属人化と手作業をなくせるか？－ AI運用で変わるネットワーク運用コストの新常識
"見えないコスト"が積みあがるWi-Fi運用、その構造を見直す

Wi-Fiは「つながって当たり前」。現場はそう思っています。しかし運用者の立場では、日々こんな課題に追われているのではないでしょうか。

• つながらない原因の切り分けに、膨大なログと"職人技"レベルのスキルが必要
• 現地での再現試験に途方もない時間がかかる
• ネットワーク設定／トラブル対応が属人化し、運用スキルの属人依存が常態化している
• 障害が起きてから動く「受け身型運用」から抜け出せない

運用コストの正体は、人件費や機器費だけではありません。属人化・手作業・事後対応という構造そのものが、見えないコストを生み出しています。 

無線トラブルの原因は、大きく三つに分かれます。

• 環境要因：電波干渉／電波強度→現地調査／レイアウト確認が必要
• ネットワーク要因：接続遅延／過去事象の再現試験に膨大な時間
• 端末／アプリ要因：ドライバーやOSの相性問題→メーカーとの協議が発生

いずれも、切り分けには大量のログ解析が求められ、もはや"職人技"と呼べるスキルが前提となります。このような高度なスキルに依存した運用体制こそ、見えないコストの温床になっています。 

ネットワーク運用のAI活用には、自動運転と同様にレベルが定義されています。

• レベル0：すべて人による運用（現在の大多数）
• レベル1～2：アラート整理／対応策のレコメンデーション（現在の主要ベンダー）
• レベル3～：AIが推論／計画／実行まで自律的に行う

従来のAI Opsは「ログを整理し、提案する」段階。一方、最近登場したAgentic Opsは、システム全体を認識したうえで問題を分解し、代替案を比較し、実行まで担います。

手作業の大幅削減だけでなく、文脈や状況を踏まえた判断が可能になる点が大きな違いです。 

運用コスト削減の鍵は、「事後対応」から「先回り」への転換にあります。
ユーザー体験の可視化がその第一歩です。

• 接続成功率／接続所要時間などを指標化し、閾値で管理
• 指標を起点にドリルダウンし、改善ポイントを特定
• 障害時のパケットキャプチャをクラウドに自動保存→現地再現試験が不要に
   

さらに、AIが潜在的な問題を検知し、改善アクションをリスト化。不良ケーブルの特定からポート再起動の自動実行まで、運用者が動く前にネットワーク側が対処する仕組みが実装されつつあります。 

HPが提供する二つのクラウド管理基盤は、それぞれ異なる強みを持ちます。
 

今後、両製品間で優れた機能の相互実装が予定されており、どちらのクラウド管理でも動作する新型APの発売も計画されています。すぐに一本化するのではなく、それぞれの強みを生かしながら選択肢を広げていく方針が示されています。 

• 属人化を解消するAI可視化／自動化の実装レベルとは
• Marvis ActionsやAI Insightは、現場でどう機能するのか
• Juniper MistとAruba Central、自社に合うのはどちらか

ウェビナーでは、実際のデモ画面を交えながら、二つの製品のAI運用機能を具体的に解説しています。

▼続きはウェビナー動画で
「つながらない」原因の切り分けに何時間かけていますか。
属人化と手作業を構造的に解消するAI運用の考え方を、デモ映像とあわせてご確認ください。