エージェント型 AI による NetOps ワークフローの手動から自動化への変革
今日の急速に変化するIT環境において、問題に先手を打つことは極めて重要であり、ネットワーク運用（NetOps）ワークフローへの自動化とAIの統合は、これを実現する上で極めて重要な役割を果たします。「シフトレフト」手法を採用することで、組織はトラブルシューティングと変更管理における課題に積極的に取り組み、ワークフローの自動化を実現できます。人間の知識をプラットフォームにフィードバックすることで、プロアクティブな評価と包括的な可観測性が実現します。AIはよりスマートになります。プラットフォームアプローチを採用することで、運用チームはワークフローを合理化し、ネットワークのレジリエンス（回復力）を強化できます。
ネットワーク運用ワークフローをシフトレフトする
• トラブルシューティング – AI駆動のチケットによる自動診断の実行と結果生成
• 変更 – 事前に構築された変更の自動修復 runbooks
• 可観測性 – 過去の障害を警告する可観測性ダッシュボードを使用してネットワークを強化する
4つのワークフローを体系的にシフトレフトする
AIと自動化の融合
NetOpsワークフローに自動化とAIを統合することで、業務をシームレスに「シフトレフト」し、効率性と応答性を向上させることができます。AIと自動化の機能について詳しく調べて、具体的なタスクを特定することで、業務を効率化し、チームがより高度な戦略的取り組みに集中できるようにします。
ネットワークチームと連携して機能するAI
よりスマートな操作を実現する2つの強力なモード
1. AI Co-Pilot：アクション指向のアシスタント
すぐに解決策につながる答えを必要とするチーム向け
機能: 自然言語のリクエストに基づいてタスクを実行します
既存の自動化ライブラリ + カスタム構築されたワークフロー
必要なときに使用します:
▶ トラブルシューティング手順を自動化する（「5分ごとにインターフェースの状態を確認する」）
▶ 定義済みの診断を実行する（「これらのIP間のパスを描画する」）
▶ クイックフィックスを実装する（「FW01の最後のACL変更をロールバックする」）
2. AIインサイト：プロアクティブなネットワークアナリスト
隠れたリスクと根本原因を明らかにする
機能: ネットワークの挙動を分析して重要な発見を明らかにする
提供元: 広範なベースラインデータベース + 行動学習
必要なときに使用します:
▶ 断続的な問題について説明します（「ポート 443 のトラフィックがブロックされているのはなぜですか？」）
▶ 構成ドリフトを検出する（「不正なBGP変更を表示する」）
▶ 修復アドバイスを受け取る（「昨日変更されたACLルールがパケットロスを引き起こしている」）
どのように連携するか
シナリオ: インターフェースフラッピングアラート
→ AI Insightsがパターンを検出し、考えられる原因を特定します
→ AI Co-Pilotが検証チェックを実行し、修正を実施します
必要なところの技術的な詳細:
• 自然言語クエリを実行可能な自動化に処理します
• ライブデータと履歴ベースラインを相関させる
• 調査結果を技術的およびビジネス的な観点から説明する
チームがこのアプローチを選択する理由
AI 副操縦士
▶「今すぐやる」タスクに最適
▶ データソース自動化ライブラリ
▶ 完了したアクションを出力する
▶ 例「インターフェース監視のスケジュール設定」
▶「説明してください」分析に最適
▶ データソース クラウドソーシングによる情報
▶ 実行可能な調査結果を出力
▶ 例「ポリシー変更により443がブロックされました」
NetBrainAgentic AI を搭載した Co-Pilot は、LLM を使用して平易な言語入力からコンテキストを理解し、適切なエージェントを起動します。これらのエージェントは、各タスクを完了するために適切な内部 API を呼び出す関数です。これにより、トラブルシューティングと自動化の効率が大幅に向上します。
どのような自動化を依頼できますか NetBrain AIボットが実行する？
ユースケース NetBrain ロボット
IPルックアップ
1. 一致する場合はIPをデバイスとインターフェースに変換する
2. 1ホップ目のL3ゲートウェイとL2ゲートウェイに変換します（One-IP Table 見上げる）
3. 同じサブネットデバイス
DNS ルックアップ
DNS名をIPに変換する
近隣検索
デバイスのネイバーを検索(L2、L3、IPv6)
デジタルツインデータベース検索
クエリー NetBrain 推論付きデータフィールドのデータベース
自動化データテーブル検索
ADT に保存されたデータを参照する
CLIコマンドを発行する 結果を分析する
実行する Network Intent 予定されたアクションまたは即時のアクション
トラブルシューティングの手順を実行する コアルータ上の BGP
稼働時間を確認する すべてのデバイスとマップされたデバイスに描画
地図上のすべてのデバイスを確認する 「エラー」という単語を含むログを検索し、結果を要約する
設定ドリフトをチェックする デバイス別にマップ上のデバイスを表示し、デバイスと結果別に表形式で結果を要約します
ソフトウェアの調査 ネットワークの脆弱性。デバイスをマップ上に表示し、ソフトウェアのバージョンをリストします
ネットワークの可観測性を評価する マップ上に存在するデバイスのCVEセキュリティ -> 自動化/可観測性/可観測性に基づく
CVE セキュリティ出力 = NI 結果
次に、マップデバイスで$intentを実行し、ダッシュボードグループ「CVE脆弱性をチェック」でダッシュボードに結果を表示します。
変更する前に、「show IP route summary」CLI コマンドを使用して、マップ上のデバイスのルーティング サマリー状態をキャプチャします。結果をテーブルに出力し、出力から「Replicates」、「Overhead」、「Memory」、「NHRP」、および「internal」を省略して、変更後のデータと比較するために状態を記録します。
マップ上のデバイスに対して「show version」コマンドを発行し、稼働時間、バージョン、再起動の理由を調べ、マップ上に結果出力を描画します。また、結果を表形式で印刷し、過去 24 時間以内に再起動したデバイスを強調表示します。
デバイスの詳細を取得する 地図上のデバイスから
QoSドロップをチェックして要約する 地図上のデバイス
地図上にデバイス、メモ、矢印を描く 出力データ
AI駆動型ネットワーク自動化のメリット NetBrain AIボット
- 自然言語自動化統合: 自然言語でクエリ、解釈、および結果の要約を実行します。
- 繰り返し可能なワークフロー: 過去の経験と停止に基づいて、アクション プランと呼ばれる事前に構築されたプレイブックを調整し、それを一貫して再利用して、繰り返し可能で予測可能な結果を生成します。
- 組み込みのインテリジェント CLI: AI インテリジェンスを使用して CLI コマンドを実行します。
- 正確なデータ取得: ライブから在庫を動的に取得 デジタルツイン および保存されたデバイスデータ。
- 完全な可視性: 任意のマップ上にデバイス、近隣関係、機能、アプリケーション パスを描画します。
- ユーザーフレンドリーなトラブルシューティング: MTTIを減らす/MTTR トラブルシューティングを左にシフトします。
- より安全な Change Management: 変更の実装中に、事前チェックと事後チェックを実行し、重要なシステムを監視します。
- 実用的な可観測性: 意図主導の自動化の結果を可観測性ダッシュボードにエクスポートして、診断評価の共有とアーカイブを行います。
- 予測分析: 履歴データとネットワークの動作を分析して、変更による潜在的な影響を予測します。リスクを早期に特定することで、停止やパフォーマンスの問題を防ぐことができます。
- 強化されたコンプライアンスとレポート: すべての変更がポリシーとコンプライアンス要件に準拠していることを確認します。