AIエージェント時代のインフラとセキュリティ
シスコとSplunkが描く次世代戦略

シスコシステムズ（以下、シスコ）は2026年2月18日に、2026年度事業戦略に関する記者説明会を行った。AI時代に向けたさらなる成長に対し、同社は「One Cisco，One Portfolio」というビジョンを打ち出している。これは、ネットワーク、コラボレーション、データセンター、セキュリティ、オブザーバビリティといった広範なポートフォリオを、個別の製品群ではなく、一つのシームレスなプラットフォームとして顧客に提供するという考え方だ。。本記事では、One Cisco，One Portfolioに基づいたシスコの2026年度事業戦略を順を追って紹介していく。

　シスコ 社長執行役員 濱田義之氏は2025年の事業を振り返り、好調であったと述べる。「日本のビジネスにおいて、ネットワーキングの領域は8四半期連続で成長を維持しており、セキュリティ領域でも7四半期連続で成長を続けています。この背景として、AI時代に向けてネットワークインフラを改善しなければならないという意識の高まりと、セキュリティ対策が喫緊の課題であるという認識がお客さまの間で広がっていることがあります」

　こうした顧客の現状も受け、シスコは「AI時代において組織をつなぎ、保護する」というミッションを掲げている。そして、このミッションに対応する注力領域を三つ挙げた。一つ目が「デジタルレジリエンス」だ。

　デジタルレジリエンスについては、Splunk Services Japan 社長執行役員 内山純一郎氏が登壇し、説明した。内山氏はまず「2028年までに13億のAIエージェントがネットワーク上で自律的に業務をこなすようになり、394ゼタバイトという天文学的な規模のデータを生成する見込みです。こうしたAIエージェントは、人口減少が進む日本にとって大きな希望でもありますが、同時に『見えないAI』の増加が経営のリスクになり得ます。AIを競争力に変えるためには、その動きを可視化し、制御する必要があります。ここにシスコさまと当社の統合が真価を発揮します」と強調する。

　内山氏は、世界最大級のネットワーク可視性を持つシスコを「神経」、Splunkを膨大なデータから文脈を理解する「頭脳」と例え、両社の統合によってAIエージェントの暴走や侵害を検知・防御する「AgenticOps」を、日本の社会インフラとして実装していく考えを示した。さらに内山氏は、シスコとSplunkの統合によってもたらされる価値として「統合オブザーバビリティ」を挙げる。「例えば基幹システムで遅延が発生した際、従来はアプリ担当やインフラ担当、ネットワーク担当の間で原因究明のたらい回しが発生していました。データ分析プラットフォーム『Splunk』を活用することで、全てのトランザクションを1本の線でつなげ、原因が攻撃かバグかを瞬時に判別できます」

　続けて内山氏は、AIエージェント時代の課題を解決する具体的なソリューションとして、「Cisco Data Fabric」「Foundation-sec-8B-Reasoning」「AI Agent Monitoring」の三つを紹介した。

　一つずつ詳細を見ていこう。まずCisco Data Fabricは、シスコの技術とSplunkのプラットフォームを融合させることで実現した、コスト最適化とデータ主権に対応する新たなデータアーキテクチャだ。これまで、全てのデータを分析のために1カ所に集めようとすると、膨大な転送・保管コストがかかる、あるいはガバナンスの規定で機密データを外部に動かせないといった課題があった。Cisco Data Fabricでは、新技術「Federated Search」によって「Amazon S3」「Snowflake」内の各データをSplunkに移動させることなく、検索・分析できる。「クリティカルなデータは従来通りSplunkに取り込んで高速で処理し、参照頻度の低いデータやガバナンス上の理由で動かせないデータは外部ストレージに置いたままの状態で検索・分析を行えます。コストとガバナンスのバランスを取りながら、システム全体の可視化を実現するのです。さらにインターネットに接続できない閉域ネットワーク内の機密データも、場所を変えずに分析可能なため、データ主権を守りながらAIのメリットを享受できます」

　Foundation-sec-8B-Reasoningは、シスコとSplunkの研究部門が共同開発した、セキュリティ特化型の大規模言語モデル（LLM）だ。日本の現場では経験豊富なアナリストがいない、英語のアラート情報が読めないといった人材不足の課題が深刻だ。Foundation-sec-8B-Reasoningでは、AIがアラートの要約や対応策の提示を行ってくれるため、経験の浅いエンジニアでもアラートの対応が行えるようになる。また開発チームには日本のエンジニアも参画しており、日本の現場での実用性も考慮されているという。

　AI Agent Monitoringは、AIエージェントの挙動やパフォーマンスを可視化するソリューションだ。可視化だけでなく、シスコのAIセキュリティソリューション「Cisco AI Defense」と連携することで、AIモデルの信頼性を損なうバイアスやハルシネーション、データ漏えい、プロンプトインジェクションといったリスクの軽減を実現する。

　二つ目は「AIに対応したデータセンター」だ。AIエージェント時代に包括的なエリアネットワークを提供するため、同社は多様なソリューションを取りそろえている。その一つが、スイッチングシリコン「Silicon One G300」だ。Silicon One G300は102.4Tbpsという膨大なキャパシティを備え、ギガワット単位の電力を扱う大規模なデータセンター向けに設計された製品だ。さらに、独自の「Intelligent Collective Networking」技術により、ネットワークの利用効率を約33％向上させた。その結果、AIの学習や推論に要する時間を約28％短縮することに成功している。「AIによって計算量が増大する中、ネットワークそのものがアクセラレーターになることを狙っています」と濱田氏は説明する。

　またハードウェアだけでなく、運用管理プラットフォーム「Nexus One」の機能強化も進めている。GPU動作とジョブの進捗を可視化する「AI Job Observability」や、Data Center Networkに対してのエージェンティック運用を可能にする「Cisco Deep Network with AI Canvas」などを提供する。さらに2026年3月よりSplunkとの統合を予定しており、データを外部プラットフォームに移動させることなく、データの存在する場所でネットワークテレメトリーを直接分析できるようになるという。

　三つ目が「未来を見据えたワークプレイス」だ。濱田氏は「これまでネットワークは人を中心に設計されてきました。しかし、13億ものAIエージェントが稼働すると見込まれる将来には、AIエージェントの動作によって、従業員数をはるかに上回る通信負荷を抱える時代が到来するでしょう。人を中心としたネットワークから、AIの存在を前提としたネットワークへと再構築する必要があります」と切り出す。
　こうした考えの下、シスコは、ネットワークのトラブルシューティングや最適化をAIエージェントが自律的に担うことで運用のシンプル化を図るほか、ネットワークに融合したセキュリティ、AIの活用を前提に設計された拡張可能なデバイスを軸として、AIに最適化されたネットワークの構築を進めていくという。

本説明会では、未来を見据えたワークプレイスを具現化した取り組みの一環として、シスコがリニューアルしたオフィスのツアーも行われた。同オフィスにはカメラやセンサーが備えられており、画像などのデータが収集されている。例えば会議室では、室内にいる人数を自動でカウントし、画面上に表示する仕組みが導入されている。（左）そのほか、データを活用した仕組みとして、オフィスの利用状況を可視化する「Cisco Spaces」のダッシュボードがエントランスに設置されている。（右）出社時に業務を行う場所を探す際の判断材料として有用だという。