2025年11月、日本のネットワーク運用が新時代に（Autonomous Networks レベル3）

2025年11月25日、ソフトバンクがある発表を行いました（※1）。それは、デジタルツインを活用したIPネットワーク運用自動化システムを全国のメトロネットワークで運用開始し、TM Forum（通信業界の国際的業界団体）が定める「Autonomous Networks（自律型ネットワーク）」において、国内で初めてレベル3（条件付き自律）の認定を取得したというものです。

この「レベル3」という認定が何を意味するのかというと、特定条件下においてシステムが人の判断を介さず自律的に制御を行う段階になるということです。つまり、「ゼロタッチ運用（人の操作を介さず、異常検知から復旧まで自動実行）」が実現されたことを示します。
認定はレベル0（完全手動）からレベル5（完全自律）までの6段階評価となっており、レベル3は「人手中心の運用」から「システム主体の自律運用」への分岐点となる重要な到達点です。
（※1）https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2025/20251125_02/

ちなみに、TM Forumは、1988年に OSI（Open Systems Interconnection）/NM（Network Management） Forumという非営利団体として発足し、現在、総合運用可能な「情報通信ネットワーク管理」を達成することを目的として活動を続けています。加盟企業は全世界で850社以上にもなる団体で、まさに通信業界の運用やビジネスプロセスの標準化をリードしています。

そんなTM Forumが定めている Autonomous Networks（自律型ネットワーク）は、AIや機械学習などの技術を使い、ポリシーベースやインテントドリブンな制御によって、外部からの指示をしなくても自律して調整や最適ができることを言います。そのためのレベルが6段階用意されています。（※2）
（※2）https://inform.tmforum.org/features-and-opinion/telco-industry-further-standardizes-autonomous-network-assessment

1万台規模のネットワーク機器を自動制御を行い、ポイントは2つの技術

今回の発表によると、ソフトバンクが開発したシステムは2つの核心技術で構成されています。
1つ目は「予兆検知基盤」です。従来のSNMP監視では機器の異常を「起きてから」検知していましたが、Telemetry（テレメトリー）技術を活用することで、従来の約5倍の頻度でデータを取得し、サービス影響が出る前の「予兆」段階で異常を捉えることが可能になりました。

2つ目は「迂回可否自動判定システム」です。ネットワーク障害発生時、従来は熟練技術者が現場の状況を総合的に判断して迂回経路を決定していました。しかし、この新システムはデジタルツイン上で機器の設定情報、ステータス、作業情報をリアルタイムに分析し、迂回可否を自動判定します。これにより、サービス復旧時間の大幅短縮と、個人スキルに依存しない安定運用が実現しました。

全国1万台規模の機器を抱えるメトロネットワークで、この自律運用が評価されたことは、日本の通信インフラが次のステップに到達したことを指している事象とも言えます。

私たちの会社でも実現できるところから（Pythonスキルが第一歩）

今回紹介した例は、とても革新的なものですが、「大手通信キャリアだから実現できたのでは？」と思われるかもしれません。
しかし、このような自動化の基盤となるのは、決して特殊な技術ではありません。

私たち一人ひとりからできることとして、例えばPythonによるネットワーク機器の制御、Telemetryデータの収集・分析、REST APIを使った情報取得などがあります。

Pythonを使ったネットワーク自動化のスキルを身につけるためには、体系的な学習と実践が必要です。そこでおすすめなのが、「Pythonとネットワークの自動化基礎検定」です。この検定は、Pythonを用いたネットワーク自動化の基礎から応用までを体系的に学ぶための認定試験です。受験することで、実務に役立つスキルを身につけることができ、キャリアアップにもつながります。

この検定試験は、主に配属前から配属3年目程度のネットワークエンジニアで、ネットワーク自動化の構築・運用を担当する方が自分の知識を試していただくものになっていますので、基礎部分の理解がしっかりできているかどうかを確認するためにおすすめです。

ご興味のある方は、ぜひこちらのページもご覧ください。
https://network-engineer.jp/pynet_basic

Pythonとネットワークの自動化基礎検定では、合格体験記を合格者の方に頂いております。これから試験を受験されたいと思っている方はぜひ参考にしてみてください。

ネットワークエンジニアの方にとってPythonを活用した自動化は運用負担を軽減でるので人気です。興味がある方は以下をご覧の上、是非、学習していただき、そのチェックに試験を活用くださいね。

Pythonとネットワークの自動化検定は以下をご覧ください。

今回ご紹介するニュースは以下の３本です。

１、Pythonの繰り返し処理、forとwhileを知る
２、Pythonはなぜ“インタプリタ言語”なのか？インタプリタ言語とは何なのか解説！
３、Pandas DataFrameを徹底解説！(作成、行・列の追加と削除、indexなど)

興味がある方は是非ご覧ください。

それでは今月も宜しくお願いいたします。

1．Pythonの繰り返し処理、forとwhileを知る

私は現在、Pythonについて勉強を進めています。というのも、AIやデータ分析、アプリケーション開発など様々な状況でPythonは活用されており、テクノロジー業界で活躍していくためには必要だと思っているからです。と言っても、私はエンジニアではない文系の人間です。

続きはいかをご覧下さい

URL: https://www.internetacademy.co.jp/itlab/column-technology/python_stydy

2.　Pythonはなぜ“インタプリタ言語”なのか？インタプリタ言語とは何なのか解説！

プログラミングを始めたばかりの人なら、一度はこんな疑問を持ったことがあるかもしれません。

「Pythonって“インタプリタ言語”って聞くけど、それってどういう意味？」 

「コンパイル言語と何が違うの？」 

「インタプリタだから遅いって聞いたけど本当？」

私もエンジニアとして10年以上、Pythonを仕事で使ってきました。データ分析からWeb開発、AI・機械学習まで、Pythonは今や“万能選手”のような存在です。でも、Pythonの「インタプリタ」という仕組みを理解しておくと、コードを書くときの視点が大きく変わります。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://python-webacademy.com/blog/python-interpreted

3．Pandas DataFrameを徹底解説！(作成、行・列の追加と削除、indexなど)

Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。

Pandasには２つの主要なデータ構造があり、Series（シリーズ）が1次元のデータ、DataFrame（データフレーム）が2次元のデータに対応します。

実務で利用するデータは２つの軸で表される2次元のデータが多いので、DataFrameを利用する機会は非常に多く、DataFrameを理解することは、データを効率的に扱う上でとても重要になります。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://ai-inter1.com/pandas-dataframe_basic/

次回もお楽しみに！

ネットワークエンジニアの方にとってPythonを活用した自動化は運用負担を軽減でるので人気です。興味がある方は以下をご覧の上、是非、学習していただき、そのチェックに試験を活用くださいね。Pythonとネットワークの自動化検定は以下をご覧ください。

今回ご紹介するニュースは以下の３本です。

１、Python言語とうまく付き合うには～Pythonで気象GPVデータを可視化しよう～
２、Pythonの型ヒントと共に進化するコード（#19: reveal_type）
３、Pythonエンジニアは転職しやすい？仕事内容や将来性、独立の魅力など

興味がある方は是非ご覧ください。

それでは今月も宜しくお願いいたします。

1．Python言語とうまく付き合うには～Pythonで気象GPVデータを可視化しよう～

プログラミング言語界でまたたく間に人気者になったPythonですが、他のプログラミング言語とは少々違う特徴があります。特に、作法が異なる言語に慣れている人にとっては、逆に戸惑う部分もあるようです。そこで私がPythonを習得するにあたって感じたことをお話ししてみたいと思います。Pythonの特徴を理解して、うまく付き合っていきましょう

URL: https://www.team-saboten.com/post/python6

2.　Pythonの型ヒントと共に進化するコード（#19: reveal_type)

型ヒントを書いていて、型チェッカーはこの変数を何型だと思ってるんだろう？と気になることありませんか。コード上は int のつもりで書いているのに mypy がエラーを出す。逆にエラーが出ると思っていたのに素通りしてしまう。こういうときは型チェッカーの頭の中を覗きたくなりますよね。（？）そこで登場するのが reveal_type です。これ、中々おもしろいので興味ある方は是非手元で試してみてください。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://zenn.dev/recustomer/articles/105c08d33329a6

3．Pythonエンジニアは転職しやすい？仕事内容や将来性、独立の魅力など

Pythonエンジニアは、近年人気が伸びている職種の一つです。言語仕様が簡単なため、初心者にも学びやすい言語である一方で、幅広い対応ができることが特徴です。Webサイトの構築からアプリ開発まで対応可能で、また近年話題沸騰中のAIや機会学習にも、Pythonが活用されています。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://tech.hipro-job.jp/column/551

次回もお楽しみに！

前回は、YAML、ファイル操作、JSON処理といった、ネットワーク自動化を支える基礎的なスキルに焦点を当てた模擬問題を取り上げました。これらは地味に見えるものの、設定管理やログ解析、API連携といった自動化の土台となる重要な要素でした。

今回は、複数のネットワーク機器を効率よく処理するための「並列処理」をテーマにしましょう。ネットワーク自動化の現場では、対象機器が1台だけということはほとんどありません。10台、50台、100台といった機器に対して、同じ処理を一斉に行う場面が多く、その際に処理時間をどう短縮するかが重要な課題になります。

Pythonでは、外部ライブラリに頼らずとも、標準ライブラリに含まれる threading や concurrent.futures を利用することで、I/O待ちの多い処理（SSH接続やAPI通信など）を効率よく並列化できます。これらは追加インストールが不要で、環境を選ばずに使える点も、現場での自動化において大きなメリットです。

今回は、それらにまつわる模擬問題です。

【問題1】複数機器へのSSH処理を並列実行する方法

複数のネットワーク機器にSSH接続し、同じ処理を並列で実行したい。I/O待ちが中心の処理に適した書き方として、最も適切なものはどれか。

選択肢：

A.

B.

C.

D.

正解：

C

解説：

ネットワーク機器への接続処理は、CPU計算よりも「待ち時間（I/O）」が支配的です。そのため、ThreadPoolExecutorを使ったスレッド並列が適しています。

A は単なる逐次処理で、台数が増えるほど時間がかかります。

B は動作しますが、スレッド管理や終了待ちが煩雑になりがちです。

D はCPUバウンド向けで、プロセス起動コストが大きくなってしまいます。

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor は、シンプルで安全に並列処理を書けるため、実務でもよく使われます。

【問題2】並列処理でよくある落とし穴

ThreadPoolExecutor を使った並列処理で注意すべき点として、最も適切なものはどれか。

選択肢：

A. スレッド数は可能な限り多く設定した方がよい

B. 例外は自動的に無視されるので、特に気にする必要はない

C. 共有リソース（ファイルや変数）には注意が必要

D. 並列処理は必ず処理結果の順序を保証する

正解：

C

解説：

並列処理では、複数のスレッドが同時に同じリソースへアクセスする可能性があります。

• ログファイルへの同時書き込み
• グローバル変数の更新
• データベース接続の共有

といった点は、意図しない競合や不整合の原因になります。

A は誤りで、スレッド数が多すぎると逆に性能が低下します。

B は誤りで、例外は Future 経由で取得・処理すべきです。

D も誤りで、並列処理では実行順序は保証されません。

【問題3】処理結果を安全に回収する方法

ThreadPoolExecutor を使って並列処理を行い、処理結果や例外を個別に確認したい。その目的に最も適した書き方はどれか。

選択肢：

A.

B.

C.

D.

正解：

D

解説：

submit() で返される Future オブジェクト を使うと、

• 正常終了時の戻り値
• 発生した例外

を future.result() で安全に取得できます。

A は結果や例外を個別に扱えません。

B は Future を集めるだけで、結果取得が不足しています。

C は Future オブジェクト自体を表示しているだけです。

実務では、処理に失敗した機器だけを再試行する、といった制御にも Future が役立ちます。

まとめ

今回は、ネットワーク自動化を目指して、複数機器への並列処理をテーマにした基礎的な模擬問題を出力しました。

• ThreadPoolExecutor によるシンプルな並列処理
• 並列化における注意点（共有リソース・例外処理）
• Future を使った安全な結果回収

これらを押さえておくと、対象機器が増えた場合でもスムーズに対応できる自動化スクリプトを書けるようになります。単一の機器だけを想定したスクリプトから、複数機器を前提としたネットワーク自動化へと発展させることができます。

次回は、テンプレートによる設定生成や、設定投入を伴う自動化の考え方といったテーマを扱う予定です。どうぞお楽しみに。

そこで、ネットワークの自動化を学習するエンジニアの方々に正しい知識と文法の理解度をチェックするための「Pythonとネットワークの自動化検定」を実施し、ネットワークの自動化を理解しているエンジニアの育成を推進いたします。

「Pythonとネットワークの自動化基礎検定」については以下のページをご覧ください。
https://network-engineer.jp/pynet_basic

書籍概要については以下をご覧ください。
ASIN ‏ : ‎ B0G1C71T1F
出版社 ‏ : ‎ Independently published (2025/11/5)
発売日 ‏ : ‎ 2025/11/5
言語 ‏ : ‎ 日本語
ペーパーバック ‏ : ‎ 177ページ
ISBN-13 ‏ : ‎ 979-8272802491
寸法 ‏ : ‎ 14.81 x 1.02 x 21.01 cm
価格：税抜き1,480円

お買い求めは以下よりお願いします。
https://www.amazon.co.jp/dp/B0G1C71T1F/

企業で気をつけるべき「見えない損失」の恐怖

経済産業省が2018年の「DXレポート」において警告している「2025年の崖」問題があります。2025年の現在崖が始まってしまった状況です。ですので急いで解決策を検討して実行する時期となりました。
2025年の崖は、2025年以降にITエンジニアの不足やシステム老朽化などによる損失拡大が懸念されるという問題のことです。「メインフレーム」と呼ばれる大型コンピューター、そこで動くCOBOLなどの言語の技術者不足などによってシステム更新作業の難易度がかなり上がってしまっている状況です。
2018年当時の発表としては、こういったIT人材不足とシステム老朽化により、最大で年12兆円の経済損失が予測されていました。（※1）この数字は今や個々の企業レベルでも深刻な影響をもたらしています。

国際的な調査によると、ネットワーク障害による損失は1件あたり数十万～数百万ドルに達するケースが報告されており、これは企業にとっては存続に関わる深刻な問題となっています。（※2）
（※1）https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB256FK0V20C24A9000000/
（※2）https://www.netbraintech.com/ja/blog/network-outages-network-fears/

実際に、2024年のサイバー攻撃事例を見てみます。
大きな事例では株式会社KADOKAWAがサイバー攻撃の影響により、2025年3月期に特別損失を約24億円計上すると発表しました。（※3）
さらに、2025年のランサムウェア被害による経済損失は過去最大規模に達しており、平均要求額も急激に上昇している状況です。2025年第1四半期の統計データで、身代金要求額は平均で5000万円に達し、前年比で30％増加ということです。更に、システム復旧までに平均18日間、45％の企業では情報漏洩という二次被害も発生している状況です。（※4）

これらの事例から、セキュリティに関する意識や対策を高めていく必要性がよく分かりますが、その1つ
としてネットワークセキュリティと安定運用もとても大事であることも忘れてはなりません。
（※3）https://www.kadokawa.co.jp/topics/13832/
（※4）https://synplanning.com/blog/cs_rsm_02/

ネットワークセキュリティは従来の対応から、自動化運用を取り入れることで障害を事前予防

従来のネットワークセキュリティは、おそらく「障害発生 検知 対応 復旧 予防措置」といった流れ→→→→で事後対応については対策が取られてきたのではと思っています。しかしこれだと障害時の復旧に時間がかかってしまい、それに応じて被害額も増加してくることや、人も不足している中では対応が厳しくなってきています。
それであれば、人手を介さずとも自動化で事前予防をしていける体制を作ることが重要となります。

ここで利用しやすいのは「Python」を使った自動化です。

Pythonは、自動化・機械学習・AIなど様々な用途で利用がされます。これを使うことで、事前検知を機械学習を使って自動化することもできるでしょう。事前予測事前対応がされると障害発生の可能性が大きく下げられるため企業を守ることになります。
その他にも、復旧の自動化や自動修復なども実現していくでしょう。
これらのためにも、インフラやネットワークを担当している部門やエンジニアの方はPythonという武器を身につけることで企業に貢献し自分の市場価値も大きく上げることができるようになります。

Python をネットワーク自動化の観点で学ぶには

Pythonを使ったネットワーク自動化のスキルを身につけるためには、体系的な学習と実践が必要です。
そこでおすすめなのが、「Pythonとネットワークの自動化基礎検定」です。この検定は、Pythonを用いたネットワーク自動化の基礎から応用までを体系的に学ぶための認定試験です。受験することで、実務に役立つスキルを身につけることができ、キャリアアップにもつながります。

この検定試験は、主に配属前から配属3年目程度のネットワークエンジニアで、ネットワーク自動化の構築・運用を担当する方が自分の知識を試していただくものになっていますので、基礎部分の理解がしっかりできているかどうかを確認するためにおすすめです。ご興味のある方は、ぜひこちらのページもご覧ください。
https://network-engineer.jp/pynet_basic

Pythonとネットワークの自動化基礎検定では、合格体験記を合格者の方に頂いております。これから試
験を受験されたいと思っている方はぜひ参考にしてみてください。

ネットワークエンジニアの方にとってPythonを活用した自動化は運用負担を軽減でるので人気です。興味がある方は以下をご覧の上、是非、学習していただき、そのチェックに試験を活用くださいね。

Pythonとネットワークの自動化検定は以下をご覧ください。今回ご紹介するニュースは以下の３本です。

１、Python 3.14 正式版がリリースされました。
２、Pythonで「やりたい」を叶えるブログ
３、Python 3.14 のインストール方法

興味がある方は是非ご覧ください。それでは今月も宜しくお願いいたします。

1．Python 3.14 正式版がリリースされました。

Pythonをインストールすると言っても、使っているOS、そのバージョン、インストールするPythonのバージョンによっても方法が異なります。
まずは、Pythonをインストールする前に、以下を確認してください。

• インストールするPythonのバージョン
• インストールする端末機器のOS

インターネットを検索すると古い情報が出てくる場合もあります。 古い情報の場合、その通りにインストールできない場合があります。 インストールを始める前に、その記事が書かれた日付やインストールしているバージョンを確認しましょう

この続きは以下をご覧ください。

URL: https://blog.pyq.jp/entry/python_install_231102

2.　Pythonで「やりたい」を叶えるブログ

ythonは最近流行っている機械学習やAIを実現している言語の内の1つで、人気のあるプログラミング言語です。Pythonカテゴリーでは、基本的な文法からスクレイピング、自動化などの応用について初学者～中級者向けにまとめています。本ページは「技術から探す」ための目次になります。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://www.hobby-happymylife.com/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0/python/#google_vignette

3．Python 3.14 のインストール方法

以下は、本記事の環境とインストールを行うPythonのバージョンです。

• Windows11 Home
• Python 3.14.0

まず、インストーラーをダウンロードします。
インストーラーはpython.orgにあります。
上部タブから [Downloads] → [Python 3.14.0] の順に選択し、Pythonインストーラーをダウンロードします。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://blog.pyq.jp/entry/python_install_251022_win

次回もお楽しみに！

ネットワークエンジニアの方にとってPythonを活用した自動化は運用負担を軽減でるので人気です。興味がある方は以下をご覧の上、是非、学習していただき、そのチェックに試験を活用くださいね。

Pythonとネットワークの自動化検定は以下をご覧ください。

今回ご紹介するニュースは以下の３本です。

１、Pythonのyieldとは？returnとの違いや使い方をわかりやすく解説
２、Pythonクイズ・オブジェクトが存在するかどうかを調べるよい方法を知っていますか？
３、Pythonのスクリプトに色付けしてわかりやすくブログに貼り付ける

興味がある方は是非ご覧ください。

それでは今月も宜しくお願いいたします。

1．Pythonのyieldとは？returnとの違いや使い方をわかりやすく解説

大量のデータを処理する際にメモリ不足で悩んだ経験はありませんか。Pythonのyieldキーワードを使えば、メモリを大量消費せずに大容量データを処理できるジェネレーター関数を作成できます。関数の実行を一時停止する動作により、必要な分だけ値を処理・生成できます。
本記事では、yieldの基本概念から実際の開発現場での活用方法まで、豊富なコード例とともに初心者にも分かりやすく詳しく解説します。

この続きは以下をご覧ください。

URL: https://www.rstone-jp.com/column/146654/

2.　Pythonクイズオブジェクトが存在するかどうかを調べるよい方法を知っていますか？

プログラミングを学んでみたいと思っても、いざ始めようとすると「難しそう」「自分にできるかな」と不安になる方は多いのではないでしょうか。特にPythonは「AI開発にも使われる本格的な言語」と聞くと、ハードルが高いイメージを持つかもしれません。しかし、実はPythonは数あるプログラミング言語の中でも初心者にやさしい言語なんです。今回は、Pythonが初心者にやさしい理由、難しいと思われやすいポイントとあわせてわかりやすく解説します。

この続きは以下をご覧ください。

URL：https://geek-salon.com/column/python-difficult-point/

3．Pythonのスクリプトに色付けしてわかりやすくブログに貼り付ける

ブログにPythonのスクリプトを公開している人はたくさんいると思いますが、普通にペーストするだけだと思います。これでも別に何の支障もないわけですが、Visual Studio Codeの編集画面やGeminiが作ってくれたコードを見ていると、予約語や定数、コメントなどが色で識別されていて分かりやすくなっています。

この続きは以下をご覧ください。

URL： https://ameblo.jp/rating46/entry-12937710241.html

次回もお楽しみに！

システム・ネットワーク運用と聞くと、どういう印象やリアルを思い浮かべるでしょうか。
深夜に障害対応の電話がかかってくる、アラートが止まらない、休日対応、などあまりポジティブではないイメージも正直あると思います。
しかし、2025 年現在では、AI や自動化の技術があります。これによって従来の課題を根本的に解決できる状態が近づいているのです。

夜間対応地獄からの脱却が現実的になった理由

従来のネットワーク監視は「異常を検知してアラートを出す」というリアクティブな仕組みでした。
しかし、AI 技術の進歩により、「障害を予測し、自動で対処する」プロアクティブな運用が現実のものとなってきています。

2025 年現在、ネットワーク自動化市場は年間16.7%の成長率で拡大し、2033 年には1,036 億ドル規模に達すると予測されています（※1）。この成長の背景には、「人的リソースの限界」と「24 時間365 日対応への需要増加」があります。
そして今後の市場を牽引する要因として、ネットワークの複雑化、急速なデジタルトランスフォーメーション、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の統合、スマートコネクテッドデバイスの採用拡大が挙げられており、技術環境の変化がエンジニアの働き方改革を後押ししています。
（※1） https://www.gii.co.jp/report/imarc1722490-network-automation-market-report-by-
component.html

Python が実現する自律運用の 3 つのレイヤー

続いて、Python が実現するネットワークの自動化運用を3 つのレイヤーに分けて見ていきます。

レイヤー1 は、予知保全による障害の未然防止です。
AI による予知保全システムは、ネットワーク機器のログデータやパフォーマンスメトリクスを機械学習で分析し、障害発生を事前に予測します。Python のscikit-learn やTensorFlow を活用することで、トラフィックパターンの異常や機器の劣化兆候を数日から数週間前に検知できるようになります。
製造業分野では、AI 異常検知システムの導入により機械の停止や故障を未然に防ぐ成果がでているなど、同様の技術をネットワーク分野に適用することで、計画的なメンテナンスと突発的な障害の予防が可能になってきている状況です。

レイヤー2 は、リアルタイムの異常検知と自動対応です。オートエンコーダーやVariational Autoencoder（VAE）といった深層学習技術により、ネットワークの「正常状態」を学習し、小さな異常も瞬時に検知できます。Python で実装されたこれらのシステムは、異常検知と同時に事前定義された対応スクリプトを自動実行し、多くの問題を人の介入なしで解決していきます。

レイヤー3 は、学習型の自動復旧システムです。
過去の障害対応履歴から最適な復旧手順を学習し、新たな障害に対しても自動で適切な対応を選択するシステムです。Python の豊富な機械学習ライブラリを活用することで、従来は経験豊富なエンジニアの判断に依存していた複雑な障害対応も自動化できるようになります。

自動化により、働き方も変わるのか

実際、AI×Python 自律運用システムを導入した企業では、働き方改善が期待されています。
例えば、夜間・休日対応の大幅削減により、緊急対応が必要なアラートが大幅に減少しているというものです。自動化が進んだことによる効果です。これによって、夜中に人が対応するケースが大きく改善される形となります。

また、平均復旧時間の大幅短縮もあります。人的対応では長時間を要していた問題が、AI 検知とPython
自動化により迅速に解決されるようになっています。

更に、従来大きな問題であったエンジニアのストレス軽減により、離職率の改善や、より戦略的な業務へ
の集中が可能となり、組織全体のパフォーマンス向上にもつながることにもなります。

会社としても、エンジニアとしてもネットワーク運用の自動化はやってマイナスなことはない

ここまで見てきたように、ネットワーク運用の自動化は人の運用からの大幅シフトが進んでいます。
特に、Python は学習コストがそこまで高くなく、うまく使いこなすことで自動化やAI の活用が促進されますので、非常に強力な武器にもなります。

Python を使ったネットワーク自動化のスキルを身につけるためには、体系的な学習と実践が必要です。そこでおすすめなのが、「Python とネットワークの自動化基礎検定」です。この検定は、Python を用いたネットワーク自動化の基礎から応用までを体系的に学ぶための認定試験です。受験することで、実務に役立つスキルを身につけることができ、キャリアアップにもつながります。この検定試験は、主に配属前から配属3 年目程度のネットワークエンジニアで、ネットワーク自動化の構築・運用を担当する方が自分の知識を試していただくものになっていますので、基礎部分の理解がしっかりできているかどうかを確認するためにおすすめです。

ご興味のある方は、ぜひこちらのページもご覧ください。
https://network-engineer.jp/pynet_basic

Python とネットワークの自動化基礎検定では、合格体験記を合格者の方に頂いております。これから試
験を受験されたいと思っている方はぜひ参考にしてみてください。
Python とネットワークの自動化基礎検定合格体験記

ネットワークエンジニアの方にとってPython を活用した自動化は運用負担を軽減でるので人気です。興味がある方は以下をご覧の上、是非、学習していただき、そのチェックに試験を活用くださいね。
Python とネットワークの自動化検定は以下をご覧ください。
https://network-engineer.jp/pynet_basic

今回ご紹介するニュースは以下の３本です。

１、 Pythonデータ分析完全入門ガイド｜初心者でも分かるpandas・numpy活用法
２、Pythonは難しい？初心者向けにつまずきやすいポイントを解説！
３、Python を仕事に活かそう！できることや将来性は？

興味がある方は是非ご覧ください。それでは今月も宜しくお願いいたします。

1．Python データ分析完全入門ガイド｜初心者でも分かるpandas・numpy活用法

Python データ分析は、現代のビジネスや研究において不可欠なスキルとなっています。Google やNetflix、Uber などの大手企業がデータドリブンな意思決定にPython を活用していることからも、その重要性が分かります。本記事では、Python データ分析の基礎から実践まで、初心者にも分かりやすく解説
します。

この続きは以下をご覧ください。
URL:https://techgym.jp/column/python-data/

2.　Python は難しい？初心者向けにつまずきやすいポイントを解説！

プログラミングを学んでみたい」と思っても、いざ始めようとすると「難しそう」「自分にできるかな」と不安になる方は多いのではないでしょうか。
特にPython は「AI 開発にも使われる本格的な言語」と聞くと、ハードルが高いイメージを持つかもしれません。しかし、実はPython は数あるプログラミング言語の中でも初心者にやさしい言語なんです。
今回は、Python が初心者にやさしい理由、難しいと思われやすいポイントとあわせてわかりやすく解説します。

この続きは以下をご覧ください。
URL：https://geek-salon.com/column/python-difficult-point/

3．Python を仕事に活かそう！できることや将来性は？

新しいシステムや既存のシステムのリニューアル、そしてビジネスや生活に欠かせないインフラから便利な電化製品まで、さまざまな場面で使われているプログラミング。そのなかでも、現在とても注目を浴びている言語のひとつにPython（パイソン）があります。すでにエンジニアとして活躍している人で、新しく習得したいスキルとしてPython を選ぶのには、Python だからこそできる素晴らしい仕事・役割があるからです。
今回は今後さらに需要が高まっていくであろうPython について、できることや仕事に活かす方法、未経験からプログラマー・エンジニアを目指す方法まで詳しくご紹介します。

この続きは以下をご覧ください。
URL：https://freelance-hub.jp/column/detail/7/

次号もお楽しみに！