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2026-02-06 14:11:00
AI が活用された世界における多くの経営幹部のテクノロジー リーダーにとっての重要な目標は、テクノロジーを実現することです。 AI が組織の業務にどのように適合するかを理解するには、企業にとって AI が何を意味するのかを判断することが含まれる場合があります。
「結局のところ、私たちは通常人間が行うことを自動化しようとしているのです。それは車でも同じことですよね。つまり、自動運転車を AI と呼びますか、それとも高度な自動化と呼びますか?」ヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE）の最高AI責任者であるボブ・フライデー氏はこう尋ねた。
金曜日は最近 NRF 2026: Retail’s Big Show に出席し、HPE が AI をどのように使用しているか、そして進化するテクノロジーをどのように活用したかについて少し共有しました。
HPE は、ネットワーク、サーバー、コンテナ化のソフトウェアとサービスを提供します。 Friday 氏は、Juniper Networks に買収された AI を活用した無線 LAN スタートアップ企業 Mist Systems の共同創設者であり、その後 Juniper Networks も HPE に買収されました。
AI が現実世界の制約を満たす場所
ミストと彼の AI 分野での取り組みは、大手小売業者を自社のネットワークにモバイル エクスペリエンス アプリを導入するよう説得しようとしたときから始まったとフライデー氏は説明した。
「彼らは、コントローラーのクラッシュを防ぎ、年に2回以上の革新を行い、優れたユーザーエクスペリエンスを保証できると約束できない限り、それを実行するつもりはないと言った」とフライデー氏は語った。
AI はそれを実現する一部となりました。金曜日は、小売業者の要求は従来のネットワークサポートからクラウドAIOpsへのパラダイムシフトの初期の兆候であると述べた。
AIの導入は技術的なものだけではありません
この変化には文化的な側面もあったとフライデー氏は述べた。それは、IT サポート チームを説得して、日常業務に AI を組み込むことを意味しました。ネットワーク サポート スタッフにその変化を受け入れてもらい、暗号化されたリモート アクセスに使用されるセキュア シェル プロトコル キーを放棄してもらうことは、依然として課題です。 「赤ちゃんからキャンディーを取り上げるようなものだ」と彼は言った。 「彼らはその鍵を手放したくなかったのです。」
小売業者向けの AI サポート モデルを実践することで、AI が万能のテクノロジーではないことも金曜日に分かりました。
「私がミストを始めたとき、自然言語が次のユーザーインターフェースになるだろうと常に信じていました」とフライデー氏は語った。
ネットワーキングはすでにコマンドラインインターフェースを超えてダッシュボード、そして自然言語へと移行しており、これはデータベースからデータを引き出すための論理的なステップであると金曜日は述べた。
ChatGPT とエージェント AI の台頭により、新たな可能性が開かれました。 「そのときは [AI] 推論と生成に関してはるかに強力になりました」と彼は言いました。
Agentic AIは非線形で非決定性のプログラミング言語であるため、開発者の仕事への取り組み方も変えたと金曜日は述べた。 「これは基本的に、これまで困難だった問題を自動化する新しい方法です。」
たとえば、AI は、人間のユーザーがハンドルを握ることなく問題を解決するネットワークにつながる可能性があります。その段階に到達するには、IT 担当者が AI を信頼してネットワークの問題に対処する必要があります。
「これは自動運転テストと非常に似ています。最終的に車を信頼できるようになったら、ドライバーをシートから降ろして放すでしょう」とフライデー氏は語った。
AI に制限が必要な場合
AIの利用は先走りする可能性があると金曜日は警告した。 「何百もの API がある場合、それらすべてを大規模な言語モデルに公開することはできません。モデルが混乱してしまいます。」と彼は言いました。これらの API を導入する場合、LLM が処理対象を処理できるようになる前に、階層と組織が依然として重要です。
なぜ人々は最新情報を把握し続けるのか
少なくとも現時点では、IT プロフェッショナルがスキルを最新の状態に保つ限り、人間の要素も AI の利用に不可欠な要素であり続けます。昔はプログラマーがコードを書き、テストして、コードが意図したとおりに動作するかどうかを検証していたとフライデー氏は述べた。その線形プロセスは、非線形 AI の出現により変化しました。
開発者が変化に苦戦する理由
金曜日、線形的な方法でプログラミングを何年も費やしてきた開発者は、非線形 AI への移行に苦労する可能性があると述べた。 「彼らはこの新しいプログラミングパラダイムに苦労しています」と彼は言う。 「特定のスタイル、特定の方法でプログラミングすることに固執していない学校を卒業した子供を雇ったほうが良いでしょう。」
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