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

人間の関与を求めない、自律的な「インフラ管理の完全自動化」へ

　GreenLake Intelligenceはどんな場面で役立つのか。その一例として、ルネッタ氏は「AIアプリケーションの動作が遅い場合」を挙げた。

　従来であれば、ネットワーク、サーバー、ストレージの各担当者が集まり、それぞれが個別に持つインフラの情報から「何が起きているのか」を診断し、修正の対応を行っていた。「GreenLake Intelligenceでは、こうした（状況調査から対応策の検討までの）作業が自動化される。すべての機器から稼働データを受け取り、それらを統合したうえで、問題がどこにあるのかの推論を実施。導き出した結論に基づいて、修正方法についての推奨を行う」。

　この数年、生成AIがAIアシスタントとして運用管理を支援してくれるソリューションは数多く登場している。ただし、AIエージェントは推論能力を持っており、これが決定的な違いだという。「簡単な例を挙げると、AIエージェントは、ネットワークが適切に動作しているかどうかを確認するために、自らpingやtracerouteを実行できる。つまり、ネットワーク管理者と同じように、自律的に行動できる。これは画期的なことだ」。

　これまでのアプローチは「ヒューマン・イン・ザ・ループ」、つまりAIは提案をするだけで個々の判断は人間に委ねるかたちだったが、AIエージェントはここを大幅に自動化し、将来的には「完全な自動化」を目指す。

　それでは、ITインフラの運用管理で「完全自動化」が主流になるのは、いつごろになると見ているのだろうか。ルネッタ氏は、米国の一部でサービス提供を開始しているロボタクシー「Waymo」を例に挙げて、人間がAIを「十分に信頼できる」と考えるようになるときだと語る。「インフラ管理者が『AIは信頼できる』と考えるようになれば、AIが自動的に問題を発見し、その解決策を考えて、設定を修正する、完全自動化も実現するだろう」。

　それでは、この「完全自動化」が実現したあかつきには、ITインフラ管理者、ネットワーク管理者の役割はどう変化するのだろうか。 トワーク管理者の役割はどう変化するのだろう。「ネットワーク管理者に限ったことではないが、AIによる支援とエージェンティックAIをいかに最適に使用するのか、その方法を学ぶ必要がある。データ収集や単純な問題の診断のような手作業をする代わりに、ビジネスが提示する課題や機会を解決するためにネットワークがどのように進化すべきか、AIのためにどのようにアーキテクチャを設計するか、ビジネス要件がどのように満たされるかなど、これまで以上に戦略的な思考が求められる」とルネッタ氏は予想した。

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