検索
特集/連載

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。

Share
Tweet
LINE
Hatena

 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

 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。

 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。

TechTarget発 エンジニア虎の巻

米国TechTargetの豊富な記事の中から、開発のノウハウや技術知識など、ITエンジニアの問題解決に役立つ情報を厳選してお届けします。

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

ページトップに戻る