JANOGerのみなさん、こんにちは！JANOG58プログラム委員の佐藤です。
今回はDay1（7月15日）に本会議場1Fメインホールで行われるプログラム「生成AIを用いたネットワーク監視」の実運用課題と利用コスト～そのLLM、いくらかかってますか？～にご登壇いただく高野悠生さん、レヌグンタ タンマイさん（NTT-AT）とのミーティング内容を元に、プログラムを紹介させていただきます。
左:高野悠生さん 右:レヌグンタ タンマイさん
プログラム紹介
生成AI（LLM）のネットワークオペレーションへの活用は現場で実用レベルに達しつつあります。優秀なオペレーターが障害ログから的確に情報を取捨選択し、思考プロセスを組み立てて解決に至るのと同じ流れを、今やLLMでも再現できる段階に来ています。本プログラムでは、Interop Tokyo ShowNetでの実証実験をベースに、LLMによるネットワーク監視・トラブルシューティングの分析手法と、それを実運用に乗せる際に必ず直面する「コスト」という現実的な課題、そしてその改善アプローチを紹介します。
応募のきっかけ・このテーマを選定された理由
LLMをネットワークオペレーションに使える、ということはもう分かってきたと思います。そこから一歩進んで、実際に運用するとどれくらいお金がかかるのか、そのコストをどう改善していくのかという課題が、ようやく見え始めてきました。従量課金型のLLM活用サービスを提供する中で、ユーザーが想定以上に使い込みコストが跳ね上がってしまうという生々しい失敗があり、それを共有し解決策を議論したいという思いから応募しました。
議論のポイント
優秀なオペレーターの思考プロセスをLLMにどう落とし込むか、定額・従量それぞれの課金モデルで実際に直面したコストの失敗談、フィードバックによる探索回数の削減でコストを下げるアプローチ、そしてクラウドとローカルどちらが有利かの比較を、Interop Tokyo ShowNet 2026での実証データをもとに議論します。また技術的な利用コストだけでなく、社内承認やワークフロー上の人的コストも大きな課題なので議論できればと思います。
特に聴講いただきたい方
LLMをネットワーク運用に導入・運用されている方、これから導入したいと考えている方全員に聞いていただきたいです。特に決裁や予算計画を立てる立場の方、効果は実感しているものの運用コストの壁にぶつかっている方には、ぜひ聴講してほしいとのことです。
意気込み・JANOGerへのメッセージ
最近のLLMは、正直自分より賢いと感じるくらいのレベルまで進化しています。1つのアラートから探索的にログを分析し、熟練オペレーターでなければ辿り着けなかった根本原因にまで到達できるケースも出てきているそうです。LLM活用で同じような悩みを抱えている方はきっと多いはず。壇上はもちろん、懇親会場やSlackでもぜひ議論を続けましょう。
PC（プログラム委員）目線で思ったこと
AIエージェントの機能向上が語られる一方で、それを実運用に乗せる際のコストという現実的な課題に正面から向き合った内容は、まさに今JANOGerが知りたい情報だと感じています。実証実験に基づくリアルな失敗談と改善策は、導入を検討中の方にも、すでに運用中の方にも刺さる内容になりそうです。
