HPE、自動運転ネットワーク実現のMist AIエージェント技術を発表

2025年08月27日

HPEがJuniper買収後初の大型AI機能発表、自動運転ネットワークを実現
MarvisAIアシスタントが会話型トラブルシューティングで解決時間85%短縮
大規模体験モデルがZoomやTeams等から数十億データ点を分析し予測

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Juniper買収を活かした次世代ネットワーク自動化の実現

HPEは、140億ドルでのJuniper Networks買収完了から約1ヶ月後に、同社のMistプラットフォームに大幅なAI機能強化を発表しました[1]。この発表は、HPE Juniper Networkingポートフォリオにエージェント型AI（Agentic AI）とAIOps機能を統合し、真の自動運転ネットワーク運用を実現することを目的としています[2]。新機能には、強化されたMarvis AIアシスタントの会話型機能、拡張された自動運転アクション、そして大規模体験モデル（LEM）による予測分析が含まれます。

これらの革新は、HPE GreenLake Intelligenceの一環として提供され、IT運用を従来の反応的管理から予防的管理へと転換させます[3]。特に注目すべきは、ITチームが特定の領域で完全自動運転モードを選択できる柔軟性と、すべての自動修復アクションに対する包括的な報告システムです[4]。

この発表は、HPEがJuniper買収の真価を示す重要な節目と言えるでしょう。従来のネットワーク管理は、問題が発生してから対応する「消防士」的なアプローチでしたが、今回の技術は「予防医学」のように問題を事前に察知し、自動的に解決します。特に興味深いのは、IT管理者が自動化のレベルを段階的に調整できる点です。これは、自動運転車の「レベル1からレベル5」のような概念をネットワーク管理に適用したもので、組織の信頼度に応じて徐々に自動化を拡大できる実用的なアプローチです。

MarvisAIアシスタントの進化と実用的な成果

今回の発表の中核となるのは、MarvisAIアシスタントの大幅な機能強化です。新しいMarvisは、複数のドメインにわたるリアルタイムトラブルシューティングのための会話型機能を提供し、複雑なネットワーク環境での解決時間を最大85%短縮することが実証されています[5]。このAIアシスタントは、HPE ArubaとJuniper Networksの統合されたデータレイクから学習し、数十億の実世界のインタラクションから知見を得ています[6]。

さらに重要なのは、Marvisがすべての自動修復アクションについて、「何を」「なぜ」「どのように」修正したかを示す効果レポートを提供することです[7]。これにより、IT管理者は自動化されたアクションを完全に可視化し、必要に応じて変更を承認または元に戻すことができます。データセンター向けには、Marvis AI Assistant for Data Centerが導入され、ApstraのコンテキストグラフデータベースとHPE OpsRampとの統合により、ハイブリッドIT環境の管理を強化します[8]。

MarvisAIの85%の解決時間短縮という数字は、単なる効率化を超えた意味を持ちます。これは、IT管理者が日常的なトラブルシューティングから解放され、より戦略的な業務に集中できることを意味します。例えば、従来8時間かかっていたネットワーク問題の解決が1.2時間で完了すれば、残りの6.8時間を新しいサービスの企画や改善に充てることができます。また、「人間がループに入る」制御機能は、AIの自動化と人間の判断力のバランスを巧妙に取った設計です。これは、完全自動化への不安を和らげながら、段階的な信頼構築を可能にする賢明なアプローチと言えるでしょう。

大規模体験モデルによる予測分析の革新

HPEの新しい大規模体験モデル（LEM）は、ZoomやMicrosoft Teamsなどのアプリケーションから数十億のデータポイントを分析し、問題を予測する能力を提供します[1]。このモデルは、従来のネットワーク監視を超えて、実際のユーザー体験に基づいた予測分析を実現します。LEMは、アプリケーションのテレメトリーデータを評価し、早期のパフォーマンス問題を検出することで、ユーザーが問題を体験する前に対処を可能にします[8]。

この技術は、デジタル体験ツイニングの拡張とも連携し、ネットワーク、ストレージ、コンピュートにわたるリアルタイムの問題解決と最適化を実現します[2]。特に、93%の組織がネットワークをビジネス成功に不可欠と考える現在の環境において、このような予測的アプローチは競争優位性の源泉となります[2]。

大規模体験モデルの概念は、従来のネットワーク監視の限界を突破する画期的なアプローチです。従来の監視は「ネットワークの健康状態」を見ていましたが、LEMは「ユーザーの実際の体験」を分析します。これは、病院で例えるなら、単に機械の動作状況を監視するのではなく、患者の実際の症状や満足度を総合的に分析するようなものです。ZoomやTeamsのデータを活用することで、「会議の音声が途切れそう」「画面共有が重くなりそう」といった問題を、ユーザーが気づく前に検出し対処できます。これにより、IT部門は「問題が起きてから謝る」立場から「問題を未然に防ぐ」価値提供者へと役割を転換できるのです。

まとめ

HPEのMist AIエージェント技術発表は、ネットワーク管理の根本的な変革を示しています。Juniper買収の戦略的価値を具現化し、エージェント型AIによる自動運転ネットワークの実現に向けた重要な一歩となりました。MarvisAIアシスタントの85%の解決時間短縮、大規模体験モデルによる予測分析、そして段階的な自動化レベルの選択機能は、IT運用の効率化と信頼性向上を同時に実現します。これらの革新により、企業は反応的なIT管理から予防的な価値創造へとシフトし、デジタルトランスフォーメーションを加速させることができるでしょう。