更新日時：東部標準時 2026年10月26日 17時29分
企業がAIの実験段階から自律運用へと移行する際に注目すべきポイント
ゼウス・ケラヴァラによるゲストコラム
過去3年間、企業向け人工知能の議論は、モデルが何を言えるかに焦点を当ててきました。今後3年間は、システムに何を許容するかがテーマとなるでしょう。これは、優れたモデルだけでは解決できない、より難しい課題です。
10月28日（水）、私はヒューレット・パッカード・エンタープライズ社が主催する「Bloomberg Tech Event: Building the Agentic Enterprise」に出席するため、ボストンを訪れます。本イベントの議題は、エージェント型AIを導入し、その活用を実践していく関係者に焦点を当てています。これには、メルセデス・ベンツ・ノースアメリカをはじめとする各社の最高情報責任者、Booking Holdingsおよびカーニバル・コーポレーションの最高セキュリティ責任者、エスティ ラウダー社のデータ・アナリティクス・AI部門責任者、さらにはHPEのネットワーキング分野におけるグローバルフィールド最高技術責任者であるジェームズ・ロバートソン氏も含まれます。
企業の参画は重要です。ベンダーは自律運転について語ることはできますが、それをいつ、どのように有効化するかを決めるのは運用者です。
このイベントは、HPEのネットワーキング投資家デーから1か月後に開催され、同社はネットワークが従来の配管的な役割からAI向けの戦略的インフラへと転換したと主張しました。「AIはテクノロジー・スタックを再編し、ネットワークをより戦略的なものにしています」と、HPEネットワーキング部門のエグゼクティブ・バイスプレジデント兼社長兼ゼネラルマネジャーであるラミ・ラヒム氏は述べました。投資家たちはこれを成長ストーリーとして捉えました。一方、CIOにとっては、AIを支えるインフラがますます自律的に運用されることを求められているという点で、オペレーティングモデルの話として受け止めるべきです。
ここでは、CIOやCTO、企業の経営陣にとって重要となるであろう5つのポイントをご紹介します。
問いは、洞察から行動へと変化しました
生成AIは、インサイトを提供するだけではもはや十分ではありません。多くの企業では、実行可能な提案の数がすでに処理しきれないほどに増えています。今や真の問いは、「AIはインサイトを生成できるか？」ではなく、「すべての段階で人間の承認なしに行動を起こすことができるAIシステムを、私は信頼できるのか？」という点です。
不適切なメールを下書きするAIモデルは、気まずい場面を生み出します。ネットワークポリシーを変更したり、トラフィックを迂回させたり、デバイスを隔離したりするAIエージェントが誤った判断を下すと、企業の業務が停止してしまう可能性があります。私は、組織が完全に自動化するべき処理、人間による承認を要する処理、そして依然として手動で行うべき処理の境界線をどのように定めているのかを理解したいと考えています。
私の経験では、最も先進的な企業は自律運用をオン／オフのスイッチのように扱いません。むしろ、システムが段階的に成熟していく過程として、一つひとつのアクションカテゴリーを順に取り込んでいくのです。
稼働率は適切な評価指標ではない
ネットワーキング・インベスター・デーにおいて、HPEのエグゼクティブ・バイスプレジデント兼キャンパスおよびブランチ部門のゼネラルマネジャーであるスジャイ・ハジェラ氏は、同社の自律走行型ネットワークの背後にある理念を次のように要約しました。「“稼働している”ことと“良好な状態である”ことは別物です。」AI運用に関する議論では、この点を念頭に置いてください。ネットワークが完全に利用可能であっても、ビデオ通話の品質が低かったり、AIワークロードが停滞したりする可能性があります。
インフラの健全性を測定する段階から、ユーザーおよびビジネスの成果を測定する段階への転換は、自律運用の前提条件です。ユーザー視点で問題がどのような状態であるかを把握できないのでは、システムに自ら問題を解決させることはできません。
投資家向け説明会で最も印象的だった事例は、ある顧客によるものでした。ServiceNow社のデジタルコアサービス部門シニアディレクター、サジーブ・ナーイール氏は、長年にわたり個別の点在型製品が「もともと断片化しているテレメトリにさらに新たな断片化を生み出していた」と述べました。統合後、年間2,000〜3,000時間かかっていた手作業の負荷が、現在では60時間未満にまで削減されたと語りました。
イベントでは、エージェント型時代における成功をどのように定義しているのかについて、実務者の方々と意見交換できればと考えています。回答は、エンジニアに返却された時間の短縮や、チケットキューにまで至らないインシデントの削減、さらには人員削減よりも新しいサービスの価値実現までの期間の短縮といった、ビジネスを前進させる成果に焦点を当てると予想しています。
ネットワークは、単なる接続性ではなく、AIインフラへと進化しつつあります
ラヒム氏は投資家向け説明会で、AIに資金を投じるすべてのCIOが真剣に受け止めるべき重要な点を指摘しました。企業はグラフィックス処理ユニットに数十億ドルを費やすこともできますが、ネットワークが性能面での要求を満たせなければ、「それらのリソースは十分に活用されません」と述べました。
HPEのルーティング事業を率いるAEナタラジャン氏は、AIトラフィックがなぜ他と異なるのかを説明した。アップストリームとダウンストリームのトラフィックはより均衡し、AIトラフィックは動画のようにキャッシュできない上、エージェントは24時間体制でトラフィックを生成する。「デジタルユーザーは眠らない」と彼は述べた。
エージェントがネットワーク上の新たなユーザーの階層となったとき、ネットワークはそれらが誰であり、何にアクセスできるか、そしてどのように振る舞うのかを理解しなければなりません。これにより、ネットワークは単なる伝送層ではなく、AI向けのアイデンティティおよびポリシー層へと進化します。そして、こここそがインフラ、セキュリティ、ガバナンスの予算が一致し始める地点なのです。
セキュリティリーダーが自律性の進展を牽引する
登壇者の顔ぶれは興味深いものだ。ネットワーキングイベントでは、セキュリティ組織を率いる3人の講演者が登場する。多くの組織においては、自律的な運用の進捗速度を決定するのはCIOではなく、最高情報セキュリティ責任者（CISO）である。
セキュリティリーダーは二面的な課題に直面しています。一方では、AIエージェントがシステムやデータ、そして相互間のアクセスを必要とするため、従来のゼロトラストモデルでは想定されていない非人間のアイデンティティが増加しています。他方では、攻撃者も今やAIを活用しています。AnthropicのClaude Mythosは、審査済みの組織が1万件を超える高リスクまたは重大な脆弱性を特定するのに役立っており、その機能は今後広がっていくと見込まれています。これにより、旧式でサポートされていないネットワーク機器がまさに標的となりつつあります。
セキュリティおよびネットワークの専門家との対話の中で、「ミソスの瞬間」は、環境を近代化するための警鐘となりました。10年以上前の古いネットワークインフラが数多く存在します。これらの旧式のスイッチやルーターには、AIによって生成される脅威から防御するための機能セットが備わっていません。
HPEのSASEおよびセキュリティ担当上級副社長兼ゼネラルマネージャーであるデイビッド・ヒューズ氏は、投資家向け説明会において、「ネットワークをセンサーとして活用することで脅威を検知し、ネットワーク自体がそれらを封じ込められる」という主張を展開し、ゼロトラストをエージェントやデバイスにも拡張すると述べました。CISOたちが、自律性を管理すべきリスクと捉えているのか、それとも必要な防御策と見なしているのか、ぜひお聞きしたいです。
私の見解では、両方です。人間のスピードでのセキュリティ運用では機械のスピードで行われる攻撃に追いつくことはできないため、企業が自律的な運用のために構築するのと同じ信頼モデルが、自社の防御力を左右することにもなります。
ブロッカーの多くは人間と運用上のものです
実務者に、エージェント型AIの進展を阻害している要因を尋ねると、「モデル」を挙げる人はほとんどいません。代わりに、データの断片化、レガシーなインフラ、明確でないアカウンタビリティ、スキルギャップ、コスト、そして何よりも信頼の欠如といった問題が指摘されます。
投資家向け説明会において、HPEは自律走行ネットワークにおける信頼性を、エビデンスに基づいたものだと説明しました。システムは自ら行動を起こす前に、運用者に対して何を推奨し、その理由も示します。これは正しいアプローチですが、そのためにはクリーンなテレメトリが不可欠であり、多くの組織ではそれが不足しています。ラヒム氏はまた、ベンダーによる自律走行の主張を耳にする際には、「実際にどれだけの機能が備わっているのかを、内部をしっかりと確認する必要がある」と警告しました。
イベントでは、注目のトピックであるトークノミクスについても取り上げます。ブルームバーグ・インテリジェンスのソフトウェアアナリスト、ニラジ・パテル氏が登壇し、多くのエージェント型AIプロジェクトが頓挫する要因となっている投資収益率に関する議論に焦点を当てます。リーダーたちは、単にパイロットで機能するだけでなく、自律性がコスト削減や新たな収益源の創出につながることを示す必要があります。
これは企業のリーダーにとって何を意味するのか
AIのパイロットプロジェクトから自律運用へ移行しようとするCIOおよびCTO向けに、4つのステップを提案します：
自律性の階層を定義してください。AIが独自に実行できる行動、人間の承認が必要な行動、そして手動で行わなければならない行動をそれぞれ決めましょう。四半期ごとにリストを見直し、成果に基づいて更新してください。
まずデータを修正してください。自律運用は、一貫したエンドツーエンドのテレメトリに依存しています。ServiceNowが行ったように、ツールとコントロールプレーンを統合することは、その一貫性を確保するための最も迅速な方法であることが多いです。
ゼロトラストをAIエージェントにも拡張します。アイデンティティ認識型アクセス制御、最小権限のポリシー、および継続的な監視をエージェントの動作に適用し、個々のアプリケーション内だけでなくネットワーク全体でそれらを強制します。
パッチを適用できないものは廃止しましょう。サポート終了したインフラストラクチャをリストアップし、AI主導の攻撃に利用される前に置き換えてください。
最終的な考察
自律運用への移行は、最良のモデルや最も多くのGPUを備えた企業が勝つものではありません。勝者は、AIが安全に行動できるよう、信頼性、データ、インフラストラクチャを整備する企業です。だからこそ、このラインナップに私は関心を抱きます。それは、稼働時間の確保、セキュリティ、そしてビジネス成果に責任を持つ人々と、ベンダーが同じ舞台に一堂に会する構成だからです。
ネットワーキング・インベスター・デーは、HPEの自律走行型ネットワークがスライド資料の段階をすでに超えていることを示す、優れたAIによる“アミューズブーシュ”でした。ブルームバーグ主催のイベントこそが本番であり、CIOとCISOが意見を一致させられるかどうかが明らかになるはずです。
ゼウス・ケラヴァラは、ケラヴァラ・コンサルティングの一部門であるZKリサーチの主任アナリストです。彼はこの記事をSiliconANGLE向けに執筆しました。
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