2026年以降のAgentic NetOpsのユースケーストップ5
ネットワークチームはあらゆる方面からプレッシャーを受けています。複雑なハイブリッドネットワークの可用性とセキュリティを維持する必要がありますが、真のエンドツーエンドの可視性が欠如しているため、システム停止、パフォーマンスの問題、セキュリティギャップなどが発生する可能性があります。
NetBrain Fast Company誌の「Next Big Thing」およびトップ情報セキュリティイノベーターに選出
by ヴァレリー・ディマルティーノ 2025 年 11 月 6 日
人工知能は自己修復型の自律ネットワークを約束します。しかし、今日のNetOpsチームにとって、その約束はしばしば空虚に感じられます。現実には、ほとんどのAIツールは後付けであり、生の低コンテキストデータの上に構築されています。AIはあなたに情報を提供することができます。 何 何が起こっているのか理解できない 現在も将来も、 それは起こっているか 何 どう対処すべきか。それらは洞察ではなく警告を生成し、明瞭さを生み出すどころかノイズを増やすだけです。
これは NetOps にとっての AI の根本的な課題です。 データと決定的な行動の間のギャップをどうやって埋めるのでしょうか?
単純な指標を超えて、ネットワークの生データ、その意図を定義する専門知識、ビジネスを実行する運用ワークフローという、本当に重要な 3 つの層のインテリジェンスを AI に提供することが重要です。

ネットワークの DNA (根底にある意図) を解読し、そこに人間の専門知識を注入することで、AI を人間の知識と連携する強力な認知ツールへと変革します。 NetBrain ハイブリッドネットワークを自動検出し、障害に関する知識ライブラリをデジタルツインに直接適用することで、環境のリアルタイムな理解を構築し、事後対応的な問題解決から予防的な予防へと移行できるようにします。このようにして、AIの持つ可能性を、実用的で強力な現実へと進化させています。
NetBrainのプラットフォームは、高価値データをデコードすることで、今日の最も複雑なNetOpsの課題を克服するのに役立ちます。 network intent—ネットワークの DNA。 NetBrain この意図に人間の専門知識を独自に融合することで、AIはリアクティブに発見された問題1つに対して、プロアクティブに100の問題を解決できるようになります。
なぜなら、私たちのAIは意図に基づいて構築されているからです。そして、この基盤は20年にわたるデジタルツイン技術によって支えられています。
その結果、ネットワークを単に読み取るだけでなく、その背後にある意図を理解するようになります。このAIはすべてを読み取り、人々に力を与えます。人間の専門知識の代理人として機能します。こう考えてみてください。AIと自動化は、人間を支援する強力なツールです。私たちのツールは高度なコグニティブオートメーションを備えています。しかし、重要な問題は、それをどのように活用してITを最大限に活用するかということです。

AI を実装する際には、真にインテリジェントなシステムを構築するために、次の 3 つの異なる角度からネットワークを調査する必要があります。
これをデータにエンコードすることで、セルフサービス ボットと自動化サービスを強化する統合ワークフローを作成できます。
データ、知識、ワークフローをうまく統合することで、効果的な AI に必要な高品質でコンテキストに応じたデータ基盤が作成されます。
高度に整理されたデータが AI の力となると、従来 5 時間かかっていた作業を 5 分で実行できるようになります。
しかし、ネットワークをどうやって解読するのでしょうか?

ハイブリッドネットワークを自動検出し、ルールと機能を適用します discovery engine 業界全体の停止評価知識のライブラリをデジタル ツインに直接適用します。
NetOpsの未来は、単なる自動化ではありません。プロアクティブでコグニティブ、そして自律的なものです。しかし、この未来への道のりは、重要な基盤の上に成り立っています。単に生データをAIに入力して、うまくいくことを期待するだけでは不十分です。
真の変革は、ネットワークのDNAである意図を基盤としてAIを構築することで実現します。これに、チームが苦労して得た知識と組織独自のワークフローを重ね合わせることで、単なる自動化の域を超え、コグニティブパートナーへと進化します。
これこそが、チームのエネルギーを絶え間ない問題解決から戦略的なイノベーションへと転換させる鍵です。ネットワークをただ読み取るだけのAIと、ネットワークを真に理解するAIの違いは、かつては数時間かかっていた作業を数分で完了させられるAIの違いです。
もはや問題は、AIがNetOpsを変革するかどうかではなく、AIをどのようにトレーニングするかです。リアクティブ・ネットワーキングの時代は終わり、インテントドリブンでプロアクティブ・ネットワークの時代が始まりました。
ネットワークチームはあらゆる方面からプレッシャーを受けています。複雑なハイブリッドネットワークの可用性とセキュリティを維持する必要がありますが、真のエンドツーエンドの可視性が欠如しているため、システム停止、パフォーマンスの問題、セキュリティギャップなどが発生する可能性があります。
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