ネットワーク分野におけるAIの活用

F5ニュースルームスタッフ

2025年7月14日発表

あなたのネットワーク環境は、インフラストラクチャの変化、技術的要求、そして巧妙化した脅威の増加によって急速に変わりつつあります。

ハイブリッド環境とマルチクラウド環境は、組織がオンプレミスシステム、パブリッククラウド、エッジ拠点にアプリケーションやAPIを展開する中で、当たり前のものとなりました。加えて、データや接続デバイスの急増がネットワークの複雑化を大幅に進め、ネットワークの可視化、管理、セキュリティの確保を一層難しくしています。

高性能GPUクラスターをはじめとするAIインフラの急激な拡大に伴い、ネットワークの性能とスケーラビリティに新たな基準が求められています。 AIワークロードは膨大なデータを生み出しつつ、低遅延かつ高スループットを実現することで、効率的な動作を支えます。

悪意ある攻撃者は同時に、AI駆動のボットや導入の自動化された脆弱性発見ツールを使い、ネットワークやAPIの弱点や盲点を狙って、より高度で適応型のサイバー攻撃を仕掛けています。

組織は、先を見据えてAI駆動のネットワーク最適化を導入しなければなりません。 AIはリアルタイムでトラフィックパターンを分析し、異常を検出し、脅威への対応を自動化し、ネットワーク構成を動的に調整して最適な性能とセキュリティを実現します。こうして、ネットワークの複雑さを効率的に管理し、システムの回復力を高め、現代のAI活用による巧妙な脅威から確実に守る力を提供します。

組織が複雑化するデジタル環境を守るために、ネットワークにAIを導入すべき理由をこのブログ記事でご紹介します。この記事では、ネットワークにおけるAIの具体的な活用事例をご説明し、使用されるAI技術の種類も詳しく解説します。最後に、AI対応ネットワークを最適化し、AIアプリケーションのパフォーマンスを最大限に引き出す方法について掘り下げます。

ネットワーク分野でのAI活用の利点

ネットワークに AI を導入すると、リアルタイムのトラフィック分析、インテリジェントなルーティング、予測的な最適化で、パフォーマンスと信頼性を確実に高められます。また、異常を検知し、脅威への対応を従来より迅速に自動化することで、セキュリティ強化にもつながります。自然言語インターフェイス搭載の AI アシスタントを利用すれば、NetOps チームが専門知識なしに平易な言葉でシステムを操作でき、ネットワーク運用がよりシンプルで快適になります。

AI を活用してデジタルネットワーキングを向上させることで得られるさらなる利点をご紹介します。

ネットワークパフォーマンスの最適化。 インテリジェントなトラフィック管理がネットワークをより効率的かつ柔軟に運用できるようにします。 AIはすべてのエンドポイントのネットワークトラフィックパターンと使用状況を常時監視し、輻輳やボトルネック、最適化されていないルーティングをリアルタイムで検出します。それに応じてAIはトラフィックを動的に再ルーティングし、サーバーやデータセンター間で負荷を分散し、重要なワークロードを優先して応答時間を短縮しレイテンシを低減します。またQoS（サービス品質）やCoS（サービスクラス）の設定を動的に調整し、現在のネットワーク状況に合わせて帯域幅を割り当てサービスの優先順位を定めます。ルーティング層では、AIがOSPF（Open Shortest Path First）を動的に調整して内部トラフィックを最適化し、BGP（Border Gateway Protocol）はインテリジェントな経路選択とポリシー実施で外部接続を向上させてパフォーマンスを強化します。
ネットワーク運用をもっとシンプルに。 構成や監視、トラブルシューティングといった日常作業を自動化することで、NetOpsチームの手作業を大幅に減らせます。 AIは、SNMP（シンプルネットワークマネジメントプロトコル）対応デバイスやOpenTelemetryから送られるメトリックやログなど複数のソースのローデータを取り込み相関づけ、一つの運用ビューにまとめます。予測分析を活用すれば、問題が起きる前に潜在的なトラブルを特定できます。これにより計画的なメンテナンスが実行され、ダウンタイムを減らし、運用をより効率的かつシンプルにし、迅速な問題解決を可能にします。 AIアシスタントがあれば、ネットワークオペレーターは自然な言葉で遅延や輻輳、ダウンタイムの問題を素早く察知し、トラブルシューティングや診断ができます。
ユーザー体験を向上させます。 AIアシスタントが複雑なネットワーク環境とのやり取りをわかりやすく簡単にします。コマンドを暗記したり複数の画面を切り替えたりする代わりに、あなたは自然な言葉でシステムとやり取りができます。 AIはリアルタイムで状況を分析し、解決策を提案し、修正作業を自動化して問題を迅速に解決し、ユーザーにとって快適で高性能なネットワークを支えます。
優れたネットワークセキュリティを実現します。 リアルタイムでネットワークユーザーの行動を分析し、不審なアクセスパターンや異常なデータ転送など、悪意ある活動や脅威と考えられる異常を検知します。ネットワークセキュリティにAIを組み込むことで、インシデント対応を迅速化し、先を見据えた脅威検出が可能になります。これにより、問題が拡大する前に封じ込めて、安全侵害やネットワーク停止のリスクを減らせます。 AIセキュリティオペレーションセンター（AI SOC）は、従来のSOCで人間のアナリストが行ってきた監視、検出、調査、対応をAIで自動化し、より速く正確で拡張性の高いセキュリティ運用を実現します。
コスト最適化。 ネットワーク最適化におけるAI活用は、単なるパフォーマンス向上だけでなく、コスト管理も目的としています。 AIはリアルタイムの需要に応じてリソースを的確に管理することで、不要な使用や運用負荷を減らします。サービスプロバイダー業界では、たとえば、5G無線の最適化にAIを活用し、トラフィックが少ない時間帯に使われていないネットワークセルの電源を自動で切り、トラフィック増加時には再び起動させています。この動的なスケーリングでエネルギーを節約し、インフラへの負担を軽減。通信事業者はサービス品質を維持しながら大幅な運用コスト削減を実現できます。

ネットワークに活用されるAIツールと技術

ネットワークパフォーマンスの最適化、運用の自動化、セキュリティ強化のために、多様なAIツールと技術を活用しています。代表的なものを以下にご紹介します。

機械学習（ML）は大量のデータを分析し、パターンを見つけ出します。ネットワークの現場での利用例としては、MLを使ってネットワークトラフィックの異常を検出し、過去のデータから学習して輻輳や障害を予測することで、パフォーマンス低下を未然に防ぐことが挙げられます。
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なデータとディープラーニングを活用してテキストを生成、統合、操作する生成AIの一種です。 LLMを活用したAIによるネットワーク事例は急速に広がりつつあり、特に人間の言語と技術的な設定が交わる分野で効果を発揮しています。具体的には、自然言語の入力を構造化された設定コマンドやテンプレートに変換し、ネットワーク構成の簡素化と自動化を可能にします。また、コード生成やネットワークドキュメントの作成・更新の効率化にも役立てられています。
機械推論（MR）はパターン認識を超えて、ネットワークのような複雑かつ動的な環境で論理的な意思決定を行います。 MR技術は獲得した知識を使って複数の行動シナリオをモデル化し、最適な対応策を選び出すことで、AIシステムを受動的な監視から能動的で高度な管理へと導きます。ネットワークの活用例として、混雑問題やアプリケーションの脆弱性への対処策を提案することが挙げられます。

ネットワークにおけるAI活用事例

以下は、主要なネットワーク機能領域において洞察を提供し、パフォーマンス、セキュリティ、効率を高めるために AI を活用する主な方法です。

ネットワークの自動化。 AIが構成、管理、最適化といった日常的で繰り返し行う作業を担当し、効率を高めつつヒューマンエラーを減らします。手作業でルーターやスイッチを設定する代わりに、AIシステムが分散環境全体にわたる設定変更を自動的に適用し、検証します。
予測分析と洞察力を提供します。 AIモデルは、ネットワークの状態やユーザー行動、トラフィックの傾向を大量に分析し、帯域幅の必要性やパフォーマンスの問題を先読みします。 AIは、過去のデータと現在の動向をもとに、リンクの混雑やデバイスの故障のタイミングを予測します。
パフォーマンス監視。 AIはパフォーマンス低下の兆候となるパターンを素早く検出し、特定のデバイスやアクセスポイント、スイッチ、ルーターなど問題の根本原因を詳しく教えます。 AIはパターンや異常を見つけ出し、多くの場合、あなたが気付く前に潜在的なネットワーク問題をリアルタイムで把握できるようサポートします。
ネットワークセキュリティ。 AIが脅威のパターンを分析し、先を見越して洞察を提供。ゼロデイ攻撃を見抜き、脅威をより速く特定・解決します。クレデンシャルスタッフィング攻撃は、手法が未知でも、疑わしい地域からの失敗ログインの急増で検出できます。
インテリジェントなルーティングと拡張。 AIを活用したネットワークでは、負荷を動的に分散し、リソース配分を最適化して多量のトラフィックを効率的に管理できます。ピーク時には、AIが未使用のリンクへトラフィックを迂回させたり、追加のネットワークリソースを起動して性能を維持します。

AI対応ネットワークとセキュリティでAIインフラを支えます

組織がAIワークロードとアプリケーションを支えるためAIインフラストラクチャを導入する中、ネットワーク環境に新たな課題が生まれています。これらのワークロードは、従来のネットワークソリューションが想定していた以上の大容量帯域幅、低遅延、リアルタイムの応答性を必要とします。この迅速な変化に対応するため、ネットワークを進化させることが求められており、ネットワーク性能をAIで最適化するのは自然かつ不可欠な対策です。

例えば、AIを活用してトラフィック管理を改善し、AIワークロードに必要な大容量かつ低遅延のデータ転送を支えます。 AI搭載のネットワークシステムはリアルタイムのトラフィックパターンを監視し、輻輳箇所を検出して、ルーティングや帯域割当を動的に最適化します。それにより、コンピューティングクラスターやデータパイプライン全体で最上のパフォーマンスを実現し、AIデータトラフィックのスループットを最大化しながらレイテンシを最小限に抑えます。

AI はインテリジェントなネットワークセグメンテーションを自動化し、ネットワークセグメントを AI クラスターに最適化します。 AI インフラは、多くの場合、特定のワークロード専用の分離された GPU クラスターで構成されています。 AI はコンピューティングワークロードやトラフィックパターン、アプリケーションの動作を自動的に分析し、ワークロードに合わせてネットワークセグメントを生成または調整します。さらに、需要と負荷分散の目標に沿って GPU リソースを動的に割り当てたり再配分したりします。

F5がAIを駆使してネットワークを最適化する仕組み

F5 は、会社全体に AI を拡大するために、AI エンジニア、研究者、アーキテクトからなる集中チームを編成しました。

当社はAIを活用してネットワーク構成の自動化、予測分析の提供、セキュリティ脅威の検出を実現し、本日、F5 Application Delivery and Security Platform（ADSP）全体で共通のF5 AI Assistantを導入することを発表します。一貫したユーザー体験により、SecOpsとNetOpsのチームはセキュリティの状況を的確に把握し、プラットフォーム全体の豊富な情報を活用できます。その結果、ハイブリッドマルチクラウド環境での運用の複雑さを大きく軽減できます。

F5 AIアシスタントは、多様なソースからの大量のログデータとテレメトリを自動で分析し解釈することで、潜在的な問題を示すパターンや異常を特定し、運用タスクを効率化します。マルチクラウドネットワーキングの環境では、AIアシスタントがトラフィックパターンやシステムのパフォーマンス指標などのリアルタイムデータを解析し、全体のサイト状況を素早く把握し、潜在的な問題の診断を支援し、必要なフォローアップも適切に提示します。 SecOpsの現場では、AIアシスタントがF5 Web App and API ProtectionのHTTPリクエストやセキュリティイベントをフィルタリングし誤検知を分析することで、チームがより積極的な脅威ハンティングや戦略的なセキュリティ計画に注力できるようにします。

さらに、F5 ADSP の一部としてエージェント AIが導入され、脅威に対してプロアクティブに対処します。エージェント AI 機能により、ログ、脅威インテリジェンス、リアルタイムアラート間のよりスマートな相関関係によってセキュリティ分析が強化されるほか、最も重大な脅威となるインシデントを優先することでセキュリティチームのアラート疲労が軽減されます。

AIネットワーク監視と機械学習機能を備えた F5 マルチクラウドネットワーキングソリューションが誤設定を検出し、ネットワークのパフォーマンスを効果的に最適化します。

エージェント AI がアラート疲労を最小限に抑え、脅威管理を簡素化する方法を学びます。

また、Accelerate AIページでF5 AIの最新情報をぜひご覧ください。