市場調査レポート

ネットワーク自動化市場規模・シェア分析 ー 成長動向と予測 (2025-2030年)

ネットワーク自動化市場は、ネットワークインフラストラクチャ(物理、仮想、ハイブリッド)、コンポーネント(ソリューション、サービス)、導入形態(クラウド、オンプレミス)、組織規模(大企業、中小企業)、エンドユーザー産業(IT・通信、銀行・金融サービスなど)、および地域別に区分されます。市場予測は、金額(米ドル)で提供されます。
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ネットワーク自動化市場は、2025年には310.2億米ドルと推定され、2030年までに846.9億米ドルに達すると予測されており、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は22.25%という力強い成長が見込まれています。この成長は、企業が拡大するハイブリッド環境を管理し、運用コストを削減し、ポリシー駆動型オーケストレーションを通じて設定エラーを排除しようとする動きによって推進されています。クラウドファーストへの移行、SD-WANの広範な採用、5Gネットワークスライシングへの投資の急増が、自動化導入の理想的な背景を作り出しています。同時に、AI対応の自己修復機能は、基本的なスクリプトから自律的な運用へと期待を変化させています。インテントベースネットワーキングとマルチクラウドの可視性をシームレスに融合させるベンダーが最も速く進歩しており、顧客はベンダーロックインを防ぎ、DevOps統合を加速するためにオープンAPIを優先しています。

本レポートの主要なポイントとして、ネットワークインフラストラクチャ別では、ハイブリッドアーキテクチャが2024年にネットワーク自動化市場シェアの47.6%を占め、2030年までに22.9%のCAGRで成長すると予測されています。コンポーネント別では、ソリューションが2024年に収益の69.3%を占めましたが、サービスは複雑な導入を外部委託する企業が増えるにつれて22.7%のCAGRで拡大しています。展開モード別では、クラウドデリバリーが2024年にネットワーク自動化市場規模の52.7%を占め、24.1%のCAGRで成長すると見込まれています。組織規模別では、大企業が2024年に需要の72.7%を占めましたが、中小企業(SME)は23.9%のCAGRで最も急速に成長している層です。エンドユーザー産業別では、ITおよび通信が2024年に23.2%のシェアでリードしましたが、銀行および金融サービスは2030年まで24.3%の最も高いCAGRを記録すると予測されています。地域別では、北米が2024年に需要の27.5%を占めましたが、アジア太平洋地域は22.4%のCAGRで最も急速に成長しています。

グローバルネットワーク自動化市場のトレンドとインサイトには、いくつかの主要な推進要因があります。まず、「データセンターネットワークのアップグレードの急増」が挙げられます。AIワークロードの急増により、GPUクラスターを効率的に相互接続するために、400G、800G、そして将来的には1.6Tのスイッチングファブリックの導入がオペレーターに求められています。Amazonがペンシルベニア州とノースカロライナ州に300億ドルを投じる計画は、ハイパースケーラーがいかに高度な自動化に依存して大規模なリーフスパインファブリックを調整しているかを示しています。従来の10Gリンクではデータ集約型分析をサポートできなくなり、光およびパケット層のインテントベース設定に対する需要が加速しています。

次に、「IoTおよびコネクテッドデバイスの普及」も重要な推進要因です。工場現場には数千ものセンサーが設置され、決定論的なレイテンシが要求されるため、手動のVLANプロビジョニングを閉ループセグメンテーションに置き換える必要が生じています。エリクソンの南京工場では、LTE-Mを介して500台のドライバーを接続した後、12ヶ月で投資回収を実現し、年間1万ドルのメンテナンス費用を削減しました。スマートメーターの導入も同様の影響を示しており、ハネウェルはVerizon 5Gを組み込むことで、技術者訪問を不要にし、グリッド予測を改善しています。

「SD-WANと仮想化の急速な展開」も市場を牽引しています。企業はSaaSパフォーマンスを最適化するためにMPLSからSD-WANへの移行を進めています。ロッテグループは、韓国の120の小売拠点でWAN接続コストを40%削減し、アプリケーションレベルのフェイルオーバーを集中管理できるようになりました。ハードウェア抽象化はWANルーティングを超えて広がり、企業はファイアウォールやロードバランサーをコモディティサーバー上で仮想化し、ブランチのフットプリントを縮小しています。

さらに、「クラウドおよびマルチクラウド移行の波」も大きな影響を与えています。ワークロードがAWS、Azure、Google Cloud、およびエッジロケーションに分散するにつれて、オペレーターはすべての実行環境にわたる単一のポリシーファブリックを必要としています。Salesforceは、自動化されたインテントパイプラインを通じて150のオフィスでトラフィックをオーケストレーションし、アプリケーションSLAごとにリアルタイムでルートを最適化しています。コンテナとマイクロサービスは東西トラフィックを増幅させ、境界中心のセキュリティでは不十分であることを露呈しています。自動化は現在、サービスごとの粒度でルーティング、暗号化、QoSを調整し、シャドーITを防ぎながらコンプライアンスを確保しています。

「AI駆動型自己修復インテントベースネットワーク」も重要なトレンドです。AI対応の自己修復機能は、基本的なスクリプトから自律的な運用へと期待を変化させています。最後に、「ゼロタッチ5Gネットワークスライシングの収益化」も市場の成長に貢献しています。5Gネットワークにおける自動化は、企業顧客が帯域幅をコードとして注文できるようにし、手動プロビジョニングの遅延を回避することで、新たな収益機会を生み出しています。

一方で、市場の成長を抑制する要因も存在します。最も顕著なのは、「自動化スキルを持つエンジニアの不足」です。Atomitechの2025年調査によると、運用スタッフの92.2%がスキル不足に苦しんでおり、75%がすでにインシデントトリアージにAIを導入しているにもかかわらず、この問題は深刻です。自動化の専門知識はPython、RESTful API、Infrastructure-as-Codeに及び、従来のCCNAレベルの管理者を置き去りにしています。企業は社内トレーニングを加速し、大学と提携していますが、学習曲線がプロジェクトを遅らせ、賃金を高騰させています。

「レガシーインフラストラクチャの統合問題」も大きな課題です。何十年にもわたって蓄積されたブラウンフィールドネットワークは、独自のCLI構文と脆弱な変更管理ルールを特徴としています。CDO Trendsは、段階的なInfrastructure-as-Codeパイロットが、ダウンタイムなしで手動設定を自動化されたパイプラインに置き換えるのに役立つと報告しています。Gluwareのテンプレートディスカバリは、ゴールデンコンフィグを特定し、自動化アーティファクトを生成することで、Fortune 500企業のオペレーターの移行を容易にしています。

さらに、「プロプライエタリプラットフォームのベンダーロックインリスク」も懸念されています。マルチベンダー環境では、特定のベンダーのプラットフォームに縛られるリスクがあり、オープンAPIの重要性が高まっています。最後に、「国境を越えた変更管理コンプライアンス」も抑制要因の一つです。特にヨーロッパや規制の厳しい業界では、国境を越えたデータやシステムの変更管理に関するコンプライアンス要件が複雑であり、自動化導入の障壁となることがあります。

セグメント分析では、ネットワークインフラストラクチャ別でハイブリッドアーキテクチャが優位に立っています。2024年には148億米ドルを記録し、ネットワーク自動化市場シェアの47.6%を占め、2030年までに22.9%のCAGRで拡大すると予測されています。ハイブリッド構成により、組織は固定シャーシスイッチへの既存投資を維持しつつ、バースト的なクラウドワークロードのために仮想ファブリックをオーバーレイすることができます。金融取引デスクや産業プラントでは、レイテンシに敏感な機能のために決定論的な非仮想リンクを維持しており、物理資産が存続する理由を示しています。同時に、仮想オーバーレイはマイクロサービストラフィックを運び、変更ウィンドウを数日から数分に短縮しています。

コンポーネント別では、ソリューションが2024年の収益の69.3%(215億米ドル)を占めましたが、サービスは22.7%のCAGRでより速く成長しています。企業は設定、保証、分析にわたるオーケストレーションスイートを購入しますが、成功はテーラーメイドのプレイブックに依存するため、サービスの拡大を促進しています。インテントベースエンジンには、トポロジディスカバリ、ポリシーモデリング、ITSMプラットフォームとの統合が必要であり、多くの社内チームはこれらのタスクを専門家に委託しています。

展開モード別では、クラウドデリバリーが2024年の収益の52.7%を占め、SaaSコントローラーがアプライアンスの維持管理を軽減し、数分でグローバルなポリシー伝播を可能にしていることを示しています。24.1%のCAGRで、クラウドホスト型プラットフォームは、AI診断、継続的なアップデート、弾力的なライセンスをバンドルすることで、オンプレミス競合他社を上回っています。しかし、規制の厳しいセクターでは、データ主権の義務を満たすために一部の機能をオンプレミスに保持しています。

組織規模別では、大企業が2024年の支出の72.7%を占めました。これは、膨大なデバイス数を持つ大企業が稼働時間を維持するために自動化された修復を必要とし、早期導入者となっているためです。Fortune 100の銀行は、マルチベンダースクリプトをCI/CDパイプラインにプッシュし、夜間のメンテナンスウィンドウを8時間から2時間に短縮しています。それにもかかわらず、中小企業は低コードSaaSが参入障壁を下げているため、2030年まで23.9%のCAGRを記録すると予測されています。

エンドユーザー産業別では、ITおよび通信が2024年の収益の23.2%を占め、新機能が他のセクターに普及する前に検証されていることを示しています。オペレーターは5Gコアスライシングを自動化し、企業顧客が帯域幅をコードとして注文できるようにすることで、手動プロビジョニングの遅延を回避しています。銀行は24.3%のCAGRで追随しており、アルゴリズム取引やリアルタイム不正分析は人間によるレイテンシを許容できないためです。製造、エネルギー、ヘルスケア、政府もそれぞれコンプライアンスと効率性のために自動化を構築しています。

地域分析では、北米が2024年の収益の27.5%を占め、ハイパースケールクラウドオペレーターと継続的なコンプライアンス自動化を要求する防衛機関によって支えられています。Amazonの300億ドルのインフラ構築は規模の経済を示しており、米海兵隊のComply-to-Connectプログラムは95%のパッチ成功率を達成し、監査担当者をより価値の高いタスクに解放しました。ベンチャー支援のスタートアップエコシステムが地域のスタックをさらに豊かにし、イノベーションサイクルを短縮しています。

アジア太平洋地域は、Industry 4.0イニシアチブと広範な5Gフットプリントを背景に、2030年まで22.4%のCAGRで最も急速に成長しています。ソフトバンクは、日本のコングロマリット向けマルチクラウド接続を管理するネットワーク自動化に結びついたAIコンピューティングに9億6000万ドルを投じました。一方、NTTはAIを使用して自律的な5G最適化をテストしており、通信事業者が自動化をコスト削減だけでなく収益創出の手段として捉えていることを示しています。

ヨーロッパは安定した勢いを維持しており、厳格なGDPRコンプライアンスとエネルギー効率の高いルーティングを支持するグリーンITの義務を融合させています。エリザベート・トゥイーステーデン病院は、Extreme Networks Fabricを介して運用を集中化し、医療データ保護規則を満たしながらオンサイト訪問を半減させました。

競合状況は中程度の集中度を示しており、既存企業は既存の顧客基盤を活用し、クラウドハイパースケーラーやAIネイティブの新規参入企業が競争を激化させています。Cisco、Juniper、Aristaは、有線、無線、WANオーケストレーションを組み合わせたフルスタックプラットフォームを提供しています。彼らはオープンAPIを公開するカスタムASICを通じて堀を強化し、ソフトウェアの差別化を確実にしています。しかし、ハードウェアのコモディティ化は、価値を分析と閉ループ保証へとシフトさせています。

戦略的なM&A活動はポートフォリオの拡大を示しています。Hewlett Packard EnterpriseによるJuniperの140億ドルの買収は、ArubaのエッジサービスとJuniperのMist AIを融合させ、エンドツーエンドのインテントエンジンを目指しています。この軍拡競争は、自社製ファブリックを構築するハイパースケーラーに対応し、ベンダーにクラウドの俊敏性に匹敵するよう圧力をかけています。一方、スタートアップのMeterは1億7000万ドルを調達し、完全に管理された自動化を箱から出してすぐに利用できるプラグアンドプレイの有線および無線インフラストラクチャを提供しています。

新興のディスラプターはニッチ市場を開拓しています。DevAIは、人間からのプロンプトなしで修復コードを作成する自律エージェントを開発し、少人数のチームが広大な環境を監督できるようにしています。Blue Planetのデジタルツインモデルは、Lumen Technologiesの在庫刷新で採用され、通信事業者が専門ソフトウェアを信頼していることを示しています。ベンダーは、生の処理能力ではなく、セキュリティ統合、マルチクラウド対応、パッケージ化された垂直特化型プレイブックを通じて差別化を図り、成果志向のソリューションを求める顧客ベースを予測しています。

最近の業界動向としては、2025年6月にSam Altmanが支援するMeterがAIベースのネットワーク自動化製品を加速するために1億7000万ドルを調達しました。2025年5月には、Arista Networksが20億ドルを超える記録的な四半期収益を計上し、15億ドルの自社株買いを発表し、Gartner 2025 Data Center Switching Magic Quadrantでリーダーの地位を獲得しました。2025年3月には、ServiceNowがMoveworksを28.5億ドルで買収することに合意し、ワークフロープラットフォーム内のAI駆動型自動化を深化させました。同じく2025年3月には、GluwareがNetDevOpsコード作成を100倍高速化するとされるGenAI Co-Pilotを発表し、継続的デリバリーのためにNetBoxとGitHubを統合しました。主要プレイヤーには、Cisco Systems Inc.、Juniper Networks Inc.、IBM Corporation、Hewlett Packard Enterprise Company、Solarwinds Corporationなどが挙げられます。

このレポートは、ネットワーク自動化市場の詳細な分析を提供しています。

市場定義と範囲:
本レポートにおけるネットワーク自動化市場は、企業およびサービスプロバイダー領域における物理、仮想、ハイブリッドネットワークインフラの自動設定、運用、監視、最適化に費やされるソフトウェアおよび関連サービスの年間総支出と定義されています。具体的には、デバイスのオンボーディング、変更管理、ポリシー展開、クローズドループ修復といった日常業務を自動化ロジックが引き継ぐ際に発生するライセンス、サブスクリプション、マネージドサポートの収益が含まれます。一方、ハードウェアスイッチ、ルーター、および組み込みの自動化ロジックを持たない純粋なオーケストレーションツールは、この市場の価値プールから除外されています。

市場規模と成長予測:
ネットワーク自動化市場は、2025年には310.2億米ドルに達し、2030年までには846.9億米ドルに成長すると予測されています。特にクラウド展開は、スケーラブルなSaaSコントローラーとゼロタッチエッジセキュリティの恩恵を受け、年平均成長率(CAGR)24.1%で最も急速に成長するセグメントとなっています。また、ハイブリッドインフラは、企業がレガシーなスイッチングを維持しつつ仮想ファブリックを重ね合わせることを可能にし、リプレースコストを軽減するため、2024年には市場シェアの47.6%を占める支配的な存在となっています。

市場の推進要因:
市場の成長を牽引する主な要因としては、データセンターネットワークのアップグレードの急増、IoTおよびコネクテッドデバイスの普及、SD-WANと仮想化の急速な展開、クラウドおよびマルチクラウドへの移行の波、AI駆動の自己修復型インテントベースネットワークの登場、そしてゼロタッチ5Gネットワークスライシングによる収益化が挙げられます。

市場の阻害要因:
一方で、市場の成長を妨げる要因も存在します。自動化スキルを持つエンジニアの不足は、短期的にCAGRを推定2.8%抑制すると見られており、ベンダーはローコードおよびAIアシストツールの提供を迫られています。その他、レガシーインフラとの統合問題、プロプライエタリプラットフォームにおけるベンダーロックインのリスク、国境を越えた変更管理コンプライアンスへの対応も課題となっています。

市場のセグメンテーション:
本レポートでは、市場を多角的に分析するために、以下の主要なセグメントに分類しています。
* ネットワークインフラ別: 物理、仮想、ハイブリッド
* コンポーネント別: ソリューション、サービス
* 展開モード別: クラウド、オンプレミス
* 組織規模別: 大企業、中小企業
* エンドユーザー産業別: IT・通信、銀行・金融サービス、製造、エネルギー・公益事業、教育、ヘルスケア、政府・防衛、その他産業
* 地域別: 北米、南米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカの主要国および地域

競合環境:
競合環境の章では、市場集中度、戦略的動向、市場シェア分析に加え、Cisco Systems Inc.、Juniper Networks Inc.、IBM Corporation、Hewlett Packard Enterprise Company、VMware Inc.、Huawei Technologies Co. Ltd.、Fujitsu Limitedなど、主要な24社の企業プロファイルが詳細に記述されています。これらのプロファイルには、グローバルおよび市場レベルの概要、主要セグメント、財務情報(入手可能な場合)、戦略的情報、主要企業の市場ランク/シェア、製品とサービス、最近の動向が含まれています。

調査方法論と信頼性:
本レポートの調査は、厳格な方法論に基づいて実施されています。一次調査では、北米、欧州、アジアのティア1およびティア2オペレーターのネットワークアーキテクト、大企業のDevNetリード、付加価値再販業者へのインタビューを通じて、自動化の適用範囲、年間サブスクリプション価格、スクリプト駆動型ジョブからインテントベースシステムへの移行ペースに関する貴重なデータが収集されました。二次調査では、国際電気通信連合(ITU)、Eurostat ICT利用データ、米国連邦通信委員会(FCC)のネットワーク障害報告、MEFやONFなどの業界団体ホワイトペーパーといった信頼性の高い公開情報が活用されています。市場規模の算出と予測は、グローバルIPトラフィックの成長、ルーティングされたギガビットあたりの平均ネットワーク運用支出、セクター別の自動化普及率から導き出されるトップダウンアプローチと、ベンダーの収益開示や展開量に平均販売価格を乗じたボトムアップスナップショットを組み合わせることで行われています。
Mordor Intelligenceのネットワーク自動化市場のベースラインは、市場規模の推定における一般的な差異(サービスを含めるか否か、追跡するネットワーク層、AI駆動型コントローラーの普及速度など)を解消するために、完全なソフトウェア・プラス・サービススタックを採用し、最新の2025年の支出実行レートを使用し、展開規模に応じて価格を調整することで、バランスの取れた透明性の高い見解を提供しており、戦略的計画の最も信頼できる出発点として位置付けられています。

市場機会と将来展望:
レポートでは、未開拓の領域や満たされていないニーズの評価を通じて、将来の市場機会についても言及されています。


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1. はじめに

  • 1.1 調査の前提と市場の定義
  • 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場の推進要因
    • 4.2.1 データセンターネットワークのアップグレードの急増
    • 4.2.2 IoTと接続デバイスの普及
    • 4.2.3 SD-WANと仮想化の迅速な展開
    • 4.2.4 クラウドおよびマルチクラウド移行の波
    • 4.2.5 AI駆動型自己修復インテントベースネットワーク
    • 4.2.6 ゼロタッチ5Gネットワークスライシングの収益化
  • 4.3 市場の阻害要因
    • 4.3.1 自動化スキルを持つエンジニアの不足
    • 4.3.2 レガシーインフラストラクチャの統合問題
    • 4.3.3 独自プラットフォームのベンダーロックインリスク
    • 4.3.4 国境を越えた変更管理コンプライアンス
  • 4.4 サプライチェーン分析
  • 4.5 規制環境
  • 4.6 技術的展望
  • 4.7 ポーターの5つの力
    • 4.7.1 新規参入者の脅威
    • 4.7.2 買い手の交渉力
    • 4.7.3 供給者の交渉力
    • 4.7.4 代替品の脅威
    • 4.7.5 競争の激しさ
  • 4.8 マクロ経済的影響の評価

5. 市場規模と成長予測(金額)

  • 5.1 ネットワークインフラ別
    • 5.1.1 物理
    • 5.1.2 仮想
    • 5.1.3 ハイブリッド
  • 5.2 コンポーネント別
    • 5.2.1 ソリューション
    • 5.2.2 サービス
  • 5.3 展開モード別
    • 5.3.1 クラウド
    • 5.3.2 オンプレミス
  • 5.4 組織規模別
    • 5.4.1 大企業
    • 5.4.2 中小企業
  • 5.5 エンドユーザー産業別
    • 5.5.1 IT・通信
    • 5.5.2 銀行・金融サービス
    • 5.5.3 製造業
    • 5.5.4 エネルギー・公益事業
    • 5.5.5 教育
    • 5.5.6 ヘルスケア
    • 5.5.7 政府・防衛
    • 5.5.8 その他の産業
  • 5.6 地域別
    • 5.6.1 北米
    • 5.6.1.1 米国
    • 5.6.1.2 カナダ
    • 5.6.1.3 メキシコ
    • 5.6.2 南米
    • 5.6.2.1 ブラジル
    • 5.6.2.2 アルゼンチン
    • 5.6.2.3 その他の南米諸国
    • 5.6.3 欧州
    • 5.6.3.1 ドイツ
    • 5.6.3.2 英国
    • 5.6.3.3 フランス
    • 5.6.3.4 イタリア
    • 5.6.3.5 スペイン
    • 5.6.3.6 その他の欧州諸国
    • 5.6.4 アジア太平洋
    • 5.6.4.1 中国
    • 5.6.4.2 インド
    • 5.6.4.3 日本
    • 5.6.4.4 韓国
    • 5.6.4.5 オーストラリア
    • 5.6.4.6 その他のアジア太平洋諸国
    • 5.6.5 中東・アフリカ
    • 5.6.5.1 中東
    • 5.6.5.1.1 サウジアラビア
    • 5.6.5.1.2 アラブ首長国連邦
    • 5.6.5.1.3 トルコ
    • 5.6.5.1.4 その他の中東諸国
    • 5.6.5.2 アフリカ
    • 5.6.5.2.1 南アフリカ
    • 5.6.5.2.2 エジプト
    • 5.6.5.2.3 ナイジェリア
    • 5.6.5.2.4 その他のアフリカ諸国

6. 競合情勢

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 戦略的動向
  • 6.3 市場シェア分析
  • 6.4 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランキング/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む)
    • 6.4.1 シスコシステムズ株式会社
    • 6.4.2 ジュニパーネットワークス株式会社
    • 6.4.3 IBMコーポレーション
    • 6.4.4 ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・カンパニー
    • 6.4.5 アリスタネットワークス株式会社
    • 6.4.6 VMware株式会社
    • 6.4.7 ソーラーウィンズ・コーポレーション
    • 6.4.8 BMCソフトウェア株式会社
    • 6.4.9 エクストリームネットワークス株式会社
    • 6.4.10 ネットブレイン・テクノロジーズ株式会社
    • 6.4.11 フォワードネットワークス株式会社
    • 6.4.12 Nuage Networks(ノキア株式会社)
    • 6.4.13 ファーウェイ・テクノロジーズ株式会社
    • 6.4.14 レッドハット株式会社
    • 6.4.15 フォートラLLC
    • 6.4.16 オープンテキスト・コーポレーション
    • 6.4.17 富士通株式会社
    • 6.4.18 ブロードコム株式会社
    • 6.4.19 AppViewX株式会社
    • 6.4.20 F5株式会社
    • 6.4.21 アヌタネットワークス株式会社
    • 6.4.22 マイクロフォーカス・インターナショナルplc
    • 6.4.23 ブルーキャットネットワークス
    • 6.4.24 アプストラ株式会社

7. 市場機会と将来展望


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グローバル市場調査レポート販売と委託調査

[参考情報]
ネットワーク自動化とは、ネットワーク機器の設定、監視、管理、トラブルシューティングといった運用タスクを、手動ではなくソフトウェアやツールを用いて自動化する取り組みを指します。これにより、ヒューマンエラーの削減、運用効率の向上、コスト削減、サービス提供の迅速化、そしてネットワーク全体の安定性向上を目指します。対象となるのは、ルーター、スイッチ、ファイアウォール、ロードバランサーといった物理的な機器から、仮想ネットワーク機能、クラウド上のネットワークリソースに至るまで多岐にわたります。

ネットワーク自動化にはいくつかの種類が存在します。まず「設定管理の自動化」は、ネットワーク機器への設定投入、変更、バックアップ、バージョン管理などを自動で行うものです。Ansible、Puppet、Chef、SaltStackといった構成管理ツールがこの分野で広く利用されています。次に「オーケストレーション」は、単一の機器だけでなく、複数のネットワーク機器やサービスを連携させ、複雑なワークフロー全体を自動化するものです。例えば、新しいサービスのプロビジョニングや、複数の仮想ネットワーク機能(VNF)を組み合わせてサービスチェイニングを構築する際に活用されます。また、「監視と分析に基づく自動化」は、ネットワークの状態をリアルタイムで監視し、異常検知やパフォーマンス低下時に自動で対応するものです。AIや機械学習を活用することで、予測分析に基づいたルート変更や帯域調整、さらには自己修復型のネットワークへと進化させる可能性を秘めています。さらに、「テストと検証の自動化」は、設定変更前後の動作確認やセキュリティポリシーの遵守確認を自動で行い、変更によるリスクを低減します。「セキュリティ自動化」は、脅威検知、インシデント対応、ポリシー適用、脆弱性管理などを自動化し、セキュリティ運用を強化します。

ネットワーク自動化は、様々な分野で活用されています。データセンターネットワークでは、仮想化環境におけるネットワークプロビジョニング、テナント分離、ロードバランシングの自動化が進んでいます。エンタープライズネットワークでは、支店展開時のネットワーク設定、Wi-Fiアクセスポイントの管理、VPN設定、セキュリティポリシーの一元管理などに利用されます。サービスプロバイダーネットワークにおいては、5GやIoTサービスのためのネットワークスライシング、帯域保証、迅速なサービスプロビジョニングが自動化の主要な用途です。クラウドネットワークでは、IaaS/PaaS環境でのVPC設定、ルーティング、セキュリティグループ管理などが自動化の対象となります。また、DevOpsの考え方をネットワーク運用に適用する「NetDevOps」では、CI/CDパイプラインにネットワーク設定の自動化を組み込み、インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)を実現することで、開発と運用の連携を強化しています。

ネットワーク自動化を支える関連技術は多岐にわたります。まず、機器をプログラムで制御するための「プログラマブルインターフェース」が重要です。従来のCLIスクレイピングに代わり、RESTful API、NETCONF、gRPCといった標準化されたAPIが利用されるようになっています。次に、「ソフトウェア定義型ネットワーク(SDN)」は、コントロールプレーンとデータプレーンを分離し、中央集権的なコントローラーでネットワーク全体を制御する技術であり、自動化の基盤となります。OpenFlow、OpenDaylight、ONOSなどが代表的です。また、「ネットワーク機能仮想化(NFV)」は、ルーターやファイアウォールといったネットワーク機能を汎用サーバー上でソフトウェアとして実行する技術で、VNF(Virtual Network Function)として提供され、自動化による柔軟なデプロイと管理を可能にします。「インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)」は、ネットワーク構成をコードとして定義し、バージョン管理や自動デプロイを行う手法で、TerraformやCloudFormationなどが利用されます。前述のAnsible、Puppet、Chef、SaltStackといった「構成管理ツール」も不可欠です。プログラミング言語としては、PythonがNornirやNetmikoといったライブラリと共に広く利用されており、Go言語も注目されています。コンテナ技術であるDockerやKubernetesも、CNI(Container Network Interface)を通じてネットワーク自動化と密接に関連しています。さらに、AIや機械学習は、異常検知、予測分析、自己修復型ネットワークの実現に向けて重要な役割を担っています。

ネットワーク自動化の市場背景には、いくつかの重要な要因があります。デジタルトランスフォーメーション(DX)の加速により、ビジネス要件の多様化とサービス提供の迅速化が強く求められています。クラウド、IoT、5Gの普及は、ネットワークの規模と複雑性を飛躍的に増大させ、手動運用では限界に達しています。これにより、運用コストの増大や、人為的なミスによる障害リスクが高まっています。また、高度化するセキュリティ脅威に対しては、迅速なセキュリティポリシーの適用とインシデント対応が不可欠であり、自動化がその鍵となります。一方で、高度なネットワークスキルを持つ人材の不足も深刻であり、自動化による運用効率化が喫緊の課題となっています。このような背景から、CiscoのDNA Center、JuniperのApstra、AristaのCloudVisionなど、主要なネットワークベンダーはこぞって自動化ソリューションを提供し、市場は急速に拡大しています。

将来の展望として、ネットワーク自動化はさらなる進化を遂げると予測されます。最も注目されるのは「自律型ネットワーク(Autonomous Networks)」の実現です。AIや機械学習の進化により、人間が介入することなく、ネットワークが自己設定、自己最適化、自己修復を行う「クローズドループ自動化」が実現されるでしょう。これにより、ネットワークは常に最適な状態を維持し、障害発生時も自律的に復旧することが可能になります。また、「意図ベースネットワーク(Intent-Based Networking: IBN)」も重要な方向性です。これは、管理者が「何をしたいか」というビジネス意図を記述するだけで、ネットワークが自動的に最適な設定を導き出し、適用するものです。これにより、ネットワーク運用の抽象度が向上し、よりビジネス要件に直結した管理が可能になります。セキュリティ面では、ゼロトラストモデルの自動適用や、脅威インテリジェンスとの連携によるプロアクティブな防御が強化されるでしょう。エッジコンピューティングの普及に伴い、エッジデバイスの自動プロビジョニング、管理、セキュリティも重要な自動化の対象となります。さらに、マルチクラウドやハイブリッドクラウド環境において、異なるクラウドプロバイダーやオンプレミス環境を横断するネットワークの一貫した自動管理が求められるようになります。オープンソースエコシステムの発展も続き、より多くのツールやフレームワークが登場することで、自動化の敷居はさらに低下するでしょう。これらの変化に伴い、ネットワークエンジニアには、プログラミング、DevOps、クラウドといった新たなスキルセットがより一層求められるようになります。ネットワーク自動化は、今後のデジタル社会を支える不可欠な技術として、その重要性を増していくことでしょう。