はじめまして。 2025年度新卒として入社いたしました、鈴木と申します。 この度、幕張メッセにて開催された「Interop Tokyo 2025」に 参加する機会をいただきましたので、印象に残った展示や学びについてご報告いたします。
技術面・執筆面ともに未熟な点も多くございますが、本記事が少しでも皆様のご参考になれば幸いです。
1. はじめに：Interop Tokyoとは？
先日、幕張メッセで開催された「Interop Tokyo 2025」に参加しました。
今年で31回目となるこのイベントは、インターネット技術に関する展示会で、国内外から多くの企業が出展しています。
スローガンに「I know it works because I saw it at Interop（実際に動いているところが見たい。ここに来ればそれが分かる。）」を掲げ、実際に動作している技術をその場で体験できる点が特徴です。
会場は活気があり、セミナーもほぼ満席でした。各ブースではノベルティ配布やデモンストレーションなどが行われており、来場者も多く、盛況でした。
私はITに関してまだ学び始めたばかりですが、展示を見てまわる中で技術が実際にどう使われているかを知ることができ、勉強になりました。
2. ShowNetの見学レポート
中でも印象に残ったのが、会場のネットワークをゼロから構築する「ShowNet」プロジェクトでした。
このネットワークは、出展企業やボランティアによって構成されており、展示会期間中に実際に稼働しているインフラとして運用されています。
今年は「ShowNet is Your Network」というテーマのもと、828名が設計・構築・運用に参加していました。
会場にはUTPケーブル約24.8km、光ファイバー約7kmが敷設され、2,300件以上の機器やサービスが貢献製品として導入されていました。
このプロジェクトには、弊社のネットワークテストツール NEEDLEWORKも貢献製品として使用されていました。
NEEDLEWORKは、ネットワーク構成のポリシーテストを自動化し、確認作業の精度と効率を高めるツールです。
大規模なリアルネットワークで活用されている様子を見ることで、インフラを支える技術の一部に、自分が少しずつ関わり始めていることを実感できました。
3. 生成AI関連企業の出展ブース
今回の展示会では、「AIが激変&進化させるグローバルなインターネットインフラ」というプログラム委員会議長のテーマのもと、生成AI関連のブースが多く見られました。技術の詳細に加えて、生成AIがどのように日常業務やビジネスに活用されているのかという視点で見学しました。
たとえばCiscoでは、「AI時代のインフラ」をテーマに、セキュリティと運用の両面からAIによる自動化の仕組みが紹介されていました。特に「Cisco AI Defense」では、プロンプトやレスポンスの保護機能や、情報漏洩リスクを抑える設計が印象的でした。
Juniper Networksでは、「AI-Native Networking」という概念が提案されており、ネットワークの可視化と予測をAIが担う構成になっていました。AIOpsによる事前対応の仕組みや、800GbE対応の機器によるパフォーマンス向上の説明もあり、今後のインフラ運用の変化を感じさせる内容でした。
これらの展示から、生成AIが単に一時的なトレンドではなく、既に業務のさまざまな場面で導入が進んでいることがわかりました。
4. 展示会に参加して感じたこと（まとめ）
Interop Tokyo 2025に参加して、「ITインフラ」や「AI」が実際の業務や生活のなかにどう関わっているかを理解する良い機会になりました。
特に、ShowNetのような大規模なネットワーク構築現場を間近で見ることができたのは貴重な経験でした。
今後のITの自動化やAIの進化によって、業務の一部は機械化されていくことが予想されますが、インフラ設計・管理やセキュリティのような領域では、人の判断と経験が求められていると感じました。
5. おわりに
今回の展示の中で、弊社製品 NEEDLEWORKがShowNetのネットワーク構築に貢献していたことが特に印象に残りました。 こうした大規模なインフラの一部に自社の技術が使われているのを見て、エンジニアとしての実感が得られました。
来年以降の参加を検討している方には、事前に出展者リストや講演情報を確認しておくことをおすすめします。また、ShowNetの見学ツアーは枠が限られているため、申し込みは早めが良さそうです。
Interop Tokyoは、初心者でも実際に技術を見て触れることができる展示会でした。 学ぶきっかけや視野を広げる場として、今後も参加していきたいと感じました。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
