Amdocsのテクノロジー・顧客ビジネスエグゼクティブであるアビシェク・シン氏は、IT、通信、ネットワークリーダーシップにおいて20年以上の経験を持つ。
高速接続の拡大競争は世界的な急務となっている。5Gを活用したスマートシティのビジョンを実現するにせよ、農村地域に光ファイバーを敷設してデジタルデバイドを解消するにせよ、通信事業者はかつてないスピードでネットワークを拡大するよう圧力にさらされている。しかし、デジタルインフラの数十年にわたる進歩にもかかわらず、ネットワーク展開は依然として手作業によるプロセス、断片化したシステム、コストのかかる遅延に足を引っ張られている。
人工知能（AI）の新しい分類であるエージェント型AIが、このパラダイムを変えようとしている。展開ライフサイクルに自律性、リアルタイムの適応性、文脈に応じたインテリジェンスを導入することで、エージェント型AI戦略はワークフローの効率化を超えて、可能性の再定義に貢献できる。
エージェント型AIの違い
従来のAIシステムは反応型だ。過去のデータに基づいて狭い予測を行うために、事前に訓練されたモデルに依存している。対照的に、エージェント型AIシステムは能動的だ。自律的に意思決定を行い、複雑な目標をサブゴールに分解し、複数ステップの戦略を計画し、人、ツール、他のエージェントと動的に対話する。
これらは、展開計画を評価し、リアルタイムの状況に基づいてスケジュールを調整し、構成を検証し、障害を予防し、すべての実行サイクルから学習する、24時間365日稼働するデジタルエンジニアチームと考えるとよい。通信業界にとって、これはより速く、よりスマートで、よりコスト効率の高い展開の新時代を切り開く可能性がある。
ネットワーク展開のボトルネックを打破する
5Gタワーであれ光ファイバー（FTTH）であれ、現代のネットワークを展開するには、現地調査、許認可取得、土木工事、物流、テスト、アクティベーションといった一連のステップを進む必要がある。各フェーズは地理的範囲、レガシーシステム、規制上の障壁にまたがっている。
エージェント型AIがこのプロセスを再構築する方法は以下の通りだ：
1. 自律的なサイト評価と戦略的計画
地理空間的推論とリアルタイムデータ取り込み機能を持つエージェントは、地形、人口密度、インフラ、地域政策のバランスを取りながら、数千の候補地を数分で分析できる。状況が変化すると、これらのシステムは計画を瞬時に適応させる。
2. 動的なサプライチェーン調整とフィールド実行
デジタルコントロールタワーとして機能するエージェント型AIは、請負業者、資材、許可、進捗状況の追跡を同期させ、予測的調整とシナリオシミュレーションを通じて下流の遅延を軽減する。
3. 完全自動化されたテスト、検証、最適化
エージェント型AIは環境を動的にシミュレートし、構成を検証し、回帰テストとパフォーマンステストを実行する。CI/CD統合により、本番環境前にリアルタイム検証が可能となり、テストサイクルを数週間から数時間に短縮できる。
4. 自己学習型展開モデルと継続的改善
エージェント型AIは展開ごとに知識ベースを構築し、繰り返し発生するボトルネックから学習し、シーケンスを最適化し、さまざまな地域にわたって実行パターンを改良する。
今後の道：課題と成功に必要なこと
その可能性にもかかわらず、エージェント型AIの実装はプラグアンドプレイのソリューションではない。ほとんどの通信環境は、統合を阻むサイロ化されたデータ、レガシーシステム、断片化したワークフローに満ちている。高品質でリアルタイムのデータフィードがなければ、インテリジェントエージェントはその優位性を失う。さらに、より多くの運用上の意思決定が自律システムに委譲されるにつれて、サイバーセキュリティリスクも高まる。
労働力の準備態勢も別の障壁だ。エンジニアやマネージャーは、手動での意思決定からデジタルエージェントの監督へと移行する必要があり、これはスキルアップとAI主導の実行への信頼を要求する文化的な飛躍である。
これらの障壁を克服するために、組織は以下を行う必要がある：
• データインフラと相互運用性に投資する。
• 安全なAIガバナンスフレームワークを確立する。
• 人間とエージェントのハイブリッド協業モデルを試験的に導入する。
• AI支援ワークフロー向けのトレーニングプログラムを設計する。
測定可能なKPIを伴う管理された展開から小規模に始めることで、勢いと自信を構築するのに役立つ。最終的に、エージェント型AIの成功した展開には、技術的なものと同様に考え方の転換が必要である。
未来は融合し、インテリジェンスによって強化される
光ファイバーは帯域幅の筋力を提供する。無線はラストマイルの柔軟性を提供する。しかし、両方を大規模に管理するには、人間の能力を超えた調整が必要だ。エージェント型AIは、展開スタック全体にわたる戦略、実行、学習の間の点と点を結ぶ。
これらのエージェントは人間の創意工夫に取って代わるものではなく、それを増幅させ、現場のエンジニアやプログラムマネージャーに超人的な先見性を与える。
戦略的な行動喚起
世界的なインフラ投資が増加し、接続性の要求が強まる中、エージェント型AIは単なるツールではなく、力の乗数として見るべきだ。それは複雑さとともに拡張し、あらゆる行動から学習できるデジタル労働力である。
この進化を戦略的に受け入れる通信リーダーは、より速く展開するだけでなく、そのプロセスでよりスマートで、より安全で、より公平な接続性を提供する態勢を整えることができる。
