目次
- 1 広域ネットワークデータの信頼性とセキュリティ：SASEによる防御再設計戦略
- 2 Cortex XDR：AI駆動型データ分析による防御力の最大化と運用コストの最適化
- 3 Darktrace：AIによる「正常状態」データ分析に基づく不審な挙動の早期検知
- 4 データコンサルタントが推奨するSD-WAN投資：セキュリティポスチャの定量化とコスト効率の最大化
- 5 SD-WAN導入加速の背景：データとビジネス継続性の相関分析
- 6 レガシーSD-WANの限界：データガバナンスと運用効率の課題分析
- 7 セキュリティ投資のROIを最大化する「ネットワーク・トラフィック・データ」運用の最適解
- 8 アプリケーション定義型ネットワーク：データ駆動によるルーティングの変革
- 9 NaaS（Network as a Service）：データ駆動型ネットワーク戦略への移行
広域ネットワークデータの信頼性とセキュリティ：SASEによる防御再設計戦略
1. 産業分野におけるデータ信頼性の基盤（コンテキスト設定）
データ活用を支えるITインフラにおいて、その土台となるハードウェアの信頼性は極めて重要です。特に半導体製造、交通インフラ、医療機器、通信機器といった高い信頼性が要求される産業分野では、40年以上の実績を持つアドバネットのような企業が提供する、要求仕様に基づく設計・開発、そして一貫した保守サポート（プロフェッショナルサービス）が、広域IoTネットワークにおける**「データの可用性」と「処理の連続性」**を担保しています。
しかし、この信頼性の高い基盤の上で、現在のデータアクセス環境は新たな複雑性を抱えています。
2. アクセスデータの複雑化が招く、可視性の低下と運用負荷の増大
リモートワークの定常化とクラウドサービスの急増により、企業のネットワークトラフィックは従来の境界防御モデルの限界を露呈しています。データコンサルタントの視点から見ると、これは**「アクセス制御データのサイロ化」と「ネットワーク運用データの可視性低下」**という二重の課題を生んでいます。
VPN遅延とボトルネック化: 従来のVPNに依存し、全トラフィックを集中させる方式は、通信経路の肥大化を招き、パフォーマンスの劣化（遅延）という直接的なユーザー体験の悪化に繋がっています。
シャドーITと制御の限界: 管理外のSaaS利用（シャドーIT）が拡大することで、従来の境界線ではリスク把握やアクセス制御が不可能となり、ログデータに基づいた全社的なリスク評価が困難になっています。
運用データの分散と属人化: アクセス制御やログ確認のために複数製品を行き来する運用は、データの一元的な収集と分析を妨げ、運用担当者の負荷を増大させ、属人化を助長しています。
これにより、「誰が・どこから・何にアクセスしているのか」というデータドリブンなアクセス制御に必要な情報が欠損し、セキュリティレベルを維持したまま管理負荷を低減するというニーズに応えられずにいます。
3. SASEによる「防御の再設計」とアーキテクチャ選定の重要性
この複雑化を解消し、ネットワークとセキュリティの運用を一元化するためには、SASE（Secure Access Service Edge）モデルへの移行が必須となります。SASEは、クラウドを介した単一のプラットフォームで、ネットワーク機能とセキュリティ機能を統合します。
重要なのは、自社のデータアクセス戦略とセキュリティニーズに合致したSASEアーキテクチャを選定することです。
| SASEアーキテクチャの選択 | 特徴と適応環境 |
| Cato Networks | ネットワーク統合と通信最適化を重視。広域ネットワーク（WAN）のパフォーマンス改善が喫緊の課題である企業に適しています。 |
| Mammoth Cyber | 端末起点でのゼロトラスト制御とブラウザレイヤでの保護を重視。SaaS利用が多く、細粒度のアクセス制御やデータ保護が必要な環境に適しています。 |
「VPN遅延を引き起こすネットワークボトルネックへのデータ分析的対応方法」、「シャドーIT利用データにどう向き合いセキュリティポリシーに組み込むか」、「CatoとMammoth Cyberのどちらが自社に最適か」といった、課題解決のためのデータに基づいた判断基準と具体的な選定ポイントがいくつかあります。
データアクセス環境の透明性を高め、安全性を維持しつつ運用管理負荷を最適化するための再設計アプローチ方法もあります。
Cortex XDR：AI駆動型データ分析による防御力の最大化と運用コストの最適化
マルチクラウド環境の普及と分散アーキテクチャの拡大により、企業のITシステムは複雑化の一途を辿り、ランサムウェアやゼロデイ攻撃といった高度な外部脅威が急増しています。また、正規の権限を持つ従業員による機密情報持ち出しなど、内部不正というヒューマンファクターに起因するインシデントデータも後を絶ちません。
このような状況下で、ネットワーク内に潜む既知・未知のセキュリティ脅威、マルウェア感染、さらには通常と異なるトラフィックや行動パターンといった不審な挙動データを迅速に検知・対処する、データ駆動型のセキュリティ運用が不可欠となっています。
Cortex XDRは、この課題に対し、「AI/機械学習を用いた防御力強化と人的工数削減」、および**「圧倒的な防御力の客観的な証明」**という二つの主要な価値を提供します。
1. AI/機械学習による防御データ分析と運用効率の向上
Cortex XDRが勤務先にもたらす最大のメリットは、セキュリティ運用におけるデータ分析の自動化と効率化です。
リアルタイム脅威データ学習: さまざまなレイヤーから取り込まれた膨大なデータをAIがリアルタイムで学習・分析することで、外部からの高度な脅威や内部不正の兆候を迅速かつ高精度に検知します。
アラートトリアージの自動化による工数削減: 発生した複数のアラートをグループ化し、トリアージによってリスクスコアリングを行うとともに、重複排除を実施します。これにより、セキュリティ担当者が対応すべきアラートの数を劇的に減らし、対応工数を最小限に抑制します。これは、セキュリティチームのリソース最適化に直結します。
データ管理機能の提供: 脆弱性管理を含むインベントリ管理機能や、インシデントレスポンスに有効なフォレンジックツールを提供し、インシデント対応に必要な証拠データの収集・分析を支援します。
2. 客観的データに基づく「圧倒的な防御力の証明」
Cortex XDRの性能は、第三者機関による厳格な評価データによって裏付けられています。
唯一の完全保護・検出実績: 2023年の第三者評価機関MITRE ATT&CK評価（実在するサイバー攻撃組織の手法を模擬したシミュレーション）において、他社製品と比較して唯一100%の保護と検出を実現しました。この事実は、製品の信頼性を示す最も重要なデータです。
業界リーダー認定: 2024年のフォレスターリサーチ「Forrester Wave」拡張ディテクションレスポンスプラットフォーム部門および、ガートナー「2024 Endpoint Protection Platforms Magic Quadrant」でリーダーとして認定されており、市場における技術的優位性が証明されています。
Cortex XDRは、パロアルトネットワークス製品に限定されず、業界標準の各種ツールや他社ツールとの連携もサポートしており、Windows、macOS、Linux、Android、iOSと幅広いエンドポイントOSに対応しています。
Darktrace：AIによる「正常状態」データ分析に基づく不審な挙動の早期検知
多くの組織がEDR（Endpoint Detection and Response）やSIEM（Security Information and Event Management）といった製品を導入し、セキュリティ対策を図っています。しかし、複雑化したITシステム環境では、巧妙化した不正アクセスや内部の悪意ある行動をリアルタイムかつ高精度なデータ分析によって検知することは依然として困難です。
この課題に対し、通信トラフィックデータを分析することで、一見正常に見える通信の中に潜む**「不審な振る舞いデータ」を可視化**するNDR（Network Detection and Response）という手法が注目されています。
そのNDRの中でも、独自のAIと機械学習を活用し、組織の「通常状態（ベースライン）」のデータを継続的に学習することで、インシデント発生時の早急な検知と自動的な遮断まで対応できる実績豊富なソリューションが「Darktrace」です。
Darktraceは、各エンドポイントにエージェントをインストールするEDRとは異なり、ネットワーク全体のトラフィックデータを監視し、「いつもと違う」異常データを検出します。エージェント導入が困難なOT（Operational Technology）やIoT環境だけでなく、IaaSやSaaSといったクラウド環境の脅威データ検知も可能とする強力なソリューションです。
検知データ活用による迅速なインシデント対処と運用負荷の最適化
高度化した不審な挙動を検知する能力に加え、Darktraceは迅速なインシデント対処と運用負荷の最適化を実現します。
アラートのデータ統合と優先順位付け: 複数のアラートをグループ化し、トリアージによってリスクスコアリングを行うとともに、重複排除を実施します。これにより、セキュリティ担当者が対応すべきアラートの数を減らし、対応工数というコストを最小限に抑制します。
しかし、セキュリティやIT運用の専門人材が不足する状況下では、「Darktraceで検知したアラートの内容が適切に理解できない」「どう対応すべきか、判断がつかない」といった運用フェーズにおける課題に悩む組織も少なくありません。Darktraceの持つ強みを最大限に発揮するためには、発生したアラートデータにいち早く対処できる運用体制が必要です。
サイバー攻撃被害を未然に防止したい組織を対象として、本セミナーを開催します。AIや機械学習の活用で高度な脅威の可視化や不審な挙動の検出を可能にするDarktraceのデータ分析の特徴を解説するとともに、Darktraceで検知したインシデントの適切な運用方法を実現するサービスをご紹介します。豊富な機能を備えるDarktraceを活用し、よりデータ駆動型で高度なセキュリティ運用を実現したい方はぜひご相談ください。
データコンサルタントが推奨するSD-WAN投資：セキュリティポスチャの定量化とコスト効率の最大化
SD-WANは企業のセキュリティポスチャの向上にどのように寄与するのか？
SD-WANは、単なるネットワーク技術ではなく、セキュリティリスクデータを統合的に管理するためのプラットフォームとして機能します。
本ソリューションは、SSLインスペクション、URLフィルタリング、マルウェアサンドボックス、侵入防御、IPsec VPNトンネル、マイクロセグメンテーション、そして次世代ファイアウォールといった複数のセキュリティ機能を一つのデータプレーンに統合します。これにより、分散した環境全体のセキュリティ状態を一元的に可視化・制御し、企業のセキュリティポスチャを定量的に向上させることに役立ちます。
SD-WANはネットワークコストの削減にどのように貢献するのか？
SD-WANは、ネットワーク運用におけるコスト効率というKPIを大幅に改善します。
ハードウェアコストの削減: 最小限で安価な汎用ハードウェアを利用することで、初期投資と維持管理にかかるハードウェアコストを大幅に削減可能です。
帯域幅とMPLS依存の低減: WANの柔軟性を高め、高価な帯域幅コストや広範なMPLSへの依存性を低減し、より安価なインターネット回線を活用することで**総所有コスト（TCO）**を削減します。
運用効率のデータ強化: SD-WANテクノロジーは、Day 0（初期展開）、Day 1（日常運用）、Day 2（変更・トラブル対応）の対応を簡素化・自動化することで、運用工数（人件費）を削減し、運用効率を強化します。
SD-WANソリューションはネットワークの複雑性をどのようにデータとして簡素化できるか？
統合セキュリティを備えたSD-WANソリューションは、グローバル規模でサービスと接続を実現する単一のプラットフォームとして機能する必要があります。これにより、複数のベンダーや技術が混在するネットワークインフラの複雑性を排除し、管理対象をデータとして一元化することで、設計と運用を簡素化します。
SD-WANソリューションの拡張性はどの程度か？
数千ヵ所に分散したサイトを持つ大規模企業は、高パフォーマンスで高い拡張性を持つSD-WANソリューションを必要とします。このソリューションは、トラフィックの暗号化解除や検査（SSLインスペクション）を行う際にも、パフォーマンスという重要データを低下させることなく実行できる能力が不可欠です。
SD-WANソリューションはアプリケーションやユーザーレベルでの可視性をどのように提供するか？
SD-WANは、ビジネスにとって重要な環境を管理し、エンドツーエンドの可視性を拡張します。特に、さまざまな情報を一元管理できる点が重要です。これにより、SD-WANの接続状態、リソース割り当て、そしてQoS（Quality of Service）の状態について、完全な可視化データを提供し、データアナリストがネットワーク品質を迅速に評価できる基盤を確立します。
ROIと将来に備えたSD-WAN投資の決定
SD-WANへの投資は、ITの性能、効率、およびアジリティの強化を通じて、投資回収率（ROI）を飛躍的に改善します。多くの場合、数ヶ月のデプロイ期間でROIは二桁成長を達成する実績があります。
SD-WANは、従来のWANと比較して、以下のような多数の利点を企業にもたらす、デジタルトランスフォーメーションを加速する最新のテクノロジーです。
堅牢なセキュリティ
アプリケーション主導のテクノロジー
SD-WAN導入加速の背景：データとビジネス継続性の相関分析
デジタルトランスフォーメーションは1990年代後半から議論されていましたが、COVID-19パンデミックにより、その緊急度が劇的に高まりました。当初数年かけて計画されていたデジタル施策が数ヶ月で実行に移され、この緊急性とデジタルトランスフォーメーションの相乗効果が、ネットワーク価値の再評価とソフトウェア定義型WAN（SD-WAN）導入の加速という結果をもたらしています。
パンデミック以前、SD-WANは多くの企業において長期的なデジタル計画の一部に位置づけられていました。しかし、世界が一変し、従業員の大半がリモートワークへ移行した際、企業は分散した環境下で事業継続性のデータを確保することに苦慮しました。COVID-19の大流行は、世界的な従業員の分散化を促進し、SD-WANへの関心の高まりをさらに後押ししたのです。今後、オフィス回帰が進む中でも、従業員の分散化は固定化する可能性が高く、支店オフィス増加に伴う接続管理の複雑性解消のため、SD-WANの必要性はより高まります。
ネットワーク価値のデータ再評価と投資判断
ZK Researchによる「2020年 『場所を選ばない』 働き方調査」のデータは、パンデミックがSD-WANの導入に与えた影響を定量的に示しています。
WAN価値の上昇: 回答者の約6割程度が、パンデミックによってWANの戦略的価値が高まったと回答しています。
展開予定の前倒し: 回答者の約半数程度が、パンデミックの影響でSD-WANの展開予定を早めたと回答しています。
リモートワークの支援: 回答者の約6割程度が、SD-WANを使用して在宅勤務へのシフトを容易にしたいと考えています。
これまで、多くのビジネスリーダーはWANを戦略的な価値を持たないコモディティ（汎用品）として捉えていました。しかし、実際には、クラウド、モビリティ、IoTといったデジタル環境の主要な構成要素はすべてネットワークを中心に据えており、ネットワークはビジネスに不可欠なデータ基盤でした。金融サービス、ヘルスケア、製造業、小売業といった主要産業では、重要な資産、拠点、従業員の間で安全なデータ接続を確保するためにSD-WANが必須とされています。
したがって、COVID-19によるパンデミックは、すでに進行していたデジタル変革のトレンドを加速させたに過ぎません。この流れに遅れないためには、企業はネットワーク戦略を再評価し、SD-WANへの投資を優先事項とする必要があります。
増加するSD-WAN支出と市場成長データ
このニーズを満たすためには支出の増加は不可避です。ZK Researchの調査結果によると、回答者の55%がSD-WANへの支出を増やすと答えており、これはクラウド、ネットワーク、エンドポイントセキュリティと並んで最も高い投資関心事となっています。
ZK Researchの「グローバル SD-WAN予測」データもこの傾向を裏付けています。COVID-19による加速を考慮し調整された予測では、すでに急成長していた市場がさらに加速し、2020年だけで6億ドル増加し、2024年までに200億ドル近くまで成長すると見込まれています。
これらの予測数値と調査回答データから明らかなように、SD-WANは今やビジネス上の必須要件です。データコンサルタントの視点からは、SD-WANはビジネスリーダーおよびITリーダーにとって最優先で意思決定すべき戦略的な投資であると結論づけられます。
レガシーSD-WANの限界：データガバナンスと運用効率の課題分析
レガシーなSD-WANソリューションは、ネットワークトラフィックを効率化するという点では一定の効果を発揮しました。しかし、現代のデジタルビジネスが要求するレベルのサービス品質保証（SLA）を、その旧態依然としたアーキテクチャで維持することは困難となっています。現在、SD-WAN技術は次の進化ステップに進む時期を迎えています。
1. 手動運用が招く人的ミスと信頼性データの低下
従来のSD-WANベンダーは、主にネットワークの接続コスト削減に焦点を当ててきました。しかし、多額なネットワークのランニングコストの大部分（場合によっては50%以上）は、運用コスト（人件費）に起因しています。
一部のベンダーはゼロタッチプロビジョニングにより、導入初日（Day 0, Day 1）の運用を改善しましたが、導入後の継続的な運用（Day 2）では、スタッフが設定変更を手動で継続的に行う必要があり、依然として困難が伴います。
データ分析： ZK Researchの調査によると、レガシーな運用体制では、計画外で発生するネットワークダウンタイムの最大の原因が人為的なミスであることがデータとして示されています。
手動運用に大きく依存することは、ネットワークの信頼性という重要KPIを損なう決定的な要因となります。
2. セキュリティのオーバーレイ構造による非効率なデータ管理
レガシーなSD-WANがネットワーク接続に焦点を当てる一方で、セキュリティ機能は依然として一連のポイント製品として存在し、ネットワークに「アドオン」するオーバーレイ構造を取っています。
この構造では、セキュリティポリシーの策定に一貫性が欠如し、運用が複雑化し、コストが増大し、全体的なセキュリティ効果がデータとして有効とはいえません。
次世代SD-WANへの進化：デジタル時代に向けた妥協なき刷新
技術進化の典型例として、新しい段階は、古いものを模倣することから始まり、最終的にそれを根本的に異なる方法で行う道を見つけ出します。例えば、クラウドコンピューティングの第一段階はレガシーワークロードの移行でしたが、今はクラウドネイティブが標準となり、以前とは比較にならないほどの可能性をもたらしています。
SD-WANも同様に、企業がこれまで行っていたことをより効率的に行うだけでなく、レガシーWANでは不可能だったデータ連携や機能を可能にするネットワークでなければなりません。
3. 次世代SD-WANの要求仕様：デジタル時代に向けたデータ革新
従来のレガシーSD-WANが今日のビジネス世界の要求に応えられていない現状を踏まえ、次世代の製品はデジタル時代に向け、妥協なく刷新されるべきです。それは以下の点を含む必要があります。
アプリケーション定義型ネットワーク: COVID-19の影響により、人々のテクノロジーの使い方は大きく変化し、ネットワークはこの変化に強制的に対応せざるを得なくなりました。次世代SD-WANは、単に接続するだけでなく、**アプリケーションの要求（データ）**に基づいてネットワークリソースを動的に定義・調整できる必要があります。
セキュリティ投資のROIを最大化する「ネットワーク・トラフィック・データ」運用の最適解
高度なセキュリティツールを導入したにもかかわらず、その効果を最大限に引き出すためには、ツールに届くトラフィックの質と量というデータを適切に制御するネットワーク運用が不可欠です。実際、多くの組織が不必要なデータ処理（オーバーヘッド）によってツールのパフォーマンスを損ない、その結果、誤検知や重要なインシデントの見逃しというデータエラー、および運用コストの増加に悩まされています。
公共機関や大規模な金融、製造業などの組織のIT部門に属するネットワーク、セキュリティ担当者を対象に、本セッションを開催いたします。
1. ネットワーク・パケット・ブローカー（NPB）によるデータ可視化と最適化
セキュリティ投資の**費用対効果（ROI）を最大化するために不可欠な「ネットワークトラフィックデータの最適化」**という視点から、「Network Packet Broker（NPB）」の役割と具体的な活用法を解説します。
Keysightのパケット技術やTapソリューションを活用することで、セキュリティツールへの過剰なデータ送信を防ぎ、一方で重要なトラフィックの見逃しを防止するベストプラクティスを、最新のネットワーク課題とともにご紹介します。「導入済みのセキュリティ対策に定量的な手応えを感じられていない」という方は、ネットワーク可視化による運用最適化のデータ分析視点を、この機会にぜひお持ち帰りください。
ランサムウェア被害データ：VPNを起点とする侵入リスクの定量化
日本国内でのランサムウェア被害が急増しており、その影響は甚大です。
医療機関の事例分析: 大規模なランサムウェア攻撃により、電子カルテを含む総合情報システムが利用不能となり、診療機能に大きな支障をきたしました。完全復旧まで約2ヶ月以上を要し、調査・復旧費用や診療制限などの逸失利益は数十億円規模と推定されています。
サプライチェーンへの影響: 大手自動車メーカーの取引先企業への攻撃が、自動車メーカー国内の全工場・ライン停止というサプライチェーン全体への連鎖的被害を引き起こしました。
これらの被害事例から、ランサムウェア攻撃は業種を問わず、事業継続性という最重要データに対する深刻な脅威であることが明らかです。
2. リモートアクセス経路の脆弱性データと「脱VPN」戦略
ランサムウェア攻撃の多くが、VPNをはじめとするリモートアクセス経路を侵入口としていることが、インシデント調査データから判明しています。
特に古いVPN装置は、既知の脆弱性が放置されやすい上に、一度内部ネットワークに侵入を許せば、その先で十分なアクセス制御が行われていないケースが多く、悪用されやすい状況にあります。このセキュリティリスクに対し、どのように対応すべきでしょうか。
3. 大手事例に学ぶ「ゼロトラスト」へのデータ移行戦略
大手資材メーカーや大規模総合病院における「脱VPN」の方法と事例を解説します。
ゼロトラスト接続サービスを活用して実際に「脱VPN」を実現している事例があります。これらのサービスを導入することで、VPNに代わる安全なアクセス環境をどのように構築し、ランサムウェアのリスクをどのように定量的に低減したのか、その具体的な手法についてお伝えします。これは、現代の分散化された業務環境におけるアクセス制御のデータガバナンスを確立する上で不可欠な戦略です。
アプリケーション定義型ネットワーク：データ駆動によるルーティングの変革
SD-WANがアプリケーションレベルのイベントデータに基づいてネットワークの変更を行うという事実は、ネットワークの役割が従来のパケット転送からデータ配信の最適化へと大きく変化したことを意味しています。
従来のネットワークでは、パケットロスやジッタなどのネットワークレベルのイベントデータのみを参照し、トラフィックのルーティング先と方法を判断していました。これはアプリケーションへの影響を予測しますが、常に**正確な解釈（データに基づく判断）**であるとは限りません。
パロアルトネットワークスは、アプリケーションセッションを継続的に監視し、トランザクション時間、アプリケーションフィンガープリント、平均オピニオンスコア（MOS）といった高度なデータ指標に基づいて判断を下します。これにより、ネットワークは本質的に「アプリケーションファブリック」となり、アプリケーションごとにトラフィックフローを継続的に最適化できるようになります。
影響分析：ダウンタイムゼロと運用コストの定量化
このアプローチがもたらす影響の定量的分析として、Auto Nation社がCloudGenix SD-WANを導入した事例が挙げられます。同社はダウンタイムをゼロにすることに成功し、その結果、運営コストを大幅に削減しました。レガシーWANを使用していた店舗でさえ、CloudGenix SD-WAN導入後、ダウンタイムゼロで運営を再開しています。
CloudGenix ION（Instant-On Network）アプライアンスはクラウドからサービスを提供するため、オンサイトサポートを追加する必要がありません。さらに、MLベースの分析およびレイヤー7の可視化を通じてトラブルシューティングを行うことで、運用コストの大幅な削減を実現しています。
自律型ネットワーク運用：機械学習によるプロアクティブなデータガバナンス
パロアルトネットワークスは、機械学習（ML）を活用してネットワーク運用とトラブルシューティングを自動化しています。これは、ネットワークデータを継続的に取得し、それを分析してベースラインとなるオペレーションの理解に役立てることを意味します。
その結果、ネットワーク内の変更を即座に把握し、必要に応じてネットワークを自動的に調整できます。アプリケーション、セキュリティ、コンプライアンスに関するポリシーを作成した後、その施行を自動化することで、人為的なミスというリスクデータの発生可能性を排除できます。
今回のリリースでは、問題の自動解決、アプリケーションパフォーマンスの統計分析、イベントの相関関係分析など、いくつかの新機能が導入されています。
データドリブンな自動化によるボトルネック解消事例
コアとなる顧客管理（CRM）ソフトウェアや電子メールなどのビジネスに不可欠なアプリケーションがクラウドへ移行した際、CAPTRUST社はCloudGenix SD-WANの自動化機能を導入しました。直接インターネットに接続することでトラフィックフローが再構築され、従来のハブアンドスポーク型のMPLSネットワークでは避けられなかったボトルネックが減少しました。
その結果、CAPTRUST社は、追加費用をかけることなく、サービス停止を90%減少させ、帯域幅を4倍に増加させることができました。これは、MLと自動化がもたらす運用効率とパフォーマンス向上の極めて具体的な定量データです。
NaaS（Network as a Service）：データ駆動型ネットワーク戦略への移行
在る調査会社の最近のレポートが示す通り、グローバルでNaaS（Network as a Service）のニーズが増大しています。これは、計画サイクルの短縮とネットワーク管理に関する懸念データの軽減が主な推進力となっています。レポートは、生産性の向上に最適な方法としてNaaSを挙げており、このアジャイルなインフラストラクチャは、コスト面の柔軟性を通じてビジネスニーズの変化に迅速に対応できるという定量的な優位性を提供します。
投資対効果（ROI）の透明化とコスト構造の最適化
NaaSの導入は、長期の資本計画や予算編成から、「勘や推測」といった非定量的な要素やボトルネックを排除します。
調達プロセスの簡素化: ハードウェア、ソフトウェア、サービスを単一の月単位のサブスクリプションに統合することで、取得プロセスと展開を簡素化し、設備投資（CAPEX）を不要とします。
コストの使用量との一致: 従量課金制モデルを含む柔軟な消費オプションにより、ネットワークのコストと使用量というデータを可能な限り一致させることができ、財務的な可視性が向上します。
運用データ管理の選択肢と専門家連携の価値
各組織のニーズに合わせたアジャイルなNaaSオプションでは、ネットワーク管理業務を自社で管理することも、サードパーティと連携して負荷を軽減することも可能です。いずれの方法を選択しても、NaaSプロバイダーの持つ設計、テクノロジー、ライフサイクル管理、運用に関する豊富な経験と実績データを活用できます。
特にエキスパートパートナーと連携することで、ネットワーク環境に関する有益な運用情報（データ）が提供されるほか、包括的なAI/ML機能を利用したデータ分析が可能になります。また、経験豊富なパートナーは、セキュリティリスクを軽減しつつ、エンドユーザーに影響を及ぼす前にネットワークの問題を予測・解決することが可能です。
アジリティと将来性：ビジネス成果実現のためのデータ基盤
NaaSを利用することで、ネットワークはいつでもビジネスニーズに対応できる状態を維持できます。最新のテクノロジーをより迅速かつ効率的に取得・展開し、インフラストラクチャを適切なサイズに維持し、必要に応じてアップグレードしながら、新たなユースケースを迅速に導入することができます。
NaaSの人気が高まっているのは、多くの企業で大幅なコスト削減と運用簡素化がデータとして実現できるためです。重要なアプリケーションとプロセスにおいて、求められる適切なレベルの帯域幅とパフォーマンスが保証されるだけでなく、エッジからクラウドまで組み込まれたセキュリティ機能も確保できます。
HPEは、ネットワークを新しい方法で利用、展開、管理することで、組織が革新的なビジネス成果を実現できるようにサポートしています。「HPE GreenLake for Networking」は、ネットワークリソースの調達と展開プロセスを簡素化し価値実現時間（Time to Value）を短縮するとともに、変化し続けるビジネス目標にネットワークがいつでも対応できるようにする、包括的なNaaSソリューションです。