管理ツール「Aruba Central」にAIエージェント基盤を組み込み、自動化は次のステップへ

“他社を10年先行するAI実績”でHPE Arubaが狙う、ネットワークの完全自動運用

　Hewlett Packard Enterprise（HPE）が、ネットワーク事業の強化に力を入れている。その基盤となっているのが、同社が2015年に買収したAruba Networks（現在はHPE Aruba Networking。以下、HPE Aruba）だ。Wi-Fiアクセスポイントからキャンパススイッチ、そして管理製品の「HPE Aruba Networking Central（以下、Aruba Central）」と幅広い技術を持っており、HPEの重要な収益源のひとつとなっている。

　HPEが6月末に米国で開催した年次イベント「HPE Discover Las Vegas 2025」では、このHPE Arubaの製品群において、とりわけ「AI」に関係するいくつもの新発表があった。将来的なネットワーク運用の「完全自動化」も視野に入れた動きだ。HPEでネットワーク分野のマーケティング責任者を務めるラリー・ルネッタ氏に、HPE Arubaを中心とした戦略を聞いた ^※注。

※注：HPEは2025年7月2日にJuniper Networksの買収完了を発表したが、このインタビューが行われたのはそれ以前である。Juniper統合後の情報は含まれていない点にはご留意いただきたい。

Hewlett Packard Enterprise（HPE） インテリジェントエッジ部門 マーケティング担当VPのラリー・ルネッタ（Larry Lunetta）氏

「ネットワーキングのためのAI」と「AIのためのネットワーキング」

　ルネッタ氏はまず、エンタープライズネットワーキング分野のトレンドとして「AI」を取り上げた。

　「AIには2つの観点がある。『AI for networking（ネットワーキングのためのAI）』と『Networking for AI（AIのためのネットワーキング）』だ。HPEは、この両方で戦略を進めている」

　「AI for networking」、つまりネットワークの運用支援にAIを活用するという1つめの方向性は、HPE Arubaにとっては目新しいものではない。ルネッタ氏は、同社ではこれまで10年以上にわたって、ネットワーク運用の効率性と有効性をAIで向上させてきたと述べる。その適用範囲は、ネットワークの計画から展開、トラブルシューティング、最適化までと幅広い。技術的にも、初期の機械学習からAIへ、そして生成AIへと進化を遂げている。

　HPE ArubaがAIに注目してきた理由の1つが、取り組みの早期に得られた成功体験だったという。「運用にAIを導入したことで、トラブルシューティングを75％削減できた。さらに、AIが推奨する変更を行うだけで、ネットワークのパフォーマンスを最大25％改善できることも分かった」。

　こうした実績があったため、HPE Arubaではデータサイエンスチームへの投資を続けて、新技術の探究を進めることができた。「顧客にとって有用な方法でのAI展開について、探究を進めてきた」と語る。

　そうした取り組みの成果として、今年のHPE Discoverでは、Aruba Centralに組み込まれた新たなAIネットワーク運用基盤「Agentic Mesh」が発表されている。これは、異なるタスクを実行する複数のAIエージェントをメッシュ状に連携し、オーケストレーターを介して各エージェントを協調させながら、ネットワークの自律的な運用や監視、トラブルシューティングを実現するものだ。なお、これはより大きなAIエージェント基盤「HE GreenLake Intelligence」の一部に当たる（詳細は後述する）。

Aruba Centralに組み込まれた「Agentic Mesh」の概念図（HPEコミュニティブログより引用）。異なる種類のタスクを自動処理する15以上のAIエージェントが協調的に動作して、従来よりも高度なネットワークのAIOpsを実現する狙い

　ルネッタ氏は、まさにこれが「10年以上にわたる経験の集大成」だと胸を張る。「目指していたのは、最も有益な場所、最も重要な目的にAIを適用すること。そのために、AIモデルのトレーニングと運用の両方で、ネットワークインフラからどのようなデータを取得しなければならないのかの知見を積んだ」。

　HPE Arubaの強みは「業界最大の“統合ネットワーキングデータレイク”」を持つことだと、ルネッタ氏は説明する。このデータレイクは、600万台のネットワークデバイス（アクセスポイントやスイッチ）と、そこに接続する30億台のエンドポイント（PC、モバイルデバイス、センサーなど）から収集した、1兆を超えるデータポイントで構成される。

　「断片的なデータなら他社でも収集できるが、われわれはすべてを一カ所に集め、それをAruba Centralが管理、運用している。モデルの訓練と運用に必要な、適切なデータを生成するように調整されている」

　これにより、HPEは10年ぶんの先行者利益を得ることができる、とルネッタ氏は強調する。

　「（ITベンダーは）いきなりAIエージェントから（開発を）始めることはできない。エージェンティックAIはLLMだけではなく、機能に適合するようにモデルを設計しなければならない。例えば、特定のタスクを実行するよう設計された下流のエージェントは、LLMというより機械学習モデルに近い。機械学習がどのように機能するかを理解することなくして、エージェンティックAIには到達できない」