ヘマント・ソニ カプジェミニのデジタルトランスフォーメーションリーダー | 通信業界での22年以上の経験 | AIとIoEベースの顧客体験最適化を推進。
リアルタイムのインテリジェントな接続性は必須となっているが、異なる時代に構築された通信インフラは、その進化に追いつくのに苦戦している。データトラフィックが爆発的に増加し、低遅延アプリケーションが普及する中、ネットワークが提供できるものと現代のアプリケーションが要求するものとの間に根本的なミスマッチが存在している。
クラウドとAIの融合は、今後10年間、通信サービスプロバイダーが競争し価値を提供する方法を定義する基盤システムとなる。さらに重要なことに、これはデジタル主権と国家競争力を維持するために不可欠である。
インフラストラクチャとインテリジェンスのギャップ
世界中のネットワーク事業者との長年の仕事から一貫したパターンが見えてくる：音声とデータに優れたインフラストラクチャが、現在の需要に対応できていないのだ。自動運転車はミリ秒以下の応答時間を必要とする。遠隔手術は保証された帯域幅を要求する。産業用モノのインターネット（IoT）センサーは、従来のネットワークが処理するように設計されていないデータストリームを生成している。
問題はインテリジェンスに関するものだ。現代のアプリケーションは、輻輳が発生する前に予測し、トラフィックをインテリジェントにルーティングし、コンポーネントが故障した際に自己修復するネットワークを必要としている。独自ハードウェアと硬直的な構成を中心に構築された従来のアーキテクチャでは、これを実現できない。
最も懸念されるのは地政学的側面だ。高度なデジタルインフラを持たない国々は、重要なサービスを外国のプラットフォームやAIシステムに依存するようになる。これは国家安全保障の問題である。
AICONフレームワーク
アーキテクチャとインテリジェンスの融合によるネットワーク運用（AICON）フレームワークは、複数の地域にわたる通信事業者が直面する運用上の課題を分析した後に私が開発したカスタムモデルだ。これは業界標準の方法論というよりも、ベストプラクティスと実践的な洞察の統合を表している。
このフレームワークは、クラウドとAIの統合を5つの相互接続された次元に分解している：
1.インフラストラクチャの弾力性は、ハードウェア中心の展開を、動的にスケールするコンテナで実行されるソフトウェア定義ネットワークに置き換える。
2. インテリジェンス統合は、無線アクセスネットワークからコアルーティング、顧客向けサービスまで、ネットワークスタック全体に機械学習を組み込む。
3. データファブリックの統一は、ほとんどのベンダーが認めない問題に対処する：通信事業者のデータは通常、混沌としている。テレメトリシステム、加入者データベース、運用フィードは通常サイロ化されている。
4. ガバナンスアーキテクチャは、アルゴリズムバイアスの防止、AI決定の説明責任、複数の管轄区域にわたるデータ主権コンプライアンスに関する難しい問題に取り組む。
5. 運用の自律性は、人間の介入を最小限に抑えた自己最適化ネットワークに向けて進化する。
大規模スポーツイベント中にネットワーク劣化に直面している地域の通信事業者を考えてみよう。AICONを実装ガイドとして使用すると、インフラストラクチャの弾力性には重要な機能をコンテナに移行することが含まれる。インテリジェンス統合では、輻輳のホットスポットを予測する機械学習モデルを展開する。
データファブリックの統一は、サイロ化されたネットワークテレメトリ、加入者データ、会場のIoTセンサーを統合する。ガバナンスアーキテクチャは、人間の監視を伴う自動化された意思決定プロトコルを確立する。運用の自律性により、メディア放送用の専用ネットワークスライスを自動的に作成し、群衆の移動に応じて容量をスケーリングする自己最適化が可能になる。
このフレームワークは同様に、自動運転車、緊急サービス、IoTインフラが同時にネットワーク最適化を必要とするスマートシティの展開にも適用される。
実際に機能するもの
コンテキスト認識型オーケストレーションは、過去のネットワークパフォーマンスデータを活用して、需要が急増する前に容量要件を予測する。トラフィックパターンや季節変動に基づいて訓練された機械学習モデルを使用して、反応型から予測型のリソース割り当てに移行することで、事業者は輻輳を大幅に削減できる。
会話型インターフェースは、複雑なコマンドラインツールの代わりに自然言語による対話を可能にすることで、ネットワーク運用センターを変革する。これにより、トレーニング時間が大幅に短縮され、経験豊富なスタッフが戦略的な問題に集中できるようになる。
フェデレーテッドラーニングは、地域のプライバシー法を尊重しながら、グローバルに最適化されたAIモデルを構築する方法を解決する。モデルをローカルでトレーニングし、生データではなく学習した洞察のみを共有することで、事業者は両方の目標を達成できる。これは特に不正検出とネットワーク最適化に効果的だ。
効率を超えたビジネス変革
ほとんどの経営幹部は、クラウドとAIへの投資を評価する際に運用効率に焦点を当てているが、より大きな機会はビジネスモデルの変革にある。
インテリジェントなネットワークスライシングは、アプリケーションのニーズ（自動運転車の超低遅延、ビデオの高帯域幅、IoTの大規模接続）に基づいて、手動でのプロビジョニングではなく、サービスレベル契約に基づいて自動的にリソースを動的に割り当てる。
異常検出を活用した収益保証システムは、従来のルールベースのアプローチでは長年見過ごされてきた請求エラーを特定する。人間のアナリストが大規模に検出できない請求データの隠れたパターンを明らかにすることで、AIを活用したソリューションにより、事業者は大幅な収益漏れを回復できる。
以前は数ヶ月かかっていたネットワーク計画サイクルが、現在は数日で完了する。AIを活用した需要予測とクラウドの弾力性により、事業者は設備投資リスクを最小限に抑えながら、市場機会に迅速に対応できるようになる。
重要な課題
データ主権に関する規制は、クラウド展開トポロジに真の制約を生み出している。加入者情報は国境を越えて自由に流れることができないため、高度なデータ所在地管理を備えた慎重に設計されたマルチリージョン戦略が必要となる。
セキュリティは別の課題を提示する。ゼロトラストアーキテクチャはプレゼンテーションでは素晴らしく聞こえるが、すべての相互作用にわたる継続的な認証を実装するには、セキュリティモデル全体を再考する必要がある。AIシステム自体が攻撃対象となる。モデル汚染やプロンプトインジェクション攻撃は、これらの技術を大規模に展開する事業者にとって懸念事項であるべきだ。
最大の課題は労働力の変革だ。回線交換式電話でキャリアを築いたネットワークエンジニアは、分散システム、コンテナ化、機械学習パイプラインを学ぶ必要がある。これは週末のトレーニングコースではなく、体系的な再スキリングの年月を要する。
政策環境
米国AIアクションプランは、通信事業者が重要なAIインフラプロバイダーとして自らを位置づける戦略的機会を創出している。STAIRWAIやCOSMOSなどの連邦テストベッドイニシアチブは、通信インフラが大規模なAI展開に不可欠であることを検証している。しかし、規制の断片化により、全国展開の実現可能性にはFCCの調整が必要となる。
将来を見据えて
クラウドとAIの融合は、通信のデジタル変革における基盤システムを表している。AICONフレームワークは構造化された評価方法を提供できるが、最も重要なのは実行だ。
成功には、労働力開発、ガバナンスフレームワーク、データ駆動型意思決定に向けた文化的変革など、包括的な組織進化が求められる。効果的に実行する通信サービスプロバイダーは、デジタル経済を可能にするプラットフォームとして台頭するだろう。そうでない事業者は、価格のみで競争するインフラ公共事業者になるだろう。
インフラストラクチャとインテリジェンスのギャップは広がっている。問題は、どの事業者がそのギャップを埋め、どの事業者が取り残されるかだ。
