ブログ（テクニカル)

CES（コンシューマー・エレクトロニクス・ショー）でホールを歩き回ったり、ダボスで開催されている世界経済フォーラムで会話に耳を傾けたり、ソーシャルメディアのフィードをチェックしてみると、 どこもかしこも、AIの話でもちきりです。 2022年11月に、人間が会話するような受け答えや微妙な質問にも回答する能力を持つOpenAIのChatGPTが華々しく登場すると、ようやく多くの人々にとってAIが現実味を帯びてきました。そして、ChatGPTのユーザー数が最初の5日間で100万人を記録すると、この波に乗ろうとして独自のAIドリブンやAI活用のツール、製品を展開する企業が急増しました。 AIは生活のほとんどすべての側面を変える力を持つと私は考えています。AIブームが落ち着いたときには、新時代のコンピューティング、働き方、暮らし方が急速に具体化することでしょう。 ジュニパーネットワークスは、幸いにも数年前からAIの実情を認識していました。 2015年以降、ジュニパーのMist AIソリューションは、人工知能、機械学習、データサイエンスの技法を組み合わせて、世界中のお客様のためにエクスペリエンスファーストのネットワーキングを推進してきました。たとえばServiceNowは、Mistを使用してネットワークのトラブルチケットの数を90%削減しました。Gap, Inc.ではMistの導入によって、各店舗が自力でITの問題を解決できるようになり、店舗への人員の派遣を85%削減できました。 私たちは現在、次のレベルに進もうとしています。 業界初のAIネイティブネットワーキングプラットフォームにより、AIをポートフォリオの全体に拡大することで、ネットワークのあらゆる領域にわたりエンドツーエンドでエクスペリエンスを確保し、運用を簡素化する取り組みを進めています。 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とは何か 7年間のAIの学習を生かしたクローズドループのAIネイティブネットワーキングプラットフォームは、有線アクセス、無線アクセス、WAN、セキュリティ、データセンターの領域において、共有のクラウドホスト型AIOps（AI運用）とMarvisと呼ばれるVNA（仮想ネットワークアシスタント） を活用してエンドツーエンドの通信に信頼性をもたらします。 AIネイティブネットワーキングは、思い付きの言葉でもフレームワークでもなく、「市場構造」でもありません。エクスペリエンスファーストのネットワーキングを他の市販ソリューションよりも強力に推進するプラットフォームであり、なぜそれができるかといえば、オリジナルの製品アーキテクチャに実証済みのAIが組み込まれているためです。 ここで紹介するのは、最初からAIのために構築され、最適化されたネットワークです。 このプラットフォームの構築はどのようにして始まったのでしょうか？ まず、エクスペリエンスファーストに関して的確な問題点を挙げることから始めました。「ネットワークは稼働しているか」といったような問題ではありません。 そうではなく、「あらゆる場所にいるあらゆるユーザーが一貫したエクスペリエンスを得るには、どうすればよいか」、「ユーザーが気づかないうちに問題が解決されるようにネットワークを運用することは可能か」、「ネットワークは関係者全員のニーズを満たしているか」といったような問題です。 きわめて長い間、業界ではデバイスのパフォーマンス、ネットワークインフラストラクチャのステータス、機器のスピードとスループットなどの指標が重視されてきました。これらはパズルの重要なピースではありますが、過去数年間でパズルは大きく複雑になりました。次の10年間のネットワーキングの勝者は、完璧なエクスペリエンスを提供することの必要性を理解している人になるでしょう。 エクスペリエンスファーストに関する問題点を探った後、その答えとなる適切な技術を求めました。たとえば、エンドツーエンドのネットワーク全体で実行可能な業界唯一の真の意味でのAIOpsです。 ただし、すべてのAIOpsが同じというわけではありません。ワールドクラスのAIOpsには3つの主要な特性があると、ジュニパーは考えています。 第一に、適切なデータが与えられていることです。何を修正すべきかわからなければ、修正は不可能だからです。 幸い、私たちには先見の明があり、豊富なネットワークデータを抽出できるようにする製品を数年前に構築していました。したがって今では、スイッチ、アクセスポイント、ルーター、ファイアウォールから正しいデータを山のように収集して、ネットワーク運用担当者がエンドユーザーのエクスペリエンスを把握できるようにしています。 もちろん、適切なデータの収集だけでは不十分です。データを利用することが重要です。リアルタイムでの適切な応答には、実用的であること、および瞬時のアラームよりも優れていることが求められます。ネットワーク上のすべてのユーザーの満足度を常に把握することで、私たちはユーザーが気づかないうちに問題を解決します。 不適切なAIOpsの例を挙げると、たとえばライトが点滅してアラームが発行されるものの、その多くが間違いで、IT管理者は最終的にそれらを無視するしかありません。ジュニパーのAIOpsのような適切で優れたAIOpsは、エクスペリエンスに影響する前に事前対応で問題を修正します。 最後に、適切で安全なインフラストラクチャがあります。これがなければすべて不可能です。 ジュニパーは、デバイス、オペレーティングシステム、クラウドのハードウェアとソフトウェアなど、業界で最も拡張性が高くて安全な、AI時代に適したインフラストラクチャを保有しています。大量のデータを処理し、画期的な成果を達成するために構築されたインフラストラクチャです。 真の意味でのAIかどうかは、これらの3つの要素にかかっています。すなわち、適切なデータ、適切な応答、適切なインフラストラクチャを備えていることが求められます。結果としてもたらされるのは、優れた俊敏性、自動化、複雑さの解消、生産性の向上、信頼できるパフォーマンスの大規模な確保です。 そしてミスが発生しないこと。これはロードマップではありません。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は、7年の歳月をかけて構築され、そして今、真の意味での製品、新の意味でのプラットフォームとして登場しました。 さらにその傘下に、いくつかの新たなイノベーションが加わりました。それらについてここでご紹介します。

ジュニパーネットワークスが誕生したのは、ちょうどインターネットが急激に広がろうとしているときでした。そして、ジュニパーの存在がなければ、多くの点でインターネットは今の状態にはなっていなかったことでしょう。 1990年代に、私はエンジニアとしてジュニパーに入社しました。小規模なチームと一緒に、インターネットを拡張する新しいタイプのルーターを考案し、ドットコムブームを起こし、それまでになかったイノベーションに拍車をかけました。それ以来、変化を受け入れること、現状を打破すること、新たな技術シフトのたびに起こる困難な問題を解決することが、私たちのDNAの中にしっかりと埋め込まれてきました。 現在、AIが押し寄せています。それも大きな波です。これは、インターネットの出現以来、最大の転換点だと思います。私たちが製造しているテクノロジーだけでなく、私たちの暮らし方、仕事の仕方、遊び方にも影響を与えるものです。 ジュニパーは7年前に、この機会を捉えるための一歩を踏み出しました。優れたAIOpsにより、お客様のために手作業を削減し、導入を加速し、時間のかかるトラブルチケットをなくしました。ネットワークにできることや、あるべき形についての考え方を変え、それは大きな成功だったとみなしています。実際、このAIを活用した製品による収益は、報告された過去2四半期で、前年比ほぼ100%の増加を達成しています。そして、たとえば新たなAIトレーニングや推論モデルの処理などを行うAIデータセンターの実現と自動化に対して行った投資に、さっそく勢いが見え始めてきています。 ジュニパーでは、「AI」とは「All In（すべて組み込み）」の略です。 また、一世代に一度のチャンスを最大限に活用するためには、大きく、大胆に進んで、AIにすべて組み込んで全面的に支持することが必要だと認識しています。 そうした理由から、HPEによるジュニパーの買収が最終的な合意に達したことを、私は嬉しく思っています。 この統合によって、AIネイティブネットワーキングにおける製品やサービスが強化されることでしょう。同時に、あらゆる分野においてイノベーションが加速されるでしょう。たとえば、コンピューティングやストレージやネットワーキング、シリコンやシステム、ソフトウェア、そしてキャンパスや支社/拠点、データセンターや広域ネットワークにおいてです。 HPEとの統合により、より包括的で競争力のある、真にエンドツーエンドでエクスペリエンスファーストのAIネイティブソリューションを提供できるようになることを、私たちは期待されています。 エンドツーエンドのセキュアで確実な接続性：WLAN、有線、セキュアなSD-WAN、ネットワークアクセス制御、屋内位置情報サービス、クラウド型セキュリティなどで実現し、優れたMist AIOpsにより、企業はビジネス目標に基づいて独自のペースでAIとクラウドを柔軟に導入できます。さらに、お客様はSASEとゼロトラストアーキテクチャを活用できるようになります。 差別化されたサービスとしてのネットワーク（NaaS）の提供：私たちは統合後には、HPE GreenLakeをJuniper Mist独自のAI機能と組み合わせることで、非常に包括的な形でNaaSをお客様に提供できるようになります。 AIデータセンター：コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングなどの包括的なデータセンターソリューションが提供されます。HPEの高性能コンピューティングにおける長年の経験は、Slingshotのような相互接続テクノロジー、液体冷却ソリューション、GPUサーバーなど、すべて現行のAIデータセンターの変革に生かすことができます。すでに世界中でお客様のDC運用の簡素化を実現しているジュニパーのインテントベースの自動化ソリューションであるApstraや、QFXスイッチ、PTXシリーズルーターと組み合わせることで、私たちは、AIデータセンターを構築するお客様に適した包括的なソリューション開発における先駆者となるでしょう。 エンドツーエンドの広域ネットワーキング：エクスペリエンスを確保しながら、コア、エッジ、メトロの全体にわたって自動化ネットワークを効率的に導入できるポートフォリオです。私たちには、サービスプロバイダ、クラウド、エンタープライズWANのお客様という強力な基盤があります。より広範なエンドツーエンドのソリューションを提供して、こうした重要なお客様を有することの存在感を高める大きな機会になると考えています。 よって、今回の統合は間違いなく、企業セグメントにとって大きなチャンスです。この統合により、グローバルな展開が劇的に促進され、クラウド、サービスプロバイダ、エンタープライズなど、あらゆるお客様の業界にアプローチできるようになることが期待されます。これが実現されれば、より広範なインストールベースにわたって、きわめて詳細に集約されたテレメトリに基づき、収集、保護、分析、処理ができるようになります。それは、エンドユーザーエクスペリエンスのさらなる向上とネットワーク運用の効率化の推進へとつながります。 HPEは、ジュニパーと同様に、価値を重視し、人を尊重し大切にする企業です。持続可能性に関する強固な実績、多様性と受容性の重視、イノベーションに対する深く根付いた情熱を共有し、この新たな取り組みの段階に入る私たちにとってHPEは最適なパートナーといえるでしょう。 ジュニパーで育まれてきた考え方や活力は、HPEとの統合でさらに強化されると信じています。次の時代においても、AIネイティブネットワークの分野で確立されたポジションを基に成長を続けるにあたり、新たなスピード感とスケール感をもって、ネットワークエクスペリエンスに対する今日の進化するニーズに対応していく所存です。 私たちすべての可能性は無限大です。ともに業界のリーダーとしての位置を築いているHPEと始める新たな時代において何がもたらされるか、とても楽しみにしています。 Cautionary Statement Regarding Forward-Looking Statements This document contains “forward-looking

従来のWANモデルは、ここ数年で劇的に変化してきました。パンデミック以前のWANは、オフィスで働く従業員に対し規模やタイプ、レベルの異なる複数のデータセンターに分散している情報やアプリケーションを提供するために、幅広く利用されていました。  現在では、あらゆる従業員が、時間や場所を問わず、一切の制限やサービス品質の低下に直面することなく、業務を遂行できることが求められています。今日の最新のITおよびネットワーキング環境は、クラウドファーストであることに加え、以下に挙げるすべてをサポートするものでなければなりません。現代の企業をサポートするためには、WANを進化させる必要があります。そこで役立つのがAI（人工知能）です。  複雑さへの対応  WANの大きな特徴の1つが、ネットワークトラフィックおよびサービスに対する可視性と制御性です。この可視性と制御性は、重要なトラフィックを適切なタイミングで適切な場所に誘導するために必要となるものです。ネットワークトラフィックとパフォーマンスの最適化は、エンドユーザーエクスペリエンスの保護と優れた満足度につながります。  ご存じのとおり、現代のネットワークはますます複雑化しています。デバイスや接続の数は飛躍的に増えているため、それに合わせてネットワーク管理も改善しなければなりません。  デバイスや接続の数は、一般的なネットワークチームには対応できないほどのペースで増加しています。ただでさえ複雑なネットワーク構造を管理しながら、こうした増加状況にリアルタイムで対応するためには、AIの導入が不可欠です。  トラフィックルーティングの改善  ネットワーキングの良し悪しは、どのようなエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるかによって決まります。ジュニパーネットワークスはそのことを理解しています。情報やアプリケーションを遅延なく、すぐに利用できるかどうか。ビデオ通話で遅延や切断は発生していないかどうか。ネットワークは従業員の効率的/効果的な業務遂行を可能にしているのか、それとも業務遂行の妨げになっているのか。そうした点がカギになります。  ここで絶大な効果を発揮するのがAIです。AIを活用してトラフィックに適切に優先順位を付け、効率的にルーティングすることで、エンドユーザーエクスペリエンスを強化（および保護）できます。AIを統合することで、特定のタイプのトラフィックを優先することや、問題の兆候（サービス品質の低下など）を監視し、ネットワークチームに通知することも、あるいはAIが自ら修正することもできるようになります。AIは、関与した不確定要素に対する理解を時間が経つにつれて深めていきます。そのため、典型的な状況の原因と結果を把握して事前に調整を行うなど、予測的なアクションを取ることも可能になり、予防策を講じることもできるようになります。  ネットワーク、サービスレベル要件、ユーザーのニーズ、トラフィックの最適なルートなどを理解したうえで、そのすべての最適化を行うのは大変な作業です。AIを活用して問題をより管理しやすいものにすれば、ネットワークチームはもっと重要な問題に取り組めるようになります。  運用の改善  ITおよびネットワーキングチームは、トラフィックパスの選択、セキュリティアラートの確認、問題のトラブルシューティングなど、自社ネットワークの細かい運用作業に忙殺されています。ネットワーキングチームの仕事量は増える一方であり、この負担を少しでも軽減できるネットワークが必要とされています。AIを活用すれば、拡大し続ける複雑なネットワークを管理しやすくなるだけでなく、セットアップや修理などの作業も高速化できます。  AIはプロビジョニングでも役立ちます。機器の展開を最適化するうえでの手助けになるばかりか、新規サイトやサービスによるシステムへの不正接続に関してアラートを発信します。また、このような不正接続の試みを隔離、通知、防止することもでき、新たに追加された機器や機能に基づいて新しいポリシー定義を調整や適用することもできます。  ネットワークの問題を迅速に診断して修正できることも、AIを活用するメリットの1つです。問題やアラートが発生すると、ネットワーキングチームはまず、そのアラートが直ちに対応が必要な重大な問題かどうかを判断します。次に、問題の根本的原因を特定して、隔離し、修正します。しかし、企業ネットワークの成長と拡大に伴い、問題（およびアラート）の数も増加することとなります。企業ネットワークの拡大に合わせて、社内のネットワーキングITチームの規模も拡大することはほとんどありません。つまり、既存のチームでは対応できないほどの量のアラートが発生することになります。  AIを導入すれば、AIがアラートを確認し、重要なアラート、すぐに対応の必要のないアラート、誤検知などを分類します。十分にトレーニングされたAIなら、問題を自ら調整/修正することもできます（ネットワークの帯域幅を増やすなど）。運用プロセスにAIを導入する大きなメリットの1つが、あらゆる問題の修正を迅速化できることです。アラートとは、問題が発生した際に、その問題の内容を大まかに伝えるものでしかありません。AIは、問題の詳細（遅延やビデオ通話切断の原因など）に加え、修正手順も正確に教えてくれます。  展開と管理の作業が簡略化されれば、導入期間や修正期間を短縮でき、時間のかかる反復的な作業からネットワークチームを解放できます。  Juniper SD-WAN driven by Mist AI  ジュニパーのAIドリブンSD-WANテクノロジーにより、現代の最新ネットワークにAIを導入し、エンドユーザーとITのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。AIを通じて企業の高速化と効率化を推進する方法の詳細については、次のオンデマンドオンラインセミナーをご覧ください。  SD-WANの再定義に関するオンラインセミナーシリーズパート1：Nemertes Researchのジョン・バーク氏に聞くSD-WANにおけるAIの導入事例（英語）。  また、AIドリブンSD-WANの導入事例については、隔週開催のオンラインセミナー（開催時間はEMEAおよびAMER向け）をご覧ください。     

私は、ジュニパーネットワークスが毎年公開しているCSR（企業の社会的責任）レポートをいつも楽しみにしています。ジュニパーの製品がどのようにして市場に投入され、世界中のお客様が抱える技術的課題を競合他社よりも効果的に解決しているのか、これを成し遂げるのは容易ではありませんが、それを進めるのが私の主な仕事です。しかし、それだけではありません。ジュニパーが優れた企業市民として運営されていることを確認するのも、私の重要な仕事になります。 優れた企業市民であるためには、地球の環境を保護し、当社の事業運営の信頼性とガバナンスを強化し、従業員が誇りに思えるような組織を築くなど、重要な責任を果たさなければなりません。 ジュニパーの2023年度のCSRレポートでは、当社がこの責任をいかにして果たしているのかについて取り上げています。その例を紹介します。 ジュニパーはEthisphereからの評価を獲得し、2023 World’s Most Ethical Companies™の1社に選出されました。この分野の栄誉あるグローバルリーダーにジュニパーが位置づけられたのは、今回で5回目です。 ジュニパーは世界中のサプライヤに対して、サプライチェーンのカーボンフットプリントを2025年までに10%、2030年までに25%（2021年比）削減することを掲げています。 ジュニパーは、競合製品と比較して消費電力が最大77%削減されるJuniper® ACX7000シリーズCloud Metroルーターをリリースしました。 今年のレポートでは初の試みとして、TCFD（気候関連財務情報開示タスクフォース）に従って、リスクと機会を開示しています。 インドのExcellence Centreのオフィスや研究所では、カルナータカ州チトラドゥルガにある太陽熱発電所により、プロジェクトのライフタイムを通じて約57万トンの二酸化炭素排出量の削減を見込んでいます。 ジュニパーは、Juniper Career Connect（JCC）という名称の新しいプラットフォームも公開しました。このプラットフォームにより、ジュニパーの従業員は社内のメンターと関係を築くことや、社内で公開している求人への応募、社内のギグワーク（単発の仕事）への挑戦などを行うことができます。JCCは公開から3か月で、4,000人以上のユーザーと100人以上のメンターが利用しています。 このような例が記載されたレポートを読むと、ジュニパーの変革と改善のために世界中で献身的に取り組んでくれているジュニパーのイノベーターたちに対して、誇りと感謝の気持ちでいっぱいになります。 ただし、このレポート自体は最終目標ではなく、目標達成を祝福するものでもありません。 ジュニパーはCSR戦略における進捗状況に満足していますが、やるべきことがまだ多く残されていることも自覚しています。企業としての責任を果たしながら、人々をつなげて変革をサポートするという当社の使命に向けて今後も取り組んでいきます。 ジュニパーは、CSRに真剣に取り組まない企業は必ず失敗すると考えています。今日の世界では、製品を出荷して業績をウォール街に報告するだけでは、事業は運営できません。ジュニパーが企業として事業を運営し、エクスペリエンスファーストネットワーキングを提供することで人のつながり、仕事、生活に変革をもたらします。そのCSR戦略は極めて重要な存在となります。このCSR戦略は、当社の成功を後押しする重要な意思決定の指針でもあります。当社の掲げる目標や、従業員、パートナー、お客様が当社の中核的な使命と考える価値観を遵守するための指針となるものです。最新のCSRレポートでは、レポートの対象期間中にジュニパーがいかにしてその価値観を体現し、使命を達成してきたかを紹介しています。 CSRレポートもぜひご確認ください。また、こうした問題に対する貴社の取り組みについてもぜひご意見をお聞かせください。 その他のリソース 究極のデジタルエクスペリエンス：より良い地球のために（英語） アースデイ2023のその先へ：エネルギーの節約と無駄の削減はみんなの責任（英語） 気候変動と持続可能性  

IT運用チームの能力を補強するためにAI（人工知能）を使用することが増えてきています。これは一般的に、AIOpsと呼ばれています。AIOpsに激しく抵抗を示すITチームもあれば、熱心に支持するITチームもあります。では、どうしてAIOpsを導入すべきなのでしょうか？ 企業にとって、またITチームに所属する個人にとって、AIOpsはどのような意味を持つのでしょうか？ まずは、誰も触れたがらない話題を取り上げましょう。他の業界でデジタル化が労働者に大混乱をもたらしていることを考えると、AIOpsの導入によって仕事をコンピューターに奪われるのではないかとITチームが警戒感を抱くのは理解できます。 ITチームの皆さん、ご安心ください。AIOpsを導入しても、ロボットがあなたの仕事を奪うことはありません。実際は、その反対といえるでしょう。 AIOpsは長年の間、形を変えながらも身近に存在していました。AIOpsがバスワードのようになったのは数年前のことで、それ以降、ジュニパーをはじめとする大手技術系ベンダーのポートフォリオの一部となっています。AIOpsの導入理由と方法に関してはデータが存在しており、拡張と迅速な成長の双方に対処しなければならないことがAIOpsの採用を後押ししていることは明白です。人員の削減を望んでいるためではありません。 人間の限界 人間が記憶できる情報の量には限界があり、どれだけの数の変数を追跡できるか、新しい問題にどれだけ早く対処できるかという点でもそれは変わりません。ある程度までは、チームに人員を追加することで個人の限界に対処できます。しかし、あくまで「ある程度までは」にすぎません。 システムの複雑さが一定のレベルを超えるか、あるいは複雑化が急速に進むと、チームを増員しても助けにはなりません。ITにおいてはシステム思考が必須です。そしてシステム思考には、変数のほとんど（すべてとはいわないまでも）を記憶する能力が必要とされます。こうした限界は、チームで担当を分担することである程度回避できます。ただし最終的には、誰かが、あるいは担当するグループが、全体を把握して、今の状況を推し進めた場合にどのような変化が生じるかを理解しなければなりません。 状況があまりにも複雑だと、私たちは抽象化を行います。管理インターフェイス、自動化、オーケストレーション、可視化、分析、レポートが最新のITチームのツールです。ストレージ、コンピューティング、ネットワーキングといったさまざまなレベルで複雑さが抽象化されます。それは大規模なITチームが定期的に、プログラムを利用して大規模に仮想データセンター全体を作成して壊すようなものです。 ただし、何層にもわたるこのような抽象化には、システムに徐々に及ぶ変化の影響が不明瞭になるという問題点があります。ストレージを好きなだけ抽象化することはできますが、SAN（ストレージ エリア ネットワーク）の動作に問題を発生させ、実稼働環境にインパクトを与える可能性が残ります。 テクノロジーの成熟度が増すほど、こうした問題に直面する頻度は低くなります。結果として、実際に問題に直面したときに、その問題がさらに不明瞭なものになっているか、あるいは発生頻度がきわめてまれになっているかのいずれかとなり、問題解決の難度は上がります。 ITチームの補強 複雑さ、成長、拡張に対処するために抽象化を利用できるようになると、そのために用いる管理ツールに応じて知識のギャップが生じます。AIOpsのテクノロジーはそうしたギャップを解消します。AIOpsのAIはすべて、さまざまな形で「正常」と見える状態を学習し、異常と見える状態になるとこれに懸念を抱きます。この点で、AIOpsのAIは、従来のSIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）システムによく似ています。 ただしSIEMは、問題が発生したときにアラートを発するだけです。AIOps製品は、ジュニパーネットワークスの仮想ネットワークアシスタント「Marvis」を含め、問題の内容だけでなく問題の解決方法も記録します。Aの動作がXに似ている場合、Yソリューションを適用すると問題が解決する、ということを学習します。そしてAIは、数年間同じ問題が発生しなくても、その問題と解決策を記憶しています。 ITチームもまた、チケットシステムを使用して、これと同じことを数十年間行ってきました。残念ながらチケットシステムは検索に依存します。つまり、適切なメタデータやセマンティックタグといった要素が重要になります。必要なデータが見つかるかどうかは、担当者が情報を正確に記録していることや、前回のインシデントでチケットの情報が詳細に記述されていることに左右されます。そして人間はドキュメントの作成が苦手です。 しかしAIOpsのAIは、ドキュメント作成に優れています。統計、ログ、チケット、ヘルプの問い合わせなど、所定のインシデントに関連するすべてのデータにアクセスできれば、特定のタイプのインシデントに関連付けられたものとして、そのすべてのデータを、AIが存在する限りいつまでも保存できます。異常が発生するたびに、AIはそれまでの学習内容のすべてを確認します。新たに発生したイベントが過去のイベントに似ていれば、解決できる可能性のある方法に関する情報をITチームに迅速に通知します。 実際便利かもしれないと思えるようになってきましたか？ では気を引き締めましょう。状況ははるかに良くなっているのですから。 未来につながるAIOps ITチームのイベントから時間をかけて学習すれば、AIOpsのAIはますます便利なものになっていくでしょう。ただし、そこまで到達するにはかなりの時間がかかると考えられます。AIが大きめのデータセットに基づくトレーニングを必要とすることは常識です。AIOpsによって解決しようとしている問題の1つが、人間はドキュメントの作成が苦手だということであるとしても、チケットシステムのどこにAIを利用するか正確に指定することはできないため、魔法のようなことは起こせません。 ただし、AIの利用を1社の企業だけに制限しないとしたら、どうでしょうか？ AIがあらゆる企業から学習するとしたら、どうでしょうか？ そのAIの背後で、既知の問題に対するハードコード化された答えという形でも、またAIの向上に貢献しようとして参加した企業の助力を得ながらAIのナレッジベースを拡張していくという方法でも、ベンダーがナレッジを絶えず追加しているとしたらどうでしょうか？ AIの機能は突然、飛躍的な成長を示し、ITチームは、過去に自社で発生した不明瞭なインフラストラクチャエラーの修正方法だけでなく、参加企業のすべてで発生した不明瞭なインフラストラクチャエラーの修正方法も参考にできるようになります。そして、ソリューションに一定の自信を持てるようになると、IT部門の介入なしで自動的に修正を適用するようにAIを設定できます。 こうしたことは、ITチームが以前に行っていた作業と関係するでしょうか？ はい。しかしそれは、誰もが嫌い、明らかに苦手としている仕事の一部を自動化するという作業です。AIOpsは、人間の仕事を奪うロボットを意味する言葉ではありません。本来の仕事ができるよう繰り返しの作業から人間を解放し、人間だけでは対応できないようなより大規模で複雑な、より急速に成長するネットワークに企業が対処できるようになる製品を指す言葉です。 このシリーズのその他のブログ 実際のAIによる意思決定は常に第六感を上回る（英語）

今日、お客様はサプライヤーに対して、持続可能なビジネス慣行およびソリューションをこれまで以上に求めています。このような需要に応えるために最初に考えられるのは、どのようにエネルギーの消費効率を上げ、クリーン/再生可能エネルギー源を利用し、炭素排出量を削減するかということです。これは企業が持続可能性の目標に向けて踏み出す素晴らしい第一歩ではありますが、解決策の一部にすぎません。いくつかの調査により、再生可能エネルギーへの移行のみでは温室効果ガス排出量の55%しか解決できないことが示されています。ネットゼロ排出を達成するには、循環経済に移行して残る45%に取り組む必要があります。ジュニパーでは、お客様がこの重要な二歩目を踏み出し、持続可能性の目標を達成できるようサポートする製品ポートフォリオを用意しています。 循環経済とは何か、なぜそれが優れているのか 直線経済においては、資源を地球から抽出し、製品を製造および使用し、その廃棄物を埋め立て地に処分します。循環経済では、製品を使用後に回収し、最終的に埋め立て地に埋める代わりに再利用またはリサイクルします。循環経済であれば、廃棄物、汚染、地球の天然資源の採取が効果的に削減されます。環境汚染や廃棄物の負担が恵まれない地域社会や国により重くのしかかっていることが複数の研究で示されています。したがって、循環経済はグローバルな社会的平等も促進します。 価値と環境への影響の順に並べた循環経済原則の階層 循環経済において最善の成果を出すと、環境への影響を最小限に抑え、製品から回収される価値を最大化できます。その成果の階層は次のようになります。 メンテナンスとサポートにより製品の使用期間が延びる 最も価値の高い最終製品の状態で、製品の再利用を促進する 最終製品の再利用が不可能になった場合、製品の部品の再利用を促進する 貴金属やプラスチックをリサイクルして他の製品の製造に再利用する 持続可能な代替品がない状態にして、残った資材を処分する ジュニパーネットワークスの循環経済ポートフォリオ ジュニパーネットワークスは、お客様が循環経済への移行を開始して持続可能性の目標を達成できるよう支援するため、PureWrxと提携して、3つの価値のある循環経済プログラムを提供しています。これらのプログラムにより、お客様は、製品ライフサイクルのニーズの最初から最後まで、持続可能性を考慮して行動できるようになります。 Try & Buyプログラム PureWrxを通じて利用可能な、循環経済を活用したジュニパーのTry & Buyプログラムでは、お客様はジュニパーの最新テクノロジーを持続可能な方法でリスクなしに試すことができます。60～90日間のお試し期間の終了後、お客様は製品を購入して保持するか、元のパッケージでPureWrxに返送するかを選択できます。返品された製品はすべて再認定され、別のお客様または社内部門による再利用の対象になります。Try & Buyプログラムは、従来よりも早くお客様が運用を開始できるようになる優れた方法であり、その一方でこのプログラムによって、ラボ環境や評価環境でよく発生する電子廃棄物の問題が解決します。 ジュニパーネットワークス認定中古品（JCPO）プログラム ジュニパーネットワークス認定中古品（JCPO）プログラムは、ジュニパーの循環経済サービスを推進する原動力です。JCPOによりお客様は、新品同様の品質と安全性を確保するために厳格な再製造およびテストプロセスを経た、余剰製品または中古製品を購入できるようになります。最新のコンポーネントとソフトウェアアップデートはすべて適用済みです。JCPO製品にはジュニパーの保証が付いており、新品の製品と同じ世界クラスのJ-Careサポートを受けることができます。典型的なJCPOルーターまたはスイッチでは、20ポンドを超える電子廃棄物と1,000ポンドを超えるCO2排出量を削減できると見積もられています。現在までにJCPOプログラムは、1,000社を超えるジュニパーのお客様をサポートすることで、埋め立て地に捨てられるはずの電子廃棄物を推定合計66トン分、およびCO2排出量800万ポンド分の削減を実現しています。 持続可能な調達プログラム 持続可能な調達プログラムでは、お客様は環境への影響を最小限に抑えながら、中古製品の価値を最大限に活用できます。お客様は、PureWrxに直接問い合わせるか、ジュニパーのパートナーまたは担当者に連絡して、廃棄資産を対象にした割り引きサービスをPureWrxに申し込むことができます。PureWrxは、現金の形で割引サービスを提供することもでき、別のジュニパー製品（新品でかつJCPO製品）の購入時に使用可能なクレジットの形で提供して、価値をさらに高めることもできます。  ネットワークパフォーマンスを最大限に高め、環境への影響を最小限に抑える ジュニパーの循環経済サービスは、製品ライフサイクルのあらゆる段階で、企業に持続可能なオプションを提供します。これらのプログラムは、初めてジュニパーを使用するときでも、現在のネットワークインフラストラクチャを拡張するときでも、ジュニパーの最新テクノロジーに移行するときでも、企業がネットゼロの目標を達成するために次の一歩を踏み出すのをサポートするように設計されています。ジュニパーが行っているOEM認定プログラムであれば、品質やセキュリティを犠牲にすることなく循環経済への移行を進めることができます。