日本ヒューレット・パッカード、AI時代の自律型IT基盤戦略を説明

日本ヒューレット・パッカードは10月6日、AIエージェント時代のIT運用を支えるソリューションを説明しました。
AIエージェントが人と協働する企業運営モデルを「Agentic Enterprise」と位置付けています。
同社は、運用の複雑化やコスト増、インフラ負荷、セキュリティを課題に挙げました。

記事の概要

日本ヒューレット・パッカードは、AIエージェントを企業のデジタル労働力と捉える「Agentic Enterprise」の考え方を示しました。
AIエージェント時代は、状況に応じてAIが判断・実行するため、事前に処理経路を定義しにくくなります。
同社は、複数のエージェントが計画・実行・検証を繰り返すことで、トークン消費とコストが増えると説明しました。
推論中心のAIではCPUとGPUの比率が1対1に近づくとされ、データやネットワークを含むインフラ全体への負荷が高まります。
さらに、AIエージェントの実行権限を管理し、自動化・大規模化する脅威に備える必要があるとしています。
同社は「Self-Driving Networking」「Agentic Infrastructure」「Intelligent Hybrid Operations」を、Agentic Enterpriseを支える3要件に挙げました。
これらを「GreenLake Intelligence」で連携し、環境全体の観測・判断・実行を担う自律型プラットフォームを提供するとしています。
運用ソフトウェアとして、オーケストレーションの「Morpheus」、可観測性の「OpsRamp」、データ保護の「Zerto」からなる「HPE CloudOps Software」も紹介しました。

記事のポイント

1. AI運用の4つの課題： 運用の動的化、トークンコストの増加、インフラ全体の負荷、権限管理を課題に挙げました。
2. 3要件で基盤を構成： ネットワーク、インフラ、ハイブリッド運用を3要件とし、GreenLake Intelligenceで連携します。
3. 3製品で運用を支援： Morpheus、OpsRamp、Zertoを組み合わせ、クラウドやエッジのIT運用を自動化します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AIエージェントの活用範囲だけでなく、推論負荷によるCPU・GPU・ネットワーク費用と、実行権限の統制を含む運用設計を先に評価する必要がありそうです。
• IT基盤ベンダー： 個別のAI機能の性能だけでなく、観測・判断・実行・データ保護を横断して制御できる構成や、複雑化する運用を説明できる提案力を求められそうです。
• IT運用担当者： 固定ワークフローの自動化にとどまらず、AIが動的に判断する環境を監視し、どの権限で何を実行したかを追跡できる体制を整える必要がありそうです。

このニュースの背景

AIエージェントは一問一答ではなく、複数のエージェントが計画・実行・検証を繰り返す前提で説明されています。
そのため、トークン消費だけでなく、CPU、GPU、データ、ネットワーク、運用への負荷が増える構図が示されています。
また、動的に変化する処理を統制する必要があり、実行権限の管理や自動化された脅威への備えも課題になっています。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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