。継続的な自己最適化を実現するクローズドループ運用と、電力管理を改善するサステナビリティ機能も備えています。
エンタープライズにとってAIのメリットとは？
AIの活用は、意思決定の改善、顧客体験の向上、効率化、予測分析、コスト削減、イノベーションなど、企業に多くのメリットをもたらします。
意思決定の改善
AIはデータ分析から価値あるインサイトを提供し、より多くの情報に基づいたデータドリブンな意思決定を可能にします。
顧客体験の向上
チャットボット、パーソナライズドマーケティング、レコメンデーションシステム、仮想アシスタントなどのAI搭載ソリューションは、24時間365日、パーソナライズされたサポートを提供し、顧客体験を高められます。
効率の向上
AIは定型タスクを自動化して人為的エラーを減らし、従業員がより複雑な業務に集中できるよう時間を生み出します。これにより、効率と生産性が向上します。
予測分析
AIは傾向やパターンを予測できるため、企業は市場の変化を予測し、それに応じて適応できます。
コスト削減
AIはプロセスを自動化することで、人件費と運用コストの削減を支援し、利益を改善して大幅なコスト削減につなげられます。
イノベーション
AIは研究開発を支援し、新たな製品やサービスを発見し、既存のものを改良することでイノベーションを促進します。これまで実現できなかった新たなイノベーションの道を切り開きます。
ネットワーク運用におけるAIには、どのような課題が残されていますか？
大きな進歩がある一方で、ネットワーク運用におけるAIには、データ品質、相互運用性、セキュリティ、説明可能性、スケーラビリティなど、依然としていくつかの課題があります。
データの品質と一貫性
AIモデルは、学習と正確な予測のためにネットワークデータに大きく依存します。しかし、このデータの取得、ラベル付け、処理は簡単ではありません。コストと労力がかかる複雑なプロセスになる可能性があります。さらに、ネットワークデータにノイズ、欠落情報、無関係なデータが含まれていると、AIモデルの性能に悪影響を及ぼします。
相互運用性
ネットワーク運用にAIを導入する際の相互運用性の問題は、AIシステムがさまざまなネットワークデバイス、多様な通信プロトコル、複数ベンダーの独自技術とシームレスに連携する必要があることから生じます。互換性がないと、軽微な不便からネットワーク運用の重大な中断まで、さまざまな統合問題につながる可能性があります。
セキュリティとプライバシー
ネットワーク運用におけるAIは、個人データの不適切な取り扱い、サイバー攻撃のリスク、偏った意思決定をめぐる倫理的懸念、透明性の欠如などにより、セキュリティとプライバシーの課題に直面しています。多くのAIシステムは機密性の高いネットワークデータにアクセスする必要があり、このデータが侵害されると深刻なセキュリティ侵害につながる可能性があります。
プライバシーの面では、AIシステムは運用改善に必要なデータへのアクセスと、個人を特定できる情報や機密情報の保護とのバランスを取る必要があります。そのため、AIをネットワーク運用に統合するには、堅牢なセキュリティ対策とプライバシーを重視した技術が不可欠です。
説明可能性と信頼
説明可能性と信頼は、ネットワーク運用におけるAIの主要な課題です。AIシステムはネットワークトラフィックを効率化し、異常を検出する一方で、複雑で理解しにくい場合があります。その結果、問題解決やトラブルシューティングが難しくなり、AI主導のソリューションへの信頼が低下します。
さらに、AIモデルは偏りがなく、安全である必要があります。こうした問題を解決するため、自らの判断を説明し、処理を監査し、明確な規制に従うAIモデルの構築を目指す取り組みが進められています。
スケーラビリティ
ネットワーク運用におけるAIには、依然としてスケーラビリティに苦戦しているものがあります。ネットワークが大規模化・複雑化するにつれて、AIシステムが扱うデータとデバイスも増加します。AIアルゴリズムとモデルは、このデータを迅速かつ適切に処理・分析する必要があります。そうでなければ、スケーラビリティの問題によって遅延、応答の低下、システムの詰まりが生じ、重要なネットワークでボトルネックやダウンタイムが発生する可能性があります。
結論：エンタープライズネットワークでAIを導入する
エンタープライズネットワークにAIを導入すると、ネットワークパフォーマンスを高め、セキュリティを強化し、運用を近代化できます。また、自己修復ネットワーク、予測分析、インテリジェントエッジコンピューティングなどの新たな機能も実現できます。エンタープライズネットワークでAIを活用することで、ビジネスは競争優位性を獲得し、顧客満足度を高め、運用効率を向上させられます。
ただし、AIは多くの点でまだ黎明期の技術であることを念頭に置くことが重要です。AI技術の統合を成功させるには、データ品質の基盤を確立し、強固なセキュリティ対策を講じ、シームレスな相互運用性を確保する必要があります。
これらの課題に対して綿密な計画を立て、着実に取り組むことで、組織はネットワーク管理とセキュリティの新時代を先導する立場を築けます。
ネットワークの最適化と自動化において人工知能の可能性を最大限に引き出すための知識と専門性を、最適なAI認定資格から学びましょう。詳しくは、当社が厳選したおすすめのAI認定資格を確認して、ネットワークパフォーマンスと効率の向上にAIの力を役立てましょう。
Aminu Abdullahi氏がこのレポートに寄稿しました。