各企業のCIOと話していると、ある共通の話題をよく耳にします。デジタル化を通じて業務運用を変革し、IT投資からより多くの価値を引き出す。そして、より少ないITリソースでより多くの成果を達成すること。それらが業界を問わず強く求められています。これを実現するためには、無限の可能性を秘めたAIを活用して事前対応型の自動化を導入する以外に方法はないと、全員とはいわないまでも多くのIT責任者が考えています。私もまったく同意見です。
Mistは、AIの価値に着目して2014年に設立されました。AIと最新のクラウドを活用することで、ITチームがネットワークやアプリケーションのデータからより多くのインサイトを獲得し、ユーザーが問題に直面する前に事前に問題を解決できるようにサポートします。5年前にジュニパーがMistを買収したことで、Mistは本格的なAIネイティブネットワーキングプラットフォームへと進化し、すべての主要ネットワーキング分野（有線、無線、WAN、データセンター）に対応できるようになりました。これは、「すべての接続を重視する」というジュニパーのミッションを達成するための取り組みの一環でもあります。
このような大胆なアプローチにより、ジュニパーは真の価値をもたらし、時間とコストの削減を可能にする事前対応型ネットワーク運用のリーダーとなりました。たとえば、障害が顕在化する前にネットワークを診断して是正措置を提案するAIネイティブのアクションをどこよりも早く市場に投入したのはジュニパーです。障害時のオンサイト対応を回避できるダイナミックパケットキャプチャを最初に導入したのもジュニパーです。また、専門分野の知識と経験を融合してユーザーエクスペリエンスを最適化する、カスタマイズ可能なSLE（サービスレベル期待値）を最初に採用したのもジュニパーです。さらにいえば、他社に先駆けてAIネイティブのVNA（仮想ネットワークアシスタント）であるMarvisをリリースしたのもジュニパーです。Marvisの対話型インターフェイスを使用すると幅広い専門知識に簡単にアクセスでき、またデジタルツイン機能が統合されているためユーザーの介入を必要とせずに問題を検出して修正できます。こうした製品イノベーションにより、ジュニパーのお客様とパートナーは、OpExを最大85%、インバウンドネットワーク関連の障害対応チケット数を最大90%削減することに成功しています。これらが2024年度、ジュニパーが「Gartner® Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure」のすべてのユースケースで１位のスコアと評価されたり、「Magic Quadrant™ for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure」レポートでジュニパーがリーダーの1社に位置づけられた理由であると、私たちは考えています。
ここ数年、ジュニパーが提供する業界初の有線／無線機能のお披露目の場となってきたのが、MFD（Mobility Field Day）イベントです。その慣例に従い、本日のMFD11でも、ジュニパーの新機能のお披露目をしたいと思います。具体的には、事前対応型のAIネイティブ運用に関する以下のイノベーションについて発表いたします（こちらからライブ／オンデマンドでご覧いただけます）。
事前対応のインサイトでエンドユーザーエクスペリエンスを保証
- 新しいMarvisのアプリケーションエクスペリエンス機能は、継続的に学習を行うことで貴重なインサイトを提供し、ZoomやTeamsの通話関連の問題の根本的原因を特定します。
- 有線向けのMarvis Minisは、ユーザーの介入を必要とせずに有線関連の問題を事前に検出します。
- 新しいSLE（サービスレベル期待値）により、ネットワーク、クライアント、アプリケーションに関する主な指標の状況が監視されるため、有線のエクスペリエンスが保証されます。
事前対応のトラブルシューティングと修復により運用を簡素化
- 唯一無二のAIネイティブダイナミックスペクトラムキャプチャにより、ネットワークリワインド機能を活用して無線干渉に起因する問題を特定できます。
- 有線のdPCAP（ダイナミックパケットキャプチャ）により、トラブルシューティングを効率化し、ITチームによるオンサイト対応を削減できます。
- 新しいMarvis Actionsにより、有線のトラブルシューティングを改善し、事前に問題を特定して是正措置を決定できます。
事前対応のアクセス制御により非準拠の利用を防止
- JamfやMicrosoft® Intuneなど、UEM（統合エンドポイント管理）とMDM（モバイルデバイス管理）が統合されたソリューションにより、セキュリティ体制の検証とアクセスポリシーの適用を簡素化できます。
- クラウドネイティブのeduroamのサポートにより、100を超える地域の1万を超えるeduroam接続拠点において、オンボーディングを簡素化できます。
エクスペリエンスファーストのアプローチを次のレベルへ
ジュニパーの最新のイノベーションはエクスペリエンスファーストのアプローチをベースとしていますが、このアプローチは、ジュニパーがソリューションの開発と進捗の測定を行ううえでの指針としているAIネイティブネットワーキングの3本の柱に基づいています。その柱とは以下のとおりです。
適切なデータ：ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームの基盤となるのが適切なデータです。ジュニパーは細心の注意を払って適切なデータを蓄積し、そのデータを使用して9年以上にわたってAIのトレーニングを行ってきました。この豊富なデータセットによってMarvis VNAは強化され、Marvis Application Experience Insightsという新機能が追加されました。また、AIネイティブのデジタルエクスペリエンスツイン機能が有線ネットワークにも拡張されました。有線運用向けのMarvis Minisは、ジュニパーが「事前に問題を解決する」という課題に懸命に取り組んできたことを実証する製品であり、ユーザーに影響が及ぶ前に認証の問題を診断します。この事前対応のアプローチは、ますます複雑化するネットワークという問題に対してジュニパーが提示した答えの1つであり、このアプローチによって、絶えず進化する環境を明確に可視化して制御できるようになります。
リアルタイムでの適切な応答：適切な応答という公約を果たすのが、リアルタイムでのAIネイティブのインサイトとアクションです。有線ネットワーク向けの新しいMarvis Actions（スイッチポート設定ミスやループの検知などを行う）を利用すると、MTTR（平均修復時間）を短縮でき、リソースの制約という課題を直接解決できます。このツールにより、ITチームは迅速かつ効率的に問題を特定および修正できるため、ネットワークの信頼性とユーザーの満足度が保証されます。
適切なインフラストラクチャ：最後に挙げる適切なインフラストラクチャが、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームの土台であり、それを具現化したのがジュニパーのクラウドネイティブアーキテクチャです。ジュニパー独自の有線ネットワーク向けdPCAP（ダイナミックパケットキャプチャ）と無線ネットワーク向け予測アプリケーションアシュアランスこそ、不測の事態にも適応し対応できるジュニパーのインフラストラクチャの能力を示す代表例です。ダイナミックスペクトラムキャプチャは、RFスペクトラムとWi-Fiチャネルをかつてないほど可視化でき、このような機能はこれまで業界にありませんでした。スナップショットを取得し、スペクトラムのリワインドによってRF干渉を把握することで、無線関連のトラブルシューティングに要する期間を数日から数分に短縮できるとともに、現場への出張回数を減らすことができます。こうした機能によって、ITチームはこれまでにないほど効率的にネットワークを管理し、優れたパフォーマンスとセキュリティを広範囲にわたって確保できるようになります。
自信と先見の明を持ってネットワーキングのビジョンをリード
上記の機能強化は、1月にリリースしたAIネイティブネットワーキングプラットフォームを引き続き強化するだけでなく、ネットワーキング分野の事前対応型AIにおける新たなベンチマークを打ち立てるものです。当社のソリューションは、ネットワークの複雑化、リソースの制約、不測の事態など、さまざま問題を解決することを念頭に開発されています。これらのソリューションにより、ITチームは自信と先見の明を持って最先端を進むことができます。
詳細はこちら
プレスリリースの全文はこちら<リンクを挿入>からダウンロードいただけます。また、ここで紹介した新たなイノベーションを実際にご覧になりたい場合は、こちらからMFD11のライブ配信をご覧ください。
Gartner免責事項
Gartner、Magic Quadrant for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure、ティム・ジマーマン、クリスチャン・カナレス、ナウマン・ラジャ、マイク・リーボヴィッツ、2024年3月6日。
Gartner Critical Capabilities for Enterprise Wired and Wireless LAN Infrastructure、クリスチャン・カナレス、ティム・ジマーマン、ナウマン・ラジャ、マイク・リーボヴィッツ、2024年3月11日。
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