APIやAIチャットボットを使った定型業務の「自動化」から、AIエージェントが自ら判断して障害復旧や最適化を行う「自律化」へ──。ネットワーク運用は、新たなフェーズへと移行しつつある。
背景にあるのは、ネットワークの複雑化だ。デバイスの多様化、マルチクラウド接続の普及、そしてサイバー脅威の拡大。これらが複合的に絡み合い、ネットワークの運用管理は人間の能力が追いつかない領域へと突入している。
こうした状況に対し、ネットワーク機器ベンダーや通信事業者がまず取り組んだのが“タスクの自動化”だ。障害監視やアラートの選別・優先度判定、コンフィグ作成やコマンド実行といった定型業務（タスク）をAPI経由で処理する仕組みが普及した。生成AIの台頭により自然言語で指示できるようになり、自動化の範囲は大きく広がった。「タスクの置き換え」では足りない
しかし、やっていることの本質は「タスクの置き換え」に過ぎない。
今、業界がこぞって踏み込もうとしている「自律化」は、目指すゴールが根本的に異なる。ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE）HPE Networking事業統括本部 技術本部長の上田昌広氏は、自律化について「抽象的なデータからAIが自ら状況を判断し、最適なアクションを実行する」と説明する。従来の自動化が「AならばBせよ」というコマンドを待って処理する受動的な仕組みだったとすれば、自律化は「従業員の快適な通信を維持せよ」といった管理者の意図に基づき、AIが能動的に判断してアクションを起こすものだ。ネットワークは、自ら目的を達成しようとする“Self-Driving Network”へと進化する。
図表1 Agent AIがSelf-Driving Networkの実現を加速
ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE） HPE Networking事業統括本部 技術本部長 上田昌広氏
目的も変わる。従来の自動化の主目的が業務の省力化や運用コスト削減だったとすれば、自律化はそれに加え、企業活動の基盤であるネットワークインフラ自体をAIによって継続的に最適化する。人手をかけず迅速にネットワークの性能や安定性を高めることができれば、ビジネス上の新たな価値が生まれる。ネットワークは運用コストがかかる“管理の対象”から、企業の“戦略的資産”へと変容する。
では、現在地はどこにあるのか。
ネットワンシステムズ（NOS） 東日本第2事業本部 サービスプロバイダー事業戦略部 第3チーム エキスパートの千葉豪氏は、自律化のレベルを0～5段階に整理し、「現在は国内外を含めても、特定の領域・機能に限った部分的なレベル1の実現が精一杯だ」と分析する。全面的な自律化（レベル4～5）の到達目標として、業界では2030年を1つの目安として見ているという。
