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2026.09.13
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テーマ: 通信業界(141)
カテゴリ: 楽天シンフォニー
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AIが物理インフラの運用を担う時代へ Interop Tokyo 2026で楽天シンフォニーが示した未来図

生成AIは、文章や画像を作る独立したアプリケーションとして急速に普及してきました。一方、企業の店舗や工場、データセンター、通信設備などを支えるインフラ運用では、AIの活用が十分に進んでいるとはいえません。Interop Tokyo 2026で楽天シンフォニーが提示したのは、AIがチャット画面の中にとどまらず、インフラに関する意思決定から、設備の展開、建設、運用、ライフサイクル管理の実行までを支える未来です。ここでいう「AIが物理インフラを動かす」とは、AIが明日から工場や都市設備を全面的に自律制御するという意味ではありません。人間が手作業で行ってきた確認や管理をAIと自動化技術で支え、分散した多数の拠点を一つの仕組みから効率的に運用することを指しています。

Interop Tokyo 2026とは
Interop Tokyoは、通信、クラウド、AI、セキュリティなど、インターネットを支える最新技術とビジネス活用の動向を、展示やデモンストレーション、講演を通じて紹介する国内最大級のインターネットテクノロジーイベントです。1994年に始まり、33回目となるInterop Tokyo 2026は、2026年6月10日から12日まで千葉県の幕張メッセで開催されました。2026年のテーマは「AIとインターネットの次章。~Internet for AI, AI for Internet.」でした。

AI活用を阻んでいるのは硬直したインフラ
日本企業の多くは、デジタルトランスフォーメーションを進めながら、蓄積したデータをAIによって事業価値へ変えようとしています。しかし、前提となるインフラが大きな課題になっています。特定のベンダーに依存したシステム、部門や拠点ごとに分断された管理環境、手作業に頼る運用プロセスが残っていると、AIを導入しても迅速に活用できません。データを持っていても、それを現場で処理し、判断や作業につなげるための柔軟な基盤が不足しているのです。楽天シンフォニーが強調したのは、AIモデルを導入するだけでは企業のAI活用は進まないという点です。AIを実際の業務へ組み込むには、クラウド、オープンソースソフトウェア、自動化、低遅延ネットワークを組み合わせたインフラが必要になります。

楽天モバイルの技術を日本の産業へ展開
楽天シンフォニーは、楽天モバイルのネットワーク構築で培ったクラウド、AI、自動化の技術を、世界の通信事業者や企業へ提供してきました。2026年には、日本市場での展開を加速するため、国内専任組織の楽天シンフォニー・ジャパンを発足させています。楽天モバイルは、完全仮想化されたクラウドネイティブなモバイルネットワークを構築・運用してきました。楽天シンフォニー・ジャパンは、その経験を通信業界だけでなく、小売・流通、製造、社会インフラなどへ広げようとしています。小売・流通では、多様な端末や店舗システムを複数拠点で管理する必要があります。製造業では、工場で発生するデータを現場で即座に処理し、設備管理や品質管理に反映することが求められます。社会インフラでは、都市に分散した設備を安全に一元管理しなければなりません。これらの産業に共通しているのは、データが発生した場所の近くで処理する必要があることです。楽天シンフォニーは、通信ネットワークで培った自動化と低遅延処理の技術を応用し、エッジAIを活用できる環境の構築を目指しています。

物理拠点を一元管理するRakuten Site Management
Interop Tokyo 2026で紹介された具体的なソリューションの一つが、Rakuten Site Managementです。通信鉄塔、データセンター、EV充電ネットワークなどの物理的な設備について、計画、建設、運用、拡張までを一つのプラットフォームで管理します。特徴の一つが、特定のベンダーに依存しない設計です。異なるメーカーやシステムが混在する環境でも、単一ベンダーに縛られず、設備や業務を柔軟に組み合わせられるようにしています。さらに、AIがプラットフォームに標準で組み込まれている点も大きな特徴です。その具体例として紹介されたのが、AI Spatial Analyzerでした。

現場写真を数秒で確認するAI Spatial Analyzer
AI Spatial Analyzerは、建設や施工の現場で撮影された写真をAIが解析し、想定する完成状態と一致しているかを確認するデジタル品質保証ツールです。施工後の写真に不一致があれば、AIが数秒で問題を検知し、確認が必要な箇所として表示します。これにより、人間による確認作業のミスや負担を減らし、工期の遅延につながるリスクを早い段階で発見・軽減できます。重要なのは、問題が起きてから対応するのではなく、プロジェクト全体に影響する前にリスクを見つけられることです。物理的な設備の建設状況をデジタルデータとして把握し、AIによる分析を運用プロセスへ組み込むことで、現場管理をより能動的なものへ変えようとしています。

仮想マシンとコンテナを一つにまとめるRakuten Cloud





2つのソリューションを貫くオープンな設計
Rakuten Site ManagementとRakuten Cloudは、それぞれ物理設備とデジタル基盤を対象としていますが、共通しているのは、分断されたシステムを一つの管理環境へまとめるという考え方です。Rakuten Site Managementはベンダーに依存しない設備管理を目指し、Rakuten Cloudは仮想マシンとコンテナの境界を意識させない運用環境を提供します。AIを導入するだけでは、分断されたシステムや手作業中心の業務は解消されません。クラウド、オープンソース、自動化、マルチベンダー対応を組み合わせ、AIが利用できるデータと運用環境を整えることが、楽天シンフォニーの構想の中心にあります。

Interop Tokyo 2026で見えた企業の関心
楽天シンフォニー・ジャパンの責任者によると、来場企業が強い関心を示したのは、エッジクラウドを利用したAIの最適化と、インフラ運用の自動化やオーケストレーションでした。企業が求めていたのは、AIという技術そのものの説明だけではありません。店舗や工場で低遅延かつ高いセキュリティを保ちながらAIを動かす方法や、増え続ける物理拠点の管理コストを自動化によって抑える方法など、具体的な課題への答えでした。楽天シンフォニーにとっても、通信業界で培った技術が小売や製造などのデジタルトランスフォーメーションに応用できることを示す機会となりました。単なる技術紹介にとどまらず、現場の課題を抱える企業との具体的な協議につながったとしています。


私見と考察:重要なのはAIよりも、その下にある基盤
今回の展示から見えてくるのは、企業のAI活用において、本当に難しいのはAIモデルを導入することだけではないという現実です。どれほど高度なAIを導入しても、拠点ごとにシステムが分断され、必要なデータを取得できず、最後の確認を人間の手作業に頼っていれば、業務全体は速くなりません。AIが物理インフラの運用に関与するためには、設備の状況をデータ化し、異なるシステムを接続し、AIの判断を実際の作業へ反映できる基盤が必要です。楽天シンフォニーの強みは、こうした仕組みを理論だけで語るのではなく、楽天モバイルの大規模な通信ネットワークを構築・運用してきた経験を持っている点にあります。一方で、通信分野の技術を製造、医療、小売、社会インフラへ展開するには、それぞれの業界に固有の安全基準や規制、既存システムとの連携にも対応しなければなりません。通信で成功した仕組みをそのまま移植するのではなく、各産業の現場に合わせて設計できるかが今後の焦点になります。

画面の中のAIから、現場で働くAIへ
楽天シンフォニーがInterop Tokyo 2026で示したのは、AIが物理インフラを完全に自律制御する完成形ではありません。現場写真の確認、設備のライフサイクル管理、仮想マシンとコンテナの統合など、AIと自動化を実際のインフラ運用へ組み込むための具体的な入り口です。手作業によるボトルネックを減らし、問題の兆候を早期に発見し、分散した拠点を一元的に管理する。その積み重ねによって、物理的な設備は、状況を継続的に把握しながら最適化できるネットワークへ近づいていきます。画面の中で回答を生成するAIから、店舗、工場、データセンターなどの現場を支えるAIへ。楽天モバイルから始まったクラウドと自動化の技術が、日本のさまざまな産業でどこまで活用されるのかが、これからの注目点となります。


When AI starts running physical infrastructure: Rakuten Symphony at Interop Tokyo

https://rakuten.today/blog/when-ai-starts-running-physical-infrastructure-rakuten-symphony-at-interop-tokyo.html

When AI starts running physical infrastructure
At Interop Tokyo 2026, Rakuten Symphony showcased how AI can actively automate & optimize the physical infrastructure powering the modern enterprise.




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最終更新日  2026.09.13 08:00:05
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