APAC地域におけるエージェンティックAI:AIとMLおよび自動化がネットワーク運用を再構築している様子
APAC地域全体で、エージェンティックAI、機械学習、自動化を搭載した自律型ネットワークが、目標指向の意思決定を可能にし、プロセスを合理化し、運用コストを削減しています。最近、The Network Media Group(NMG)のAbe Nejad氏の司会により開催されたセッションでは、業界リーダーたちが、自己最適化するAI駆動型運用を推進する実世界の戦略、課題、イノベーションについて検証しました。
https://youtu.be/H-DvlDr-Vjg
動画の説明：「Agentic AI（エージェント型AI）」が通信事業者のオペレーションを再定義しています。楽天シンフォニーとAxiata（アシアタ）のリーダーたちが、AI、機械学習、そして自動化がどのように自律型ネットワークを推進し、効率性を高め、アジア太平洋地域（APAC）全体でインテリジェントかつ目標指向の意思決定を可能にしているのかについて深く掘り下げます。
スピーカー：
Ahmed Saady Yaamin 氏 – Axiata グループ AI・アナリティクス部門責任者
Vivek Murthy 氏 – 楽天シンフォニー 執行役員 兼 OSS事業部門最高責任者
セッションの概要
登壇者には、AxiataのAI&アナリティクス部門グループヘッドであるAhmed Saady Yaamin氏、および楽天シンフォニーのOSS事業部門エグゼクティブオフィサー兼プレジデントであるVivek Murthy氏が含まれていました。このセッションでは、従来のAIからエージェンティックAIへの移行が強調されました。予測モデルやスクリプト化されたワークフローを超えて、意図を追求し、コンテキストを推論し、行動するシステムへの進化です。従来の機械学習は、計画、スペクトラム最適化、障害相関、エネルギー節約を引き続きサポートしています。生成AIは、自然言語を通じてインサイトへのアクセスを加速します。エージェンティックAIは、これらの能力を統合し、反復可能なパターンを識別し、エンドツーエンドの自動化をトリガーし、測定可能な成果でループを閉じます。
成果重視のアプローチ
リーダーたちは、自律性に対する成果重視のアプローチを強調しました。まず重要な意思決定(容量設計、プロアクティブな障害防止、体験KPI)から始め、次にデータ、ポリシー、自動化を調整してリアルタイムで実行します。実用的な効果には、マルチドメイン根本原因分析による平均修復時間(MTTR)の短縮、予測可能な急増に対応した動的リソーススケーリング、顧客が劣化に気づく前に対応するポリシー安全なクローズドループが含まれます。
価値と成果の測定
議論では、自律性がポリシー、セキュリティ、規制管理においてヒューマン・イン・ザ・ループを維持し続ける一方で、マシンが速度重視の意思決定を処理することが強調されました。課題は、ガバナンスが自動化を停滞させないように、人間を戦略的に配置することです。ROIの指標には、アクション・タイム、意思決定の品質/精度、および遅延、可用性、エネルギー、NPSなどのKPIに対する事前/事後の影響が含まれます。
データの課題
データは依然として最も困難な課題であることが指摘されました。通信事業者は、エージェントに確実にフィードするために、品質、セマンティクス、リネージ、アクセス制御を改善する必要があります。一方で、新しいサイロの発生を避けなければなりません。パネルはまた、マルチエージェント同期を今後の差別化要因として指摘しました。ドメイン間で専門化されたエージェントを安全に調整する能力が、パイロットプロジェクトと大規模な本番環境を分けることになります。
今後の展望
今後、スタック自体が変化する見込みです。リーダーたちは、エージェントネイティブアーキテクチャを指摘しました。これは、意図、ポリシー、クローズドループ実行が後付けではなく基盤となるように、OSSおよび運用ソフトウェアを再構想するものです。コンピューティングコストが低下し、能力が複合的に向上する中、今後24か月は実験から持続可能な運用利益への移行の重要な期間として位置付けられました。
重要なポイント
セッションから得られた主要な教訓は以下の通りです。
分析よりもエージェンティック：エージェントを使用して意図を追求し、アクションを調整し、ドメイン間でループを閉じることが重要です。
成果重視の設計：最初に容量、信頼性、顧客体験の目標を定義し、それを実現するためにデータ、ポリシー、自動化を構築します。
効果を測定：アクション・タイム、精度、KPIの向上(遅延、MTTR、エネルギー、NPS)を事前/事後のベースラインで追跡します。
重要な部分でガバナンス：ポリシーやセキュリティのゲートには人間を配置し、速度重視の実行はクローズドループに任せます。
データゲームに勝つ：セマンティクス、リネージ、アクセス制御に投資し、大規模なマルチエージェント同期を計画します。
楽天シンフォニーのVivek Murthy氏は「今日構築されているテクノロジースタック、ネットワーク、インフラストラクチャは再構想されることになります。ネットワークを管理するために設計された従来のソフトウェア製品は、まったく異なるものに変革されます。エージェンティックAIをスタック構築のネイティブな方法として使用することが、真の変化の始まりです」と述べています。
結論
APAC地域における通信ネットワークの運用は、エージェンティックAIと自動化によって根本的に変革されつつあります。この技術的進化は、運用効率の向上、コスト削減、顧客体験の改善を同時に実現する可能性を秘めています。今後24か月は、この分野における重要な転換期となることが予想され、実験段階から実用的な成果を生み出す段階への移行が加速すると見られます。
私見と考察：エージェンティックAIがもたらすネットワーク運用の革命
APAC地域における通信ネットワーク運用の変革について論じられたこのセッションは、単なる技術トレンドの紹介にとどまらず、業界の根本的なパラダイムシフトを示唆しています。ここでは、発表内容を踏まえた私見と深い考察を展開していきます。
エージェンティックAIという概念の革新性
まず注目すべきは、従来のAIとエージェンティックAIの本質的な違いです。予測モデルや自動化スクリプトは、あらかじめ定義されたルールに従って動作する受動的なシステムでした。しかし、エージェンティックAIは「意図を理解し、文脈を推論し、自律的に行動する」という能動性を持ちます。この転換は、まるで工場のオートメーションから自律走行車への進化に似ています。工場のロボットアームは決められた動きを正確に繰り返しますが、自律走行車は目的地という「意図」を理解し、刻々と変わる交通状況という「文脈」を読み取り、最適な経路を自ら判断して走行します。ネットワーク運用におけるエージェンティックAIも、同様の質的飛躍を遂げているのです。この進化が意味するのは、通信事業者が「問題が発生してから対処する」リアクティブな姿勢から、「問題が顕在化する前に予防する」プロアクティブな姿勢へと根本的に転換できるということです。顧客が通信品質の劣化に気づく前に、システムが自律的に最適化を実行する。これは顧客体験の向上だけでなく、クレーム対応コストの削減にも直結します。
成果重視アプローチの本質的価値
セッションで強調された「成果重視(outcome-back)」のアプローチには、深い洞察が含まれています。多くの企業がAI導入において陥る罠は、「AI技術を使うこと」自体が目的化してしまうことです。最新の機械学習モデルを導入し、膨大なデータを収集し、高度な分析基盤を構築する。しかし、それが実際のビジネス成果にどう結びつくかが曖昧なまま進んでしまうケースは少なくありません。成果重視のアプローチは、この本末転倒を避ける知恵です。まず「何を達成したいのか」を明確にし、そこから逆算して必要な技術、データ、プロセスを設計する。容量設計の最適化、障害の予防、顧客体験KPIの向上。これらの具体的な成果指標を起点にすることで、技術投資が確実にビジネス価値を生み出すようになります。この考え方は、AI時代におけるビジネス戦略の本質を示しています。技術は手段であり、目的ではありません。どれほど高度なAIシステムを構築しても、それが測定可能な成果を生まなければ、投資は正当化できません。APAC地域の通信事業者たちがこの原則を実践していることは、極めて健全な姿勢だと評価できます。
ヒューマン・イン・ザ・ループの戦略的配置
「自律性がポリシー、セキュリティ、規制管理においてヒューマン・イン・ザ・ループを維持する」という指摘は、AI時代の組織設計における重要な示唆を含んでいます。完全自動化を目指すのではなく、人間と機械の役割を戦略的に分担する。これは成熟した考え方です。人間には人間にしかできないことがあります。それは価値判断、倫理的判断、戦略的意思決定です。AIがどれほど高度になっても「何が正しいか」「何を優先すべきか」という根本的な判断は人間が行うべきです。特にポリシー設定、セキュリティ判断、規制対応といった領域では、社会的責任や法的義務が伴うため、人間による最終判断が不可欠です。一方で、機械には機械が得意な領域があります。それは速度が求められる判断、膨大なデータの処理、繰り返しの多い作業です。ネットワーク障害の初期対応、トラフィック急増への動的対応、リアルタイムの最適化。これらは人間の反応速度では追いつけません。重要なのは「ガバナンスが自動化を停滞させないように、人間を戦略的に配置する」というバランス感覚です。過度な人間の介入は自動化の利点を損ないますが、人間の監視が不十分だとリスクが高まります。このバランスポイントを見極めることが、AI時代のマネジメントの核心なのです。
データの課題:最も困難だが最も重要な領域
「データは依然として最も困難な問題である」という指摘は、極めて現実的で誠実な認識です。AI業界では往々にして、アルゴリズムやモデルの革新性ばかりが注目されがちですが、実際のビジネス現場では、データの品質、一貫性、アクセス性こそが最大のボトルネックになります。通信ネットワークのデータは複雑です。異なるベンダーの機器から生成され、異なるフォーマットで記録され、異なるシステムに分散して保存されています。データの意味(セマンティクス)が統一されていない、データの出所(リネージ)が追跡できない、アクセス権限が適切に管理されていない。これらの問題が解決されなければ、どれほど高度なAIモデルも正確に機能しません。さらに重要なのは「新しいサイロの発生を避ける」という警告です。AI導入の過程で、各部門が独自のデータ基盤を構築し、結果として組織全体のデータがさらに分断されてしまう。このアイロニカルな状況は、多くの企業で実際に起きています。データガバナンスの確立には、技術的な投資だけでなく、組織的な合意形成、プロセスの標準化、継続的なメンテナンスが必要です。地味で時間がかかる作業ですが、これを避けて通ることはできません。APAC地域のリーダーたちがこの現実を率直に認めていることは、プロジェクトの成功可能性を高める要因だと考えられます。
マルチエージェント同期:次なるフロンティア
「マルチエージェント同期が今後の差別化要因になる」という予測は、非常に洞察に富んでいます。単一のエージェントが単一のタスクを実行するレベルから、複数のエージェントが協調して複雑な目標を達成するレベルへ。これは質的に異なる挑戦です。ネットワーク運用では、容量管理、障害対応、セキュリティ監視、顧客体験最適化など、多様な領域で異なる専門性を持つエージェントが必要になります。これらのエージェントが独立して動作するだけでは不十分で、互いに情報を共有し、行動を調整し、時には優先順位を交渉しなければなりません。例えば、セキュリティエージェントが脅威を検知してトラフィックを遮断しようとする一方で、顧客体験エージェントはサービスの連続性を維持しようとする。このような競合をどう解決するか。あるエージェントの最適化行動が、別のエージェントの管理領域に予期せぬ影響を与える。このような連鎖をどう予測し制御するか。マルチエージェント同期の実現には、技術的な挑戦だけでなく、設計思想の進化が必要です。各エージェントの責任範囲、意思決定の優先順位、競合解決のメカニズム、全体最適と部分最適のバランス。これらを体系的に設計する能力が、今後の競争優位性を決定するでしょう。
アーキテクチャの根本的再構想
Vivek Murthy氏の「テクノロジースタック、ネットワーク、インフラストラクチャが再構想される」という発言は、表面的な改善ではなく、根本的な変革を示唆しています。従来のOSS(Operations Support Systems)は、人間のオペレーターがネットワークを管理することを前提に設計されてきました。ダッシュボード、アラート、手動介入ポイント。これらはすべて人間中心の設計です。しかし、エージェンティックAIが主役になる世界では、この前提自体が変わります。「エージェントネイティブ」なアーキテクチャとは、AIエージェントが第一級市民(first-class citizen)として設計に組み込まれているシステムです。意図の表現、ポリシーの記述、クローズドループの実行。これらが後付けのアドオンではなく、システムの基盤として存在します。この転換は、GUI(グラフィカルユーザーインターフェース)の登場がコンピューティングを変革したのと同じくらいの影響力を持つ可能性があります。GUIの登場により、コマンドラインを暗記する必要がなくなり、コンピューターが一般ユーザーにも使えるツールになりました。同様に、エージェントネイティブなアーキテクチャは、ネットワーク運用を専門家の領域から、より広範な人々がビジネス目標を直接システムに伝えられる領域へと拡大するかもしれません。
24か月という時間軸の意味
「今後24か月が実験から持続可能な運用利益への移行の重要な期間」という指摘には、戦略的な緊急性が込められています。AI技術の進化速度は加速しています。コンピューティングコストは継続的に低下し、モデルの能力は指数関数的に向上しています。この環境下で24か月という期間は、先行者が決定的な優位性を確立するのに十分な長さであり、同時に後発者が追いつくには短すぎる期間でもあります。さらに重要なのは、この期間に蓄積される実運用データと経験です。AIシステムは使用されることで改善されます。早期に本格展開した企業は、データのフライホイール効果。「より多くのデータがより良いモデルを生み、より良いモデルがより多くの採用を促し、さらに多くのデータを生成する」を享受できます。一方で、24か月という期間設定には慎重さも感じられます。性急な全面展開ではなく、段階的な拡大と学習を想定しているのでしょう。パイロットプロジェクトから得られた教訓を組織全体に展開し、技術的負債を解消し、人材を育成する。これらには時間が必要です。
APAC地域特有の文脈
このセッションがAPAC地域に焦点を当てていることにも注目すべきです。APAC地域は、通信インフラの成熟度、規制環境、市場競争の激しさが国ごとに大きく異なります。一部の市場では急速な都市化とデジタル化が進み、ネットワーク容量への需要が爆発的に増加しています。別の市場では地理的な分散とインフラの制約が課題です。また、規制当局のAI利用に対する姿勢も多様です。この多様性は、画一的なソリューションが機能しないことを意味します。各市場の特性に応じたカスタマイズが必要であり、そのためには柔軟なアーキテクチャとローカルな知見の組み合わせが不可欠です。APAC地域の通信事業者がエージェンティックAIを導入する過程で得られる経験は、世界の他の地域にとっても貴重な教訓となるでしょう。
ビジネスモデルへの影響
エージェンティックAIによるネットワーク運用の変革は、通信事業者のビジネスモデルそのものにも影響を与える可能性があります。運用コストの大幅な削減は、価格競争力の向上につながります。しかしより重要なのは、サービス品質の向上と新しいサービスの可能性です。ネットワークが自律的に最適化され、障害が予防的に対処され、顧客体験が継続的に改善される。このレベルのサービス品質は、プレミアム価格を正当化できるかもしれません。さらに、リアルタイムで動的なネットワーク最適化は、新しいサービスモデルを可能にします。例えば、特定のアプリケーションやイベントに対して動的に帯域を割り当てる、需要に応じて価格を変動させる、個別顧客のニーズに合わせてサービスをカスタマイズする。これらは従来の静的なネットワーク管理では困難でした。
組織と人材への影響
技術的な変革は、必然的に組織と人材の変革を伴います。ネットワークエンジニアの役割は、手動でコマンドを実行する「オペレーター」から、AIシステムを監督し方向づける「オーケストレーター」へと進化するでしょう。この転換には再教育と文化的な変化が必要です。長年の経験に基づく直感的な判断から、データとアルゴリズムに基づく意思決定へ。個別の問題への対症療法的な対応から、システム全体の継続的な最適化へ。このような思考様式の転換は、技術スキルの習得以上に困難かもしれません。同時に、新しい専門性への需要も生まれます。AIモデルの開発と維持、データサイエンス、システムアーキテクチャ、エージェント設計。これらの専門家を採用し育成することは、多くの通信事業者にとって重要な課題となるでしょう。
長期的な展望
長期的には、エージェンティックAIはネットワーク運用を超えた影響を持つ可能性があります。通信ネットワークで培われた自律システムの技術とノウハウは、エネルギー網、交通システム、製造プロセスなど、他の複雑なインフラストラクチャにも応用できるでしょう。APAC地域の通信事業者が今日獲得している経験は、明日の広範なインフラストラクチャ自動化のパイオニアとしての地位につながるかもしれません。また、5Gやその先の通信技術が普及し、IoTデバイスが爆発的に増加する中で、人間がすべてを管理することは物理的に不可能になります。エージェンティックAIは選択肢ではなく、必然になるでしょう。今日の投資は、明日の生存のための準備なのです。
変革の只中にいる私たち
このセッションが示しているのは、通信業界が単なる技術アップグレードではなく、根本的なパラダイムシフトの只中にいるという事実です。エージェンティックAIの導入は、より速く、より安く、より良いサービスを提供するための手段に留まりません。それは、ネットワークとは何か、運用とは何か、通信事業者の役割とは何か。これらの根本的な問いに対する答えを再定義する試みです。成功への道は明確ではありません。技術的な課題、組織的な抵抗、予期せぬリスク。多くの障害が待ち受けているでしょう。しかし、APAC地域のリーダーたちが示している、成果重視の実践的アプローチ、リスクに対する誠実な認識、長期的な視点。これらは成功の確率を高める要因です。今後24か月の展開を注視する価値があります。そこで得られる教訓は、通信業界だけでなく、AI時代のあらゆる産業にとって重要な指針となるでしょう。変革の最前線にいるAPAC地域の通信事業者たちの取り組みは、私たち全員の未来を照らす灯台となる可能性を秘めています。
Agentic AI in APAC: How AI, ML and automation are reshaping network operations
https://symphony.rakuten.com/blog/agentic-ai-in-apac-how-ai-ml-and-automation-are-reshaping-network-operations
