ネットワーク運用のAIエージェント、本番環境で51％が活用

ネットワークの異常をAIが知らせるだけでなく、原因を調べ、対応まで進める。シスコが公表した、OmdiaによるIT・ネットワーク運用責任者1,000人を対象とする調査は、そうした運用がすでに本番環境に入り始めていることを示した。ただし、AIエージェントにどこまで任せるかは、判断を説明でき、人が制御できるかに左右される。23

本番環境で「助言」から「実行」へ

シスコによると、回答組織の75％はネットワーク運用にAIを導入済みで、51％は提案にとどまらず、本番環境で実際に行動するエージェント型AIを運用している。また84％は、今後12カ月以内にAI主導の運用モデルへ移行すると見込む。最後の数字は将来の見通しであり、移行を終えた組織の割合ではない。27

従来型のAIOpsが主にアラートや推奨事項を示すのに対し、シスコが「AgenticOps」と呼ぶ運用モデルでは、エージェントが問題を検討し、人の監督の下で対応も実行する。本番環境で使っているからといって、すべての操作を無条件に任せているわけではない。5

１日約4,100件のアラートが運用を圧迫

既存のAIOpsツールでは対応が追いつかないと答えた企業は95％に上る。3 シスコによれば、１組織が受け取る監視アラートは平均で１日約4,100件。その半数超がネットワーク関連だ。担当者１人が１日に処理できるネットワークアラートを約21件とすると、その日の対象分を手作業で片づけるには約100人のIT担当者が必要になるという試算だ。228

難しさは件数だけではない。障害の調査では、ネットワーク、クラウド、インターネット接続、セキュリティーなど、別々の領域にある情報を突き合わせる必要がある。エージェントがこれらの信号を関連づけられれば調査や次の判断を助けられるが、アラートを増やすだけの単独ツールでは、全体像をつかみにくいという問題は残る。57

担当者の仕事は「仕分け」から「監督」へ

シスコが描く流れは、担当者がアラートを一件ずつ仕分ける代わりに、エージェントが異常を検知し、観測データを照合し、対応を提案または実行して、結果を確かめるというものだ。これは同社が示すAgenticOpsの機能と運用像であり、調査対象のすべてで対応時間や人員を削減できたという実績を意味しない。78

一方、AIの利用自体がネットワークの負荷を増やす可能性もある。別の予測でシスコは、エージェント型AIの普及に伴い、企業の通信量が2035年までに９倍になり得るとしている。これは今回のネットワーク運用調査で測定された通信量ではない。10

自律性を支えるのは、説明と介入の余地

回答者の５人に４人は、エージェントに高度または完全に自律的な役割を与えることに抵抗がないとし、４人に１人近くは人が逐次関与せずに行動することも容認する。一方で、３分の２超はエージェントの行動について詳細な説明を求め、86％は個別のツールをもう一つ追加するより、単一の統合プラットフォームが効果的だと答えた。34

運用担当者に必要なのは、AIが何を観測し、なぜ変更を提案し、承認が必要だったか、実際に何を行い、結果はどうだったかを追えることだ。権限を管理するには、方針に基づく制限、承認の段階、緊急時に人が停止・介入できる仕組みも重要になる。調査を報じた独立系メディアも、回答者の大多数がこうした安全策を求めていると伝えている。817

要点は、導入率と成果を混同しないことだ。 調査は、本番環境で行動するエージェントの活用が広がり、既存ツールではさばききれないアラートが背景にあることを示す。一方、導入によってどの組織でも障害対応が速くなった、あるいは必要な人員が減ったとまでは証明していない。今後問われるのは、AIの判断を検証しながら、人が適切な制御を保てるかどうかだ。238