企業のAI活用は、生成AIから自律的に動作するAIエージェントへと発展しつつある。自ら計画を立て、外部のシステムやデータと連携しながらタスクを実行するAIエージェントを安全に活用し、生産性を高めるためには、どのような備えが必要になるのか。ネットワンシステムズは、ネットワーク、ID、セキュリティの3つを主要な論点に挙げる。
まずネットワークでは、トラフィックのあり方が変化する。「今後は、多数のエージェントによるエージェンティック推論が広がっていくでしょう」。ネットワンシステムズ ビジネス開発本部 イノベーション推進部 ビジネス開発チーム エキスパートの片山千穂子氏はこう話し、ネットワークには増大するトラフィックを高い応答性で処理することが求められると指摘する。
（左から）ネットワンシステムズ ビジネス開発本部 イノベーション推進部 ビジネス開発チーム エキスパート 片山千穂子氏、
同本部 応用技術部 クラウドアプリケーションチーム エキスパート 渥美淳一氏、松尾咲季氏
トラフィックの増加に加え、AIエージェントの稼働環境もネットワークに大きな影響を及ぼす。現在はクラウドでAIを利用する形が中心だが、低遅延性やデータ主権を重視する用途を中心に、オンプレミスやエッジを組み合わせた構成が増える可能性がある。片山氏は「エッジ側にAIエージェントを稼働させる環境を用意するようになれば、それに伴い、ネットワークの更改も進むのではないでしょうか」とみる。ただし、AIエージェントの稼働環境の選択肢が複数存在する以上、それを支えるネットワークに現時点で確立したデファクトスタンダードがあるわけではない。
では、企業は何から検討すべきか。片山氏が重視するのは、「どんな成果を上げたいのか」を明確にすることだ。AIエージェントの導入自体を目的化せず、まず業務フローを整理し、何をAIに担わせ、どのような成果につなげるのかを定める。そこから、AIエージェントや推論環境をどこで稼働させるのかを決め、必要なネットワークを逆算していく（図表1）。
図表1 AIエージェントの稼働環境で変わるネットワーク要件
稼働環境が決まれば、トラフィックの増大が見込まれる通信経路を特定し、必要な帯域、応答性など、ネットワーク要件を具体化できる。片山氏は「常に大容量のトラフィックが通ることを前提にするより、帯域を監視しながら増減できる仕組みを取り入れる」という考え方も示す。将来像が定まっていないからこそ、構成を先に固めるのではなく、AIエージェントで目指す“果実”から逆算してネットワークを設計する発想が有効だ。
