AIは小売、ヘルスケア、高等教育、金融など、さまざまな業界で変革をもたらしています。それに伴い、デジタルインフラストラクチャの根幹であるネットワーキングも劇的に進化しています。ジュニパーは、LLM（大規模言語モデル）、生成AI、LEM（大規模エクスペリエンスモデル）、合成ユーザーデータ（Marvis® Minis）、VNA（仮想ネットワークアシスタント）をネットワーキングソリューションに統合することで、こうした変化の先頭に立っています。今回のブログでは、ジュニパーが推進しているイノベーションの進展状況について紹介します。また、これらのイノベーションを通じて、どのように実際の課題に対応し、簡素化と運用の効率化を進め、結果としてIT運用チームがより戦略的な活動に専念できるようになるのかについても説明します。
変化する環境：AIとネットワーキング
今も昔もネットワークはIT運用の中心的な存在です。しかし、コマンドラインインターフェイスを管理したり、複雑なダッシュボードの内容を読み解いたり、膨大な量のログファイルを精査したりするような従来型のアプローチは、ますます持続可能な手法ではなくなってきています。これまではネットワーク要素（AP、スイッチ、ルーターなど）を管理するだけで済んでいましたが、現在はクライアントからクラウドまで、アプリケーションにおけるユーザーエクスペリエンスを管理しなければなりません。つまり、根本的なパラダイムシフトが起きています。AP、スイッチ、ルーターの状態を「グリーン」（正常な動作を示すLEDの色）に維持することは変わらず必要ですが、それよりも重要なことは、事前に予測し、卓越したユーザーエクスペリエンスを確実に提供できるようになることです。今や、クラウドのIT運用のためのAI（AIOps）は単なるアドオンではなく、急速に企業が自社のネットワーク環境の設計、導入、保守を行う方法を変革するための基本要件となりつつあります。
次のように考えると、わかりやすいかもしれません。従来のネットワークでは、問題が発生した時点でその問題に対応していました。一方、AIネイティブネットワークでは、問題を予測して事前に解決します。つまり、事後対応の障害処理活動から、自己管理型の戦略的エコシステムへの移行という変革です。こうした進化が生まれるのは、現代のデジタル環境がますます複雑化しているためです。ビデオ会議、オンライン取引、リモート学習など、さまざまな用途で高パフォーマンスの常時接続が求められます。
IT運用チームがさまざまな対応に追われ、データの量が至る所で増え続ける中、AIOpsの必要性はかつてないほど高まっています。AIが、信頼できるCopilot（AIで支援する機能）として人間の専門知識を補強することで、ネットワーク運用を円滑で効率的な状態に維持し、ニーズや脅威の急速な拡大にも対応できるようになります。
ネットワークとの対話：LLMと生成AIの効果
対話可能なネットワークというものを想像してみてください。「不満を抱えているユーザーはいますか？」や「VPNトラフィックの遅延の原因は？」など、ネットワークに問いかけることができるのです。これは未来の夢物語ではありません。ジュニパーは、LLMと生成AIを統合することで、これを今にも実現しようとしています。
従来のネットワーク運用では多くの場合、暗号のようなログを読み解いて、多種多様なインターフェイスを駆使する必要があります。LLMと生成AIを統合したジュニパーのソリューションなら、IT運用チームは自然言語を通じてネットワークとやり取りできます。実際に、通常使用する言葉で質問をするだけで、明確で実用的な事前対応のインサイトを得られます。
小売企業のIT運用担当者が、忙しいホリデーシーズンにトラフィックの急増や予期せぬ障害への対応に追われているとします。そのような場合でも、データ解析に何時間も費やす必要はなく、「接続の問題の原因は何？」とすぐに質問できます。すると、対話型インターフェイスを通じてその質問を受け取ったMarvis AI Assistantは、具体的なネットワーク診断に変換します。根本的原因が特定され、速やかな是正措置が提案されます。
多くの組織にとって悩みの種となっているのは、膨大な量のネットワークデータだけではありません。そのデータを管理して解釈するスキルを持つ人材が不足しています。Marvis AI Assistantの対話型インターフェイスがあれば、この問題を緩和できます。ネットワーク管理が技術を要する難解な業務から対話によるガイドを利用できる業務へと変わり、よりわかりやすくなり、ダウンタイムが減り、IT運用チームの日々の負担が軽減されます。
例えば、病院のIT担当者は、部門間で重要な患者データがシームレスにやり取りされるようにしながら、遠隔医療サービスの管理もしなければならないとします。生成AIを活用するMarvis AI Assistantを利用すれば、複雑なデジタル環境においても、人間が使用する簡易な言語を通じてオペレーショナルエクセレンスを容易に維持できます。
エクスペリエンスドリブンインサイトを可能にする科学：LEM
ジュニパーが展開する最も強力で破壊的イノベーションの1つがLEMです。LEMは、ユーザーが不満を抱く前にネットワークの問題を予測して防止するための方法として、大きな進歩を示しました。
LEMは、大規模なビデオコラボレーションデータセットに基づいてトレーニングを行うことでリアルタイムのユーザーエクスペリエンスとネットワーク機能を関連付けることが可能になった、高度な深層学習モデルです。たとえば、大学のキャンパスネットワークの管理者がオンライン講義の動画ストリーミング品質について苦情を受けた場合、LEMが速やかにネットワークデータのストリームを入念に調べ、ユーザーエクスペリエンスの低下の原因となっているネットワーク機能を予測および特定し、問題の修正をサポートします。
SHapley Additive exPlanation（SHAP）は、LEMの判断を解説および説明します。つまり、LEMが問題を予測するだけでなく、特定のネットワーク機能やネットワークセグメントがユーザーエクスペリエンスの低下の原因となっている理由を、SHAPが説明します。VPNの設定ミス、Wi-Fiアクセスポイントの過負荷、スイッチのパフォーマンス不足など、根本的原因の特定をSHAPがサポートします。LEMとSHAPにより、IT運用チームは、問題（小売店でのQoSの設定ミス、高等教育機関のリモート講義に影響を及ぼすネットワーク遅延など）を発生源から緩和できます。
LEMの主な強みは、その予測力にあります。ユーザーに影響を及ぼす前に問題を予測することで、IT運用チームはその問題に早期に介入でき、それまで事後対応での問題解決だったのが、事前対応で問題を解決できるようになります。この機能は、ネットワーク障害が一瞬発生しただけで命にかかわる重要な患者サービスが中断する恐れのあるヘルスケア業界では特に重要です。
自己修復型ネットワーク：Marvis ActionsとMarvis Minis
問題を特定するだけでなく、自動で修復するような自己修復または自己修正型のネットワーク環境を想像してみてください。それを可能にするのが、Marvis ActionsとMarvis Minisです。
Marvis Actionsは、Marvis AIの自動運転コンポーネントで、潜在的なネットワークの問題を専用の「Actions」ビューに表示します。このビューでは、単に問題の一覧がIT運用チームに対して表示されるのではなく、解決方法に関する明快な提案が優先順位付きで示されます。小売店のWi-Fiカバレッジに問題がある場合でも、不安定なスイッチポートが原因で企業のキャンパス内で接続の問題が発生している場合でも、Marvis Actionsがそれらの対策を提案します。
IT管理者はこれらの対策の多くについて、Marvis Actionsが自律的に修正を実行するよう設定できます。この「自己修復」モードでは、ネットワークが一般的な問題を人手を介さずに自己修復するため、貴重な時間と人材を節約しながらダウンタイムを低減できます。
Marvis Actionsを補完する存在がMarvis Minisです。Marvis Minisは、ユーザーの振る舞いをシミュレーションするデジタルツインです。この「合成ユーザー」が、一般的なユーザーアクティビティを模倣することで、継続的にネットワークをテストします。たとえば、企業のWi-Fiネットワークへのログインやクラウドアプリケーションへの接続を試み、その結果、現実のユーザーが問題を報告する前に事前に潜在的な障害を特定できます。
Marvis Minisは、ネットワークの早期警告システムと考えることができます。たとえば、ごった返している状態の病院で、デジタルツインがDHCPやARPの設定ミスを検出したとします。このような設定ミスは、緊急応答システムに悪影響を及ぼす可能性があります。こうした問題が検出されると即座に、Marvis Actionsが是正措置を提案、または場合によっては開始します。
ジュニパーのAIネイティブネットワーキングのメリット
デジタル時代においては、適切なパートナーを選ぶことが極めて重要です。ジュニパーがAIネイティブネットワーキングのイノベーションに徹底的に取り組んでいるのは、単にテクノロジートレンドの最前線に立つためではありません。ネットワークの運用の仕方を根本的に考え直すことを目的としています。ジュニパーのアプローチが重要である理由を、以下に挙げます。
- 運用効率の向上：AIドリブンインサイトとプロセスの自動化により、IT運用チームは障害対応に絶えず追われる状態から解放され、ビジネスの成長につながる戦略的な取り組みに専念できるようになります。
- 複雑さの簡素化：ジュニパーのソリューションにより、技術データが明快で実用的な推奨事項に変換され、従来の複雑なネットワーク管理環境が簡素化されます。
- 事前対応の問題解決：Marvis Actionsには、LEMなどの予測モデルや自己修復メカニズムが組み込まれているため、繁忙期に直面している小売企業であろうと、オンライン講義を管理する高等教育機関であろうと、ダウンタイムを低減してユーザーエクスペリエンスを向上できます。
- セキュリティとコンプライアンス：自動化と継続的なモニタリングにより、悪用される前に潜在的な脆弱性を特定して解決できるため、業界を問わずセキュリティ体制を強化できます。
- 妥協のない持続可能性：設計とエンジニアリングの時点から持続可能性を考慮した、ジュニパーネットワークスの最適化されたシリコン、小型の形状、AIネイティブの電力管理により、パフォーマンスを犠牲にせずにエネルギー効率が大幅に向上します。
- IT運用チームのサポート：日常的な作業を高度な自動化プロセスに落とし込むことで、IT担当者はイノベーション、最適化、成長に向けた取り組みに専念できるようになります。
ジュニパーを利用するということは、単にネットワーキングハードウェアやソフトウェアを購入するのではなく、ネットワーク自身が直感的に自己を理解して最適化する未来に投資するということです。想像してみてください。ネットワークが中断する心配なしに担当者が患者のケアに専念できる医療機関や、フラッシュセール中にネットワークの問題を予測し、シームレスなカスタマーエクスペリエンスを確保できる小売チェーン。ジュニパーのAIネイティブアプローチを採用すれば、このような未来を今すぐ実現できます。
よりスマートで安全なネットワークの未来に向けて
ジュニパーが推進する直感的な自動運転ネットワークへの取り組みは、まだ始まったばかりですが、お客様のデジタル環境を刷新する可能性を大いに秘めています。ヘルスケア、小売業、高等教育機関など、業界を問わず、AIネイティブイノベーションを通じてネットワーク運用を変革することに興味をお持ちのお客様は、当社にぜひお問い合わせください。
ジュニパーの包括的なAIネイティブネットワーキングソリューションがどのようにして新しい業界標準を打ち立てつつあるのか、その詳細についてはこちらをご確認ください。お客様固有の課題に適したジュニパーのソリューションについては、デモをご覧いただくか、コンサルティングをご予約いただくか、あるいは当社までお問い合わせください。また、先日行われたMobility Field Day 13のプレゼンテーション（英語）もご覧いただけます。The Q&AIポッドキャスト（英語）も、ぜひお聴きください。AIがあらゆる業界にわたってもたらす変革的なパワーについて、世界中のイノベーターや第一人者の方々とともに掘り下げています。
