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
これまで、Self-Driving Networkへの移行段階として、AIネイティブネットワークの基盤となるデータについて、それがどのようにクラウドで処理され、SLE（サービスレベル期待値）や分類子を通じてインサイトや推奨事項に変換されるのかを見てきました。ここからは、AIアシストについて見ていきましょう。これは、問題解決のためにデータに裏付けされた推奨事項を提供し、許可された場合、問題解決のための自動化されたアクションを実行することで、ネットワーク運用においてAIがより能動的な役割を果たすようになります。 このシフトは、より複雑化する環境を管理するためのAIの機能への信頼が高まっている業界のトレンドを反映したものです。IDC Researchによると、調査対象となった企業の半数近くが、AIを活用したネットワーク管理プラットフォームについて、問題の修正や最適化のアクションを自身で判断および実行するものが望ましいと答えています。 AIアシストの戦略的価値 AIアシストのアクションによって、ネットワーク運用の簡素化、IT運用チームの手作業によるワークロードの軽減、問題解決までの時間の短縮が実現し、エンドユーザーは優れたネットワークパフォーマンスを得られ、ITはより戦略的かつ革新的な取り組みに注力できます。 ネットワークの複雑さが増すにつれ、ネットワークイベントはささいな設定ミスから重大なサービス中断まで多数にのぼり、IT運用チームが重大なイベントを発見し対処することが難しくなっています。クラウドベースのAIOps（IT運用のための人工知能）を通じたAIアシストは、IT運用チームが余計な対応を減らせるようサポートします。AIOpsが優先度の高い問題を証拠と共に明示し、それらをIT運用チームの許可のもとに自動的に解決することで、IT運用チームは迅速かつ事前対応で問題に対処できます。これによりトラブルシューティングの時間を大幅に短縮でき、リソースがイノベーションや長期的計画などのより価値の高い戦略的取り組みに注力できます。 データからアクションへ：AIアシストの仕組み 高度な数学的アルゴリズムやAI（人工知能）、ML（機械学習）モデルを介して、数百ものイベントやリアルタイムのユーザーエクスペリエンスからのデータをフィルタリングすることで、明確な正当性に基づく実用的で有効な推奨事項が作成されます。 IT運用チームがその結果を信頼できる場合、その問題を自動的に解決する権限をAIOpsソリューションに付与できます。時間をかけて信頼を構築し、これらの推奨事項を信頼できるアクションのリストに追加することで、今後はIT運用チームに報告することなく、AIが同様の問題を自律的に解決できます。こうしてAIOpsはIT運用チームのメンバーの一人へと進化し、自動運転モードに入ることになります。 AIアシストのアクションは、以下の3つに分類されます。 最適化：RRM（無線リソース管理）やNRM（ネットワークリソース管理）などのAI/MLアルゴリズムが継続的にユーザーエクスペリエンスを最適化 推奨されるアクション：AIが重大な問題を特定し、証拠と共に具体的で実用的な推奨事項を提案する 自動化されたアクション：AIが人間の介入なしで実行する、認定されたアクションのリストにIT運用チームが追加した、信頼できる推奨事項 業界屈指のAIアシスタント、Marvisを導入 ジュニパーは、当社のAIネイティブネットワーキングプラットフォーム、Mist™の中核となるMarvis® AI Assistantによって、上記のコンセプトを実現します。MarvisはRRMやNRMなどのAI/MLアルゴリズムを活用し、継続的かつ事前対応的にユーザーエクスペリエンスを最適化します。Marvis Actionsを通じて、推奨されるアクションと自動化されたアクションの両方を提供し、これらはドライバーアシストモードと自動運転モードと呼ばれます。 ドライバーアシストモードでは、Marvisはパフォーマンスに影響を及ぼすイベントを特定し、非対応のファームウェア、ポートの設定ミス、誤ったケーブル、VLANの欠落、WAN回線の混雑といった問題に対して、証拠に基づく有効性の高い解決策を提案します。 自動運転モード（IT運用チームが信頼できるアクションのリストに推奨事項を追加した場合）では、MarvisはIT運用チームが定義したポリシーに従い、ポートの設定ミスの修正やポートのスタック問題の解決などを自律的に行うことができます。アシストによるものも自律的なものも、すべてのアクションがMarvis Actionsダッシュボードで記録および検証されます。これにより、チームは重大な問題や推奨された解決策の概要をリアルタイムで確認でき、人間主導のアクションと自律的アクションの両方を高い透明性と制御のもとで追跡できます。 Marvisの実例：実際の成果 世界中のお客様がMarvis Actionsのメリットを実感しています。例えば、あるIOTM（医療分野におけるIoT）の大企業では、インドのサイトで一年以上にわたってZoomユーザーに関する断続的な問題が発生していました。MarvisのLEM（大規模エクスペリエンスモデル）からの推奨事項を活用することで、オーストラリアのサイトにパケットを送信し、遅延とジッターを引き起こしていたVPNゲートウェイの設定ミスを速やかに特定できました。 別の事例では、ある大手小売業者が店内の特定のエリアでのパフォーマンス低下に悩まされていました。Marvisは、この問題の原因は無線のデモ機の電波干渉であることを突き止めると、自動的にチャネル帯域幅を40 MHzから20 MHzに修正し、店内ネットワークパフォーマンスを従業員とお客様双方にとって最適化しました。 自律化への次のステップ Marvisによって、IT運用チームはインサイトだけでなく、チームに貴重なメンバーを追加できます。重大な問題の優先順位付け、解決策の提案と実行、そしてそれらの解決策が正しく実装されたことを確認できるメンバーです。こうしたアシスト機能が完全な自律型の重要な基盤を提供することで、IT運用チームは定型業務を徐々にAIに移行し、パフォーマンスと効率の向上を実現できます。同じく重要なのは、IT運用チームが貴重な時間をトラブルシューティングに費やす代わりに、イノベーションの推進など、より影響力のある取り組みに費やすことができることです。
AIネイティブのイノベーションにより、ジュニパーがデータセンターネットワークにおけるリーダーシップをさらに強化 ジュニパーは、革新的なデータセンターネットワークソリューションを提供する業界リーダーとしての立場を確立してきました。2025年度の「Gartner® Magic Quadrant™ for Data Center Switching」ではリーダーの1社に位置づけられました。また、「Gartner Critical Capabilities for Data Center Switching」レポートにおいて、3つのユースケースのうち、エンタープライズデータセンターネットワークビルドアウトの分野で最高スコア、AIイーサネットファブリックビルドアウトの分野で第2位のスコアと評価されました。そして、データセンターアシュアランスに対するAIを活用したイノベーションにより、業界でのリードがさらに広がりつつあります。問題を予測してその発生を未然に防ぐデータセンターを想像してみてください。ジュニパーは、このような未来のデータセンターを実現します。 ジュニパーのイノベーションとリーダーシップを支える最も重要な要因の1つが、AIOps（IT運用のためのAI）をポートフォリオのあらゆる要素に組み込んでいることです。これにより、Marvis® AIエンジンを搭載したジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォーム、Mist™を基盤として運用担当者のエクスペリエンスが簡素化されます。さらに、ジュニパーはデータセンターネットワークアシュアランスの提供だけでなく、さらにその先のアプリケーションアシュアランスの提供に向けても前進を続けています。結局のところ、IT部門が社内外の顧客に提供しようと気にかけているのはアプリケーションです。 昨年、ジュニパーはMarvis AIエンジン搭載のAIOpsアプリケーションスイートをリリースしました。このアプリケーションは、他のベンダーのソリューションでは獲得できないようなネットワークやアプリケーションに関するインサイトを、データセンター運用担当者に提供します。今ではジュニパーは、この基盤をベースにビジネスを進めており、AIネイティブの予測アシュアランスなどの強力な新ツールによってAIOpsにおけるリーダーシップをさらに強化しています。 「ジュニパーが提供するApstra Data Center Directorとデータセンターアシュアランスの組み合わせは、現在入手できるデータセンターネットワーク管理ソリューションの中でも最高のソリューションの1つだと確信しています」 Advania社のプリンシパルネットワークエンジニア、ダルコ・ペトロビッチ氏 データセンターアシュアランスというイノベーション ジュニパーのデータセンターアシュアランス（旧名Apstraクラウドサービス）が提供するAIネイティブインサイトにより、ネットワーク運用担当者はトラブルシューティングにかかる時間を大幅に短縮し、データセンターネットワークとアプリケーションの両方において、事後対応型から事前対応型のアシュアランスへと移行できます。 そして本日、ジュニパーはPredictive Insightsを発表しました。このインサイトにより、運用担当者は問題を事前に把握し、業務の中断という事態に陥る前に問題を修正できます。ダイナミックなネットワーク環境において最も一般的な課題のいくつかに対応するため、まずはシステム健全性、容量、光（オプティクス）の3つの要素に関する予測インサイトアプリケーションをリリースします。この3つのアプリケーションにより、運用担当チームはプロセッサまたはメモリの問題を原因とするスイッチの障害、トラフィックの増加によるファブリック拡張の必要性、光モジュールの障害を原因とするファブリックリンクのダウンなどを予測できるようになります。これらのインサイトに基づき、リーフスイッチの追加、トラフィックの再ルーティング、光モジュールの交換などの対策を事前に行うことで、継続的なアプリケーションの高可用性と高パフォーマンスが保証されます。システム健全性アプリケーションはリリース済みで、容量アプリケーションと光アプリケーションは2025年第3四半期にリリース予定です。 また、2024年に初めてリリースしたアプリケーション認識機能についても、重要な追加機能をリリースします。VMware製品との統合が拡充され、VM（仮想マシン）およびVM上で実行されるアプリケーションが可視化されるようになります。また、VMwareのvCenterから発せられるアラームも統合されます。ジュニパーのネットワークグラフデータベースは、ネットワークファブリックとアプリケーションフローをマルチレイヤーで可視化する強力なグラフデータベースですが、VMに関する情報がそこに加わることで、さらに優れたインサイトを獲得し、トラブルシューティングを迅速化できます。アプリケーション層のアラームをネットワークのイベントやアラートに関連付けることで、NetOpsチームとDevOpsチームが協力してアプリケーションの問題（ネットワーク層かアプリケーション層かを問わず）の根本的原因を迅速に特定して修正できるようになります。
変わらず続くのは変化のみ、という今の時代において、企業は競争力や効率を維持するため、テクノロジーインフラを進化させ続けなければならないという課題に直面しています。AIの影響力が増大する中、「イノベーション」はもはや単なる流行語ではなく、不可欠な戦略になっています。ジュニパーネットワークスは、サービスエクスペリエンスを含め、ネットワーキングテクノロジーにおけるAIの進化を推進しています。ジュニパーの包括的なAIネイティブネットワーキングサービスは、企業が導入、運用、最適化の複雑さを乗り越え、この新しいデジタル社会で成功できるようにサポートするために設計されました。 AIネイティブソリューションを自信を持って導入 ジュニパーは、AIをネットワーキングに統合することは単なる技術的な変更ではなく、運用、サポート、管理の改革であることを理解しています。当社がAIネイティブを導入するための包括的なアプローチを提供するのはそのためです。ジュニパーのサービスは、初期設計から完全な運用導入までの包括的なパスを網羅しており、最小限のダウンタイムとより迅速な価値実現を可能にする実装に重点を置いています。 導入前の準備と洞察に満ちた戦略 ジュニパーはお客様の作業チームと綿密な状況把握セッションを実施した後、個々のお客様のビジネスニーズに合わせた分析を行います。これによって、既存のインフラのニュアンスと新しいインフラの目標を考慮した導入パスを戦略的に作成できます。ジュニパーのAIアクセラレーションサービスを使用した無線アクセスや有線アクセスの導入、AIデータセンター導入サービスを使用した初めてのAIワークロード向けデータセンターの構築、ジュニパーネットワークスSRXシリーズファイアウォール移行サービスを使用した業界をリードする次世代ファイアウォールへの移行など、ジュニパーは、お客様が新しい当社のソリューションから、より迅速に、リスクを抑えながら最大のメリットを得られるよう最適化された設計図を提供します。 スピードと拡張性を実現する導入サービス ジュニパーの導入サービスは、企業の導入の規模や範囲にかかわらず、導入期間全体をサポートするよう設計されています。ジュニパーは、25年を超えるネットワーキングエクスペリエンスに基づき、エキスパートによる設計と効率的な実装を最小限の中断で実現し、新しい環境がすぐに価値を提供できるようにします。ジュニパーの提供するサービスパートナーシップは、単なる導入の提供にとどまりません。ジュニパーのエキスパートが知識やベストプラクティス、アドバイスを提供することで、お客様のチームが最初から力を発揮できるようサポートします。またAIデータセンターの導入では、本番環境への実装後、お客様固有のAIワークロードに合わせて、パフォーマンスの調整をサポートします。 お客様のチームは、ジュニパーのソリューションを管理し、生成AI検索を利用し、10万件を超えるジュニパーのドキュメントとナレッジベースリソースから、どのように時間を節約でき、疑問に対する的確な回答を得られるかを体験できます。ジュニパーも、AIを利用することで、返品許可プロセスを合理化し、セルフサービス化を推進することで、多くの場合においてテクニカルサポートセンターのエンジニアの介入が不要になりました。 ネットワークの運用維持のための最適化サービス お客様のAIネイティブネットワークがイノベーションや変化し続けるビジネス要件に合わせて進化していく中、ジュニパーは、パフォーマンスと脅威保護を最適化するサービスを提供します。ジュニパーのエキスパートは、お客様と緊密に連携し、お客様のネットワークとビジネスニーズを評価し、計画した設計の変更の評価や、これらのニーズにより適した設定変更の提言、最適なソフトウェアリリースの特定など、さまざまなアドバイスを提供します。また、シームレスな移行を可能にするテストやアップグレードについてもサポートします。データセキュリティに関して、ジュニパーのチームが既知の脆弱性に対する潜在的なリスクの特定、ポリシーの最適化の提言を行うとともに、パフォーマンス向上と脅威回避のための調整方法についてアドバイスします。 ジュニパーAIケアサービス ジュニパーの無線、有線アクセス、SD-WANソリューションのユーザー向けのジュニパーAIケアサービスポートフォリオは、ライフサイクル全体におけるネットワーク運用の効率性、信頼性、セキュリティを向上させます。ジュニパーのエキスパートは、Marvis® AIエンジンによるリアルタイムデータの徹底分析で、お客様のチームをサポートします。事後対応型から事前対応型に移行し、導入を容易にして継続的に運用を簡素化することで、生産性を向上させます。 ジュニパーのきめ細かいフラッグシップサービス、AIアルティメットケアは、ライフサイクル全体をカバーし、企業がネットワーク投資を最大限活用できるようサポートします。これには、包括的な導入支援、事前対応型のヘルスチェック、そしてジュニパーの経験豊富なエキスパートチームによる、お客様に合わせたサクセスプランの策定が含まれます。お客様には技術担当者とサービス担当者の両方がアサインされ、彼らがお客様のネットワークの価値を最大限に高めるための一本化された窓口となります。技術担当者がMarvis ActionsとSLE（サービスレベル期待値）を常に監視し、問題が発生すると、エンドユーザーに影響を与える前に迅速かつ効果的に解決され、お客様のネットワークの健全性を維持します。またAIの力を活用することで、予測型のサポートと事前対応型の解決を実現します。 ジュニパーのAIネイティブネットワーキングサービスが他とは異なる理由 ジュニパーでは、AIを活用した運用への移行は長い道のりであり、一朝一夕でできるものではないという深い理解に基づき、革新的な取り組みを進めています。ジュニパーは、お客様のその移行の道のりをサポートする準備ができています。AIをお客様のライフサイクル運用に統合するため、ジュニパーは高度なネットワークを管理するITチームのサポートおよび強化を行い、より高い信頼性と安全性を備えたエクスペリエンスを提供するサービスを構築しました。これは単なる新しいテクノロジーの導入ではなく、組織全体の運用理念の変革です。 AIを活用したサポートによるシームレスなエクスペリエンス ジュニパーは、サポートプロセスにAIを組み込むことによって、効率性とカスタマーエクスペリエンスの向上を実現する取り組みを進めています。ジュニパーサポートポータル（JSP）の生成AIを活用した検索は、正確で的を絞った回答を短時間で提供し、ユーザーが大量のドキュメントを探すことなく必要な情報を見つけられるようサポートします。さらに、AI分析ログによりRMA（返品許可）プロセスが効率化され、JTAC（ジュニパー技術支援センター）のエンジニアのサポートがなくても、機器の修理や交換が必要かどうかを判断できるようになりました。このような、時間の節約と運用効率の向上を目指したAIイノベーションは、今始まったばかりです。 ジュニパーは、Marvisを活用することで、ネットワークの喫緊の問題を予測し、事前対応型の解決を実現するとともに、常に将来の進化に向けた戦略を練っています。ジュニパーのソリューションとサービスに対する先進的なアプローチにより、お客様は今日投資を行うことで、将来のテクノロジー環境に備えることができます。 結論：AIネイティブの未来をリード ジュニパーは、ネットワーク運用向けAIおよびAIワークロード向けネットワークのリーディングカンパニーです。ジュニパーはトレンドを予測し、期待を上回ることで、起こりうる混乱をお客様とパートナーの戦略的優位性へと転換します。先駆的なテクノロジーとクライアントの成功に向けた確固たるコミットメントに裏打ちされたジュニパーのサービスは、お客様がAIネイティブネットワーキングをシームレスでスピーディかつ安全なものに進化させられるようサポートします。 Self-Driving Network™への移行において、ジュニパーと連携し、将来性を考えたデジタル変革を実現しましょう。ジュニパーは、当社の専門知識、献身的な姿勢、ビジョンを活かし、自信を持ってお客様が前進できるようサポートします。まずは、お客様のネットワーク機能を再定義し、組織の最大限の価値を実現するため、ジュニパーグローバルサービスがどのように役立つかをご確認ください。
ジュニパーネットワークスのCEOラミ・ラヒムは、最近のブログでこのように述べています。「当社は独自のイノベーション、投資の保護、透明性を提供することに尽力しています。そして何より、お客様に誠意をもって対応します」 ジュニパーは最先端のテクノロジーを提供するだけではありません。お客様の長期的な成功のための投資の対象となる、信頼できるパートナーであるよう努めています。業界の変化テクノロジーの進化に対応するときも、お客様が自信を持って前に進めるようにサポートすることを第一としています。 ジュニパーは将来のために投資を保護しながらも革新的なソリューションを提供する企業として、お客様の信頼を得ています。ジュニパーのソリューションは、規模においても複雑さにおいても最大級のネットワーク環境で実績を上げており、時の試練に耐えるカスタマーファーストのアプローチによって安全かつ信頼性の高いパフォーマンスを提供しています。 ジュニパーは以下のことに取り組んでいます。 実際の成果につながる、業界で広く認められているソリューションの提供 強力な認証とクラス最高水準の保護に裏打ちされた、セキュリティファーストアプローチの採用 お客様がネットワークおよびAIへの投資から最大限の利益を得られるようにサポート あらゆる段階でお客様をサポート ジュニパーのソリューションに投資するということは、革新的なテクノロジーを得るだけでなく、お客様の成功のために尽力するパートナーを得られるということです。ジュニパーは、お客様のAIネイティブネットワーキングの採用過程（学習、購入、導入、最適化）におけるすべての段階で、構造化されたアプローチによってお客様をサポートします。そのために用いるのが、AIネイティブアクセラレーションのための設計図です。 無料トレーニングによる学習と認定 お客様が安心して一歩を踏み出せるように、ジュニパーは無料トレーニングと割引価格で認定を受けられる機会を提供しています。AIネイティブネットワーキングのエキスパートになるために必要な新しいスキルと知識を獲得できます。 ぜひお試しください：トライアル、限定オファー、テストドライブ トライアル、特別オファー、デモなどにより、ジュニパーのAIネイティブソリューションを実際に体験できます。Marvis®をひととおり試せるMist AIテストドライブ、Mist™を試せる無料AP（アクセスポイント）と90日間のMistクラウドサービストライアル、コストを大幅に節減できるMist AI on Usバンドルなどを利用できます。WANのパフォーマンスもコスト削減額も2倍になるWAN2xプログラムも提供されています。また、セキュリティを強化するサブスクリプション1年分を50%オフで活用できるほか、その購入者はさらにSRX Advanced Security Servicesを2年間無料で利用できます。 ビジネス目標に合わせた柔軟な購入オプション 企業ごとにビジネスニーズが異なることをジュニパーは理解しており、そのため、さまざまな選択肢を用意しています。スタンダードレベルのライセンス、EA（エンタープライズ契約）からNaaS（サービスとしてのネットワーク）やパブリッククラウドマーケットプレイスまで、シンプルで拡張性の高い購入オプションを取り揃えました。 今なら、EAのお客様は無線、有線、SD-WAN、WANルーティング、データセンター、セキュリティを含むすべてのネットワーキングドメインが対象となる、1年間のソフトウェアサブスクリプションを無料でお試しいただけます。例えば、EAにWired AssuranceおよびWireless Assuranceソフトウェアが含まれているものの、さらにセキュリティも強化したいというお客様は、Access Assurance（NAC）またはSecure Edgeソフトウェアを追加料金なしでお試しいただけます。 安心して導入：検証済みの設計 JVD（ジュニパー検証済み設計）により、お客様は安心して導入を行うことができます。JVDは、スムーズな導入とパフォーマンスに最適化されたネットワークをサポートできるよう、厳密にテストされています。さらに、ジュニパーの最先端のOps4AI Labでは、お客様やパートナーがAIデータセンターモデルの検証やジュニパーのAI向けに最適化されたイーサネットとInfiniBandとの比較などを行うことができます。
AI時代の複雑さを乗り越え、チャンスを活かすための4つの戦略 ポジティブな変革の力として、AI（人工知能）が持つ可能性は計り知れません。もはや、「AIの力を自社で活用すべきかどうか」、「もし活用するとしたら」という問題ではなく、いかに活用すべきかということが議論の的となっています。 先日、ジュニパーはこの問題の核心に迫るべく、40名以上のCTO、CIO、AIの第一人者、世界各国のソートリーダーの方々を2日間ラスベガスにお招きしました。サミットでは、さまざまなインサイトや学びを得られただけでなく、活発な議論も行われ、期待を上回る成果がありました。私はこれまで、AIについて楽観的な考えを持っていましたが、このイベントの後、私の信念は今まで以上にゆるぎないものとなりました。 このサミットの主な目標は、企業がAIでチャンスをつかむための最善の方法を見つけられるようにサポートすることでした。結果として、このeBookで詳述しているように、企業がAIで成功を収めるためには、カギとなる4つの目標について検討する必要があるという結論に至りました。 1. AIの目標と目的を明確に定義する 貴社では、AIに何をしてもらいたいですか？ 何を達成したいですか？ 成功したかどうかをどのように測定する予定ですか？ 導入の第一歩は、AIを活用して何を達成したいかを決めることです。サミットでは、以下のような実際のユースケースが紹介されました。 カスタマーサービスのやり取りを書き起こし、内容を分析して、顧客満足度と運用効率の向上を図る 従業員エンゲージメントの資料に基づき、生産性の向上、従業員の安全や福利厚生につながるアクションアイテムを生成する エンタープライズ検索を最適化して、より正確な情報をより迅速に取得する コードの変換、自動化、品質保証の実施により、ソフトウェア開発プロセスを効率化する ネットワークインシデントやサイバー詐欺を検知し、サイバーセキュリティ対策を強化する 興味深いことに、ある統計によると、企業の82%がAIの導入に大きなプレッシャーを感じており、準備ができていると考えている企業は36%にすぎません。 AIの取り組みが成功しているかどうかを測定することが課題になりうることについて、参加者からは賛同する声が上がりました。多くの場合、AIツールを広範囲に組み込み、繰り返し可能なプロセスで一貫して使用しない限り、定量的な指標を確立することは困難です。また、定性的な指標はさまざまな解釈が可能で、きわめて主観的な内容になる場合があります。調査対象企業の半数がAIの取り組みを対象にした測定を一切行っておらず、定性的な指標を使用していたのは18%、ユーザーの主観的なフィードバックを基にAIが生産性に与える影響を測定していたのは32%でした。AIの導入が進むにつれて、より標準化された定量的な測定手法が登場するでしょう。そして、ROI（利益投資率）や企業に与える影響を明確に把握するために、そうした手法を取り入れる必要があります。 2. 効果的なAIガバナンスを確立する どのようにして部門間での協働を行い、その実現のためにスピードとリスクのバランスをどのように取っていますか？ AIの取り組みは優先度がきわめて高いとはいえ、あまり急速に進めると、例えば、導入の断片化、複数チームによる同一製品または類似製品の購入、個人データが公開モデルにさらされるなど、混乱する状況を招く恐れがあります。企業がAIを安全かつ責任を持って使用するうえでのガードレールとなるのが、ガバナンスフレームワークです。このフレームワークでは、AIがどこでどのように適用されるか、どこのどのデータを使用し、そのデータをどのように保護するか、効果的なガバナンスを確保する責任が誰にあるか（多くの場合、CIOチーム、製品チーム、法務チームなどの組み合わせ）が明確に定められています。 このイベントで私が特に共感したポイントは、技術的な問題は自然に解決されるが、AIの導入を進めるにあたり適切なガードレールを設け、社内でそれについて認識を擦り合わせることがきわめて重要になるということです。 また、AIの導入を拡大するための効果的なアプローチとして、1つのチーム内でパイロットプロジェクトを実施することが推奨されました。製品に問題がないことがわかれば、企業全体で類似のユースケースを特定し、ソリューションを他の領域に広げることができます。この手法を用いると、さまざまなリスクに対処し、AIの導入を制御しながら慎重に進められます。 3.
Self-Driving Network™への移行のプロセスとしては、まずデータサイエンスとカスタマーサポートの協力を得て適切なデータを特定する基盤を構築し（第1段階：データ）、次にネットワークインサイトを獲得するためにそのデータをクラウドに送信します（第2段階：インサイト）。第3段階では、インサイトをメトリックと分類子に編成し、ネットワークの問題を解決するための推奨事項を得られるようにします。 ジュニパーは、個々のネットワーク要素（AP、スイッチ、ルーターなど）に問題がなくても、クライアントからクラウドまでのエンドツーエンドの優れたユーザーエクスペリエンスが提供されるとは限らないことを理解しています。そうした理由から、ジュニパーはネットワークのパフォーマンスに関するインサイトだけでなく、ネットワークのユーザーエクスペリエンスに関するインサイトも提供します。こうしたインサイトは、Mist AI™および業界唯一のクラウドAIアシスタントであるMarvis®を活用したSLE（サービスレベル期待値）によって提供されます。SLEのメトリックと分類子がユーザーのネットワークエクスペリエンスの品質を測定し、クライアントからクラウドまでのユーザーエクスペリエンスに影響を及ぼす問題を解決するための推奨事項をIT運用チームに提供します。また、SLEのメトリックと分類子がユーザーのネットワークエクスペリエンスの品質を測定し、クライアントからクラウドまでのユーザーエクスペリエンスに影響を及ぼす問題を解決するための推奨事項をIT運用チームに提供します。 第1世代のSLEとMarvisは、低品質のユーザーエクスペリエンスに対する分類子と推奨事項を決定するうえで、相互の情報に頼っていました。現在では、MarvisはLEM（大規模エクスペリエンスモデル）に移行しており、これによってはるかに大きな可能性が開けています。例えば、LEMをMarvis Minisと組み合わせると、ユーザー接続を事前にシミュレートしてユーザーに影響が及ぶ前に問題を特定するデジタルツインを実現できます。Minisでは、Marvisはビデオコラボレーションのユーザーエクスペリエンスを予測し、次にShapleyデータサイエンスモデルを使用して分類子のランク付けされたリストとユーザーエクスペリエンスを改善するための推奨事項を作成できます。 事前対応の推奨事項を明らかにすることがSelf-Driving Networkへの第一歩であり、IT運用チームは単に問題を特定するというのではなく、実用的な推奨事項を特定するというパラダイムへ移行することが可能になります。クラウドベースのAIOpsアーキテクチャへと移行したIT運用チームから、日常的な運用を事後対応型から事前対応型へと移行できることが報告されています。チームは何時間もかけてトラブルシューティングを行う代わりに、戦略的な取り組みに集中できるようになります。その間、システムが継続的にパターンを分析し、異常を検知し、是正措置を示唆します。受動的監視からガイド付き意思決定へのこうした移行は、自律ネットワークに向けた重要な一歩となります。 AIネイティブの推奨事項の価値 IT環境は、複数のロケーション、クラウド環境、デバイス、アプリケーションにまたがり、ますます複雑化しています。従来のネットワーク管理は多くの場合、ユーザーに影響が及んだ後にのみ問題に対応する、事後対応のトラブルシューティングに依存しています。AIネイティブの推奨事項は、このようなアプローチを覆します。 エスカレーションの前に問題を特定：クラウドネイティブのAIOpsが継続的に分析を実行して低品質のユーザーエクスペリエンスを予測し、ネットワークの機能をどのように用いてエクスペリエンスに貢献させるかを決定 明確で実用的なガイダンスの提供：単にインサイトを明らかにするのではなく、AIがインサイトを具体的な推奨事項に変換するため、手動による調査の必要性が減り、解決までの時間を短縮 AIネイティブの運用に対する信頼の構築：AIが即座に対応を行うのではなく推奨事項を提供することで、IT運用チームは自分たちのペースで変更内容の検証と実装を行うことができ、徐々に自動化に対する信頼を育成 これらのインサイトと推奨事項を通じて、企業はMTTR（平均問題解決時間）の短縮、ユーザーエクスペリエンスの向上、ネットワーク全体の信頼性の向上を実現できます。AIネイティブの推奨事項を日常の運用に組み込むことで、IT運用チームは事後対応のトラブルシューティングから事前対応の最適化へと移行できます。 次の段階へ進む準備：アシスト付きのアクション インサイトから推奨事項への変換は、Self-Driving Networkへの移行プロセスの中でも重要なマイルストーンです。AIネイティブの推奨事項に基づいて対応を行うことで、IT運用チームは、ネットワークのパフォーマンスと信頼性を向上させるAIの能力について、自信を得ることになります。 企業がネットワーク運用にAIを導入し続けると、それぞれの段階で、効率性、耐障害性、俊敏性の向上が達成されます。移行における第4段階「アシスト」では、AIにアシストされたアクションによって、手作業による介入と完全自動化の間のギャップをどのように埋め、運用の簡素化をさらに推し進めるのかについて説明します。 お客様の組織は、Self-Driving Networkへの移行プロセスのどの段階にありますか？ どの段階にあっても、ジュニパーは、お客様の次のステップをサポートします。 このブログシリーズの次の投稿をぜひお読みください。 このブログシリーズのその他のブログ Self-Driving Network™への移行に際しては、AIへの信頼を築くことが重要 Self-Driving Network™への移行の第1段階：データ Self-Driving Network™への移行の第2段階：インサイト （英語）
前回の投稿記事では、Self-Driving Network™への移行の第1段階、すなわち、データについて説明しました。データはインテリジェントなネットワークに欠かせない基盤です。しかし、データだけでは問題は解決しません。第2段階では、数理学とデータサイエンスを適用してデータから真の価値を取り出します。すなわち、未加工の情報から、ネットワークの管理方法を変える精度の高い実用的なインサイトへと変換します。 インサイトの価値 従来のトラブルシューティングでは、暗号のようなCLIコマンド、ログファイル、手作業で操作するチェック用デバイスなどを用いて調査を行います。これは事後対応で行うプロセスであり、時間もかかりフラストレーションもたまります。IT運用チームは遅れを取り戻そうと躍起になりますが、問題が解決されるのは、ユーザーが問題を報告した後に限られます。1つの問題点を探し出すのは、干し草の中から1本の針を見つけるようなものです。考えられる原因は無数にあるからです。 AIネイティブのインサイトを利用すれば、こうした当て推量の作業をする必要がなくなります。IT運用チームは、ログやコマンドライン出力を基に探し回る代わりに、ユーザーが気づく前に問題を検知して解決できます。適切なデータインサイトが事前に問題を明らかにするため、「火消し作業」に追われるフラストレーションや絶え間なく続くトラブルシューティング作業から解放されます。 実際のインパクト AIおよびAIが提供するインサイトに対する信用と信頼を得るためには、IT運用チームがその目で見て信じる必要があるかもしれません。私のお気に入りの事例は、ある懐疑的なITマネージャーとPoC（概念実証）で一緒に作業したときのことです。そのITマネージャーは、Juniper Mist AI™が本当にネットワーク管理の役に立つのか、自分たちが気づかなかった問題を検出できるのかと疑っていました。PoCの間、デバイスを接続できたのは、ジュニパーのネットワークではなく他社のネットワークでした。幸いなことに、データインサイトによって、Mist以外のルーターにMTU（最大送信単位）の設定ミスがあり、認証パケットの通過を妨げていたことを当社は発見できました。 別のケースでは、Mist AIがある従業員のデスクにあるイーサネットケーブルの障害を検知しました。この問題は誰も報告していませんでした。当初、IT運用チームはこのアラートを真剣に受け止めませんでした。しかし、IT運用チームがその従業員に確認を取ると、その従業員は有線ネットワークが信頼できないという理由で、ひそかにWi-Fiに切り替えていたことが判明しました。Mist AIは、IT運用チームが発見できなかった問題を表面化しました。 最初は懐疑的だったITマネージャーは、Mist AIがこうした問題や他の問題を正確に特定するのを見て、信頼を置くようになりました。 このような細かい可視化によって、さまざまな業界でIT運用の変革が進んでいます。Gap Inc.などの小売企業は現在では、ネットワーク正常性に対して詳細なインサイトを得るようにしており、これによって障害対応チケットを最大90%削減できています。「今では、データを細分化して、特定の店舗で問題が発生していることを明確に把握することができます」と、Gap Inc.のグローバルネットワークアーキテクトであるスネハル・パテル氏は述べています。店舗レベルでインサイトを得ることで、IT運用チームは迅速に対応することが可能になり、従業員とお客様にシームレスな接続を提供できるようになっています。 高等教育機関も多大なメリットを見出しています。ダートマス大学では、Mist AIによってキャンパスのすべてのユーザーが優れたエクスペリエンスを享受できるようになりました。「問題に遭遇しているユーザーが全体のわずか2%であっても、その問題を即座に解決できます」と、ダートマス大学のCIO、ミッチ・デイビス氏は述べています。AIネイティブのインサイトを活用することで、IT運用チームは広範囲にわたる苦情が寄せられるのを待っている必要はなくなりました。事前対応で問題を特定して対応できるため、学生やスタッフに一貫した高品質のエクスペリエンスを提供できます。 Mist AIのインサイトは、可視化のみならず、組織にとってますます大きな課題になりつつあるITスキルギャップの解消にも役立ちます。例えば、Rady小児病院では、AIによってネットワーク管理の敷居を低くする取り組みを続けています。「経験豊富なエンジニアに、関係性の薄いメトリックを集めて解釈してもらう必要がなくなりました。今では、AからBまで問題を直接見通すことができるようになりました」と、Rady小児病院のネットワークエンジニアチームのリーダー、ダニエル・マディン氏は述べています。こうした転換によって、スキルの高いエンジニアはイノベーションや戦略的なプロジェクトに集中できるようになり、まだ経験の少ないスタッフは日常的な運用を自信をもって管理できるようになりました。IT運用チームに大きく負荷がかかっていた頃であれば、この能力は特に貴重です。 移行の続き インサイトの獲得によって状況は一変し、IT運用チームはこれまで以上に迅速かつ効率的に問題を解決できるようになります。しかし、次の段階に進み、インサイトを推奨事項に変換すると、さらに大きな可能性が開けます。次回の投稿では、AIネイティブの推奨事項がどのようにして事前対応のネットワーク管理を実現し、真のSelf-Driving Networkへ私たちを近づけていくのかについて説明します。 お客様の組織は、Self-Driving Networkへの移行プロセスのどの段階にありますか？ どの段階にあっても、ジュニパーは、お客様の次のステップをサポートします。 このブログシリーズの次の投稿をぜひお読みください。 このシリーズのその他のブログ
データセンターネットワークは現在最も注目を集めている分野であり、多くの指標によれば、ジュニパーはこの分野で最も注目されるベンダーです。なぜ今注目を集めており、なぜジュニパーなのでしょうか？ まず、この分野がなぜこれほど注目されているのかを見てみましょう。最大の理由は、もちろんAIです。AIは、モデルトレーニングと推論の両方において高容量かつ高性能なAIワークロードを必要とするため、AIデータセンターへの大規模な新規投資を後押しします。 また、従来のデータセンターも、少なくとも2つの理由から、ここ数年でさらに注目を集めています。第1に、AIによる波及効果です。AIは、専用のAIデータセンターの構築を促すだけでなく、従来型のアプリケーションがすべてホストされている「フロントエンド」データセンターにおいても、トラフィックの増加を引き起こしています。 第2に、パブリッククラウドに対する見直しの動きです。ほぼすべてのものをパブリッククラウドに移行できると考えていた企業は、高騰するクラウドコストやベンダーロックインのリスクに直面し、戦略の見直しを迫られています。今後しばらくの間、ハイブリッド環境が主流になることは明らかであり、企業のワークロードの大多数がプライベートクラウドにとどまると考えられます。つまり、企業は引き続きプライベートデータセンターへの投資を行い、その最新化を進めて、ビジネスニーズに常時対応できる自動化された俊敏なプライベートクラウドインフラストラクチャを構築しなければなりません。 以上が、データセンターネットワーク市場が現在活況を呈している理由です。 では、ジュニパーが最も注目されているベンダーとなっている理由は何でしょうか？ 私たちは、その理由は8つあると考えています。 ジュニパーネットワークスは、2025年度の「Gartner® Magic Quadrant™ for Data Center Switching」においてリーダーの1社に位置づけられました。これは最新のニュースですが、私たちにとっては長らく待ち望んでいた成果です。私たちは、急成長するこの市場において、データセンターネットワークソリューションに関する客観的な分析へのニーズが高まっていると考えています。そうした中から、Gartnerは今回初めて、データセンタースイッチング分野におけるMagic Quadrantを発表しました。ジュニパーがリーダーの1社として評価されたことは、ジュニパーがきわめて活況を呈しているこの分野において最も注目されるベンダーであることを示す、もう1つの確かな証拠であると私たちは捉えています。 ジュニパーネットワークスは、「Gartner Critical Capabilities for Data Center Switching」レポートにおいて、3つのユースケースのうち、エンタープライズデータセンターネットワークビルドアウトの分野で最高スコア、AIイーサネットファブリックビルドアウトの分野で第2位のスコアと評価されています。Critical CapabilitiesレポートはMagic Quadrantを補完するものであり、ベンダーの製品やソリューションに重点を置いた評価を行います。この評価は、ジュニパーが長年にわたり最高のデータセンターソリューションの構築に投資を行ってきたこと、そして800GスイッチングやAIデータセンターの分野での最近のリーダーシップが実を結んでいることの証しだと、私たちは考えています。ジュニパーのお客様は、すでにこうした状況を実感していました。今や、その価値を世界中が認めつつあります。 インサイトの向上 どれほど信頼性の高いデータセンターネットワークであっても、現実には予期しない問題が発生します。そのため、NetOps（ネットワーク運用）チームには、ネットワークおよびアプリケーションの問題を事前対応で迅速に検出し解決するためのツールが不可欠です。ジュニパー独自のアーキテクチャの利点は、他では得られないインサイトを得られることです。Juniper Apstra™コンテキストグラフは、ネットワークとアプリケーションのフローデータを統合し、Mist AIネイティブネットワーキングプラットフォームで構築された業界をリードするAIOpsツールと連携します。これにより、ネットワーク上のアプリケーションに対する予測的なインサイトが得られ、ネットワークの問題がアプリケーションのパフォーマンスやエンドユーザーエクスペリエンスに与える影響などを把握できます。NetOpsチームは、こうした問題を事前対応的に解決できるようになります。実際にジュニパーのお客様は、ネットワークアラーム件数の大幅な削減、トラブルシューティングに要する時間の短縮、アプリケーション認識、根本的原因分析および影響分析の機能の大幅な向上といった成果を実感しています。 最高速度の実現 ジュニパーは、Day 0の計画段階からDay 2以降の運用フェーズまで、データセンターのライフサイクル全体にわたって自動化を実現し、これによってあらゆるフェーズが迅速化します。Day 0では、スイッチングハードウェアの導入と同時にサービス開始が可能なソフトウェアベースの完全なデータセンター「デジタルツイン」を構築できる設計ツールをお客様に提供します。これにより、数週間かかっていたサービス開始までの期間を、数時間にまで短縮できます。このようなツールは、他のベンダーでは提供されていません。また、Day 2のプロビジョニングにおいても、Juniper Apstraを活用することで、従来の手法に比べてはるかに迅速な実施が可能になります。サービスプロビジョニングに要する時間が数時間からわずか数分へと最大20分の1に短縮されたお客様もいます。これにより、このお客様は煩雑な設定作業から解放され、ビジネスニーズを満たすサービスを提供することに集中できるようになりました。 強固な信頼性 データセンターネットワークにおける信頼性は、ミッションクリティカルなアプリケーションの高可用性要件を満たすために不可欠です。そして、ダウンタイムの最大の原因の1つが「ヒューマンエラー」です。CLIコマンドの入力ミス、現在のネットワーク構成が反映されない未更新の自動化スクリプト、一時的な対処のために追加されたまま放置されている設定など、手動によるプロセスには多くの落とし穴があり、こうした要因はデータセンターの停止やパフォーマンスの低下を引き起こします。ジュニパーのインテントベースの自動化は、こうした手動によるミスを基本的にすべて排除します。インテントに基づいてベンダー固有の適切な構成を自動生成し、数十に及ぶ妥当性チェックを通じてすべての変更を事前に検証し、リアルタイムで継続的なインテント検証を実施します。これにより、ネットワークの稼働状態がインテント通りであることを確認し、不一致があれば迅速に修正できます。これほどの機能を提供できる企業は、業界内の他のベンダーにはいません。 信頼性も、前述したスピードの優位性を実現するうえで重要な要素です。自動化プラットフォームが完全に検証された構成を提供し、ミスを排除していると信頼できなければ、新しいサービスを迅速に、安心して提供することはできません。ある大手電力インフラ事業者は、サービス変更を信頼できる形で迅速に適用するにあたっては、ジュニパーのソフトウェアが信頼に値すると判断しました。その結果、メンテナンスのスケジュールを組み、ビジネスに必要なサービスの提供を待機する必要がなくなりました。
ジュニパーネットワークスのCEO、ラミ・ラヒムが最近のブログで「いつでも安心してジュニパーを利用いただけます」と述べていましたが、このブログを読んで私はつくづく考えさせられました。このフレーズは、何がジュニパーと他社とを差別化しているのかを明らかにしています。すなわち、革新的なAIネイティブネットワーキングテクノロジーだけではなく、お客様の成功に向けて妥協なく取り組むことです。 このブログでは、ラミ・ラヒムのメッセージを足掛かりに、ジュニパーのテクノロジーを真に革新的なものにしているのは何かを探りたいと思います。AIは、ネットワーキングを根本的に作り直しつつあります。ジュニパーはここ10年以上、この変革の最前線に立ってきました。AIネイティブネットワーキングプラットフォームのMistを継続的に進化させることで、ジュニパーはAIワークロードに適したネットワークのニーズに対応するための堅牢な専用インフラストラクチャだけでなく、業界をリードするAIOps（IT運用のためのAI）を実現する「ネットワーク運用のためのAI」を提供しています。 今日のネットワーキングにおけるAIの現実 AIはあらゆるところに登場します。技術カンファレンスで話題を席巻し、あらゆる見出しを飾り、無数の製品に搭載されています。ただし、すべてのAIが同じというわけではありません。ネットワーキングの分野では、多くのベンダーがAIの機能は見せかけだけのアドオンである、または意味のある成果をあげることができていないと主張しています。 ジュニパーが優位な立場に立っているのは、AIネイティブアプローチを採用しているためです。ジュニパーのテクノロジーは、単にAIで強化されているのではありません。AIを中核的な機能として活用できるように一から構築されており、実際のお客様の課題を解決し、優れたエンドユーザーエクスペリエンスを提供できるようになっています。 IT運用チームは複雑さを低減し、優れたエクスペリエンスを提供して、独自の安全性を備えたネットワーキングソリューションを求めています。ネットワーキングにおけるAIはもはやオプションではなく、ビジネスの成長を推進するうえで不可欠な要素です。 適切な基盤 精度の高いインサイト、インテリジェントな自動化、組み込みのセキュリティを大規模に提供できるように設計された適切な基盤を実現するには、有益なAIを用意するところから始まります。Mistプラットフォームは、AIの裏付けに基づき、これらの不可欠な構成要素とともに、以下を提供できます。 適切なデータ：ジュニパーは、適切な問いから始めて適切なデータを捉え、各ユーザー、各セッションへのネットワーキングを評価する、業界初の技術プロバイダです。関連性のあるリッチなリアルタイムテレメトリにより、すべてのネットワーキング領域にわたって、ネットワークの健全性とユーザーエクスペリエンスに対する比類のない可視性を実現します。 適切なインフラストラクチャ：ジュニパーは、デバイスからオペレーティングシステム、ハードウェア、ソフトウェアに至るまで、業界で最も拡張性が高いインフラストラクチャを保有しています。Mistプラットフォームをサポートするのは、100%オープンでAPIドリブンのクラウドネイティブマイクロサービスアーキテクチャです。このアーキテクチャは持続可能な形で膨大な量のデータを処理し、リアルタイムで適切な応答ができるように構築されています。 適切な応答：ジュニパーは、異常検知、サービスレベル、イベントの関連付けのトレーニングを受け、継続的に自己改善を進めるモデルにより、きわめて包括的なAIインサイトを獲得しています。業界唯一のAIアシスタント、Marvis®は、常時稼働のCoPilotとして機能し、人の介入なしにリアルタイムで問題を解決できます。 適切なセキュリティ：ジュニパーは、セキュリティ、ネットワーキング、AIOpsを単一のUIに統合することで、進化する脅威に対して先手を打っています。これにより、サイロ化がなくなり、生産性が向上し、優れたユーザーエクスペリエンスを犠牲にすることなくリスクが低減します。 ネットワーク運用のためのAI：よりスマート、シンプル、安全に AIはネットワーキングを変革しつつあり、事後対応のトラブルシューティングから自己最適化を行う事前対応型の運用への移行を実現させています。ジュニパーのMistプラットフォームは、ネットワークの健全性とユーザーエクスペリエンスに対する比類のない可視性を提供するとともに、ネットワークの信頼性を大規模に向上させるSelf-Driving Network™機能を備えています。このプラットフォームは、すべてのネットワーク領域、すなわち無線、有線、WAN、データセンター、セキュリティの全体にわたって拡張可能です。ネットワーク全体でAIを統合することで複雑さが解消され、コストも削減されてセキュリティが向上します。IT運用担当者とエンドユーザーの両方に、最適化されたシームレスなエクスペリエンスが提供されます。お客様は、AIネイティブネットワーキングのメリットを実感しつつあります。例えば、ダートマス大学は以前のソリューションと比較して導入時間を9分の1に短縮でき、ポートヒューロン校はネットワークの管理にかける時間を80%削減できたと報告しています。 AIワークロードのニーズに応じたネットワーク AIワークロードでは、高パフォーマンスで信頼性がきわめて高く、容易に拡張できるように構築されたネットワークが求められます。Mistプラットフォームは、次の時代のAIイノベーションを推進するために必要とされる低遅延、高スループット、インテリジェントな自動化を提供します。400/800Gのスイッチとルーターを活用した、高速で信頼性に優れたAIデータセンターネットワークファブリックにより、GPUの使用率とROI（投資利益率）が最大化されます。また、手作業によるミスやリスクを低減するインテントベースの自動化により、シームレスに導入と管理を行うこともできます。加えて、ゼロトラストセキュリティポリシーと無限に近いスケールアウト機能が、パフォーマンスを損なうことなくデータを確実に保護します。実際にどのような影響があるかは明らかになっています。オランダに拠点を置くマネージドサービスプロバイダのBizwayは、ジュニパーを利用した場合、他社のソリューションと比べて3倍速くネットワーク設定を完了できました。また、導入に際して自社のシニアエンジニアの協力は必要ありませんでした。そのため、迅速にROIを達成できたうえ、有能な人材を他の戦略的な取り組みに集中させることができました。 AIネイティブネットワーキングを提供するのはジュニパーだけ Mistプラットフォームは、シンプルさ、信頼性、安全なパフォーマンスを大規模な形で推進します。IT部門はトラブルシューティングに費やす時間を減らし、戦略的なビジネスイニシアチブに多くの時間を割けるようになります。事前対応の予測的なインサイトにより、優れたエンドユーザーエクスペリエンスを提供でき、単なるネットワーク接続を超える環境を実現できます。また、セキュリティ、可視性、制御が統合されているため、サイロをなくし、リスクを減らすことができます。 複数の異なる管理ツールとセキュリティツール、期待に沿わないAIの機能、事後対応のトラブルシューティングといった現状を受け入れることは、もはやできません。IT運用チームは、IT運用担当者とエンドユーザーの両方に優れたエクスペリエンスを提供する、真のAIネイティブアプローチを必要としています。 AIの次の時代はもう目の前です。業界をリードするAIとネットワーキングのコンバージェンスをお求めなら、Mistプラットフォームこそ、お客様の求める統合ソリューションです。