ジュニパーネットワークスは、2025年度の「Gartner® Magic Quadrant™ for Data Center Switching」でリーダーの1社に位置づけられました。これは単なる評価ではなく、ジュニパーがたゆみなく推進してきた、そして優れた実績をあげてきた証であると、私たちは考えています。 図1：Gartner Magic Quadrant for Data Center Switching ジュニパーはAIとITの新時代をリードしており、かつてないほどのシンプルさ、拡張性、インサイトをもたらすことで、事前対応の効率的なIT運用を実現しています。差別化されたAIOps（IT運用のためのAI）の機能、インテントベースネットワーク構築、適用範囲が広く高パフォーマンスのスイッチングおよびルーティングポートフォリオ、DCI（データセンター間接続）およびネットワークセキュリティの高度化がジュニパーの推進力です。 それだけではありません。Gartnerは「Gartner Critical Capabilities for Data Center Switching」レポートでもジュニパーを同様に評価しています。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およびSONiCベースデータセンターネットワー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、ITインフラストラクチャのオーナーにとって、以下の点で役立ちます。 ベンダーの製品およびサービスに対してより深いインサイトを得る どの製品およびサービスが自社の一般的な利用シナリオに最適であるかを理解する
世界中でアースデイが祝われていますが、ジュニパーネットワークスは、世界各地のジュニパーのコミュニティの近隣、およびそれよりさらに広い地域における土地の保全と回復への取り組みという、なくてはならない重要な活動を支援できることを誇りに思います。 2025年のアースデイにおいて、ジュニパーはここに、Peninsula Open Space Trust、Rewilding Europe、およびOne Tree Planted: Mangrovesに対する土地保全に関する資金援助を延長することを発表いたします。これらの団体は、世界各地のジュニパーの主要なサイトの近隣にある土地およびリソースを、強い影響力をもって管理しています。 Peninsula Open Space Trust（POST）：POSTは、全体の利益のために未開拓の土地の保全と回復に取り組んでいる地域のリーダー的団体であり、昨年はサニーベールキャンパス周辺の789エーカーの土地を保護しました。同団体がこの1年、重点的に対象としてきた2つのエリアでは、森林のケアを進めることで山火事を減らし、野生生物のつながりの研究に対する投資も行ってきました。また、アウトドア体験への公的で公平なアクセスを推進するため、2024年には、100以上のハイキングやコミュニティイベントに1万人以上の参加を促し、その結果、ジュニパーのコミュニティはアウトドア体験や気候変動に対する解決策への投資を拡大させています。 Rewilding Europe：Rewilding Europeは、土地保全のためのアプローチとして、自然なプロセスでエコシステムの形成と修復を可能にすることに重点を置いています。2024年に、ジュニパーはバイソンの個体数を回復させる計画に資金援助を行いました。これには、ヨーロッパの環境全体において、自然な牧草地の回復と生物学的多様性の向上が不可欠です。 One Tree Planted: Mangroves：ジュニパーは2024年の資金援助計画において、ジュニパーの2番目に大きな拠点があるインド、およびアジア太平洋地域全体でマングローブを回復させる取り組みを特にサポートしました。マングローブは、およそ1500種類の生物に隠れ家を提供することで種の多様性を向上させ、CO2の吸収源としてきわめて効果的であるうえ、海岸浸食からコミュニティを守ります。 ジュニパーはまた、気候変動に対する解決策をサポートする2つの草の根団体、CLIMA FundおよびGRID Alternativesにも長期にわたって資金を援助しています。 2024年に、CLIMA Fundは、CO2排出量削減の取り組みを進めている77か国の草の根運動に対し、278の企業や団体から資金援助を受けられるようサポートし、その一方でより公平でエコロジーの面で活発な、安全なコミュニティの管理を行いました。 GRID Alternativesは、素晴らしいことに2024年に20年目を迎えた団体で、所得基準を満たしている世帯に対し、2万2千以上のソーラーシステムを設置することに成功しました。 ジュニパー財団は、土地やリソースの保持をサポートし、気候変動の危機になくてはならない解決策を推進します。 全世界的に考え、地域に沿って行動 世界各国のジュニパーの従業員もまた、アースデイ週間にはそれぞれの地域でボランティアを務めることで、その地での環境的な影響を推進しています。
遅延の影響を受けやすいネットワークアプリケーションや高帯域アプリケーション（ストリーミング動画など）の普及により、現在のネットワーク運用担当者は増大するWAN（広域ネットワーク）トラフィックへの対応を迫られています。また、広範囲に及ぶデータやユーザーを取り込み、処理する新しいAIモデルの登場により、予期せぬトラフィックパターンが生じています。一方で、遅延の許されない接続も増え続け、減少する兆しは見えません。 エンドユーザーは、ネットワークの存在を意識する必要がないほどの完璧なエクスペリエンスを求めています。そのためには、運用担当者は継続的にリアルタイムでネットワーク最適化を行う必要があります。すなわち、ネットワークをリアルタイムで調整および微調整して完璧なエクスペリエンスを維持しながら、ネットワークの容量を増やすことなく、より多くのトラフィックに対応できるようにしなければなりません。 しかし、「ネットワークの最適化」とは実際のところ何なのでしょうか？ そして、どのようにしてビジネスに真の価値をもたらすのでしょうか？ まずは、リアルタイムで最適化を行うための2つのパラメータを例に挙げて説明します。すなわち、帯域幅と遅延です。 帯域幅の利用が増大すると、大規模な投資によってネットワークを拡大しなければなりません。運用担当者の多くは、今後数年間におけるピーク利用量の推定値に基づいてネットワーク容量を計画します。この計画を誤ると、ネットワークが混雑して不安定になります。その結果、ストリーミングサービスを利用できなくなったり、電話会議に参加できなかったりして業務の遂行に支障をきたし、エンドユーザーからの不満が募ります。運用担当チームは厳格なレトロスペクティブ（事後）分析を実行することで、問題の原因を正確に把握し、ネットワーク設計をどのように修正すれば今後の問題の発生を回避できるかを突き止めようとします。しかし、このような事後的な対応は時間がかかり、フラストレーションがたまるだけでなく、多くの場合、問題の再発防止にはつながりません。 遅延は、リアルタイムアプリケーションにとってきわめて重要なパラメータです。リアルタイムアプリケーションは遅延の影響を受けやすく、遅延が大きかったり不安定だったりすると使いものにならなくなります。このような遅延の影響を受けやすいアプリケーションの接続をネットワーク全体で最適化して、最大遅延制約を満たすパスが常に利用されるようにすることで必要なサービスレベルを確保できます。一方で、遅延の影響を受けにくいアプリケーションに対しては、ネットワーク内のその他の利用可能なパスの利用可能な容量を活用します。 ネットワーク運用担当者の仕事はネットワークの最適化だけではありません。特定の顧客のトラフィックが、セキュリティ上のリスクとなりうる特定の地域を通過しないように制約を維持しなければならない場合もあります。 ここに挙げた例は、事後対応ではなく事前対応のネットワーク最適化が必要である理由を示す最も一般的な要因の一例にすぎません。 ジュニパーは、TE（トラフィック制御）テクノロジーの業界でのパイオニアです。このテクノロジーにより、WANトラフィックを詳細に制御して、CapEx（設備投資）とOpEx（事業運営費）を最適化しながらパフォーマンスの期待値を厳格に満たすことができます。個々のルーターの設定を通じてトラフィックを制御することも可能ですが、この方法は大規模ネットワークでは通用しません。こうした規模の問題に対応するには、一元化されたコントローラベースのアプローチが必要です。このアプローチにより、ネットワークの360度ビューを追加で確立して、トポロジー全体を可視化できます。さらに、混雑しているリンク、容量に余裕があるリンク、TEポリシーの帯域幅利用状況、ネットワーク内のすべてのパスなど、ネットワークの状況もリアルタイムで把握できます。このように完全な可視化を実現したコントローラにより、利用可能なすべてのネットワークリソースの使用を最適化し、トラフィックパターンの季節的な変化や予期せぬ変化に対応できます。その結果、カスタマーエクスペリエンスを最適化できるだけでなく、数百万ドルものCapExとOpExが発生するネットワークアップグレードを先送りにできます。ジュニパーは、7年以上にわたって、このようなコントローラをいくつかの世界最大のネットワーク向けに開発および導入してきました。 そして現在は、インテントベースのアプローチによるネットワーク最適化に取り組んでいます。これは、コントローラベースのTEソリューションにシンプル化というメリットを加えて、さらに発展させたものです。先進のTEを活用した接続の設計、導入、管理がより容易になり、最終的に、そこからもたらされるビジネス上のメリットをより多くのお客様が獲得できるようになります。 その仕組みについて見ていきましょう。 Paragon Automationには再利用可能なプロファイルがあります。このプロファイルを使用して、ネットワーク設計者は自社のネットワークの接続性と最適化の動作について、TEテクノロジーを定義します。エンドポイントグループを利用して、運用担当者は接続トポロジーと関与するエンドポイントノードを定義できます。これも再利用可能であり、各種プロファイルと組み合わせて使用することで、さまざまなトランスポートスライスを効果的に作成できます。 ネットワークのパスインテントと帯域幅の利用状況のビュー SLA（サービスレベル契約）を満たした各種の接続サービスを秒単位で導入して、顧客の細かいニーズに対応できます。サービス導入後は、Paragon Automationが継続的にネットワークを最適化して状況の変化に適応し、求められるビジネスSLAを満たした状態にネットワークを維持します。このようなクローズドループ型の自動化は、ネットワーク運用担当者がSelf-Driving Network™への移行を実現するための、基本的なテクノロジーです。 変化するビジネスニーズに対応するために要件が変更されても、運用担当者は容易にインテントを修正でき、多数の設定作業をワンクリックで設定できます。例えば、パスインテントを導入して100台のルーターを低遅延で接続するフルメッシュを作成したとします。このメッシュに101台目のルーターを追加するには、そのルーターをエンドポイントグループに追加し、変更をパブリッシュするだけで、必要となる200ものTEポリシー（各既存ルーターから新規ルーターへのポリシー1つずつと新規ルーターから既存ルーターへの100のポリシー）が自動的にネットワークに追加されます。これにより、ネットワーク接続のライフサイクル管理の運用オーバーヘッドが大幅に簡素化されるため、運用チームはビジネス上のカギとなる優先事項に集中できます。 ライブトポロジー可視化インターフェイスが、AI（人工知能）およびML（機械学習）を活用してネットワーク内の障害やルーティングの問題を検知するため、発生したあらゆる問題を迅速にトラブルシューティングでき、結果としてユーザーへの影響を最小限に抑え、運用サイクルの負担を抑制できます。 Juniper Paragon Automationのインテントベースネットワーク最適化の詳細については、下記をご確認ください。 ソリューションブリーフを読む（英語）
今日のセキュリティは脅威を阻止するだけにとどまらず、事前対応のアプローチによってビジネスを保護します。サイバー攻撃は空前の勢いで進化を続けており、AI（人工知能）を利用してさらに高度化、巧妙化しています。ネットワークを真に保護するためには、後付けではなくビルトイン型のセキュリティが必要です。ジュニパーのAIネイティブセキュリティは、進化するサイバー脅威の先手を取って企業を守る事前対応型の組み込み保護機能を提供します。これにより、ネットワークの耐障害性と適応性を維持し、将来にも対応可能なネットワークを構築できるようになります。 ジュニパーのAIネイティブセキュリティ：よりスマートな脅威防御アプローチ 新たに生まれる脅威から常に保護 今日のビジネスイノベーションの原動力であるAIは、脅威アクターが戦術や攻撃手法を巧妙化する目的のためにも使用されています。ディープフェイクやAI生成のフィッシング、進化するマルウェアなどが従来の防御策を脅かしています。そのためセキュリティも、直面する脅威と同様に、インテリジェントである必要があります。ジュニパーのAIネイティブセキュリティソリューションは、リアルタイムの可視化と事前対応のポリシー適用によって、進化する脅威に対抗します。AI予測による脅威防止では、AIを活用して既知のマルウェアとゼロデイマルウェアの両方をリアルタイムで予測してブロックします。そのため、誤検知が少なくなり、セキュリティチームは実際の脅威に集中できるようになります。ジュニパーは、さらにAdvanced Threat Preventionを加えることで、被害の発生前に攻撃の検知、優先順位付け、緩和を行い、ネットワークパフォーマンスを優れた状態に保ちます。 セキュリティを簡素化し、効率を向上 ネットワークの複雑化が進むにつれて、セキュリティの脆弱性と攻撃対象領域も増加します。今日では多くの場合、企業は複数のセキュリティソリューションと管理ツールを使用していますが、それらは適切に統合されておらず、機能も重複しているため、複雑さや不必要なコストの発生を招き、検知や対応に遅れが生じています。ジュニパーのAIネイティブセキュリティでは、セキュリティツールが集約されていると同時に効率化も行われているため、こうした複雑さが低減されます。こうした合理的なアプローチによって、セキュリティの成果を向上させるとともに、運用効率を高めることができます。Juniper Networks™ SRXシリーズファイアウォールのセキュリティ有効性は99%を超えており、このことは過去4年間にわたるCyberRatingsによるテストで実証されています。また、SRXファイアウォールはテストにおいて、誤検知ゼロを一貫して達成しています。つまり、セキュリティチームは見えない脅威の追跡に費やす時間を減らし、より戦略的な取り組みに集中できるようになります。 セキュリティの簡素化により運用コストを削減 セキュリティは極めて重要ですが、多くの企業は予算の緊縮やセキュリティベンダーの更新コストの上昇といった事態に直面しています。多くのソリューションで標準であるはずの機能に高価なアドオンが必須となっており、更新時に想定外のコストがかかります。ジュニパーのAIネイティブセキュリティは、複数のツールを単一のフレームワークに統合することで、コスト効率に優れたアプローチを提供します。管理するプラットフォームが少なくなるため、企業は運用効率の向上、運用オーバーヘッドの削減といったメリットを得られ、最終的に運用コストの削減につながります。ジュニパーの統合型アプローチでは、脅威阻止の迅速化、多額のコストにつながる侵害の回避、膨大なセキュリティアラートの追跡に要する時間の短縮を実現できるため、企業はセキュリティを損なうことなくコストを削減し、それにより節約されたコストをネットワーク拡張に投資することができます。 ゼロトラストのデータセンターセキュリティ データセンターが、プライベートクラウドとパブリッククラウドの両方に及ぶワークロードを抱えた「データの拠点」へと進化するにつれて、セキュリティリスクは増大します。ジュニパーのゼロトラストデータセンターセキュリティソリューションは、統合管理エクスペリエンス、単一ポリシーフレームワーク、最新のデータセンターニーズに応じた高度な保護を提供することで、このような課題に対処します。 外部の脅威に対する防御において境界ファイアウォールが重要であることに変わりはありませんが、今日のハイブリッド環境では、さらに多くの対策が求められます。内部ファイアウォールとクラウドファイアウォールも、今日のハイブリッド環境には不可欠です。ジュニパーのSRXシリーズファイアウォールは、データセンターのトラフィックを保護します。それが内部トラフィックか、クラウドベースのトラフィックか、複数のクラウドにまたがるトラフィックかは問いません。ゼロデイ脅威検知とダイナミックマイクロセグメンテーションにより、安全なトラフィックフローが確保されるとともに、脅威の特定機能が強化され、対応までの時間が短縮されます。さらに、統合管理エクスペリエンスと一貫したポリシー適用により、企業は包括的な保護を確保し、データセンター間のセキュリティギャップを低減できます。 また、ジュニパーのConnected Security Distributed Services（CSDS）アーキテクチャとSRX4700ファイアウォールを組み合わせると、業界屈指のパフォーマンスと拡張性を実現でき、スピードを損なうことなくデータセンターのセキュリティを確保できます。このアーキテクチャは、単一障害点を解消し、ほぼ無制限のスケールアウト機能を提供します。これにより運用が簡素化され、フォームファクターの種類を問わず、データセンターのセキュリティを確保できます。 AIネイティブエッジセキュリティ ネットワークが従来の境界を越えて拡張されるにつれて、ユーザー、デバイス、アプリケーションを場所を問わず保護することが、これまで以上に重要になっています。キャンパスやブランチなどのリモート接続環境において、ジュニパーのセキュアAIネイティブエッジはリアルタイムの脅威保護とポリシー適用を提供し、どこにいるかを問わず、すべてのユーザーが安全にアクセスできるようにします。 従来の境界防御は必須ですが、今日の企業はさらなる対策を必要としています。安全なアクセス、ハイブリッド環境向けのクラウド保護、ゼロトラストのNAC（ネットワークアクセス制御）、ユーザーとデバイスの継続的な検証も、同様に不可欠です。ジュニパーのセキュアAIネイティブエッジでは、ネットワーキング、セキュリティ、業界をリードするAIOpsが単一の一元管理プラットフォームに統合されます。これにより、複数のセキュリティプラットフォームを管理するという複雑さが低減され、魅力的なSASE（セキュアアクセスサービスエッジ）ソリューションとして利用できます。完全なSASEソリューションに投資する準備が整っていない企業は、ジュニパーのSD-WANソリューションを利用することもできます。IDS/IDP、URLフィルタリング、SecIntel脅威インテリジェンス、高度なマルウェア対策などのNGFW（次世代ファイアウォール）機能を含む、高度なセキュリティ機能が提供されます。 ジュニパーのAIネイティブ脅威インテリジェンスは、検知と対応を自動化します。企業は攻撃への対応時間を短縮し、ゼロデイ脅威を防ぐことができます。 競合製品では同様の成果を達成するために複数のプラットフォーム、管理ツール、ライセンスが必要ですが、それとは異なり、ジュニパーは統合された単一のプラットフォームを提供します。このプラットフォームにより、エッジからクラウドまでのネットワーク全体で一貫したポリシー適用が維持されるため、運用コストを削減し、効率を高めることができます。 ジュニパーが選ばれる理由：お客様のニーズに合わせたセキュリティ ジュニパーは、今日のネットワーク保護において企業が抱える課題を理解しています。ジュニパーのAIネイティブセキュリティソリューションを導入すると、お客様は自信をもって投資ができるようになり、以下のような成果を得られます。 事前対応のインテリジェントな脅威検知により、攻撃の拡散を事前に阻止 データセンターからクラウド、エッジまでを網羅する組み込みのセキュリティが継続的な保護を提供 運用の簡素化、複雑さの低減、効率の向上、コストの削減 セキュリティ戦略を簡素化し、防御を強化する準備はできていますか？ ジュニパーのAIネイティブセキュリティソリューションがどのようにして、現在から未来に至るまでお客様のネットワークを保護できるのかをご確認ください。
デジタル変革が急速に進む今日の世界において、AIの時代が示しているのは、有意義なイノベーションの新たな可能性です。しかし、AIには多くの予期せぬ課題や克服すべきハードルがあり、高コストのイニシアチブに取り組むことになる可能性があることに、議論の余地はありません。それというのも、AIデータセンターの構築は複雑で時間とコストがかかるだけでなく、トレーニングモデルサイクルを最適な形で実行できるようにクラスターを調整する必要があるためです。こうしたハードルに取り組むことが、今日の市場で競争力を維持し、成功するためのカギとなります。ジュニパーネットワークスは、そうした取り組みをサポートします。 AIデータセンターのよりスマートな導入方法 従来のクラウドアプリケーションと比較すると、AIワークロードはデータセンターにさらに多くの処理を必要とします。ネットワークの非効率性により大幅な遅延が発生し、そのためにAIモデルのトレーニングコストが急増する可能性があります。ここで、ジュニパーAIデータセンター（AIDC）導入サービスの出番となります。AIインフラストラクチャの展開を迅速化し、ネットワークパフォーマンスを最適化し、運用を効率化するように設計されたこの重要なサービスは、お客様の側で構築したモデルに特に合わせてカスタマイズして、AIワークロードが最大限の性能で実行されるようにすることができます。その結果、価値実現までの時間を短縮し、AIへの投資から最大限のROI（投資利益率）を実現できます。 AIDC導入サービスは、オープンなマルチベンダーのインテントベースネットワーク構築のアプローチを採用しており、データセンターネットワークの自動化と管理を容易に行えます。NVIDIAやその他のベンダーのGPUとのオープンな互換性も保証されます。また、エキスパートによるサポート、スマートな設計戦略、高度な自動化ツールにより、AIに対する新しいさまざまなデータセンター要件への対応を進めながら、より迅速な導入、俊敏性の維持、リスクの軽減を実現できます。 ジュニパーAIDC導入サービスは、AIデータセンターの重要なネットワークパフォーマンスメトリックを導入および微調整するうえで役立つ、シームレスなオールインワンのターンキーソリューションを提供します。このサービスは、イーサネットベースのAIDC導入向けのジュニパー検証済み設計（JVD）に基づいて構築されており、最適な結果が保証されています。スタンダードベースのイーサネットを使用することで、コストを削減し、より競争力のあるGPUオプションを提供します。このサービスは、ジュニパーのAIDC認定デバイスを使用した完全なAIDCインフラストラクチャのためのグリーンフィールドネットワーク（フロントエンドの推論、バックエンドのコンピューティング、バックエンドのストレージ）をカバーします。 シンプルさを維持するため、ジュニパーは2フェーズのアプローチを採用しました。フェーズ1では、AIDC導入サービスによりイーサネットデータセンターネットワークインフラストラクチャを導入し、本番環境で稼働することを検証します。フェーズ2では、30日間の調整と最適化の期間を設けることで、AIジョブの完了時間を短縮し、AIモデルの価値を最大化するのをサポートします。また、新しい本番環境の運用に持続的に成功できるような効果的な体制を確立するため、ナレッジトランスファーセッションを実施して、チームが最新の状況を把握していつでも適切に対応できるようにします。 スマートな分析と革新的なインサイト Juniper Apstra™(R)を搭載したジュニパーのAIDCネットワーキングソリューションは、データセンターのGPSマッピングのように機能します。リアルタイムでトラフィックフローを明確に把握できるだけでなく、直感的なヒートマップと分析を使用して輻輳の問題を発生前に予測し、解決します。クローズドループアシュアランスにより、Apstraは運用を簡素化し、運用コストの最大90%の削減や、導入期間の最大85%の短縮など、大きな成果をもたらします。 Mist AI™がApstraと連携するとき、AIのためのネットワーキング「The NOW Way to Network」がまさに実現されます。この高度なAIOps（IT運用のための人工知能）とスマート分析の組み合わせは、問題が発生したときにその問題を修正するだけでなく、問題が発生する前に予測して防止します。人の専門知識と機械学習の精度が融合することで、よりスマートでスムーズなデータセンターエクスペリエンスが提供されます。 AIデータセンターの成功はここから始まる AIデータセンターの導入は、必ずしも大変な作業であったり、高額なコストがかかったり、限られたITリソースを枯渇させたりするものではありません。オープンなイーサネットベースのネットワーキングを採用することで、よりスマートで効率的なアプローチを取ることができます。これは、AIにおける最新のイノベーションを誇るだけのものではありません。次の時代でも競合他社に対して大きな戦略的優位性を獲得するために役立つ青写真なのです。 ジュニパーネットワークスは、パートナーやお客様と協力してAIデータセンターの未来の構築を日々進めています。AIDC導入サービスをガイドとして、お客様が自信を持ってこの新しい環境に対応できるようサポートします。また、データセンターネットワークの進化に合わせて、変更を管理し、ソリューションを最新の状態に維持し、常に最高のパフォーマンスで稼働できるようにするため、追加のサービスの提供も可能です。 ジュニパーAIDC導入サービスの詳細をご覧いただき、次の時代のAIデータセンターがお客様のビジネスにとってどのような意味を持つのか、具体的な内容を一緒に構築していきましょう。
Self-Driving Network™への移行は、自動運転の車の進化と似ています。かつて不可能と思われたことが現実となり、自動運転車両はセルフナビゲーションで道路を走行し、しばしば人間の能力をしのぐ判断をリアルタイムで行うようになっています。いうまでもないことですが、自動運転車両は注意散漫になることはなく、疲労もたまりません。同様に、ネットワークはAI（人工知能）と自動化が触媒の役割を果たすことで進化を遂げつつあり、自律的にインサイトを提供し、解決策を提案して自己修復アクションを実行するなど、徐々に多くの責任を担うようになっています。 ジュニパーは、こうしたネットワーキングの変革の最前線に立つ企業として、Self-Driving Networkへの移行に際してお客様のガイドを務めています。 AI for Networkingにおける信頼の構築 私たちはどのようにして現在の自動運転のレベルまで到達したのでしょうか？ ローマと同様、一日で達成したわけではありません。自動運転の車は、バックアップカメラや衝突警報、LiDAR、コンピュータービジョンなどの足がかりを築きながら、徐々に進化していきました。それぞれの進歩によって安全性や利便性の向上、信頼性の証明が実現され、ドライバー（現在はライダー）は、このテクノロジーに対して少しずつ信頼を寄せるようになりました。 Self-Driving Networkへの移行においても、同じ道をたどっています。AIはまずインサイトをはっきりと示し、次に推奨事項を提示し、最終的に自律的アクションを実行します。IT運用チームは、問題を迅速に特定して解決し、運用業務の負担を軽減し、ネットワークの信頼性を高めるなど、AIが一貫して高い成果を上げていることを見ていくことで、信頼が築かれていきます。 こうした信頼を築くうえでのカギとなるのが、説明可能性です。ネットワーキングにおけるAIは、ブラックボックスであってはなりません。組織は、意思決定の過程と根拠を理解する必要があります。ベンダーがAIの論理的根拠を説明できなければ、ユーザーは懐疑的になり、単なる「AIウォッシング」になってしまう可能性があります。 Self-Driving Networkへの移行の5段階 Self-Driving Networkへの移行は5段階に分かれており、各段階を経由することで最後にはAIイノベーションを通じてネットワークのパフォーマンスと耐障害性を強化できるようになっています。 データ：基盤作りは、高品質のリアルタイムデータを収集することから始まります。関連性の高いデータがなければ、AIは情報に基づいた意思決定を下すことができません。 インサイト：未加工データを実用的なインテリジェンスに変換し、ネットワークの健全性、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンスを可視化します。 推奨事項：AIが問題を診断し、解決策を提案して迅速な修復を可能にするため、IT運用チームは問題を素早く解決して、シームレスなエクスペリエンスを提供できます。 アシスト：IT運用チームの承認があれば、AIは事前対応で自己修復を実行し、自律的に問題を解決して時間を節約し、パフォーマンスを確保します。 完全な自動運転：最終目標は、ネットワークが自律的に構成、トラブルシューティング、最適化を実行し、IT運用チームは戦略的な取り組みに専念できるようになります。 お客様のネットワークはどのような状況ですか？ ジュニパーは、他のどのベンダーよりも長く、10年を超える歳月をかけてこの移行を進めてきました。運用の簡素化、IT運用チームの強化、シームレスなユーザーエクスペリエンスの提供を目指して、他社に先駆けてAIネイティブネットワーキングに取り組んできました。 ここで明確にしておきたいのですが、AIはITの仕事に置き換わるものではなく、人間の能力を高めてくれるものです。AIは、IT運用チームが見逃す可能性のあるインサイトを明確にし、根本的原因を迅速に特定してトラブルシューティングにかかる時間を短縮し、自己修復を行って最適なパフォーマンスを確保します。その結果、よりスマートに機能するネットワークが実現し、IT運用チームは障害対応に追われることなく、イノベーションに専念することができます。 このブログシリーズでは、移行の各段階について詳しく説明し、データ収集から完全な自動運転の実現までのプロセスを解説します。AIネイティブネットワーキングの実現に向けた重要なマイルストーンごとに紹介していきます。今後もご注目ください。 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記事をぜひお読みください。
美味しいワインが美味しいブドウから生まれるように、優れたAI（人工知能）には優れたデータが必要です。AIネイティブネットワークは、適切なデータを基盤に構築されます。この投稿記事では、Self-Driving Network™への移行の第1段階である「データ」について説明します。インテリジェントなAIドリブンネットワークに欠かせない要素です。 稼働時間からユーザーエクスペリエンスまで 従来のネットワーク管理では多くの場合、稼働時間、CPU使用率、メモリ、帯域幅など、ネットワークデバイスの基本的な指標を監視することに重点が置かれていました。しかし、それではまだ半分しか把握しきれていないと、ジュニパーは考えています。ジュニパーは、単にネットワークを稼働し続けるのではなく、ネットワーク上のすべてのユーザーに、クライアントからクラウドまでエンドツーエンドの優れたエクスペリエンスを提供することに注力しています。ジュニパーが問題にするのは、単に「ネットワークは稼働しているか」という点ではありません。「どれほどのネットワークエクスペリエンスがユーザーに提供されているか」という点です。このユーザー中心の理念が、データの収集と分析に対する当社のアプローチ全体の指針となっています。ジュニパーはまず、ユーザーエクスペリエンスに目を向けます。現在ユーザーに提供されているネットワークエクスペリエンスに関してリアルタイムのインサイトを取得し、データサイエンスを使用してユーザーエクスペリエンスを予測および最適化します。最終的には、ユーザーに力を与え、ビジネスの成果を高めることができるかどうかで、ネットワークの価値は決まります。Self-Driving Networkへの移行における各段階を進めるうえで、この第1段階は欠かせません。 コラボレーションの力 ではジュニパーは、ユーザーエクスペリエンスを最適化するため、適切なデータをどのようにして収集しているのでしょうか？ 最初に、ジュニパーのデータサイエンティストがカスタマーサクセスチームと緊密に連携して作業を進めます。このカスタマーサクセスチームは、当社のドメインのエキスパートであり、エンタープライズ顧客の代理人でもあります。カスタマーサクセスチームは、お客様が直面している実際の課題を誰よりも理解しています。したがって、このコラボレーションは不可欠です。お客様の具体的な課題とユースケースを理解することにより、AIモデルのトレーニングと改良を行ううえで最も役に立つデータを特定できます。 真に効果的なソリューションの構築が可能なのは、こうして理解を深めているからです。AIベンダーのデータサイエンスチームとカスタマーサクセスチームが自社のクラウドAIOps（IT運用のための人工知能）ソリューションを使って協力しながら作業を進めていないとしたら、そのベンダーはまだAIの移行に踏み出していないといえるでしょう。こうしたベンダーは、テクノロジーと現実の用途との重要なつながりを見落としています。 リアルタイムのデータをリアルタイムのインサイトへ お客様のニーズを明確に理解することで、マイクロサービスを実行しているクラウドアーキテクチャにテレメトリーデータを送信するように最適化されたネットワークデバイスから、豊富なデータをリアルタイムで収集することができます。ジュニパーは、10年以上前から、AP（アクセスポイント）、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、クライアントデバイスからデータを収集し、生成しています。例えば、APからのストリーミングテレメトリを介して、150を超える無線ユーザーのステータスをリアルタイムで収集しています。こうした定期的なテレメトリのストリーミングは、クラウドに集約され、Mist AI™によって分析されます。ここで、まさに魔法が起こります。この豊富なデータセットを分析することで、Mist AIは実用的なインサイトを即座にIT運用チームに提供できます。また、クローズドループカスタマーサービスフィードバックにより、継続的な学習と改善が行われるため、さらに精度を増したインサイトと推奨事項が提供されるようになります。 データエコシステムの拡大 それだけではありません。強力なパートナーエコシステムと100%オープンなAPIによって、さらに多くのソースからデータを引き出し、機能強化やインサイトの拡張を進めることができます。例えば、Marvis® Application Experience Insightsでは、ZoomとMicrosoft® Teamsのミーティングデータをジュニパーネットワークスのデータと統合して、質の低いビデオエクスペリエンスの根本的原因を特定できます。通話が始まる前に通話品質を予測することさえできます。このような事前対応のアプローチにより、優れたコラボレーションエクスペリエンスがユーザーに確実に提供されるだけでなく、IT運用チームはより戦略的な取り組みに専念できるようになります。 次のステップ：データを実用的なインサイトに変換 適切なデータをクラウドに確保したら、そのデータを実用的なインサイトに変換するという本当の魔法が始まります。次回の投稿では、Self-Driving Networkを推進するインテリジェンスに未加工データを変換し、事前対応での問題解決、リソース配分の最適化、そして最後に優れたユーザーエクスペリエンスの提供を実現するプロセス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。 ブログシリーズ パート1（概要）：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
ジュニパーの最新のAIネイティブルーティングソリューションは、この10年間業界をリードしてきた当社のイノベーションの集大成です。ジュニパーのネットワーキングは深く根付いています。そのルーツは、1998年に初の製品M40コアルーターを発売したときにさかのぼります。M40は、当時市場に出回っていた他の製品の10倍の速さを実現しました。M40の登場により、バックボーンが限定されているインターネットはおのずと破綻するだろうという現実的な懸念は解消されました。 それ以来、ジュニパーはWANのイノベーションを推し進め、盛況となっている新たなエコシステムでお客様の価値創造を促すというフライホール効果に拍車がかかっています。ジュニパーのミッションは、市場で優位に立つことではなく、業界で最高の製品とソリューションを作り、お客様の成長を加速させる道を切り開くことによって、市場を拡大することでした。 ジュニパーはビジョンを掲げるだけではなく、毎年、ビジョンを行動に移しています。現在、ジュニパーのAIネイティブネットワーキングソリューションは、エッジからクラウドまで拡張されています。Mist AIにより、LAN、データセンター、エンタープライズWANで、AIOpsを活用できるようになっています。当社のお客様のネットワークは、スピードだけでなく信頼性や効率性も向上しています。その結果、障害対応チケットの数を最大90%、現場訪問の回数を最大85%減らすことに成功しています。 今や、至るところで人や企業が仕事や日常生活にAIを取り入れており、新たな時代が始まりつつあります。主に生成AIを中心として爆発的なスピードでAIの導入が進み、再びWANルーティングが見直されています。しかし今回、ジュニパーはまったく異なる課題に取り組んでいます。 現在問題になっているのは、トラフィックの量だけではなく、WANで対応しなければならない新たなニーズによって生じる運用の複雑さです。トラフィックは予測しにくく、バースト性が高いうえに、遅延にきわめて弱く、高いスループットが求められます。多くの場合、生成AIアプリケーションは、以前よりも多くのアップリンクトラフィックを生み出します。LLM（大規模言語モデル）は今では、コアネットワークやメトロネットワークを介して、さらにはエッジネットワークさえも介して広がっています。 こうした不確実性と変化のすべてに対処するには、コアネットワークとWANネットワークのパフォーマンス、信頼性、効率性を大きく向上させる必要があり、それを実現できるのはAIネイティブを活用したアプローチしかありません。 繰り返しますが、固定化されたアプローチを変えるときが来ています。私たちはこれからも、最も得意とすることを続けていきます。すなわち、絶え間なくイノベーションに取り組み、お客様に価値を提供する能力をさらに強化します。 2024年6月に初めて発表されたジュニパーのAIネイティブルーティングソリューションは、現在ではエンタープライズプライベートWANとサービスプロバイダルーティングをサポートするように強化されています。 障害の防止策として、AI（人工知能）やML（機械学習）を活用してルーティングの困難な問題を検知し、解決する方法を検討していますか？ 問題の発生を緩和して完璧なエクスペリエンスを提供すると同時に、ユーザーのインテントを把握してネットワークを自動的に最適化する必要がありますか？ 電気代を最大70%削減したいと思いませんか？ 貴社専用のネットワークアシスタントを活用して、短時間で余裕を持ってトラブルシューティングを実施したくはありませんか？ ジュニパーなら、すべて実現できます。 拡張され強化されたエネルギー効率の高い事前対応型のAIネイティブルーティングソリューションにより、WAN全体で定評のあるAIOps、対話型のVNA、インテントベースの最適化機能を活用できるようになります。これはビジョンではありません。現実に具体的で実現可能なことであり、今すぐ導入できます。 拡張内容： ルーティングに関する困難な問題が雪だるま式に膨らんでクリティカルな障害になる前に、自動的に問題を検知し、トラブルシューティングと修正を行います。AIネイティブルーティングの可観測性と新しいACX7020アクセスエッジルーターの導入により、WANのあらゆる場所でAIネイティブルーティングのメリットを享受できます。オンプレミスからWANエッジ、バックボーン、コア、トランポートネットワークに至るまで、あらゆる場所が対象です。 強化内容： ルーティングに関する事前対応のトラブルシューティングを可能にするLLMコネクターにより、ルーティングに関する複雑な疑問について、数時間ではなく数秒で回答を得ることができます。LLMコネクターを通じてサードパーティ（セルフホストを含む）のLLMがサポートされるため、WAN用に調整されたRAG（Retrieval-Augmented Generation）によりパワフルなチャットボット機能を活用できます。どのような質問にも、LLMコネクターはネットワーキングに関する大量のドキュメントやネットワーク自体から得られるデータを迅速に分析して、適切なインサイトを見つけ出します。次に、その情報をフォーマット化し、直感的でわかりやすいレポートにして提示します。地球上で最も有能なネットワーキングのエキスパートが、すぐそばにいるようなものです。 エネルギー効率： 使用されていないデバイスコンポーネントを検出して、その電源を切ります。ジュニパーのAIネイティブルーティングソリューションでは、エネルギー効率に優れた自動化機能により、電力の無駄を低減できるようになりました。使用されてないルーターコンポーネントを迅速に特定してその電源を切り、ネットワークの物理的な構成（ポートの配置など）の改善方法に関するインサイトを提供し、電力の消費が大きいデバイスを特定して診断するほか、電源に関する潜在的な問題を示す異常を検知します。 事前対応： お客様に影響が及ぶ前にルーティングの問題を検知して修正し、パフォーマンス全体を継続的に最適化します。インテントベースネットワーク構築の最適化により、WANは、サポートしているすべてのネットワークインテントに基づいて、いつでも自己最適化を行うことができます。トラフィックの通常の増減と並行して、定期的に（30分おきなど）ネットワークの再最適化を実行できるだけでなく、特定のイベントに合わせて再最適化が実行されるようにすることも可能です。従って、ノードがダウンした場合やルーティングの問題が発生した場合、または異常が検知された場合、トラブルシューティングを行う間、ネットワークはトラフィックのルートを変更してユーザーへの影響を低減します。 AIネイティブルーティングのためのジュニパーの強化されたソリューションにより、今回もお客様の価値創造を妨げるさまざまな障害が排除されています。前に進むための適切な選択肢といえます。ジュニパーは、新旧問わず、お客様、パートナー、ベンダーがつながりを築き、イノベーションを進め、成功を収める機会を創出していることに誇りを感じています。 他のことはすべて、雑音に過ぎません。 AIネイティブルーティングはすでに現実です。ぜひ、ご自身でお確かめください。 ホワイトペーパーを読む： AIネイティブルーティング プレスリリースを読む：
AIは私たちの生活のあらゆる側面に急速に浸透しています。ChatGPTはメールを書く手助けをし、自動運転のタクシーが自宅から空港まで客を乗せ、今やAIが生成した楽曲がグラミー賞を取るほどです。AIが世の中に有益な影響を与えていることは否定できませんが、この誤解されることの多いテクノロジーが大げさに宣伝されたり誇張されたりする可能性が極めて大きいことも、また確かです。 近頃では、どこにいてもちょっと振り返ると、「AI活用」や「AIドリブン」とされている製品やサービスに遭遇します。そして、ネットワーキングの分野でも違いはありません。残念ながら、こうした言い回しが使われすぎているために、真のAIイノベーションとジュニパーが「AIウォッシング」と呼ぶものとを効果的に区別することが難しくなっているのが現実です。 もちろん、AIウォッシングのマーケティング上の価値については理解しています。AIOps（IT運用のための人工知能）が世間に普及する前のことですが、創業間もない頃のMist Systemsで働いていたとき、私の仕事の大部分は、同社のすべてのコンテンツで可能な限り「AI」という魔法の言葉が使われていることを確認することでした。Mist AIが本物のAIだったことは力になりましたし、公平にいって、それは同社の主要な差別化要因の1つでした。しかし、マーケティング戦略の価値を過小評価するべきではありません。 ジュニパーでは、Mist AIは依然として主要な差別化要因の1つです。しかし現在では、「AI」という言葉をバズワードのようにマーケティング用語として使うのではなく、お客様のIT運用チームがAIにまつわる雑音をはねのけ、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定量化可能な具体的なメリットを体感できるようにサポートすることに、重きを置くようになっています。 以下では、AIウォッシングを行っている競合企業の間の重要な機能的な相違と、真のAIネイティブネットワーキングがもたらすことができるシンプルさ、生産性、パフォーマンスについて分析しています。 AIに関する事実と虚構の区別 すべてのAIが同じというわけではありません。実用的な真のインテリジェンスを提供せずに決まり文句を伝えるだけのソリューションもあります。そういうソリューションは予算の無駄使いであり、ユーザーを失望させるだけです。一方で、優れたネットワーキングエクスペリエンスをユーザーおよび運用担当者に同様に提供するという、新たな世界を実現するソリューションもあります。それにより、障害対応チケットが最大90%（ときにはそれ以上）減少し、OpEx（運用コスト）が85%削減されました。しかし、どのように見分ければよいのでしょうか。誇大広告のAIと実際のAIネイティブを区別するには、以下のような簡単な質問をいくつか、ご自身に問いかけてみることをお勧めします。 AIに透明性があるか？ ：ベンダーが提供するAIは説明可能なAIですか？ また、AIを時間とともに継続的に改善していく仕組みを、そのベンダーは説明できていますか？ 見ることができないものを信頼することはできません。 良質なデータが含まれているか？ ：また、そのデータの収集にどれくらいの時間がかかっていますか？ 根本的に、最高のAIアプリケーションであっても、適切なデータが読み込まれていないのであれば、その機能は抜け殻状態にすぎません。 そのベンダーは自社のAIを使用しているか？ ：ベンダー自身が自社のAIソリューションを信頼せず、内部で使用していないとしたら、お客様がそれを信頼して使用する理由がありますか？ もちろん、そんな理由はありません。ちなみに、当社は当社のAIを内部で使用しています。 実証結果はどこにあるか？ ：真のAIは成果によって評価されるものであり、単にマーケティングで使われる用語ではありません。また、誰かのAIの実験台になるような余裕は誰にもありません。さまざまなテストを経た実証済みのソリューションが、信頼できるソリューションです。そういうソリューションを見つけてください。 透明性による信頼の構築 信頼こそ、あらゆる企業がAIを採用するうえでの基盤であり、完全な透明性から信頼の構築は始まります。ジュニパーの説明可能なAIでは、ジュニパーのAIモデルを支えるロジックを公開しています。ジュニパーは、ジュニパーのAIを包括的、意図的、安全、ミッションドリブンなものにする中核のイノベーション原則に従っています。また、ジュニパーは収集したデータの内容、使用方法、安全確保の方法についてもオープンにしています。 ジュニパーのAIは、クローズドループフィードバックおよび強化学習を通じて、時間とともにその有効性を絶えず改善しています。10年を超えるAI開発とトレーニングにより、特定分野の深い専門知識を構築し、最重要のデータを決定できるようになりました。そしてジュニパーは、マイクロサービスクラウドアーキテクチャを提供するベンダーの1社であり、これによって迅速な処理と卓越したインサイトの提供を実現します。 最も重要な点として、ジュニパーはジュニパーが推奨していることを実践します。ジュニパーは、カスタマーサポートにおいて自社のAIOpsを積極的に活用している唯一のネットワーキングベンダーです。さきほどの文章をもう一度ご確認ください。ジュニパーのカスタマーサクセスチームは、ジュニパーがお客様に提供しているのと同じAIインサイトを日常的に活用しています。ジュニパーのデータサイエンスチームとカスタマーサクセスチームはDay 1より協働しており、共通するネットワーキングの課題を明確にし、人の手を介さずに問題を迅速に検知して解決できるAIツールを共同で開発しました。 AIで快適さを実現 AIに対する信頼が確立されれば、次のステップはAIアプリケーションによって快適さを培うことです。現実においてAIが提供する成果を体験すればするほど、このテクノロジーを採用し、効率性、生産性、価値を拡大するうえでこれに頼りたいと考えるようになります。 ここで明確にしておくと、AIにはAIが提供する成果に相当する価値しかありません。真のAIネイティブネットワーキングソリューションは、定量的に非効率性を低減し、生産性を高め、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。お客様の多くは、Mist
Atlantic Healthと、世界最大手のクイックサービス方式の某レストラン、オックスフォード大学、ServiceNowとの共通点は何でしょうか？ それは、既存のネットワーキングプロバイダからジュニパーネットワークスに乗り換えたことです。 ジュニパーでは、AIデータセンターやMistを採用したキャンパス＆ブランチネットワークなどの主要な分野での記録的な受注を獲得し、企業からの総受注額が前年と比べ驚異の28%上昇したことが明らかとなりました。 こうした企業がジュニパーへの乗り換えを進めている最大の理由は、ジュニパーのイノベーションのスピードにあります。日々のネットワーク運用をサポートするAIテクノロジーであるAI for Network（AIのためのネットワーク）を見てみましょう。 ジュニパーは2024年には、デジタルエクスペリエンスツインを実現したMarvis Minis、データセンター運用を簡素化するAIOps、セキュリティアシュランス、AIネイティブのWi-Fi 7など、独自の新機能で業界をリードしました。同様に、お客様が効率的にAIワークロードを構築、導入できるようサポートすることに注力したNetwork for AIソリューションも強化しました。業界初の800 Gbのスイッチとルーター、イーサネットに対するAIの最適化、統合セキュリティをリリースし、さらにお客様やパートナーが導入前にAIの構成をテスト、調整できる「Ops4AI」ラボを開設しました。AIを活用したAIのためのネットワークに関していえば、ジュニパーはクラウドプロバイダと通信事業者の双方に選ばれるばかりか、学校、小売店、病院、ホテルにおけるキャンパスおよびブランチに選ばれるプラットフォームとなりました。 2025年にはさらなるイノベーションが起こります。AIネイティブのメリットをさらに強化し、当社のプラットフォームに唯一無二の新製品をまもなく加える予定です。 このイノベーションの中心にあるのがMist AIであり、今では、キャンパスおよびブランチ、データセンター、WANルーティング、セキュリティなど、すべてのソリューション分野で使用されています。これらのソリューションのAIは、それぞれ異なる成熟段階にあり、ジュニパーではこれを自動運転による自動化の段階と呼んでいます。Mist AIテクノロジーへの取り組みにより、ジュニパーは完全自動運転の実現という最終目的に向けてポートフォリオ全体を進展させています。これが実現すると、クライアントからクラウドまで最高のエクスペリエンスがユーザーおよび運用担当者にもたらされます。 しかし、これは一朝一夕には達成できません。真のAIネイティブで最終的に自動運転のソリューションになるには、適切なインフラストラクチャから適切なデータを収集し、徹底的にロードテストを実施してネットワーク運用担当者に適切なインサイトとアクションを提供できるようになる必要があります。Mistは独立企業として、5年をかけてこの原則を無線LANに適用し、専用のAIネイティブハードウェアとマイクロサービスクラウドを活用することで、最終的にネットワーク運用コストを85%、ユーザーの障害対応チケットを90%削減するという素晴らしい成果を達成しています。買収の6年後には、ジュニパーはポートフォリオの他のすべての分野（現時点で有線アクセス、SD-WAN、NAC、データセンターネットワーク、エッジルーティングなど）に、同様のAIネイティブ機能を導入しました。結果として、ジュニパーは現在、業界唯一のMist AIドリブンの統合AIネイティブネットワーキングプラットフォームを有しています。Mistに匹敵する素晴らしいAIエンジンを迅速に導入できると冗談でもいえるベンダーはいないでしょう。もう迷う必要はありません。 自動化、インサイト、アシュランスをMist AIとともに提供できると確実にいえる企業は、一社しかありません。ジュニパーネットワークスです。 ジュニパーは、HPEとの提携に期待を寄せています。これにより、業界最高の安全なAIネイティブネットワークの実現に向けたイノベーションがさらに加速すると考えられるからです。先日、米国司法省によりこの取引成立の差し止めを求める申し立てが行われましたが、私たちは引き続きこの合併に取り組んでおり、この訴訟に勝利することを確信しています。 HPEのCEO、アントニオ・ネリによる2024年2月のブログ投稿：「HPEとジュニパーネットワークスの合併により、ネットワーキング業界は劇的に変化するでしょう。どちらかのポートフォリオから製品が失われるのではなく、このセクターでの選択肢がさらに拡大するからです」 このためにも、ジュニパーは引き続き、お客様とパートナーを最優先にすること、そしてサポート、サービス、製品ライフサイクルに関する契約内容と方針を遵守することをお約束いたします。ジュニパーは、Mist AIのように、お客様がこれまで行ってきた投資、そしてこれから行う投資を守ります。いつでも安心してジュニパーをご利用いただけます。 ジュニパーは、独自のイノベーションを提供し、投資を保護し、透明性を確保することをお約束します。そして何より、お客様に誠意をもって対応します。 皆様の変わらぬ信頼とパートナーシップに感謝申し上げます。