Forward、自律型ネットワークを実現する「Forward Predict」を発表

カリフォルニア州サンタクララ発 - 2026年５月20日（水） - ネットワークデジタルツイン技術において業界を代表するForward（旧Forward Networks）は本日、ネットワーク変更を実施する前にその影響を包括的に把握できる画期的な機能「Forward Predict」を発表しました。Forward Predictは、提案されたすべての変更を、本番ネットワーク全体の数学的に正確なデジタルツインに対して実行することで、コストのかかるエラーが本番環境に及ぶことを未然に防ぎます。これにより、組織はより迅速に、あらゆる規模で安全に運用し、自律型ネットワークの基盤を構築するための自信を得ることができます。

「10年以上前にForwardを設立した際、私たちは自律型ネットワークの未来を見据えていました」 と、ForwardのCEO兼共同創設者であるDavid Ericksonは述べています。 「世界初のネットワークデジタルツインをはじめ、私たちがこれまで構築してきたすべてのものは、その目標から逆算して開発されてきました。素晴らしいチーム、コンピューティング技術の進歩、そして世界最大規模かつ最も複雑なネットワークとの12年間にわたる緊密な連携が、この瞬間を可能にしたのです。Forward Predictは、その道のりにおける次の重要なステップであり、ネットワークを重視するすべての組織のために開発されました。」

本番ネットワークはもはやテストネットワークではない

数十年にわたり、本番ネットワークは唯一の真のテスト環境でした。数週間の準備、手順書（MOP）の開発、ラボテスト、変更諮問委員会などを経ても、展開されるまで結果は検証されず、あらゆる変更が不確実性、リスク、そして遅延を伴うものでした。他のあらゆるミッションクリティカルな分野では、このような状況は到底受け入れられません。ソフトウェアエンジニアリングチームは、本番環境に導入されるずっと前に、ステージング環境で厳格なテストを実施しています。

その影響は甚大です。
変更期間中のシステム停止により、ロールバック・復旧・遅延による高額な費用が発生します。
被害が発生した後に初めて明らかになるセキュリティ上の脆弱性やコンプライアンス上のギャップが発生します。
重要な取り組みが数週間から数ヶ月遅れます。
数学的に正確なデータに基づかないAIエージェントは、機械の速度と規模で制御不能なリスクとなるため、自律型ネットワークは依然として実現不可能です。

「私たちは、数学が手作業では決してできなかったことを実現できるという確信に基づいてForwardを開発しました」と、Forwardの最高AI責任者兼共同創設者であるニキル・ハンディゴル氏は述べています。「ネットワークの変更は、エンジニアがネットワークの動作に関する明確な知識を持っていなかったため、常に不要なリスクを伴っていました。Forward Predictは、変更が発生する前にすべてを検証することで、このパラダイムを変革します。つまり、エンジニアリングチームは直感に頼るのではなく、確実性に基づいて作業できるようになります。このレベルの確実性は、自律型ネットワークの不可欠な前提条件であり、AIエージェントが人間の介入なしに機械の速度で提案、検証、展開することを可能にします。」

実現を可能にするデジタルツイン

Forward Predictは、Forwardのネットワークデジタルツインを基盤としています。これは、ネットワーク層からアプリケーション層まで、あらゆるベンダーのあらゆるデバイスの状態を含む、完全かつ正確な動作モデルです。このモデルは、ネットワークがパケットを処理するあらゆる方法を理解し、ポリシーの競合箇所を特定し、数学的に確実な回答を提供します。

Forward Predictでは、これらの機能がネットワークの将来の状態にも拡張されます。提案された変更は、あらゆるベンダーとあらゆるクラウドを網羅する、本番環境と同等のネットワークデジタルツインに対して検証されます。リスクは、ライブネットワークに影響を与える前に発見され、解決されます。プラットフォームは、テストを通じて変更の影響を検証し、結果の決定論的な証拠を提供します。

「プラットフォームを見て、その仕組みを理解すれば、信頼するのは簡単です」と、IG Groupのシニアネットワークエンジニア、スティーブ・バムフォード氏は述べています。 「本番環境に導入すればネットワークの一部が隔離され、ネットワーク全体がダウンしてしまうようなシナリオを意図的にテストしました。Predictはそうしたリスクを検出してくれます。本番環境に移行する前に、本番ネットワーク全体にわたる