キャップジェミニ*によると、通信事業者は2030年までに自律型ネットワークに平均8,700万ドルを投資すると見込まれている。業界の注目はAIや自動化に集中しているが、こうした投資は、より根本的な疑問を投げかけている。すなわち、それらのシステムが効果的に稼働するためには、実際には何に依存することになるのだろうか。
自律型ネットワークは、AIから始まるものではありません。それらは、通信の物理インフラの実態に対する確かな理解に依存しています。それがなければ、どんなに高度な自動化システムであっても、確実に稼働させることはできません。この点において、多くの通信事業者は重大な課題に直面しています。ネットワークデータは、断片化されていたり、遅延が生じていたり、現場の実態と乖離していたりすることがよくあります。その結果、システムの知能と物理的な現実との間に、ますます乖離が生じています。
成功する自律型ネットワーク戦略の中核にあるのは、物理ネットワークを常に正確に反映したデジタルツインです。この信頼性の高い基盤により、AIシステムは実世界の状況を反映したデータに基づいて動作することが保証され、運用担当者は洞察から、信頼性が高くスケーラブルな実行へと移行することが可能になります。
本記事は、IQGeoの「自律型ネットワーク」シリーズの第1弾であり、デジタルツインが自律型ネットワークの重要な柱である理由、そしてデータ品質とガバナンスが、単発のクリーンアッププロジェクトではなく、継続的なシステム動作として扱われるべき理由について考察しています。
通信分野における自律型ネットワークは、信頼性の高い現場データに依存している
自律型ネットワークには、常にネットワークの実態を確実に把握することが求められます。それがなければ、人間の介入を最小限に抑えながら状況を感知し、解釈し、判断し、行動する能力は制限されてしまいます。
多くの通信環境において、物理資産に関するデータは依然としてシステム間で断片化されており、現場での更新は遅れたり不完全だったりし、記録は時間の経過とともに実態から乖離してしまいます。 これらの問題が相まって、システムが認識している内容と現場に実際に存在する状況との間に重大な乖離が生じ、通信事業者は自社の物理ネットワーク資産の状態を十分に把握できなくなっています。 この状況における主な問題は、AIモデルが誤った仮定を行ってしまうためプロセスの自動化が不安定になり、システムにデータエラーが入り込んでいないかを確認するために、ワークフローにおいて依然として手動による検証が必要となる点です。
だからこそ、自律型ネットワークは信頼できる現場データから始まるのです。そして、そのデータは、ネットワークの実際の運用状況を反映した、稼働中の通信ネットワークのデジタルツインに基づいていなければなりません。
デジタル・ネットワーク・ツイン「 通信分野における自律型ネットワークの基盤
通信ネットワークのデジタルツインは、単なる記録システムにとどまりません。それは、物理ネットワークのライフサイクル全体にわたって、動的かつ継続的に更新されるその状態の表現です。
IQGeo platformでは、計画、設計、建設、検査、運用がすべて同じ共有モデルに基づいて行われるため、あらゆる変更がリアルタイムで反映され、検証されます。その結果、単なる静的なデータセットにとどまらず、ネットワークそのものと共に進化し続けるシステムが実現されます。
この違いは極めて重要です。従来の記録システムは、ある時点での状況を捉える定期的な更新に依存しています。対照的に、ネットワークツインは、可観測性を通じて常に実世界の状況と整合させ、使用と検証を通じて改善され、チームやワークフローを横断した「唯一の真実の源」を提供します。 新しいインフラの構築であれ、既存資産の保守であれ、現場でのあらゆる作業が、現実世界の最新データを取得し、その更新情報を即座にネットワーク・デジタルツインに同期させる機会となります。この継続的な整合こそが、AIシステムが確実に動作することを可能にするのです。また、これが通信分野のデジタルツインが自律型ネットワークの基盤となる理由でもあります。つまり、デジタルツインは、自動化、閉ループ実行、そしてAI主導の意思決定の基盤を形成しているのです。
自律型ネットワークは、現場の物理インフラから論理的なネットワーク制御やサービスオーケストレーションに至るまで、複数のレイヤーにまたがって運用されます。多くの業界ソリューションは、ネットワークの論理層や運用層の自動化に重点を置いていますが、そうしたシステムは物理インフラを正確に把握していることに全面的に依存しています。IQGeoの役割は、信頼性の高い実世界のネットワークインテリジェンスを提供し、上位の自動化システムが実際の現場状況を反映したデータに基づいて動作するよう保証することです。
自律型ネットワークにおけるデータ品質が、単なる「クリーンアップ」プロジェクトではない理由
データ品質の向上は、一度きりのプロジェクトではありません。それはシステム全体の在り方そのものです。多くの運用担当者は、データ監査やクレンジングプログラム、さらには移行プロジェクトといった大規模な是正措置を講じることで、データ品質の課題を解決しようと試みています。こうした取り組みは短期的な改善をもたらすかもしれませんが、根本的な原因には対処できていません。
業務の進め方のせいで、データの品質が低下してしまう：
- フィールドの変更はリアルタイムで反映されません
- 更新作業は手動で行われており、遅れることもあれば、一貫性がないことさえある
- 検証は事後に行われる
- システムは実行と関連付けられていません
その結果、どんなに精査されたデータセットであっても、業務が再開されるやいなや現実から乖離し始めてしまいます。持続可能な唯一の解決策は、データ品質をネットワークの運用基盤に組み込むことです。つまり、業務の現場でデータを収集し、AIを用いて自動的に検証を行い、変更の承認・適用方法を管理し、すべてのワークフローがデータの正確性に寄与するようにすることです。言い換えれば、データ品質はシステムに組み込まれる必要があり、後から上乗せされるものであってはならないのです。
自律型ネットワークを実現するデータガバナンス
データ品質が成果であるならば、データガバナンスはそれを支える仕組みです。データガバナンスは、組織全体におけるデータの収集、保存、分析の方法に関する基準やポリシーを定めます。自律型ネットワークにおいて、データガバナンスは単なるルールやコンプライアンスにとどまりません。ネットワークに対するあらゆる変更が、管理され、検証され、文脈に沿ったものとなり、実行可能なものであることを保証するものです。
IQGeoのアプローチでは、ガバナンスが適用されたワークフローが中心的な役割を果たします。現場チームが実地の状況を把握すると、AIがどのような変化があったかを確認します。その後、ワークフローがそれらの変更の適用方法を決定し、次のアクションを自動的に実行します。これにより、データが継続的に更新され、信頼できる情報に基づいてアクションが実行され、ネットワークが常に現実の状況と整合した状態を維持する閉ループシステムが構築されます。このガバナンスが適用されたデータの流れこそが、自動化を安全に拡大することを可能にするのです。
ガバナンスがなければ、自動化はリスクをもたらします。ガバナンスがあれば、自動化は自律性を実現します。
通信分野における自律型ネットワークの実現に向けて
自律型ネットワークを実現するには、AIや自動化への単独の投資だけでは不十分です。それには、実世界の状況を反映した信頼性の高いネットワーク・デジタルツイン、運用ワークフローに組み込まれた継続的なデータ品質管理、そしてあらゆるアクションが正確かつ検証済みの情報に基づいて行われることを保証する強固なデータガバナンスが不可欠です。
これらの要素が相まって、拡張性のあるAI主導の自動化の基盤を築き、通信事業者が事後対応型の運用から真の自律運用へと移行することを可能にします。
IQGeoが、自律型ネットワークシステムに不可欠な、信頼性の高い物理ネットワークインテリジェンスをどのように提供しているかをご覧ください。
* 「インテリジェントなネットワーク：通信業界が自律型ネットワークへの移行を加速すべき理由と方法」 - キャップジェミニのレポート、2024年
