はじめまして、OZです。
普段はインフラエンジニアとして、企業のネットワーク基盤を支えています。
ログ調査やCLI操作が日常ですが、最近、新たな武器を手に入れるべく Kaggleに入門しました。
「インフラ屋がなぜAI？」と思われるかもしれませんが、日々の運用で感じる「ある限界」を突破したかったからです。
今回は、CLIの世界で生きてきた人間が、なぜ今Pythonを書き、統計学を勉強しているのか。
その理由をお話しします。
1. 【本音】正直、9割の業務で「機械学習」なんて必要ない
まず本音を言います。
日々のネットワーク運用において、機械学習やAIが必要になる場面は、普段の業務の 「9割」において存在しません。
なぜなら、障害検知にはすでに完成された監視ツールが存在するからです。
Zabbix や Datadog、各種NMS（ネットワーク管理システム）が24時間365日動いています。
これらは SNMP や Syslog、Ping を用いて、「死活」や「閾値越え」を正確に検知してくれます。
・Pingが通らなければ、障害。
・インターフェースがDownすれば、障害。
・CPU使用率が90%を超えれば、アラート。
こうした白黒はっきりした事象に対して、わざわざ機械学習やAIが登場する幕はありません。
もし「Pingが落ちた」という検知にAIを使って、「このダウンは98%の確率で障害です」なんて推論をさせる必要はないのです。
既存のツールで検知し、自動化された手順（Ansible等）で復旧する。
これが最も確実でコストパフォーマンスが良い方法です。
2. 「閾値」という静的な監視の限界
私が機械学習の必要性を痛感したのは、RTの閾値設定に悩んだ時でした。
過去ログを分析して「ここなら安全」というラインを決めても、既存の監視ツールには構造的な限界があったのです。
まず、私たちが監視している数値は、SNMPのポーリング間隔（5分間など）における「平均値」に過ぎません。
機器の仕様上、データが平均化されている以上、瞬間的な変動を正確に捉えることは不可能です。
しかし、それ以上に致命的なのは、既存ツールには比較する脳みそがないことです。
ツールは「今、閾値を超えているか（0か1か）」は判定できても、「さっきより急減したか」「普段と比べて異常か」といった時系列を理解できません。
設定： 閾値 30Mbps以下は異常と検知
普段： 平均 500Mbps 流れている
現在： 平均 50Mbps に急落している（リンクダウンはしていない）
この場合、人間が見れば「明らかにおかしい」状態でも、ツールは「正常（閾値以上かつUp状態）」と判定してしまいます。
こうした「サイレントな異常」を検知するには、静的なルールベースではない、新しい仕組みが必要だったのです。
3. 業界のトレンドは「AIOps」へ
この人間がログを見て判断するには限界があるという課題に対し、『AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations)という手法があります。
この手法は、簡単に言えば「膨大化・複雑化するITシステムの運用に、AI（機械学習）を取り入れて自律化しよう」**という動きです。
実際、私たちの身の回りでもこの変化は起きています。
Cisco Catalyst Centerでは機械学習を用いて、無線LANの干渉源を特定したり、トラブルの予兆を検知したりする機能が実装されています。
これらは魔法ではありません。
裏側で動いているのは「時系列分析」や「異常検知」のアルゴリズムそのものです。
ベンダーやクラウド事業者がこぞってAIを実装し始めている今、「中身は知らないけど、ツールがそう言ってるからヨシ」とするのか、「裏側のロジック（統計的な根拠）を理解して使いこなす」のか。
エンジニアとしての価値はそこで分かれると考えています。
4. 「勘」を「統計的有意性」で証明する
機械学習（統計学）を学ぶ最大のメリットは、これまでベテランエンジニアの「勘」に頼っていた部分を、「数字」で説明できるようになることです。
例えば、トラフィックが急減した際、「なんかグラフの形がおかしいです」と報告しても、「気のせいじゃない？」と言われたら終わりです。
しかし、機械学習の知識があればこう言えます。
「過去3ヶ月のトレンドと比較して、現在の低下は統計的に有意な乖離を示しています。これは誤差ではなく、明らかに異常です」
NW機器が教えてくれない「変化」を、自らの手で検知し、証明する。
これができれば、「原因不明の遅延」や「サイレント障害」に対して、後手ではなく先手で動くことが可能になります。
5. おわりに：ハイブリッドなエンジニアを目指して
9割の定型業務は、これまでの知識と自動化ツールで十分です。
しかし、残りの1割「複雑化した障害の予兆検知」や「根拠のあるキャパシティプランニング」において、機械学習は強力な武器になります。
CLIで機器と対話する楽しさはそのままに、これからはデータとも対話できるエンジニアを目指して日々精進していきます。