ランガナス・タワレ氏はキャップジェミニ・アメリカのチーフアーキテクト。通信およびAI分野で24年以上の経験を持ち、生成AI、通信B/OSSイノベーションを主導している。
多くの通信事業者は、受注から入金（O2C）プロセスをバックオフィスの組立ライン程度にしか扱っていない。その結果、脆弱なサービス開始、請求ミス、そして避けられたはずの顧客離れを引き起こしている。
この考え方を転換してみたらどうだろうか？O2Cを独自のロードマップ、モジュール式カタログ、明確なバージョン管理、明確な所有権を持つ本物のプロダクトとして考えてみよう。そうすれば、これまで負債だったものが成長エンジンに変わる。
TM Forumの情報フレームワーク（SID）とオープンデジタルアーキテクチャ（ODA）に基づいたプロダクトライフサイクル管理（PLM）主導のアプローチを採用することで、通信事業者は共通言語、標準化されたAPI、強力なガバナンスを獲得できる。その見返りとして、リスク低減、迅速なリリース、そして顧客と監査人が信頼できる収益の整合性が得られる。
なぜO2Cをプロダクト管理すべきか
O2Cはあらゆるものに関わっている—プロダクト設定、価格設定、見積もり、提供、使用状況追跡、課金、請求、回収、さらにはカスタマーケアまで。これらのステップ間の引き継ぎはすべて潜在的な障害ポイントとなる。
O2Cを管理されたプロダクトとして扱うことでこれが変わる。すべての動く部分を一つのロードマップの下に置き、共有SLAと明確な説明責任を持たせることができる。AI駆動の収益保証と異常検知を追加すれば、Subexによると、問題を事後に修正するのではなく、最初から防止することができる—請求書が発行される前に、不足している料金、矛盾する割引、見逃された使用量を検出できる。
PLMとSID：基盤
• モジュール式カタログ：オファーを再利用可能なプロダクト、サービス、リソースコンポーネントに分解する。
• 正規データ：顧客、プロダクト、サービス、リソース、契約、関係者などのエンティティをTM Forum SIDに合わせ、すべてのシステムが同じ言語で話せるようにする。
• バージョン管理：オファーと料金プランにセマンティックバージョニングを適用し、明示的な互換性ウィンドウを設ける。
• ガバナンス：カタログ変更、依存関係マップ、テスト証拠、ロールバック計画を承認するプロダクト評議会を設立する。
• 自動化：カタログの信頼できる情報源からAPI、ペイロードスキーマ、テストフィクスチャを生成し、ドリフトと手動エラーを減らす。
アーキテクチャには、権威あるソースとしてのプロダクトモデルとカタログ、注文、プロダクト、顧客/関係者、使用量、請求のためのSID/オープンAPIレイヤー、冪等なリトライと補償を備えたイベント駆動型オーケストレーション、O2Cテレメトリに対するAI保証と観測性（割引、クレジット、按分計算のためのポリシーガードレール付き）が含まれるべきである。
90日間の実装計画
1. ベースラインと地図作成。OSS/BSS全体のプロダクト、割引、依存関係を棚卸しし、漏れのホットスポットをマークする。
2. 正規化。現在のスキーマをSIDにマッピングする。クロスドメイン再利用のための最小限の実用的な正規形式を定義する。
3. カタログのモジュール化。2つの主力オファーを再利用可能なブロックにリファクタリングし、所有権とライフサイクル状態を定義する。
4. 適合性の自動化。PLMからAPI仕様とペイロードバリデータを生成し、適合性に基づいてリリースをゲート制御する。
5. AI保証の組み込み。注文、使用量、請求全体に異常検知を展開し、漏れの信号を表面化してプレイブックをトリガーする。
6. 測定と反復。O2Cのリードタイム、初回請求の正確性、収益漏れ率、欠陥流出率を追跡する。これらの洞察をバックログにフィードバックする。
Day-2運用のためのエージェント型AI
ビジネスが成長し、より多くのパートナーが加わるにつれて、硬直的なルールベースのシステムでは対応できなくなる。そこでエージェント型AIの出番だ。
これは、注文キューを常に監視し、ポリシーの問題（与信限度額、不正リスク、互換性など）をチェックし、さらに結果を予測するための簡単なシミュレーションを実行するスマートアシスタントと考えればよい。何か問題があれば、不審なアクティベーションを一時停止したり、追加の詳細を求めたりするなど、安全で限定的なアクションを取ることができ、すべて人間を介在させながら行う。
このアプローチはネットワーク運用で価値があり、高圧力のサービス開始時にO2Cにも同じ安定性をもたらすことができる。
重要な指標
• 新しいオファーのサービス開始までの時間（カタログの速度）
• 初回請求の正確性と請求苦情率
• 収益漏れ指数（請求前と請求後）
• O2C適合性テストの自動化カバレッジ
• O2C異常のMTTD/MTTR（平均検出時間/平均復旧時間）
設計によるガバナンスとコンプライアンス
強力なガバナンスは必ずしも速度を落とす必要はない。プロセスに組み込まれていればよい。つまり、すべてのカタログ更新に対する自動変更ログ、価格調整のための二重承認、割引ポリシーの明確な職務分離が必要だ。
機密データを暗号化し、不要なデータを編集する。配信を停止させることなく監査人を満足させるために、PLMとCI/CDパイプラインから直接証拠パックを生成する。AIが関与する場合、透明性が重要だ：説明可能なモデル、ポリシーガードレール、決定ログにより、すべてのエージェントアクションが追跡可能で信頼できるものになる。
結論
O2CをPLMによって管理され、SID/オープンAPIを活用し、AIで監視される本物のプロダクトとして扱うことで、神経をすり減らすカットオーバーから予測可能で再現性のあるイベントへとサービス開始を変えることができる。これにより、市場投入までの時間短縮、請求サプライズの減少、顧客離れの低減、そして監査の日が来たときに証明できる収益の整合性が実現する。
