学ぶべきプログラミング言語やLLMは？ ネットワークの“新”基礎知識：ネットワークエンジニアとAI【中編】

ネットワークエンジニアは、AI（人工知能）技術を利用する際にネットワーク以外の知識が必要になる場合がある。他のIT領域に踏み込む前に学ぶべき基礎知識を確認しよう。

[Verlaine Muhungu，TechTarget]

　AI（人工知能）技術はセキュリティやクラウドサービスといった異なるIT領域や、その担当チームとの連携を促進する存在だ。ネットワークエンジニアがさまざまなチームと協働するには、異なる領域のアプリケーションやプログラムを理解しなければならない。AI技術を活用しようとしているネットワークエンジニアは、開発に関してどのような知識を学ぶべきなのか。

ネットワークエンジニアがこれから学ぶべき基礎知識とは

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　ネットワークエンジニアがAI技術によって他のチームと連携する前に、学ぶべき技術は以下のようなものだ。

• REST API
  • 軽量で高速なWebサービスを目指す設計思想「REST」（Representational State Transfer)の考え方や原則に沿って開発されたAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）。REST APIはさまざまなWebサービスで利用されているため、ネットワークエンジニアもネットワーク機器をREST API経由で操作して開発する可能性がある。
• Python
  • さまざまなAIアプリケーションがプログラミング言語に「Python」を使用している。Pythonに精通することで、ネットワークエンジニアは、さまざまな自動化に取り組みやすくなる。
• データ形式
  • サーバやクライアントデバイスがデータ交換に使う際の言語は、「XML」（Extensible Markup Language）や「YAML」（YAML Ain't Markup Language）、「JSON」（JavaScript Object Notation）などだ。開発チームと働くならこれらの言語の基本を知っておくべきだ。
• クラウドサービス群
  • 主要な選択肢として「Amazon Web Services」（AWS）や「Microsoft Azure」、「Google Cloud」がある。これらのクラウドサービス群の一部は既にAI技術を利用している。複数のクラウドサービスを組み合わせた「マルチクラウド」戦略をとっている企業もあるため、複数のクラウドサービス群について理解することが望ましい。
• 開発に使えるAIツール
  • エンジニアがシステムの開発時に利用できるAIツールが複数ある。例えば、ソースコードの自動生成や補完するIBMの「watsonx」やTabnineの「Tabnine」、Amazon Web Services（AWS）の「Amazon CodeWhisperer」がある。
• 大規模言語モデル（LLM）
  • 代表的なLLMには、Meta Platformsの「Llama」やGoogleの「Gemini」、OpenAIの「GPT」などがある。エンジニアがその仕組みを学んで理解すれば、その知識がネットワークやソフトウェア開発におけるAIの可能性を模索するときに役に立つ。

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　後編はネットワークエンジニアがAI技術を導入する前に取得しておきたい認定資格について説明する。

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