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2025.11.24
テーマ： 通信業界(54)
カテゴリ： 楽天シンフォニー
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楽天シンフォニーが切り拓くコネクテッドインテリジェンスの未来
コネクテッドインテリジェンスとは？
現代のデジタル社会では、人工知能と通信インフラの組み合わせが、生活や産業の基盤を大きく変えつつあります。AIがネットワークのすみずみまで組み込まれることで、街や工場、病院などがより効率的に、そして賢く動くようになるのです。こうした「ネットワークそのものが頭脳を持つようになる姿」を、私たちはコネクテッドインテリジェンスと呼びます。特に通信業界では、5Gネットワークの普及とともに、エッジコンピューティングとAIの連携が進み、新しいビジネスや革新的なサービスが次々と生まれています。
先頃開催されたセッションでは、Colt TechnologyのChief AI Architectであるフランク・ミラー氏と、楽天シンフォニーのAPAC担当バイスプレジデントであるリシ・シュクラ氏が登壇し、分散型インフラに組み込まれたAIドリブンな機能が、リアルタイムのインテリジェンス、自動化、そしてパーソナライズされた顧客体験をいかに実現しているかについて議論を交わしました。先頃開催されたセッションでは、Colt TechnologyのChief AI Architectであるフランク・ミラー氏と、楽天シンフォニーのAPAC担当バイスプレジデントであるリシ・シュクラ氏が登壇し、分散型インフラに組み込まれたAIドリブンな機能が、リアルタイムのインテリジェンス、自動化、パーソナライズされた顧客体験をいかに実現しているかについて議論を交わしました。
https://youtu.be/DSWylbDK-zI
動画の説明： ネットワークがより分散化するにつれて、インテリジェンスもまた、それと共に移行する必要があります。本セッションでは、コアからエッジに至るまで、AIとインフラの融合がいかに通信事業のあり方を再定義しているかについて深く掘り下げます。ネットワーク全体にAI機能を組み込むことで、リアルタイムの意思決定を可能にし、遅延を削減し、自律システムや超パーソナライズされたサービスといったユースケースをどのように実現しているのかを学びます。Colt Technologyと楽天シンフォニーの業界リーダーが、この変革を形成する戦略やアーキテクチャ、そしてそれを現実のものにするエコシステムの協業について議論します。
集中型から分散型インテリジェンスへのパラダイムシフト
従来の通信ネットワークでは、データ処理や意思決定の大部分がクラウドや中央のデータセンターで行われていました。しかし、AIワークロードの増加と低遅延要求の高まりにより、インテリジェンスの分散化が急速に進んでいます。セッションでは、AIのインテリジェンスが「集中型」から「分散型」へと移行している現状が浮き彫りにされました。
この変化の背景には、遅延に敏感なユースケースの増加があります。セキュリティシステム、産業IoT、ヘルスケア、AR/VRアプリケーションなど、リアルタイムでの応答が求められる分野では、クラウドまでのデータ往復時間が致命的な遅延となる可能性があります。これらの用途では、データが生成される場所の近くでAI推論を実行することが不可欠なのです。セキュリティ、産業用IoT、ヘルスケア、AR/VRといった低遅延を要求するユースケースに牽引され、AIワークロードはデータが生成される場所にますます近づいています。
また、大量のデータをクラウドに送信することは、帯域幅の消費とプライバシーの懸念を引き起こします。エッジでのデータ処理により、必要な情報のみを上位層に送信し、機密データをローカルに保持することが可能になります。さらに、分散型アーキテクチャでは、ネットワークの一部が切断されても、エッジデバイスが自律的に動作を継続できるため、システム全体の堅牢性と可用性が大幅に向上します。
テレコムオペレータの新たな役割
通信事業者は、この分散型AIの波において、単なるネットワーク提供者から、「新しい価値を創造するサービス基盤の提供者」への転換を遂げています。彼らの持つ広範なネットワークインフラストラクチャと、顧客に近い位置にある基地局や交換局は、エッジコンピューティングの理想的な展開場所となっています。
テレコムオペレータは、クラウドスケールとローカル応答性のバランスを取るハイブリッドAIアーキテクチャの構築において中心的な役割を果たしています。これにより、複雑な機械学習モデルの訓練はクラウドで行い、リアルタイムの推論はエッジで実行するという効率的な分業が可能になります。通信事業者は、他の業界にはない独特の資産を保有しています。全国に展開された基地局、交換局、データセンターは、エッジコンピューティングの理想的な展開基盤です。これらの既存インフラを活用することで、新たな大規模投資なしにコネクテッドインテリジェンスの実現が可能になります。
また、通信事業者は、ユーザーの通信パターン、位置情報、アプリケーション利用状況などの貴重なデータにリアルタイムでアクセスできます。これらのデータをAIで分析することで、他の業界では実現困難な高度な予測とパーソナライゼーションが可能になります。
オーケストレーションとパートナーシップの重要性
フランク・ミラー氏とリシ・シュクラ氏の両氏は、エッジにおけるAIのスケーリングが通信事業者単独の努力では不可能であることを強調しました。エッジでのAI展開を成功させるためには、単一の事業者だけでなく、エコシステム全体での協力が不可欠です。これは、ハードウェアプロバイダー、クラウドベンダー、ソフトウェアベンダーとの深い統合を必要とします。
エッジサイトは小規模なデータセンターとしての機能を持つようになり、これに伴いコストと複雑性が増大しています。サイトはますますミニデータセンター化しており、これにはコストと複雑さが伴います。効率的な運用のためには、ハードウェアプロバイダー、クラウド事業者、ソフトウェアベンダーとの深い統合が必要です。インフラの共有、オーケストレーションレイヤーの共同開発、そしてオープンなエコシステムの採用は、相互運用性を確保し、過剰な設備投資を避けるために不可欠です。
異なるベンダーの機器やソフトウェアが協調して動作するためには、標準化されたインターフェースとオープンなエコシステムの採用が重要です。これにより、ベンダーロックインを回避し、柔軟なソリューションの構築が可能になります。また、インフラストラクチャの共有と共同開発により、重複投資を避け、全体的なコスト効率を向上させることができます。特に地方や人口密度の低い地域でのサービス展開において、この協力体制は重要な意味を持ちます。
インテントベースのネットワーキングから、リアルタイムデータを解釈してトポロジーを自動化できるAIフレームワークに至るまで、両氏はインフラがよりスマートに、より応答性高く、そしてより協調的に設計される未来を指し示しました。コネクテッドインテリジェンスの実現には、様々な技術要素とステークホルダーの統合が必要です。通信事業者は、この統合の中心的役割を果たすことができます。ハードウェアメーカー、ソフトウェアベンダー、アプリケーション開発者との連携、垂直市場の専門企業との協業によるソリューション開発、そしてスタートアップとの協力による新技術の早期導入が、成功への鍵となります。
インテント型ネットワーキングの進化
AI技術の進歩により、ネットワーク管理は従来の手動設定から、高レベルの意図を自動的に実装する方向へと進化しています。現代のAIフレームワークは、ネットワークトラフィック、デバイスの状態、アプリケーションの要求などをリアルタイムで分析し、最適なネットワーク構成を自動的に決定できるようになっています。これにより、人的ミスの削減とネットワーク効率の向上が実現されます。
さらに、AIを活用することで、機器の故障を事前に予測し、サービス中断を最小限に抑えることが可能になります。問題が発生した場合にも、自動的に代替経路を設定したり、負荷を再分散したりする自己修復機能を実装できます。現在の通信ネットワーク運用では、問題の発生後に人的対応を行う「リアクティブ運用」が主流です。しかし、AIを活用したコネクテッドインテリジェンスにより、機器故障の事前予測による計画的メンテナンス、トラフィック増加の事前検知による自動リソース増強、セキュリティ脅威の発生前検出とプロアクティブな対策実施といった予測的運用管理が実現されます。
また、時間帯、地域、アプリケーション別の動的帯域配分、気象条件や社会的イベントを考慮したトラフィック予測、エネルギー効率を最大化する自動的な基地局制御といった自律的ネットワーク最適化により、運用コストの大幅削減と同時に、サービス品質の向上が期待できます。
成功への鍵となる戦略的考慮事項
エッジデバイスのリソース制約を考慮し、軽量かつ高性能なAIモデルの設計が重要です。モデル圧縮、量子化、プルーニングなどの技術を活用し、限られた計算資源で最大の性能を引き出すことが求められます。また、業界標準となる参考アーキテクチャの開発により、異なる実装間での互換性を確保し、開発コストの削減と展開の迅速化を図ることができます。
具体的なユースケースと応用分野
交通信号の最適化、駐車場の管理、緊急車両の優先通行など、都市インフラの効率化にAIとエッジコンピューティングが活用されています。リアルタイムのデータ分析により、交通渋滞の解消と市民サービスの向上が実現されています。製造業では、機械の予知保全、品質管理の自動化、サプライチェーンの最適化などにAIが活用されています。エッジでの推論により、生産ラインの停止を最小限に抑えながら、効率的な運用が可能になっています。
遠隔医療、患者モニタリング、医療画像の分析など、ヘルスケア分野でもAIとエッジコンピューティングの組み合わせが重要な役割を果たしています。プライバシーを保護しながら、迅速な診断と治療支援を提供できます。5G、IoT、AR/VRなどの新興技術は、従来のネットワークアーキテクチャでは十分に対応できない要求特性を持っています。コネクテッドインテリジェンスは、これらの技術要求に対する根本的な解決策を提供します。エッジでのAI推論により極めて低いレスポンス時間を実現し、アプリケーション特性に応じた動的な処理配置最適化、ネットワークスライシングの自動制御が可能になります。また、数百万台規模のデバイスからの同時接続処理、デバイス特性に応じた通信プロトコルの自動選択、エネルギー効率を考慮したデータ収集スケジューリングなど、大規模IoTデバイス管理も実現されます。
課題と今後の展望
リシ・シュクラ氏は「3Gや4Gの事業者にとって、電波利用料は手ごわい課題です。しかし、我々は今、よりエッジ中心の全く新しいインフラを構築しているのです」と語りました。新しいエッジ中心のインフラストラクチャ構築には、規制当局との協力と政策支援が必要です。
また、AI技術とネットワークインフラストラクチャの両方に精通した人材の育成が急務です。継続的な教育と訓練プログラムの実施により、技術革新に対応できる人材の確保が重要です。社内研修の充実、外部専門家との協力、大学との産学連携により、必要な人材基盤を構築する必要があります。
異なるベンダーやプラットフォーム間での相互運用性を確保するため、業界標準の策定と推進が必要です。これにより、顧客の選択肢を増やし、健全な競争環境を維持できます。
ネットワークの未来を形作る「コネクテッド・インテリジェンス」
分散型のアーキテクチャ、パートナーシップによる協力、効率的なオーケストレーション、継続的な技術革新が、この変革の成功を決定づける要因となります。通信事業者、インフラプロバイダー、テクノロジーベンダーが一体となって取り組むことで、より智能的で応答性の高い、協調的なインフラストラクチャの構築が実現されるでしょう。これにより、私たちの生活とビジネスは新たなレベルの効率性と利便性を享受することができるようになります。
インフラとAIが交差するこの領域は、「コネクテッド・インテリジェンス」として、私たちのネットワークの未来を形作っていくことでしょう。今後も技術の進歩とともに、コネクテッドインテリジェンスの可能性は拡大し続けることが期待されます。この変革の波に乗り遅れないよう、継続的な学習と適応が求められています。
コネクテッドインテリジェンスとは、単なるエッジコンピューティングとAIの組み合わせではありません。これは、ネットワークそのものが学習し、適応し、進化する能力を持つという、通信インフラストラクチャの根本的な変革を意味します。従来の通信ネットワークは、あらかじめ設定されたルールに従ってデータを転送する「受動的なパイプ」でした。しかし、コネクテッドインテリジェンスの実現により、ネットワークは「能動的な知能体」へと変貌します。これにより、ネットワーク自体がユーザーのニーズを理解し、予測し、最適なサービスを自律的に提供できるようになります。
通信業界は長年、「コモディティ化の罠」に悩まされてきました。音声通話やデータ通信は基本的なインフラサービスとして認識され、価格競争による収益圧迫が続いています。しかし、コネクテッドインテリジェンスの導入により、通信事業者は新たな価値提案が可能になります。リアルタイムの行動分析に基づく動的なサービス最適化、予測的メンテナンスによる極めて高い可用性保証、個々のアプリケーションに最適化された自動ネットワーク調整といったインテリジェントな体験の提供が実現されます。
また、製造業向けの予知保全プラットフォーム、ヘルスケア業界向けのリアルタイム患者モニタリングシステム、スマートシティ向けの統合管理プラットフォームなど、垂直市場への深耕も可能になります。これらにより、通信事業者は単なるインフラ提供者から、「デジタル変革のパートナー」としての地位を確立できます。
コネクテッドインテリジェンスの実現には相当な初期投資が必要です。しかし、段階的な展開とクイックウィンの積み重ねにより、投資効果を早期に実現できます。既存のネットワークインフラとの互換性を保ちながら、段階的にコネクテッドインテリジェンス機能を導入する必要があります。この課題に対しては、オーバーレイ方式による新機能追加と、既存システムの段階的更新を組み合わせたアプローチが効果的です。
コネクテッドインテリジェンスは、通信業界にとって単なる技術革新ではなく、ビジネスモデルの根本的変革をもたらします。従来の「接続性の提供」から「知能的体験の創造」へのシフトにより、通信事業者はデジタル社会のインフラ提供者として、より重要な役割を担うことになります。この変革を成功させるためには、技術投資だけでなく、組織文化の変革、パートナーシップ戦略の再構築、新たなビジネスモデルの開発が必要です。しかし、これらの課題を克服できれば、通信業界は次の成長段階における主導的地位を確立できるでしょう。
コネクテッドインテリジェンスは、通信業界が直面する構造的課題への根本的解決策であり、同時に新たな成長機会の源泉でもあります。この技術革新を戦略的に活用することで、通信事業者は持続可能な競争優位性を構築し、デジタル社会の発展に貢献することができるのです。
キーワードの解説
【コネクテッドインテリジェンス】
これは、AIをネットワークの「外部」で動かす従来の方式（クラウドAIなど）に対し、AIがネットワークの構成要素そのものに組み込まれ、自律的に、かつリアルタイムでネットワーク制御・最適化を行う状態を指します。ネットワークが自ら状況を判断し、学習し、最適な応答を返す「生命体のような知能」を持つことを意味します。
【エッジコンピューティング】
データを中央のデータセンター（クラウド）ではなく、データが発生する場所（エッジ）の近くで処理・分析する技術です。AIの推論処理をエッジで行うことで、クラウドとのデータ往復にかかる通信遅延（レイテンシ）を大幅に削減し、自動運転や遠隔手術など、リアルタイム性が求められるサービス（低遅延ユースケース）の実現を可能にします。
【ハイブリッドAIアーキテクチャ】
AIのワークロードをクラウドとエッジで使い分ける設計思想です。一般的に、大規模なデータ収集と複雑な機械学習モデルの訓練といった計算負荷の高い作業はクラウドで行い、訓練済みのモデルを用いて、リアルタイムで迅速な意思決定が必要な推論（判断）作業はエッジで行います。通信事業者は、広範なエッジ（基地局など）と中央のクラウド/データセンターの両方を持つため、この理想的な分業体制を構築できる唯一のプレーヤーと位置づけられています。
【インテントベースのネットワーキング】
「ネットワークをどのように動かしたいか」という管理者の『意図（インテント）』を、人間が理解できる言葉や高レベルな設定で入力するだけで、AIが自動的に具体的な機器の設定やトポロジー（接続構成）の変更を実行する仕組みです。手動設定によるヒューマンエラーを減らし、複雑なネットワークを迅速かつ柔軟に、自律的に運用するための鍵となる技術です。
【ゼロトラスト・アーキテクチャ】
「すべてを信用しない（ゼロ・トラスト）」という考え方に基づくセキュリティモデルです。ネットワークの内部にいるユーザーやデバイスであっても、常に外部と同様に認証と認可を行います。エッジデバイスが増加し、従来の「境界防御」（ネットワークの内側は安全とみなす）が通用しない分散型環境において、必須のセキュリティ戦略とされています。
Connected intelligence: Where infrastructure meets AI
https://symphony.rakuten.com/blog/connected-intelligence-where-infrastructure-meets-ai
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。 下記からログインして楽天モバイルにご契約いただくと、最大14,000ポイントプレゼントいたします！よろしくお願い申し上げます。
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楽天シンフォニーが切り拓くコネクテッドインテリジェンスの未来
コネクテッドインテリジェンスとは？
現代のデジタル社会では、人工知能と通信インフラの組み合わせが、生活や産業の基盤を大きく変えつつあります。AIがネットワークのすみずみまで組み込まれることで、街や工場、病院などがより効率的に、そして賢く動くようになるのです。こうした「ネットワークそのものが頭脳を持つようになる姿」を、私たちはコネクテッドインテリジェンスと呼びます。特に通信業界では、5Gネットワークの普及とともに、エッジコンピューティングとAIの連携が進み、新しいビジネスや革新的なサービスが次々と生まれています。
先頃開催されたセッションでは、Colt TechnologyのChief AI Architectであるフランク・ミラー氏と、楽天シンフォニーのAPAC担当バイスプレジデントであるリシ・シュクラ氏が登壇し、分散型インフラに組み込まれたAIドリブンな機能が、リアルタイムのインテリジェンス、自動化、そしてパーソナライズされた顧客体験をいかに実現しているかについて議論を交わしました。先頃開催されたセッションでは、Colt TechnologyのChief AI Architectであるフランク・ミラー氏と、楽天シンフォニーのAPAC担当バイスプレジデントであるリシ・シュクラ氏が登壇し、分散型インフラに組み込まれたAIドリブンな機能が、リアルタイムのインテリジェンス、自動化、パーソナライズされた顧客体験をいかに実現しているかについて議論を交わしました。
https://youtu.be/DSWylbDK-zI
動画の説明： ネットワークがより分散化するにつれて、インテリジェンスもまた、それと共に移行する必要があります。本セッションでは、コアからエッジに至るまで、AIとインフラの融合がいかに通信事業のあり方を再定義しているかについて深く掘り下げます。ネットワーク全体にAI機能を組み込むことで、リアルタイムの意思決定を可能にし、遅延を削減し、自律システムや超パーソナライズされたサービスといったユースケースをどのように実現しているのかを学びます。Colt Technologyと楽天シンフォニーの業界リーダーが、この変革を形成する戦略やアーキテクチャ、そしてそれを現実のものにするエコシステムの協業について議論します。
集中型から分散型インテリジェンスへのパラダイムシフト
従来の通信ネットワークでは、データ処理や意思決定の大部分がクラウドや中央のデータセンターで行われていました。しかし、AIワークロードの増加と低遅延要求の高まりにより、インテリジェンスの分散化が急速に進んでいます。セッションでは、AIのインテリジェンスが「集中型」から「分散型」へと移行している現状が浮き彫りにされました。
この変化の背景には、遅延に敏感なユースケースの増加があります。セキュリティシステム、産業IoT、ヘルスケア、AR/VRアプリケーションなど、リアルタイムでの応答が求められる分野では、クラウドまでのデータ往復時間が致命的な遅延となる可能性があります。これらの用途では、データが生成される場所の近くでAI推論を実行することが不可欠なのです。セキュリティ、産業用IoT、ヘルスケア、AR/VRといった低遅延を要求するユースケースに牽引され、AIワークロードはデータが生成される場所にますます近づいています。
また、大量のデータをクラウドに送信することは、帯域幅の消費とプライバシーの懸念を引き起こします。エッジでのデータ処理により、必要な情報のみを上位層に送信し、機密データをローカルに保持することが可能になります。さらに、分散型アーキテクチャでは、ネットワークの一部が切断されても、エッジデバイスが自律的に動作を継続できるため、システム全体の堅牢性と可用性が大幅に向上します。
テレコムオペレータの新たな役割
通信事業者は、この分散型AIの波において、単なるネットワーク提供者から、「新しい価値を創造するサービス基盤の提供者」への転換を遂げています。彼らの持つ広範なネットワークインフラストラクチャと、顧客に近い位置にある基地局や交換局は、エッジコンピューティングの理想的な展開場所となっています。
テレコムオペレータは、クラウドスケールとローカル応答性のバランスを取るハイブリッドAIアーキテクチャの構築において中心的な役割を果たしています。これにより、複雑な機械学習モデルの訓練はクラウドで行い、リアルタイムの推論はエッジで実行するという効率的な分業が可能になります。通信事業者は、他の業界にはない独特の資産を保有しています。全国に展開された基地局、交換局、データセンターは、エッジコンピューティングの理想的な展開基盤です。これらの既存インフラを活用することで、新たな大規模投資なしにコネクテッドインテリジェンスの実現が可能になります。
また、通信事業者は、ユーザーの通信パターン、位置情報、アプリケーション利用状況などの貴重なデータにリアルタイムでアクセスできます。これらのデータをAIで分析することで、他の業界では実現困難な高度な予測とパーソナライゼーションが可能になります。
オーケストレーションとパートナーシップの重要性
フランク・ミラー氏とリシ・シュクラ氏の両氏は、エッジにおけるAIのスケーリングが通信事業者単独の努力では不可能であることを強調しました。エッジでのAI展開を成功させるためには、単一の事業者だけでなく、エコシステム全体での協力が不可欠です。これは、ハードウェアプロバイダー、クラウドベンダー、ソフトウェアベンダーとの深い統合を必要とします。
エッジサイトは小規模なデータセンターとしての機能を持つようになり、これに伴いコストと複雑性が増大しています。サイトはますますミニデータセンター化しており、これにはコストと複雑さが伴います。効率的な運用のためには、ハードウェアプロバイダー、クラウド事業者、ソフトウェアベンダーとの深い統合が必要です。インフラの共有、オーケストレーションレイヤーの共同開発、そしてオープンなエコシステムの採用は、相互運用性を確保し、過剰な設備投資を避けるために不可欠です。
異なるベンダーの機器やソフトウェアが協調して動作するためには、標準化されたインターフェースとオープンなエコシステムの採用が重要です。これにより、ベンダーロックインを回避し、柔軟なソリューションの構築が可能になります。また、インフラストラクチャの共有と共同開発により、重複投資を避け、全体的なコスト効率を向上させることができます。特に地方や人口密度の低い地域でのサービス展開において、この協力体制は重要な意味を持ちます。
インテントベースのネットワーキングから、リアルタイムデータを解釈してトポロジーを自動化できるAIフレームワークに至るまで、両氏はインフラがよりスマートに、より応答性高く、そしてより協調的に設計される未来を指し示しました。コネクテッドインテリジェンスの実現には、様々な技術要素とステークホルダーの統合が必要です。通信事業者は、この統合の中心的役割を果たすことができます。ハードウェアメーカー、ソフトウェアベンダー、アプリケーション開発者との連携、垂直市場の専門企業との協業によるソリューション開発、そしてスタートアップとの協力による新技術の早期導入が、成功への鍵となります。
インテント型ネットワーキングの進化
AI技術の進歩により、ネットワーク管理は従来の手動設定から、高レベルの意図を自動的に実装する方向へと進化しています。現代のAIフレームワークは、ネットワークトラフィック、デバイスの状態、アプリケーションの要求などをリアルタイムで分析し、最適なネットワーク構成を自動的に決定できるようになっています。これにより、人的ミスの削減とネットワーク効率の向上が実現されます。
さらに、AIを活用することで、機器の故障を事前に予測し、サービス中断を最小限に抑えることが可能になります。問題が発生した場合にも、自動的に代替経路を設定したり、負荷を再分散したりする自己修復機能を実装できます。現在の通信ネットワーク運用では、問題の発生後に人的対応を行う「リアクティブ運用」が主流です。しかし、AIを活用したコネクテッドインテリジェンスにより、機器故障の事前予測による計画的メンテナンス、トラフィック増加の事前検知による自動リソース増強、セキュリティ脅威の発生前検出とプロアクティブな対策実施といった予測的運用管理が実現されます。
また、時間帯、地域、アプリケーション別の動的帯域配分、気象条件や社会的イベントを考慮したトラフィック予測、エネルギー効率を最大化する自動的な基地局制御といった自律的ネットワーク最適化により、運用コストの大幅削減と同時に、サービス品質の向上が期待できます。
成功への鍵となる戦略的考慮事項
エッジデバイスのリソース制約を考慮し、軽量かつ高性能なAIモデルの設計が重要です。モデル圧縮、量子化、プルーニングなどの技術を活用し、限られた計算資源で最大の性能を引き出すことが求められます。また、業界標準となる参考アーキテクチャの開発により、異なる実装間での互換性を確保し、開発コストの削減と展開の迅速化を図ることができます。
具体的なユースケースと応用分野
交通信号の最適化、駐車場の管理、緊急車両の優先通行など、都市インフラの効率化にAIとエッジコンピューティングが活用されています。リアルタイムのデータ分析により、交通渋滞の解消と市民サービスの向上が実現されています。製造業では、機械の予知保全、品質管理の自動化、サプライチェーンの最適化などにAIが活用されています。エッジでの推論により、生産ラインの停止を最小限に抑えながら、効率的な運用が可能になっています。
遠隔医療、患者モニタリング、医療画像の分析など、ヘルスケア分野でもAIとエッジコンピューティングの組み合わせが重要な役割を果たしています。プライバシーを保護しながら、迅速な診断と治療支援を提供できます。5G、IoT、AR/VRなどの新興技術は、従来のネットワークアーキテクチャでは十分に対応できない要求特性を持っています。コネクテッドインテリジェンスは、これらの技術要求に対する根本的な解決策を提供します。エッジでのAI推論により極めて低いレスポンス時間を実現し、アプリケーション特性に応じた動的な処理配置最適化、ネットワークスライシングの自動制御が可能になります。また、数百万台規模のデバイスからの同時接続処理、デバイス特性に応じた通信プロトコルの自動選択、エネルギー効率を考慮したデータ収集スケジューリングなど、大規模IoTデバイス管理も実現されます。
課題と今後の展望
リシ・シュクラ氏は「3Gや4Gの事業者にとって、電波利用料は手ごわい課題です。しかし、我々は今、よりエッジ中心の全く新しいインフラを構築しているのです」と語りました。新しいエッジ中心のインフラストラクチャ構築には、規制当局との協力と政策支援が必要です。
また、AI技術とネットワークインフラストラクチャの両方に精通した人材の育成が急務です。継続的な教育と訓練プログラムの実施により、技術革新に対応できる人材の確保が重要です。社内研修の充実、外部専門家との協力、大学との産学連携により、必要な人材基盤を構築する必要があります。
異なるベンダーやプラットフォーム間での相互運用性を確保するため、業界標準の策定と推進が必要です。これにより、顧客の選択肢を増やし、健全な競争環境を維持できます。
ネットワークの未来を形作る「コネクテッド・インテリジェンス」
分散型のアーキテクチャ、パートナーシップによる協力、効率的なオーケストレーション、継続的な技術革新が、この変革の成功を決定づける要因となります。通信事業者、インフラプロバイダー、テクノロジーベンダーが一体となって取り組むことで、より智能的で応答性の高い、協調的なインフラストラクチャの構築が実現されるでしょう。これにより、私たちの生活とビジネスは新たなレベルの効率性と利便性を享受することができるようになります。
インフラとAIが交差するこの領域は、「コネクテッド・インテリジェンス」として、私たちのネットワークの未来を形作っていくことでしょう。今後も技術の進歩とともに、コネクテッドインテリジェンスの可能性は拡大し続けることが期待されます。この変革の波に乗り遅れないよう、継続的な学習と適応が求められています。
コネクテッドインテリジェンスとは、単なるエッジコンピューティングとAIの組み合わせではありません。これは、ネットワークそのものが学習し、適応し、進化する能力を持つという、通信インフラストラクチャの根本的な変革を意味します。従来の通信ネットワークは、あらかじめ設定されたルールに従ってデータを転送する「受動的なパイプ」でした。しかし、コネクテッドインテリジェンスの実現により、ネットワークは「能動的な知能体」へと変貌します。これにより、ネットワーク自体がユーザーのニーズを理解し、予測し、最適なサービスを自律的に提供できるようになります。
通信業界は長年、「コモディティ化の罠」に悩まされてきました。音声通話やデータ通信は基本的なインフラサービスとして認識され、価格競争による収益圧迫が続いています。しかし、コネクテッドインテリジェンスの導入により、通信事業者は新たな価値提案が可能になります。リアルタイムの行動分析に基づく動的なサービス最適化、予測的メンテナンスによる極めて高い可用性保証、個々のアプリケーションに最適化された自動ネットワーク調整といったインテリジェントな体験の提供が実現されます。
また、製造業向けの予知保全プラットフォーム、ヘルスケア業界向けのリアルタイム患者モニタリングシステム、スマートシティ向けの統合管理プラットフォームなど、垂直市場への深耕も可能になります。これらにより、通信事業者は単なるインフラ提供者から、「デジタル変革のパートナー」としての地位を確立できます。
コネクテッドインテリジェンスの実現には相当な初期投資が必要です。しかし、段階的な展開とクイックウィンの積み重ねにより、投資効果を早期に実現できます。既存のネットワークインフラとの互換性を保ちながら、段階的にコネクテッドインテリジェンス機能を導入する必要があります。この課題に対しては、オーバーレイ方式による新機能追加と、既存システムの段階的更新を組み合わせたアプローチが効果的です。
コネクテッドインテリジェンスは、通信業界にとって単なる技術革新ではなく、ビジネスモデルの根本的変革をもたらします。従来の「接続性の提供」から「知能的体験の創造」へのシフトにより、通信事業者はデジタル社会のインフラ提供者として、より重要な役割を担うことになります。この変革を成功させるためには、技術投資だけでなく、組織文化の変革、パートナーシップ戦略の再構築、新たなビジネスモデルの開発が必要です。しかし、これらの課題を克服できれば、通信業界は次の成長段階における主導的地位を確立できるでしょう。
コネクテッドインテリジェンスは、通信業界が直面する構造的課題への根本的解決策であり、同時に新たな成長機会の源泉でもあります。この技術革新を戦略的に活用することで、通信事業者は持続可能な競争優位性を構築し、デジタル社会の発展に貢献することができるのです。
キーワードの解説
【コネクテッドインテリジェンス】
これは、AIをネットワークの「外部」で動かす従来の方式（クラウドAIなど）に対し、AIがネットワークの構成要素そのものに組み込まれ、自律的に、かつリアルタイムでネットワーク制御・最適化を行う状態を指します。ネットワークが自ら状況を判断し、学習し、最適な応答を返す「生命体のような知能」を持つことを意味します。
【エッジコンピューティング】
データを中央のデータセンター（クラウド）ではなく、データが発生する場所（エッジ）の近くで処理・分析する技術です。AIの推論処理をエッジで行うことで、クラウドとのデータ往復にかかる通信遅延（レイテンシ）を大幅に削減し、自動運転や遠隔手術など、リアルタイム性が求められるサービス（低遅延ユースケース）の実現を可能にします。
【ハイブリッドAIアーキテクチャ】
AIのワークロードをクラウドとエッジで使い分ける設計思想です。一般的に、大規模なデータ収集と複雑な機械学習モデルの訓練といった計算負荷の高い作業はクラウドで行い、訓練済みのモデルを用いて、リアルタイムで迅速な意思決定が必要な推論（判断）作業はエッジで行います。通信事業者は、広範なエッジ（基地局など）と中央のクラウド/データセンターの両方を持つため、この理想的な分業体制を構築できる唯一のプレーヤーと位置づけられています。
【インテントベースのネットワーキング】
「ネットワークをどのように動かしたいか」という管理者の『意図（インテント）』を、人間が理解できる言葉や高レベルな設定で入力するだけで、AIが自動的に具体的な機器の設定やトポロジー（接続構成）の変更を実行する仕組みです。手動設定によるヒューマンエラーを減らし、複雑なネットワークを迅速かつ柔軟に、自律的に運用するための鍵となる技術です。
【ゼロトラスト・アーキテクチャ】
「すべてを信用しない（ゼロ・トラスト）」という考え方に基づくセキュリティモデルです。ネットワークの内部にいるユーザーやデバイスであっても、常に外部と同様に認証と認可を行います。エッジデバイスが増加し、従来の「境界防御」（ネットワークの内側は安全とみなす）が通用しない分散型環境において、必須のセキュリティ戦略とされています。
Connected intelligence: Where infrastructure meets AI
https://symphony.rakuten.com/blog/connected-intelligence-where-infrastructure-meets-ai
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