- 開催概要
- 採用プログラム詳細
- コードの99%をAIが書くネットワーク運用部署の次の課題
- Jupyter Notebook x データAIエージェントでつくるAgentic Loopなネットワーク検証プロセス
- Devinに検証環境を丸ごと渡して、 設計判断の材料集めを任せてみた
- LLMで3GPP標準化提案文書を読み切る ~要約させたら突然ハングルが出てきたので工夫した話~
- プライベートクラウドのテナントサポートを支えるAI活用3つの事例～問い合わせ対応、AIChatログ分析、AI回答精度評価～
- DNSのオブザーバビリティ向上開発でのAI活用
- セッションログを LLM で分析してみた話
- 大規模ハンズオンイベント会場における配線プランをAIに作ってもらう話
- 各種情報
開催概要
本LTについて
「AIを使っています」と言う人は増えましたが、
実際に“どこで・どうやって・どこまで”使っているのかは、
まだまだ事業者・現場ごとに大きく異なっているのが実情です。
最近のJANOGでもAIに関連する多くのユースケースが発表されています。
より気軽に幅広く議論するため、AIネタ専用のライトニングトークセッションを設けてみました。
本セッションは、
「こんな使い方をしている」「ここが便利だった」「正直ここはダメだった」
といったAI活用の実例を持ち寄る“自慢大会”形式のライトニングトークです。
採用方法
AI審査委員10人による審査を実施。有益性、独自性/鮮度、議論喚起性の3項目をそれぞれ100点満点、合計300点満点で採点。210点以上の６つのプログラムを採用としました。
比較のため、JANOG58プログラム委員4名（荒井、佐藤、冨永、吉川）も同じ項目で採点。210点以上のプログラムについて2つのプログラムを追加採用しました。
採用方法の詳細については当LTにて説明します。
採用プログラム一覧
発表の順番は、AI採点の合計点が高い順とします。（点数は採用プログラム詳細に記載）
| 順番 | タイトル | 発表者所属 | 発表者 |
|---|---|---|---|
| – | AI showcase LT 採用方法について | JANOG58プログラム委員 | 佐藤 亮介 |
| 1 | コードの99%をAIが書くネットワーク運用部署の次の課題 | ソニーネットワークコミュニケーションズ | 渡部 友也 |
| 2 | Jupyter Notebook x データAIエージェントでつくるAgentic Loopなネットワーク検証プロセス | NTTドコモビジネス株式会社 | 門脇 伸明 |
| 3 | Devinに検証環境を丸ごと渡して、 設計判断の材料集めを任せてみた | 合同会社DMM .com | 大橋 幸輝 |
| 4 | LLMで3GPP標準化提案文書を読み切る ~要約させたら突然ハングルが出てきたので工夫した話~ | 株式会社NTTドコモ | 野﨑 航平 |
| 5 | プライベートクラウドのテナントサポートを支えるAI活用3つの事例～問い合わせ対応、AIChatログ分析、AI回答精度評価～ | KDDI株式会社 | 横山 周太 |
| 6 | DNSのオブザーバビリティ向上開発でのAI活用 | NTT東日本株式会社 | 伊藤 雅子 |
| 7 | セッションログを LLM で分析してみた話 | 株式会社ボスコ・テクノロジーズ | 中山 裕貴 |
| 8 | 大規模ハンズオンイベント会場における配線プランをAIに作ってもらう話 | 個人 | 佐々木 健 |
場所
サブ会議場3F(第8会議室)
日時
Day3 2026年7月17日(金) 11:30～12:15 (45分)
📅 Googleカレンダーに追加採用プログラム詳細
コードの99%をAIが書くネットワーク運用部署の次の課題
発表者
渡部 友也（ソニーネットワークコミュニケーションズ）
発表概要
AIにコードを書かせたら次はガバナンスが詰まった。PM・リリース判定まで丸ごとAIに任せた1年の頑張りと失敗談をお話しします。
応募資料
採点結果
AI採点 248点 （プログラム委員採点 255点）
Jupyter Notebook x データAIエージェントでつくるAgentic Loopなネットワーク検証プロセス
発表者
門脇 伸明（NTTドコモビジネス株式会社）
発表概要
近年、AIエージェントによるAutonomous Network Level 4の運用に向けた検討が活発化する中、新規ネットワーク要件の追加やセキュリティ対応に伴うIntentの変化のスピードが増している。こうしたIntent変化に伴うネットワーク設計変更に迅速に対応するため、運用のみならず、上流の開発工程と連携した効率化が求められる。一方で、AIエージェントを利用したネットワーク開発では、これまで以上にテスト・検証プロセスでのAI成果物のチェック機構の重要性が増すが、実際の現場では手動での検証や手順書作成が多く、検証工程の効率化と品質向上が課題として挙げられる。 そこで、本発表ではネットワーク検証工程の課題に着目し、AIエージェントを用いたネットワーク検証プロセスの効率化事例を紹介する。また、運用フェーズの商用導入の手順書検証への応用例も示す。 具体的には、試験要件定義に基づくAIエージェントによるJupyter Notebook手順書の生成と、近年クラウドサービスでの開発が進む、Jupyter Notebookと連携可能なデータ分析AIエージェントをネットワーク検証へ応用した、Agentic Loopを取り入れたネットワーク検証プロセスの工夫を紹介する。
応募資料
採点結果
AI採点 231点 （プログラム委員採点 245点）
Devinに検証環境を丸ごと渡して、 設計判断の材料集めを任せてみた
発表者
大橋 幸輝（合同会社DMM .com）
発表概要
Devinに検証環境へのVPN接続、GitHub上のネットワーク機器config、containerlabを利用できるVM、Proxmox環境を渡し、設計判断に必要な材料集めをどこまで任せられるか試した。 Devinはconfigからcontainerlab構成を作成し、本番障害の再現、検証結果の整理、Markdownレポート作成まで実行した。また、Proxmox上ではVM作成やOSインストールから、Proxmoxクラスタ、k8sクラスタ、Cilium/Cilium Ingress、k8s+BGP構成、性能試験の検証、構築・運用手順書の生成にも活用した。 本LTでは、AIに設計を決めさせるのではなく、環境構築・複数案検証・障害再現・レポート作成を任せることで、ネットワークエンジニアの設計検証がどう変わったのかを紹介する。あわせて、実務で効いた点と、人間が定義すべき成功条件・レビュー観点・権限境界について共有する。
応募資料
採点結果
AI採点 226点 （プログラム委員採点 225点）
LLMで3GPP標準化提案文書を読み切る ~要約させたら突然ハングルが出てきたので工夫した話~
発表者
野﨑 航平（株式会社NTTドコモ）
発表概要
スマホが世界中どこでもつながるのは、通信のルールを決める国際会議があるからです。その会議の前は、数百件もの提案文書を短期間で読み解かなければならず、担当者は毎回ひと苦労。そこでLLMに要約や分析を任せてみたところ、日本語で頼んだはずの出力が突然外国語に。試行錯誤でこれを乗り越え、分析時間を半分にできた工夫を紹介します。
応募資料
採点結果
AI採点 216点 （プログラム委員採点 235点）
プライベートクラウドのテナントサポートを支えるAI活用3つの事例～問い合わせ対応、AIChatログ分析、AI回答精度評価～
発表者
横山 周太（KDDI株式会社）
発表概要
プライベートクラウド運用におけるAI活用と、AI活用したプロダクト開発の苦労を共有します。 具体的には、①問い合わせ一次受け時の「サポート担当者対応支援」、②AIチャットログ分析による環境改善、③「AIによる回答精度の自動評価」の3事例を紹介します。 開発者がサポートを兼務する体制を活かし、回答の正誤判定や迅速な意思決定ができた一方で、AIが曖昧な情報から尤もらしい回答を作ってしまうがゆえに生じる 「MCPツール等の連携時のデバッグの難しさ」や「コンテキスト制限に伴うエラー」など、実開発ならではの壁にも直面しました。
応募資料
採点結果
AI採点 215点 （プログラム委員採点 185点）
DNSのオブザーバビリティ向上開発でのAI活用
発表者
伊藤 雅子（NTT東日本株式会社）
発表概要
「AIエージェントを入れれば全部解決！」と思ったものの、オンプレミス環境・社内セキュリティ・利用ルールの壁はそう簡単ではありませんでした。 本LTでは、DNSシステムのオブザーバビリティ向上開発において、現場で実際に使えたAI活用と、これから挑戦したいAI活用を紹介します。 まず、DNS製品メーカーとのQA表をCopilot Web UIに読み込ませ、Prometheus/Grafanaによる可視化機能の要求仕様書たたき台を作成しました。 さらに、Grafana Foundation SDKを用いたDashboard as Code化に向けて、AIでコード例や作業手順を具体化し、 関係者の「想像できない」を「イメージが湧いた」に変えることで、開発方針の合意形成にも活用しました。 後半では、Grafana MCPを使い、AIがメトリクス・ログ・アラート・ダッシュボードを横断的に確認し、状態要約や原因候補整理、 一時ダッシュボード生成を支援するPoCを紹介します。ネットワーク運用の現場で、AIを“理想論”ではなく“使える形”に近づけるための試行錯誤を共有します。
応募資料
採点結果
AI採点 214点 （プログラム委員採点 215点）
セッションログを LLM で分析してみた話
発表者
中山 裕貴（株式会社ボスコ・テクノロジーズ）
発表概要
ネットワーク機器への SSH 接続やコマンド実行などのセッションログは、日々の運用の中で膨大に蓄積されますが、1日数百セッションを人手で確認することは現実的ではありません。本発表では、収集したセッションログを LLM で自動分析した際に得られた知見を紹介します。具体的には、セッションログの要約レポート生成と、セキュリティリスクやシステム影響度を「低・中・高」で自動分類する仕組みを実装し、その実運用を通じてログ活用の効率化を実現しました。さらに、蓄積されたラベリングデータを活用した MCP との連携により、自然言語での横断的なログ検索・問い合わせを実現し、インシデント対応などの場面での応用可能性についても紹介します。
応募資料
採点結果
AI採点 189点 （プログラム委員採点 225点）
大規模ハンズオンイベント会場における配線プランをAIに作ってもらう話
発表者
佐々木 健
発表概要
ハンズオンイベントでは全員がPCを利用するため、電力をたくさん使うんですよ。 各系統のブレーカーが落ちないようにOAタップをうまく配置したり、ケーブルの長さを考えたりするのは、意外と面倒なんですよね。 そうだ、AIにやらせてみよう!!、というネタです。 簡単にできるじゃろ、と考えてたのですが、現時点でのLLMでは素直に頼んでもうまくいかないんですよ。 LLMが図面を解釈できるようにSVGで図面を作り直したり、細かく修正指示を出したり、色々なノウハウが必要だったりします。 そのへんの試行錯誤と得られたノウハウを共有したいと思ってます。
応募資料
採点結果
AI採点 184点 （プログラム委員採点 250点）
各種情報
| ストリーミング配信 | 実施しない |
| アーカイブ配信 | 実施しない |
| SNSやSlackでの議論 | 制限しない |