あなたは、ふとした瞬間にこう感じたことはないでしょうか？
「スマホの向こう側で、いったい何が起きているのだろう」と。
動画が止まらずに再生されたり、離れた人と遅延なく話せたり、クラウドに保存した写真がすぐに開けたり。
当たり前に感じるこれらの体験は、実はとても精密で、賢く設計されたネットワークのうえに成り立っています。
そして今、この「見えない土台」が、AIの時代に向けて大きく進化しようとしています。
この変革の最前線にいるのが、ネットワーク技術のリーダー企業「Cisco（シスコ）」です。
今回は、CiscoがどのようにしてAI時代の”賢いシステム”をつくり上げているのか、その裏側を紐解いていきます。
「AIを動かすインフラ」は、もう限界寸前だった
生成AIが話題になって久しいですが、ChatGPTのようなAIがスムーズに動作するためには、膨大なデータ処理が必要です。
そのため、データセンター同士の通信量が爆発的に増え、従来のネットワークでは処理しきれないという課題が浮上してきました。
たとえば、今までのネットワークが人と人をつなぐ「電話線」だとすると、AI時代のネットワークは、1秒間に何百本もの映画を同時にやり取りする「高速道路」に変貌しなければならないのです。
この「次世代の高速道路」をつくるために、Ciscoは大胆な一手を打ちました。
自社での実践が生み出す「戦場で鍛えられた」ソリューション
Ciscoの戦略の核心は、自社の業務でAIを徹底的に活用し、その知見を顧客に提供することにあります。
大企業として、Ciscoの活動範囲は広く、インフラ、サービス、セキュリティ、そして企業規模のネットワーク設計全体に及びます。
社内チームは機械学習とエージェント型AIを組み合わせて、サービス提供を改善し、顧客体験をパーソナライズしています。
Ciscoが構築したのは、計算処理とネットワークのパターンに基づいた共有AIファブリックです。
これは何年もかけてシステムをチェックし、検証してきた成果であり、戦場で鍛えられたソリューションとして顧客に提供できる自信につながっています。
このインフラは高性能なGPUに依存していますが、単なる馬力だけではありません。
重要なのは、モデルのトレーニングに使われる計算処理とネットワークスタック、そして推論の継続的な負荷という全く異なる要求との間の、慎重な統合にあります。
自然言語で実現するネットワーク自動化
エンタープライズ向けネットワークインフラの標準的な供給者としての地位を確立してきたCiscoにとって、AIのより知られた用途がネットワーク自動化の分野に見られるのは驚くことではありません。
自動化された構成ワークフローとアイデンティティ管理が組み合わさり、自然言語によって生成される迅速なネットワーク展開に焦点を当てたアクセスソリューションを実現しています。
NVIDIAとの協業が生み出す次世代AIインフラ
次世代のAIユーザーを目指す組織に対して、Ciscoは明確にAIワークロードをサポートすることを目的としたハードウェアとオーケストレーションツールを展開しています。
チップ大手のNVIDIAとの最近の協業により、新しいスイッチラインとNexus Hyperfabric AIネットワークコントローラーシリーズが登場しました。
これらは、最高性能の人工知能クラスターに必要な複雑なクラスターの展開を簡素化することを目指しています。
NVIDIAやRun:aiといったパートナーとのCiscoのSecure AI Factoryフレームワークは、本番環境グレードのAIパイプラインを対象としています。
これは分散オーケストレーション、GPUの利用管理、Kubernetesマイクロサービスの最適化、そしてストレージを、Intersightという統合製品の傘下で提供しています。
エッジでのAI処理を可能にする統合アプローチ
よりローカルな展開向けには、Cisco Unified Edgeがすべての必要な要素、つまり計算処理、ネットワーク、セキュリティ、ストレージを、データが生成され処理される場所の近くに持ってきます。
レイテンシ指標が極めて重要な環境では、エッジでのAI処理が答えとなります。
しかし、Ciscoのアプローチは必ずしも専用のIIoT特化型ソリューションを提供することではありません。
代わりに、データセンターで一般的に見られる運用モデルを拡張し、同じテクノロジー（必ずしも全く同じ方法論ではありませんが）をエッジサイトに適用しようとしています。
これはまるで、データセンターグレードのセキュリティポリシーと構成を遠隔設置場所で利用できるようにするようなものです。
クラウドとエッジで同じ原則と基準を持つことは、Cisco認定エンジニアが同じスキル、認定、知識、経験を使って、データセンターでも小規模なエッジ展開でも管理・保守できることを意味します。
セキュリティを最優先に据えたAI展開
セキュリティとリスク管理は、CiscoのAI戦略において重要な位置を占めています。
統合AIセキュリティ・安全フレームワークは、AIシステムのライフサイクル全体を通じて高い安全性とセキュリティ基準を適用しています。
このフレームワークは、敵対的脅威、サプライチェーンの脆弱性、マルチエージェント相互作用のリスクプロファイル、そしてマルチモーダルな脆弱性を、展開の性質や規模に関係なく対処すべき問題として考慮しています。
生成AIからエージェント型AIへの移行を支援
Ciscoの運用AIに関する取り組みは、より広範なエコシステムの対話も反映しています。
同社は、生成AIからエージェント型AIへの移行を目指す組織向けの製品を販売しています。エージェント型AIでは、自律的なソフトウェアエージェントが運用タスクを実行します。
ほとんどの場合、これには新しいツールと新しい運用プロトコルが必要です。
未来への投資 ソフトウェアスタックの拡充
Ciscoの将来のAI計画には、AIワークロード向けのインフラ提供という中核的な作業を継続することが含まれています。
また、次世代ワイヤレスや、キャンパス、支店、クラウド環境全体でシステムを制御する統合管理システムを含む、AI対応ネットワークのより広範な採用も追求しています。
同社はまた、最近の買収（NeuralFabric）を含むソフトウェアおよびプラットフォームへの投資を拡大しており、より包括的なソフトウェアスタックと製品ポートフォリオの構築を支援しています。
「見えないところを賢くする」ことで、人が自由になる
Ciscoの取り組みから学べることがあります。
それは、人の創造性を支えるのは、目立たないインフラの力だということです。
まるで舞台の裏で黙々と動く照明や音響のように、ネットワークやデータ処理の仕組みが整っているからこそ、私たちは新しいアイデアを形にできます。
Ciscoは、AI時代の「黒子」として、私たちの創造をそっと後押ししてくれているのです。
未来は、いま静かに築かれている
技術の最前線は、派手なサービスやアプリの開発だけではありません。
むしろ、そうした表面を支えるインフラこそが、未来をかたち作っています。
要約すると、CiscoのAI展開戦略は、ハードウェア、ソフトウェア、サービス要素を組み合わせ、AIを運用に組み込むことで、組織に本番環境グレードのシステムへの道を提供しています。
その取り組みは、大規模インフラ、統合管理のためのシステム、リスク軽減、そして分散、クラウド、エッジコンピューティングを接続するあらゆる場所に見出すことができます。
次にスマホでスムーズに動画が再生されたとき、ほんの少しだけ思い出してみてください。
その裏には、Ciscoのような企業が築いている「見えない賢さ」があることを。
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