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、HPE Aruba Networking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。担当幹部に詳しく話を聞いた。
「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」「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」。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）。）。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。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」.
「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」「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」。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）。）。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。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」
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