AIを活用して「快適な社内ネットワーク」をユーザーに提供するヒント

運用

クラウド化、テレワーク推進、デバイスの多様化が進む今。ユーザーはネットワークに不満を抱え、その不満を解消できずにいるシステム管理者も少なくありません。そこで、本記事ではA社の例を通じてAIを活用することで、
●ユーザーの不満を減らし、快適なネットワークを提供する方法
●システム管理者が、不満に対する解決策を容易に導き出すため方法
についてご紹介します。

ネットワークのトラブル

課題編:「快適なネットワーク」には程遠い?よくある企業の不満とは?

A社では、クラウド化やテレワーク、さらに社員の使うデバイスの多様化が進んでいました。しかし、ネットワーク面では課題を訴える社員が多く、「つながらない」「ネットワークが遅い」といったクレームがシステム管理者のもとへ数多く寄せられました。調査してもネットワークには接続できている状態で、トラブルの原因がわからないままの状態で、現状のネットワークに課題を感じていました。その時のA社の課題を整理すると、下記の2点となります。

●課題1 ユーザーからネットワークに対する不満が上がるが、原因がわからない

クレームがくるまで、ユーザーがどう感じるか「見えない」という課題。解決へのポイントは、AIにより「ユーザーがどう感じるかを可視化」することです。
ネットワークトラブル1

●課題2 ログ分析や経験則など、人の手による問題解決に限界を感じている

もはや、これまでの経験や人によるログ分析では、新しいネットワーク環境の把握は困難。解決へのポイントは、AIによるログの「自動収集および分析」です。
ネットワークトラブル2

解決策編:「快適なネットワーク」に向け、AIを活用するポイント

ここでは、それぞれ上記の課題を、AI(※)を活用することで解決する方法について詳しく考えていきましょう。
※Juniper AI-Driven Enterprise を活用した場合の解決策

【解決策1】「ユーザーの快適さ」を見える化すれば、クレームの前に手が打てる!

ユーザーからの不満への対処法としては、AIを活用し「ユーザーがどう感じるかを可視化」すること。その活用例を紹介します。
Wi-Fiの品質に影響を与える7つの項目を用意し(図1)、可視化・数値化を行います。

イベントログを収集
それぞれの項目に、ユーザーの快適さを維持するための目標を設定し、目標値とのギャップが生じた場合にアラートが上がることで、トラブル前に予兆を検知・対処することができます。図2は「目標値を4秒以内に接続」とした場合に、想定とのギャップを把握することができます。こうした機能を活用することでユーザーの状態を把握し、クレーム発生前に対処できるようになります。

イベントログを分析

【解決策2】管理負荷を軽減!人手では不可能なログの収集・分析・アドバイスまで

ログ分析や経験則の限界を乗り越えるのが、AIによる「ログの自動収集・分析」です。これまで人手では難しかったような、膨大なログの中から「不満を抱えていて今すぐ対処が必要」「不満を感じるかもしれない」といったユーザーを見つけ出して対処することができます。図3のように、ユーザー単位ですぐに対処が必要な人、不満を感じるかもしれない人を特定することができます。

不満を抱えているユーザーを可視化
また、問題発生時にも、AIが解決のための選択肢をチャットボット形式で提示します(図4)。システム管理者は提示された選択肢を順に対処することで、余分な工数をかけることなく、ユーザーに対して快適なネットワークを回復させることができます。また、対処したデータを蓄積し続けることでAIが学習し、さらなる改善につなげることができるようになります。

選択肢を提示

解説編:AIによる自動化で障害対応はどう変わるのか?

AIはネットワークのメンテナンスのみならず、障害発生時にも強みを発揮します。ネットワーク障害対応にAI を利用すると、運用がどのように変わるのでしょうか? 従来の環境と、AIを導入した環境とで、障害対応にかかる稼働を比較してみましょう。

障害対応時の実際の稼働の違い

事例編:AIを活用してUXを向上している企業の事例

AIを活用することで、快適なネットワーク環境を構築している企業もすでに現れ始めています。ここでは、その一例を紹介します。

事例1 小売業G社
<課題>
■来客のモバイル端末にWi-Fi環境を提供し来客に快適な体験を提供したい
■隣接店舗の機器への影響など諸問題への対応に時間がかかる
<AI導入の結果>
■来客に快適なネットワーク環境を提供
■AIによる運用問題解決へのアドバイスで問題解決時間を短縮

 

事例2 B大学の場合
<課題>
■学生の無線デバイス数の爆発的な増加
■コントローラは障害対策時の対処が困難
■ツールが使いにくい
<AI導入の結果>
■AIによるデータ分析をもとにしたトラブル対応、自動化、わかりやすい管理の実現
■学生のキャンパス生活の質の向上

さらにAI活用事例を知りたい方は、こちらからお問い合わせください。

関連製品:ジュニパーネットワークスが提供する、UXを向上するための新しいネットワークのかたち

これまで見てきた、AIの活用による「快適なネットワーク」環境の構築に貢献するジュニパーネットワークス製品を紹介します。
ジュニパーネットワークスのAI-Driven Enterpriseは、Mist Cloudにおけるネットワーク機器の管理を無線LANのみならず、有線LANおよびWANまで拡張します。ユーザーは無線アクセスポイントの導入をはじめ、LANスイッチ、ゲイトウェイルーターへと管理対象を広げていくことができ、ネットワーク全体の一元管理を実現することができます。無線、有線の両者ともに、MarvisベースのAIエンジンで一元的な分析と可視化を提供することにより、ユーザーが快適に利用できるネットワーク環境を維持することが、AI-Driven Enterpriseの目指す在り方です。
真のユーザーエクスペリエンスを可視化する

今回はデバイスが多様化する中で、ユーザーにとっても、システム管理者にとっても快適な環境を構築するための、AI活用についてご紹介しました。今後の快適なネットワーク環境の構築にぜひお役立てください。

「ジュニパーネットワークスのAI-Driven Enterprise ポートフォリオ」や、「「Juniper AI Driven Enterprise」で活用されている、「Marvis 仮想ネットワークアシスタント」については、下記の資料をダウンロードしてチェックしてはいかがでしょうか。また、AIを取り入れたジュニパー製品ネットワークの運用を考えたい方はぜひ、こちらからお問い合わせください。

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