このコラムでは主に、Pythonを使ったネットワークの自動化をしたいというエンジニアの方向けに、Pythonとネットワークの自動化についての最新情報やPythonとネットワークの自動化基礎検定に関する内容を取り上げていきます。
ネットワーク運用の世界では、AIや自律型ネットワークという言葉が身近になってきました。2026年6月にはソフトバンクが、TM Forumの「Autonomous Networks」で複数シナリオのレベル3認定を取得し、障害対応の自動化が着実に進んでいることを示しました（※1）。NVIDIAの2026年調査でも、通信事業者の89％が今後12カ月でAI予算を増やす予定だと答えています（※2）。
ただ、こうした動きは大企業だけの話ではありません。
日々の障害対応を少しでも速く、確実にする工夫こそ、いまの現場には必要です。その入口として考えたいのが、Pythonを使ったネットワーク自動化です。
（※1）https://www.softbank.jp/corp/news/info/2026/20260619_01/
（※2）https://blogs.nvidia.com/blog/ai-in-telco-survey-2026/
ネットワークエンジニアの障害対応は、いま何が大変なのか
障害対応というと、機器が止まった際の緊急作業に目が向きがちです。
ですが、実際に時間を取られるのは、その前後にある確認や整理ではないでしょうか。
どの機器で異常が起きているのか、どの経路に影響が出ているのか、ログに何が残っているのか。そうした情報を一つずつ見て、切り分けて、関係者に共有していく作業は、地味ですが負担が大きいものです。
しかも最近は、クラウド利用の拡大や拠点の分散によって、ネットワークの見え方が複雑になっています。Gartnerが、これからは装置監視だけでなく、トラフィックの監視や分析がより重要になると述べているのも、その表れです（※3）。障害が起きたときに慌てないためには、必要な情報を普段から取りやすくしておくことが大切です。
（※3）https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20251204-network-trend
Pythonネットワーク自動化は障害対応をどう変えるのか
そこで役に立つのが、Pythonを使ったネットワーク自動化です。
ネットワーク自動化というと、設定をまとめて投入するイメージが強いかもしれませんが、障害対応の場面ではそれだけではありません。複数機器の状態確認をまとめて実行する、必要なログを自動で集める、結果を見やすい形に整える、異常があれば通知する。こうした作業も、十分に実用的な自動化です。
一つひとつは小さく見えても、現場ではかなり効きます。人が毎回同じ手順を繰り返すよりも速く、確認漏れも減らしやすいからです。特に経験が浅いうちは、最初から大きな仕組みを作るより、「毎回手でやっていること」を一つずつ減らしていくほうが、学びとしても手応えを感じやすいはずです。
Pythonは文法が比較的読みやすく、繰り返し処理や条件分岐、ファイル操作といった基本を学びながら、そのまま実務に結びつけやすい言語です。毎朝の確認作業を少し楽にする、障害時の情報収集を少し早くする。そうした小さな改善からでも、ネットワーク自動化の価値は十分に感じられます。
AI時代のネットワークエンジニアがPythonネットワーク自動化を学ぶ意味
2026年6月のソフトバンクの発表では、RANとCOREの障害管理シナリオで、自律型ネットワークのレベル3認定を取得したことが示されました。ここまで来ると、かなり先の話に見えるかもしれません。ですが、その土台にあるのは、状態を集める、変化を見つける、条件に応じて処理を分ける、結果を共有するといった基本の積み重ねです。
そう考えると、Pythonを学ぶ意味も見えやすくなりそうです。
AIや自律型ネットワークをいきなり深く理解する必要はなくても、その前提になる考え方に触れておくことは、これからの大きな財産になります。
Pythonとネットワークの自動化基礎検定は、そうした基礎を実務の延長線上で整理しながら学べる入り口です（※4）。障害対応を少しでも速く、確実にしたい。そう感じているなら、まずは自分の手で繰り返している作業を一つ見直すことから始めてみてはいかがでしょうか。
（※5）https://network-engineer.jp/pynet_basic
▼ Pythonとネットワークの自動化基礎検定
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。
