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2025.09.12
テーマ： AI(139)
カテゴリ： 楽天シンフォニー
ご訪問ありがとうございます。 ただいま楽天グループでは楽天従業員からの楽天モバイル紹介キャンペーンを実施中です。
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楽天シンフォニーが語る「通信業界での現実的なAI活用」の核心とは
2025年6月、コペンハーゲンで開催された「DTW Ignite」において、楽天シンフォニーのCMO（最高マーケティング責任者）であるジェフ・ホリングワース氏が、RCR Wireless Newsの編集長ショーン・キニー氏とのインタビューに応じ、通信業界におけるAIの現実的な適用について語りました。この対談では、AI導入の現場から得られた教訓や、楽天シンフォニーが提供する最新ソリューション「Site Management 2.0」の機能、さらにはAT&Tのような大手通信事業者との協業の実例を交えながら、いかにしてAIが通信ネットワーク運用の効率化と変革を推進しているのかについて、具体的かつ実用的な視点で語られました。
以下に、その対談から得られる5つの重要なポイントをご紹介します。
1. AIは「新しいソフトウェア開発のアプローチ」として捉えるべき
通信業界においてAIは、決して「魔法のような技術」ではなく、ソフトウェアの新しい形として捉える必要があると、ホリングワース氏は語ります。従来の通信システムは静的なルールベースで設計されてきましたが、AIは膨大なデータから動的にルールを導き出すことが可能です。これにより、通信オペレーターは数万にも及ぶ次元の情報を同時に処理・解析し、手動では発見し得ないパターンを見つけ出すことができるようになります。つまり、AIは「より多くを、より速く、より正確に」判断するための知的な支援ツールへと進化しているのです。
2. 本当の価値は「業務のボトルネック」にAIを適用したときに生まれる
楽天シンフォニーが提供する「Site Management 2.0」は、その好例です。このソリューションは、もともと楽天モバイルのために開発されたもので、現場のフィールドチームからのリアルタイムの状況報告を集約し、検証プロセスを自動化します。AT&Tのように、数十万の拠点を管理する大規模な事業者にとって、このシステムの導入は劇的な効果をもたらしています。具体的には、作業の遅延を削減し、不要な出張作業（トラックロール）を回避し、ネットワーク展開のタイムラインを圧縮することで、コスト削減と業務効率の向上を実現しています。
3. エージェント型AIにも「監督と調整」が不可欠
近年注目を集めている「エージェンティックAI（agentic AI）」ですが、ホリングワース氏はその過信に警鐘を鳴らします。AIエージェントも人間と同様に、指示を誤解したり、重要な文脈を見落としたりする可能性があります。したがって、完全な自律運用を目指すのではなく、構造化された調整機構やフィードバックループを備えた運用設計が必要不可欠です。AIの出力結果が、企業の目的と整合するよう継続的に「調律」されることが、成功へのカギとなります。
4. 正確で一元化されたデータ基盤が不可欠
クラウドネイティブな環境が前提となる現代の通信インフラでは、ワークロードの配置が頻繁に変化します。そのため、リアルタイムでインフラの状態を正確に把握する「一貫した記録システム（system of record）」の整備が必要です。このようなデータ基盤がなければ、AIによる自動化（クローズドループ・オートメーション）や、いわゆる「自走型ネットワーク（self-driving networks）」への進化は望めません。データの精度と可視性こそが、AI時代のオペレーションの土台となります。
5. AI活用の鍵は「技術導入」ではなく「運用戦略の変革」
実践に根ざしたAIが、通信業界の未来を切り拓く
楽天シンフォニーが推進するAI戦略は、技術的な先進性だけでなく、「現場で使えること」「成果が見えること」を重視している点において、極めて現実的であり、他のオペレーターにとっても大いに学びとなる内容です。単なる自動化ではなく、AIを運用の中心に据えた“再設計”こそが、これからの通信業界に求められるアプローチと言えるでしょう。
※「Site Management 2.0」についての詳細は、楽天シンフォニーの製品ページをご覧ください。
https://symphony.rakuten.com/oss/site-management
Rakuten Site Management | AI-Powered OSS for Scalable Infrastructure Deployment
Streamline site rollouts with AI-driven Rakuten Site Management—real-time insights, automation, and orchestration across telecom, fiber, datacenter & more.
symphony.rakuten.com
RCRtv at DTW Ignite 2025: AI isn't magic — the art of the practical
https://youtu.be/VUG6o_mZAGg
An interview with Geoff Hollingworth, Chief Marketing Officer, Rakuten Symphony
Recorded June 2025 at DTW Ignite in Copenhagen.
動画解説：AIは「新しいソフトウェア開発のアプローチ」である
ホリングワース氏が指摘するように、AIは単なる「魔法」ではなく「新しいソフトウェア開発のアプローチ」として捉えるべきです。従来の通信システムが、あらかじめ定められたルールに基づいて動作する静的なものであったのに対し、AIは膨大なデータから動的に最適なルールを学習し、導き出すことができます。これにより、人間では処理しきれない量の情報（数万次元に及ぶデータ）を高速かつ正確に分析し、隠れたパターンや非効率性を発見することが可能になります。例えば、ネットワークのトラフィックパターンをAIが学習することで、これまで手動で行っていた設定調整を自動化し、より効率的なリソース配分を実現できます。通信オペレーターが「より多くの情報を、より速く、より正確に判断する」ための強力なツールになります。
本当の価値は「業務のボトルネック」にAIを適用したときに生まれる
AIの真価は、既存の業務プロセスにおけるボトルネックを解消するために適用されたときに発揮されます。楽天シンフォニーの「Site Management 2.0」は、その好例です。このシステムは、楽天モバイルでの経験に基づいて開発され、現場の状況報告の集約や検証プロセスの自動化を実現しました。AT&Tのような大規模通信事業者において、このシステムが数万の拠点管理を劇的に効率化できたのは、AIが具体的な業務課題（作業遅延、不要な出張、ネットワーク展開時間の長さなど）をターゲットにしたからです。AIは単に新しい技術を導入するだけでなく「どこに適用すれば最も大きな効果が得られるか」を見極めることが重要だということです。
エージェント型AIにも「監督と調整」が不可欠
正確で一元化されたデータ基盤が不可欠
クラウドネイティブな環境で構築される現代の通信インフラでは、ワークロードの配置が頻繁に変化します。アプリケーションやサービスが動作する場所が状況に応じて複数のサーバー間を移動したり、負荷に応じてスケールアップ・ダウンしたりします。このような動的な環境でAIを効果的に活用するには「リアルタイムでインフラの状態を正確に把握できる一貫した記録システム（system of record）」が不可欠です。データが分散していたり、不正確であったりすると、AIは誤った判断を下す可能性があります。高品質なデータがなければ「クローズドループ・オートメーション（AIが自動で判断し、実行するシステム）」や「自走型ネットワーク（self-driving networks）」といった、より高度なAI活用は実現できません。データの精度と可視性は、AI時代のオペレーションを支える土台となります。
AI活用の鍵は「技術導入」ではなく「運用戦略の変革」
AI導入における最大の課題は、技術そのものではなく「組織の準備態勢」にあるとホリングワース氏は強調します。AIを成功させるためには、単に最新技術を導入するだけでなく「明確なビジネス成果」を中心に据え、それに合わせて人、プロセス、ツールを一体として設計・運用する必要があります。従来のレガシーな慣習にとらわれず、事業そのものの運営方法を見直すという、組織全体の変革が必要です。通信業界がAIを活用してネットワーク運用を最適化するためには、テクノロジーの導入だけでなく、組織文化や働き方そのものを変革する「運用戦略の変革」が不可欠なのです。
How telco AI evolves from magic to pragmatic: RCR Wireless News interview takeaways
https://symphony.rakuten.com/blog/how-telco-ai-evolves-from-magic-to-pragmatic-rcr-wireless-news-interview-takeaways
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楽天シンフォニーが語る「通信業界での現実的なAI活用」の核心とは
2025年6月、コペンハーゲンで開催された「DTW Ignite」において、楽天シンフォニーのCMO（最高マーケティング責任者）であるジェフ・ホリングワース氏が、RCR Wireless Newsの編集長ショーン・キニー氏とのインタビューに応じ、通信業界におけるAIの現実的な適用について語りました。この対談では、AI導入の現場から得られた教訓や、楽天シンフォニーが提供する最新ソリューション「Site Management 2.0」の機能、さらにはAT&Tのような大手通信事業者との協業の実例を交えながら、いかにしてAIが通信ネットワーク運用の効率化と変革を推進しているのかについて、具体的かつ実用的な視点で語られました。
以下に、その対談から得られる5つの重要なポイントをご紹介します。
1. AIは「新しいソフトウェア開発のアプローチ」として捉えるべき
通信業界においてAIは、決して「魔法のような技術」ではなく、ソフトウェアの新しい形として捉える必要があると、ホリングワース氏は語ります。従来の通信システムは静的なルールベースで設計されてきましたが、AIは膨大なデータから動的にルールを導き出すことが可能です。これにより、通信オペレーターは数万にも及ぶ次元の情報を同時に処理・解析し、手動では発見し得ないパターンを見つけ出すことができるようになります。つまり、AIは「より多くを、より速く、より正確に」判断するための知的な支援ツールへと進化しているのです。
2. 本当の価値は「業務のボトルネック」にAIを適用したときに生まれる
楽天シンフォニーが提供する「Site Management 2.0」は、その好例です。このソリューションは、もともと楽天モバイルのために開発されたもので、現場のフィールドチームからのリアルタイムの状況報告を集約し、検証プロセスを自動化します。AT&Tのように、数十万の拠点を管理する大規模な事業者にとって、このシステムの導入は劇的な効果をもたらしています。具体的には、作業の遅延を削減し、不要な出張作業（トラックロール）を回避し、ネットワーク展開のタイムラインを圧縮することで、コスト削減と業務効率の向上を実現しています。
3. エージェント型AIにも「監督と調整」が不可欠
近年注目を集めている「エージェンティックAI（agentic AI）」ですが、ホリングワース氏はその過信に警鐘を鳴らします。AIエージェントも人間と同様に、指示を誤解したり、重要な文脈を見落としたりする可能性があります。したがって、完全な自律運用を目指すのではなく、構造化された調整機構やフィードバックループを備えた運用設計が必要不可欠です。AIの出力結果が、企業の目的と整合するよう継続的に「調律」されることが、成功へのカギとなります。
4. 正確で一元化されたデータ基盤が不可欠
クラウドネイティブな環境が前提となる現代の通信インフラでは、ワークロードの配置が頻繁に変化します。そのため、リアルタイムでインフラの状態を正確に把握する「一貫した記録システム（system of record）」の整備が必要です。このようなデータ基盤がなければ、AIによる自動化（クローズドループ・オートメーション）や、いわゆる「自走型ネットワーク（self-driving networks）」への進化は望めません。データの精度と可視性こそが、AI時代のオペレーションの土台となります。
5. AI活用の鍵は「技術導入」ではなく「運用戦略の変革」
実践に根ざしたAIが、通信業界の未来を切り拓く
楽天シンフォニーが推進するAI戦略は、技術的な先進性だけでなく、「現場で使えること」「成果が見えること」を重視している点において、極めて現実的であり、他のオペレーターにとっても大いに学びとなる内容です。単なる自動化ではなく、AIを運用の中心に据えた“再設計”こそが、これからの通信業界に求められるアプローチと言えるでしょう。
※「Site Management 2.0」についての詳細は、楽天シンフォニーの製品ページをご覧ください。
https://symphony.rakuten.com/oss/site-management
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Streamline site rollouts with AI-driven Rakuten Site Management—real-time insights, automation, and orchestration across telecom, fiber, datacenter & more.
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RCRtv at DTW Ignite 2025: AI isn't magic — the art of the practical
https://youtu.be/VUG6o_mZAGg
An interview with Geoff Hollingworth, Chief Marketing Officer, Rakuten Symphony
Recorded June 2025 at DTW Ignite in Copenhagen.
動画解説：AIは「新しいソフトウェア開発のアプローチ」である
ホリングワース氏が指摘するように、AIは単なる「魔法」ではなく「新しいソフトウェア開発のアプローチ」として捉えるべきです。従来の通信システムが、あらかじめ定められたルールに基づいて動作する静的なものであったのに対し、AIは膨大なデータから動的に最適なルールを学習し、導き出すことができます。これにより、人間では処理しきれない量の情報（数万次元に及ぶデータ）を高速かつ正確に分析し、隠れたパターンや非効率性を発見することが可能になります。例えば、ネットワークのトラフィックパターンをAIが学習することで、これまで手動で行っていた設定調整を自動化し、より効率的なリソース配分を実現できます。通信オペレーターが「より多くの情報を、より速く、より正確に判断する」ための強力なツールになります。
本当の価値は「業務のボトルネック」にAIを適用したときに生まれる
AIの真価は、既存の業務プロセスにおけるボトルネックを解消するために適用されたときに発揮されます。楽天シンフォニーの「Site Management 2.0」は、その好例です。このシステムは、楽天モバイルでの経験に基づいて開発され、現場の状況報告の集約や検証プロセスの自動化を実現しました。AT&Tのような大規模通信事業者において、このシステムが数万の拠点管理を劇的に効率化できたのは、AIが具体的な業務課題（作業遅延、不要な出張、ネットワーク展開時間の長さなど）をターゲットにしたからです。AIは単に新しい技術を導入するだけでなく「どこに適用すれば最も大きな効果が得られるか」を見極めることが重要だということです。
エージェント型AIにも「監督と調整」が不可欠
正確で一元化されたデータ基盤が不可欠
クラウドネイティブな環境で構築される現代の通信インフラでは、ワークロードの配置が頻繁に変化します。アプリケーションやサービスが動作する場所が状況に応じて複数のサーバー間を移動したり、負荷に応じてスケールアップ・ダウンしたりします。このような動的な環境でAIを効果的に活用するには「リアルタイムでインフラの状態を正確に把握できる一貫した記録システム（system of record）」が不可欠です。データが分散していたり、不正確であったりすると、AIは誤った判断を下す可能性があります。高品質なデータがなければ「クローズドループ・オートメーション（AIが自動で判断し、実行するシステム）」や「自走型ネットワーク（self-driving networks）」といった、より高度なAI活用は実現できません。データの精度と可視性は、AI時代のオペレーションを支える土台となります。
AI活用の鍵は「技術導入」ではなく「運用戦略の変革」
AI導入における最大の課題は、技術そのものではなく「組織の準備態勢」にあるとホリングワース氏は強調します。AIを成功させるためには、単に最新技術を導入するだけでなく「明確なビジネス成果」を中心に据え、それに合わせて人、プロセス、ツールを一体として設計・運用する必要があります。従来のレガシーな慣習にとらわれず、事業そのものの運営方法を見直すという、組織全体の変革が必要です。通信業界がAIを活用してネットワーク運用を最適化するためには、テクノロジーの導入だけでなく、組織文化や働き方そのものを変革する「運用戦略の変革」が不可欠なのです。
How telco AI evolves from magic to pragmatic: RCR Wireless News interview takeaways
https://symphony.rakuten.com/blog/how-telco-ai-evolves-from-magic-to-pragmatic-rcr-wireless-news-interview-takeaways
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