AIを活用したネットワークインサイト
LiveNXアドオンは、ネットワーク問題に対してインテリジェントなアラートと自動化された根本原因分析を提供します
主なポイント要点はAIの支援により生成されています。自動生成された要約には、時折誤りがあったり、重要な文脈が抜け落ちたりする場合があるため、完全な情報を得るには、必ずブログ記事の全文をご参照ください。この記事は、BlueCatのLiveNX向けAIアドオン「LiveAssist」が、ハイブリッド/マルチクラウド、エッジ、リモート環境にまたがる複雑なエンタープライズネットワークに対して、自然言語インターフェースと大規模言語モデル連携によるインテリジェントなアラート、自動化された根本原因分析、及び実用的な修復ガイダンスを提供する方法を説明します。LiveAssistはModel Context Protocol（MCP）とAWS Bedrock上のAnthropic Claudeを活用し、LiveNXのテレメトリ、フロー、SNMP、パケットデータを相関分析して迅速なインサイトとガイド付きワークフローを生成し、MTTR短縮やダウンタイム削減、SecOps連携強化などの運用インパクトをもたらします。セキュリティ設計（データはクラウドに保存されず暗号化で転送、SOC 2 Type II準拠）とオープンなモジュール式アーキテクチャにより、柔軟性と将来の拡張性を確保しています。
LiveAssistはどのようにしてネットワークのデータにアクセスし、安全性を保ちながらLLMを活用するのですか？
LiveAssistはModel Context Protocol（MCP）を標準メカニズムとして用い、LiveNX内のアラート、フロー記録、SNMP、パケットデータなどにアクセスするMCPサーバーを呼び出します。ユーザーの自然言語クエリはAWS Bedrock上で実行されるLLM（Anthropic社のClaude）に送信され、LLMは必要なツールやMCPサーバーを指示するオーケストレーターとして動作します。重要なセキュリティ措置として、LLMはデータセット全体に直接アクセスせず、クエリに対応する特定の結果のみが暗号化されて転送され、クラウド上にデータは保存されません。また、BlueCat環境はSOC 2 Type IIの認証を取得しています。
LiveAssistが提供する主なユースケースと、それぞれの運用上の成果は何ですか？
LiveAssistは6つの代表的ユースケースを提示しています。1) 朝のスナップショット：優先度の高い問題や傾向を要約し、チームが迅速に優先順位付けできるようにして日々の無駄を削減します。2) パフォーマンス問題の予防的緩和：AI異常検知と予測的インサイトにより容量計画を支援し、ボトルネックを未然に防ぎます。3) 第一線エンジニアの能力向上：自然言語で段階的な修復アドバイスを提供しスキル差を均一化します。4) 根本原因分析の迅速化：マルチベンダーのテレメトリと変更履歴を照合してMTTRを短縮します。5) NetOpsとSecOps連携：テレメトリからセキュリティインサイトを抽出し侵害リスクを低減します。6) コンプライアンス検証：設定分析でフレームワーク準拠のギャップと是正策を提示し監査準備を効率化します。
LiveAssistが他の可観測性ツールと差別化される点は何ですか？
LiveAssistの差別化は主に三点あります。1) エージェント型AI：単なる要約や通知にとどまらず、意図を理解してガイド付きワークフローを実行し、能動的に相関関係を明らかにし是正措置を推奨することでMTTRを短縮します。2) 相関分析エンジン：フロー、テレメトリ、SNMP、アラートなど多様なソースを統合して症状と根本原因を結び付け、ノイズを排して明確なインサイトを提示します。3) オープンで将来を見据えたアーキテクチャ：MCP層とLLMを分離したモジュール式設計により、ベンダーロックインを避け、顧客のAI戦略や既存ツールとの統合（例：Cisco ThousandEyes、Splunk）を容易にします。
課題
ハイブリッド、マルチクラウド、エッジ、リモート環境にまたがる複雑なエンタープライズネットワークは、死角の発生、トラブルシューティングの遅延、アラート疲労により、ネットワークチームを圧倒しています。これにより、ネットワークのパフォーマンスとセキュリティが脅かされています。
ソリューション
BlueCat LiveNX向けのAI搭載アドオン「LiveAssist」は、リアルタイムのインサイト、インテリジェントなアラート、自動化された根本原因分析を提供し、ネットワーク運用を簡素化し、対応時間を短縮します。ネットワークエンジニアは、LiveAssistの自然言語インターフェースにクエリを送信することで、ガイド付きの根本原因分析や段階的な修復アドバイスを受け取ることができます。
メリット
図1：LiveAssistのアーキテクチャ
仕組み
大量のネットワークデータが LiveNX に流入し、複数の内部データリポジトリに保存されます。 ユーザーがLiveAssistの自然言語インターフェースを通じてクエリを送信すると、LiveAssistはModel Context Protocol（MCP）を標準的なメカニズムとして使用し、このデータにアクセスするとともに、AWS上で実行されている大規模言語モデル（LLM）にLiveNXの機能を提供します。 LiveAssistは、Anthropic社のClaudeを基盤モデルとして、LLMにAWS Bedrockを活用しています。
LiveAssistは、自然言語インターフェースを通じて行われたクエリを、LiveNXのデータリポジトリ内のアラート、フロー記録、SNMP、パケットデータにアクセスできるツールと組み合わせます。このコンテキストはLLMに渡され、LLMがどのツールを呼び出すかを決定します。 MCPクライアントを通じて、LLMは必要なMCPサーバーを呼び出し、サーバーはデータを取得・相関分析・要約した上で、応答を返します。
データセキュリティの観点から、ユーザーが上記のようにリクエストを送信すると、クエリと利用可能な機能の定義が、AWS Bedrock上でホストされているLLMに送信されます。LLMはインテリジェントなオーケストレーターとして機能し、ローカルのMCPクライアントに対し、MCPサーバーが提供するツールを使用して特定のアクションを実行するよう指示します。 このプロセスにより、MCPクライアントは顧客のセキュアなインフラストラクチャ内で直接データをクエリできるようになります。重要な点として、LLMはネットワーク上のデータセット全体にアクセスすることは決してありません。LLMがアクセスするのはクエリの特定の結果のみであり、それらは転送中に暗号化され、分析と要約のためにLLMに返されます。 クラウドにはデータが一切保存されず、AWS Bedrockはこれらの結果をステートレスに処理するため、顧客情報が保持されたり、外部モデルのトレーニングに使用されたりすることは決してありません。
さらに、LLMは単一のツールに限定されず、複数の情報源から同時に情報を引き出してより豊かな文脈を構築し、問題をより深く掘り下げることができます。ネットワークデータ（フロー、セキュリティイベント、テレメトリなど）の構造を理解しているため、これらの入力を解釈・関連付け、ユーザーに明確で実用的な回答を提供することができます。
MCPと並行して、データ転送にはOpenTelemetryを標準化しました。これにより、BlueCatの製品間でのデータ移動が円滑になるだけでなく、Cisco ThousandEyesやSplunkといったサードパーティ製ツールとの統合も容易になります。
最後に、最高水準のデータセキュリティを確保するため、BlueCatの環境はSOC 2 Type IIの認証を取得しています。
6種類のユースケース
このセクションでは、LiveAssistの利用メリットを示す6つの実例を紹介します。
ユースケース 1：朝のスナップショット
ネットワーク運用エンジニアは、ダッシュボードやログ、チケットの山に埋もれて1日を始める代わりに、LiveAssistの自然言語インターフェースに「今朝、緊急の課題は何か？」や「注意が必要な事項は何か？」と尋ねることができます。 すると、LiveAssistは、最も緊急性の高い問題、注目すべき傾向、放置すれば深刻化する可能性のある事象について、明確な概要を提供します。これにより、ネットワークチームは即座に優先順位を付け、無駄な労力を削減し、リスクが最も高い問題を最優先に対処できるようになります。
成果：NetOpsチームは、明確な方向性と自信を持って1日をスタートさせ、無駄なサイクルを削減し、リスクが最も高い問題を最優先で対処できるようになります。
図2：LiveAssistの朝のスナップショットダッシュボード
ユースケース2：パフォーマンス問題の予防的緩和
複雑なハイブリッドクラウド、WAN、SD-WAN環境を管理する大企業では、ピーク時間帯にパフォーマンスの低下が発生することがよくあります。 LiveAssist を使用すると、AI 駆動の異常検知を通じて、ネットワーク飽和の早期警告サインが自動的に検出されます。これにより、リスクの優先順位付けされたビューが表示され、根本原因分析に基づく対応ガイドが提供されるだけでなく、キャパシティプランニングのための予測的インサイトも得られます。これにより、ネットワークチームは帯域幅の需要を予測し、リソースを最適化し、障害が重要なアプリケーションに影響を与える前に介入することが可能になります。
成果：ネットワークチームは、パフォーマンスのボトルネックを予測・防止し、キャパシティプランニングの精度を向上させ、利用率がピークに達している場合でも一貫したアプリケーションパフォーマンスを維持できます。
図3：LiveAssistのWAN容量計画ダッシュボード
ユースケース 3：第一線のサポートエンジニアの能力向上
第一線のサポートエンジニアや若手スタッフは、効果的なトラブルシューティングに必要な豊富な経験がないまま、膨大な量のアラートに対処せざるを得ないことがよくあります。LiveAssist を利用すれば、経験レベルを問わず、ネットワークエンジニアは自然言語でシステムにクエリを実行し、段階的な修正アドバイスを伴うガイド付きの根本原因分析を受け取ることができます。人間からのフィードバックにより、システムの精度は継続的に向上していきます。
成果：NetOpsチームは、サポート業務の民主化を実現し、ベテランスタッフへの依存度を低減させ、アラート疲労を軽減できます。
ユースケース 4：根本原因分析によるインシデントのトラブルシューティングの迅速化
複雑でマルチベンダーのネットワークインフラを持つ組織にとって、パフォーマンス問題の根本原因を特定するには時間がかかり、多大なリソースを要する場合があります。 アプリケーションの速度低下が断続的に発生している組織は、LiveAssist を使用して、ルーター、ファイアウォール、クラウド環境にわたるテレメトリを、最近の設定変更やトラップイベントと照合し、問題がパフォーマンスの低下、設定ミス、あるいは最近の変更に起因するかを特定できます。 LiveAssist は、平易な言葉で解決までの手順をガイドすることで、あらゆるスキルレベルのエンジニアを支援します。
成果：トラブルシューティングにおける平均解決時間（MTTR）の短縮、収益損失の削減、およびネットワークチームの運用効率の向上。
図4：LiveAssistの根本原因分析アラートダッシュボード
ユースケース 5：NetOps と SecOps の連携に向けたセキュリティインサイト
金融サービス企業やその他のセキュリティに敏感な組織は、従来の監視では検出できないネットワークトラフィックにおける隠れた異常によく直面します。 LiveAssistは、テレメトリから直接これらのセキュリティインサイトを抽出することで、異常なトラフィックパターンや潜在的なデータ流出を明らかにします。NetOpsチームがすでに使用しているLiveNXダッシュボード上でこの情報を表示することで、LiveAssistはNetOpsチームとセキュリティ運用チーム間の連携を促進します。
成果：セキュリティ体制が強化され、SecOpsとの連携がより円滑になり、侵害リスクが低減されたエンタープライズネットワーク。
ユースケース 6：オンデマンドでの規制コンプライアンス検証
監査の準備や、NISTおよびCISのセキュリティフレームワークへの準拠確認を行う組織は、多くの場合、時間がかかり、上級レベルの専門知識を必要とする手動による構成レビューに依存しています。
デバイスの設定ファイルにアクセスできるエンジニアは、LiveAssist を使用して、「このデバイスは NIST に準拠していますか？」や「ログインバナーは設定されていますか？」といった質問をすることで、オンデマンドでコンプライアンスを評価できます。LiveAssist は設定を分析し、選択されたフレームワークに対する不備を特定し、明確な是正措置のガイダンスを提供します。 これはコンプライアンス活動の支援には役立ちますが、完全なコンプライアンスツールというわけではありません。
成果：監査準備時間の短縮、ギャップの迅速な特定、および専門家リソースのより効率的な活用。
主な差別化要因
LiveAssistは、単なる監視ツールにAIレイヤーを追加しただけの製品ではありません。ネットワークの可観測性の提供方法そのものを再定義するものです。高度なネットワークインテリジェンスとエージェント型AIを組み合わせたLiveAssistは、チームが事後対応型のトラブルシューティングから脱却し、先を見越した自動化された運用を実現できるよう支援します。
これら3つの主要な差別化要因により、他のネットワークパフォーマンス監視および可観測性ソリューションとは一線を画しています：
エージェント型AI――洞察を
アクション LiveAssistは単に質問に答えるだけでなく、自ら行動します。エージェント型AIを活用し、リアルタイムのネットワーク状況に基づいて、ワークフローを能動的に誘導し、相関関係を明らかにし、是正措置を推奨します。単にデータを提供するだけの受動的なツールではなく、LiveAssistは経験豊富なネットワークエンジニアのように思考し、行動するインテリジェントなアシスタントです。 他のツールはアラートの通知やデータの要約にとどまります。LiveAssistは意図を理解し、ガイド付きのワークフローを実行することで、MTTRを短縮し、意思決定を加速させ、NetOpsチームを手動によるトリアージ作業から解放します。
相関分析エンジン――データ過多からの脱却
豊富なコンテキストに基づくインサイトへ LiveAssistの相関エンジンは、ネットワーク運用における最も困難な課題の一つである「症状と根本原因の関連付け」に取り組みます。フローレコード、テレメトリ、SNMP、アラートなど、多様なソースからのデータを統合し、人間が見落としがちなパターンや関係を自動的に特定します。 従来の監視ツールでは、関連性のないアラートがエンジニアに殺到してしまいます。LiveAssistの相関エンジンは、情報を統合して明確なストーリーとして提示し、何が関連しているか、何がノイズか、そしてどこに対処すべきかを浮き彫りにします。
オープンで将来を見据えたアーキテクチャ—設計された
柔軟性と信頼性 LiveAssistのアーキテクチャは、MCP層とLLMを分離しており、AIの導入方法に関して顧客に比類のない柔軟性と制御力を提供します。 AIを活用した可観測性ツールの多くは、単一ベンダーのエコシステムに縛られています。LiveAssistのオープンでモジュール式のアプローチは、お客様の投資を将来にわたって価値あるものにし、組織が独自の条件でAI戦略を進化させることを可能にします。
ソリューションのメリット
トラブルシューティングの迅速化、MTTRの短縮
、自動化された根本原因分析とガイド付き是正措置により、特定にかかる平均時間を短縮します。
先を見越した運用 予測と
AIを活用したトラフィック予測とインテリジェントなアラート機能により、サービス停止を未然に防ぎます。
セキュリティ態勢の強化 Surface
テレメトリデータから直接得られるセキュリティインサイトを活用し、NetOpsとSecOpsの連携を強化します。
民主化されたNetOpsにより、経験の浅い
エンジニアが、自然言語による洞察を基に自信を持って行動できるよう支援します。
使いやすさ 高速
簡単なセットアップと直感的なオンボーディングにより、デプロイが容易になります。
BlueCatのインテリジェント・ネットワーク・オペレーション（NetOps）
BlueCatのインテリジェントNetOpsソリューションは、ビジネス目標の達成に向けてネットワークを有効化し、最適化し、保護するために必要な分析機能とインテリジェンスを提供します。インテリジェントNetOpsスイートを活用することで、組織はビジネス要件に応じて、より容易にネットワークの変更や近代化を行うことができます。
