エージェントAIがキャンパス・支社ネットワークを変革

現代の職場は、AIワークロードの爆発的な増加、接続デバイスの普及、そして進化する働き方によって、根本的な変革を遂げています。これらの変化は、組織にキャンパスおよび支社ネットワークの設計を根本的に見直すよう促し、事業目標を堅牢にサポートし、顧客と従業員の双方に優れたデジタル体験を提供できるようにしています。過去10年間、ITチームは、クラウドコンピューティングとモバイルデバイスの広範な導入から、Software-as-a-Service (SaaS) アプリケーションを重要な運用ツールとして統合することまで、大きな変化を巧みに乗り越えてきました。今、人工知能の到来は、組織がその可能性をうまく活用できれば、中核的な競争優位性を確保し、生産性を飛躍的に向上させる比類のない機会を提供しています。

この状況における重要な進展は、小型言語モデル（SLM）とエージェントAIの台頭です。これらの洗練されたAI機能は、事業運営の拠点、すなわち支社やキャンパスへと、ますます近い場所へ移行しています。この「エッジAI」への戦略的シフトは、刺激的な新しい可能性を約束しますが、ネットワークアーキテクトと意思決定者が積極的に対処しなければならない、ネットワークインフラストラクチャに対する重大な影響も伴います。

例えば、ローカルSLMは、コンパクトで効率的に設計されており、ローカルサーバーや専用のエッジデバイス上で実行できます。現場のデータを使用して単純なクエリに回答したり、ドキュメントを要約したりするようなタスクでは、これらのモデルは情報が存在する場所で直接分析を実行します。小売チェーンが店舗内のキオスクにローカルSLMを導入し、顧客の商品問い合わせ、在庫確認、または基本的なよくある質問を支援するケースを考えてみましょう。このアプローチにより、すべてのクエリを中央のクラウドに送信することなく即座に回答が得られ、支社におけるレイテンシと継続的な帯域幅消費を劇的に削減します。このような推論の日常のデータトラフィックは最小限かもしれませんが、ネットワークプランナーは、モデルの更新に必要な、頻度は低いが潜在的に非常に大きなデータ転送を考慮に入れる必要があります。

エージェントAIエージェントは、エッジインテリジェンスを単純な応答を超えて向上させます。彼らは「行動する」ように設計されています。エージェントAIは、自身の環境を認識し、タスクを計画し、データベースやアプリケーションなどのさまざまなツールを利用し、さらには他のエージェントと協力して特定の目標を達成することができます。この機能は、基本的なSLM処理よりもはるかに複雑なネットワークプロファイルをもたらします。エージェントのコア推論がローカルSLMを活用する可能性があるとしても、その行動はしばしば、クラウドサービス、外部のアプリケーションプログラミングインターフェース（API）、または中央のエンタープライズシステムへのアクセスなど、ローカルネットワーク外のリソースとの対話を必要とします。各外部インタラクションは、貴重なインターネットまたは広域ネットワーク（WAN）の帯域幅を消費します。スマート製造業では、例えば、エージェントAIシステムが生産ラインを自律的に監視し、機器の故障を予測し、その後、外部サプライヤーからの交換部品の注文や、サードパーティのサービスプロバイダーとのメンテナンスのスケジュール設定などのアクションを開始できます。このようなアクションは、クラウドベースの企業資源計画（ERP）やベンダーAPIなどのシステムとの頻繁で、しばしば予測不可能な外部インタラクションを必要とし、工場のアップリンク容量に直接影響を与え、動的な帯域幅割り当てを要求します。

エッジで複雑なタスクに取り組む傾向は、単一のモノリシックAIに依存するのではなく、ますますマルチエージェントシステムへと傾倒しています。ここでは、複数の専門エージェントが連携して動作します。あるエージェントが顧客インタラクションを管理し、別のエージェントが在庫を監視し、3番目のエージェントがセキュリティシステムを監視するなど、すべてが通信し協力してより広範な目標を達成します。オフィスビルや大学キャンパスのようなスマートスペース環境を想像してください。そこでは、マルチエージェントアプローチが、ビルディングオートメーションの管理、エネルギー消費の最適化、セキュリティ監視を提供する専門エージェントを含む可能性があります。例えば、あるエージェントは occupancy に基づいてHVACシステムを調整し、別のエージェントはCCTVフィードを監視して異常を発見し、3番目のエージェントは地元の公益事業と連携してエネルギー節約を図るかもしれません。マルチエージェントシステムは、専門化、モジュール性（個々のエージェントの更新やトラブルシューティングを容易にする）、および堅牢性の向上という点で利点を提供しますが、同時に、エージェントが連携する際の内部トラフィックと、リアルタイムの気象データや外部セキュリティサービスなどの多様なツールと対話する際の外部トラフィックの両方で、より多くのエンティティがネットワークトラフィックを生成する可能性を意味します。

エッジにおけるエージェントAIとマルチエージェントシステムの普及は、ネットワーク需要を劇的に高めることが予想されます。AI駆動のデータトラフィックは急増すると予測されており、キャンパス内または支社内の内部ネットワーク通信と、クラウドサービスまたは広範なインターネットとの外部通信の両方で帯域幅の増加が必要になります。その結果、ネットワークはより動的になり、バースト性のあるAIトラフィックを処理し、時間制約のあるエージェントタスクに不可欠な低レイテンシを提供できるよう進化しなければなりません。ネットワークアーキテクトと意思決定者は、いくつかのパフォーマンス側面を厳密に評価する必要があります。これには、外部リソースと連携するエージェントのために、インターネットおよびWAN帯域幅の大幅な増加を管理するための広域接続の準備状況が含まれます。また、キャンパス内または支社ネットワーク内でのオンサイトAI処理とデータ交換を最大化するために、既存のローカルコンピューティングリソースも評価する必要があります。包括的なネットワーク可視化ツールは、さまざまなエージェントによって生成されるトラフィックを監視するために不可欠であり、パターン認識と予防的な障害防止の両方を可能にします。さらに、エージェント間の通信における低レイテンシ要件を満たすためには、現在のネットワークが必須のサービス品質をサポートできるかどうかの評価が求められます。最後に、エッジAI展開のための厳格なセグメンテーションとアクセス制御を含む堅牢なセキュリティ対策が最も重要です。

将来の支社およびキャンパスネットワークは、間違いなくAI活動の活気あるハブとなるでしょう。ローカルSLMとエージェントAIの明確なネットワークニーズを徹底的に理解し、マルチエージェントシステムの協調的な性質を戦略的に計画することで、組織はエッジAIの可能性を最大限に引き出すために必要な不可欠なネットワーク基盤を築くことができます。