Talk to your network：自律型ネットワークにおけるAI革命に火を付ける。

TTYNは、通信サービスのライフサイクルを、現在のサービスの実現から統合型で能動的なサービスの提供と運用へと移行させ、通信事業者に競争優位性を提供します。この運用面のアップグレードにより、ネットワークは目標を理解し、ニーズを予測し、問題を自律的に解決できるインテリジェントなパートナーへと変革されます。

自然言語入力とインテントドリブンな自動化によりシームレスなコミュニケーションを可能にすることで、TTYNは手動タスクを削減し、サービスライフサイクルを最適化します。これにより、よりスマートで堅牢かつユーザー中心の接続性の未来が実現します。これが通信の未来です-インフラを超え、デジタルファーストの世界で革新的なパートナーに進化するネットワークです。

Talk to your network -   モチベーション  

通信業界は現在、興奮に満ちた変革の真っ只中にあり、通信事業者が新たなサービス、アプリケーション、ビジネスを提供するための無限の可能性を拓いています。通信事業者はこの進化を受け入れ、世界中で革新的なサービスを提供できるポジションに立っています。例えば、新たなビジネス機会を生み出す最先端のVR体験や革新的なアプリケーションなどが挙げられます。 

一方、このような進化は、通信事業者が複雑でリソース集約型のネットワークを管理する上で、重大な課題をもたらすことも事実です。これらの課題には、ネットワークの複雑さの増大、顧客体験への高い期待、および運用コストの増加が含まれます。将来の通信サービスとネットワーク管理アプローチには、統合されたソリューション、アジャイルなトラブルシューティングプロセス、およびサービス問題への積極的な対応が求められます。このようなアプローチは、効率性の向上、運用コストの削減、および顧客満足度の向上を実現します。

6Gで予想されるアプリケーションの急増に伴い、通信システムは通信事業者のサービスとビジネスモデルの継続的な進化をサポートする必要があります。より迅速なサービス創出と統合を可能にするためには、通信事業者が実行時に定義する新しいサービスと意思決定に対応できる、自律的で動的かつ柔軟なシステムが不可欠です。将来の通信システムは、既存のサービスを中断することなく、新しいサービスの実現のために新しいソフトウェアのコーディング、検証、展開を実行時に行える継続的な開発を可能にします。サービス性能は、サービスライフサイクルのすべての段階で緊密に監視され、保証されます。

表1：サービスライフサイクル管理要件

サービスの相互作用と潜在的な競合は、サービス目標と整合した成果を確実にするため、レジリエンスを保ちながら能動的に管理されます。 

新たなサービスの開発と複雑さの増加に対応するため、AIは不可欠なパートナーとなり、顧客の期待を超えるオンデマンドで高度なサービスを提供するための差別化された接続性を実現します。AI駆動型ソリューションを活用することで、通信事業者はネットワークを能動的に管理し、運用を効率化し、効率性と顧客満足度を向上させることができます。AIを先頭に立たせることで、通信事業者はダイナミックな業界環境において先導的な役割を果たすことができ、有望で可能性に満ちた未来を築くことができます。

要約すると、将来のテレコムシステムは、サービスの運用・統合・創出・保証を実行時に中断なく支援するAI駆動型フレームワークを必要とします。これは、表1に示すように、サービスライフサイクル管理のすべての側面において明らかです。

Talk to your network –  パラダイムシフト   

未来の通信システムのビジョンは明確です。それは、複雑で相互接続された通信ネットワーク、サービス、アプリケーションを人間が創造し、効率的に管理できるシステムを設計することです。これらのシステムは、図1に示されるように、運用上の要件を満たし、多岐にわたるビジネス目的とユースケースをサポートする必要があります。

Figure 1. Talk to your network vision

このビジョンは、私たちの想像を超える新たなアプリケーションとサービスの可能性を切り拓きます。これには、既に製品に組み込まれているAIとMLを超えた高度な自動化ソリューションが求められます。

「TTYN（Talk to your network）」は、上記の重要領域に対応可能な自律型ネットワークを構築するために、主要なAI技術と基盤技術を統合する包括的な概念です。TTYNの核を成すのは、単一の統合システムのようにシームレスに連携する多数の自律型ネットワークエージェントです。これらのエージェントは、通信システムのネットワーク状態を分析し、異常とその根本原因を特定し、解決策を検索し、異なる解決策の組み合わせをテストし、実行すべきアクションを決定します。本質的に、これらのエージェントは、学習した知識に基づいて「Sense、Search、Think、Act」のオペレーションサイクルを協調的に実行します。このオペレーションサイクルの四つのタスクは次の通りです。

• Senseは、ネットワークの状態を分析し評価する、例えば、特定のサイトでスループットの低下を検出することです。
• Search は、ネットワーク内の製品構成など、複数の入力ソースから重要な情報を取得するか関連するCPI（customer product information）を検索して、その主要な詳細を要約します。  
• Think は、 問題の診断、原因分析を行い、特定された問題に対する是正措置の決定を行うことです。   
• Actは、修正措置を実行すること、例えば、設定パラメーターの調整などです。  

これらのタスクは、最初は人の介入によって指導される場合がありますが、最終目標はインテントベースの自律性であり、システムが人の関与なしに独立して動作する状態です。その結果得られる協調的な動作により、システムは実行時に動的に適応し、自己組織化して、高レベルのビジネスやサービスのインテントを満たすことができます。このようなシステムのEmergent Intelligence（知能創発）は、柔軟性と動的な動作を保証します。TTYNの自律型ワークフローは、会話型AIにおける従来のチャットボットのインタラクションとは根本的に異なります。チャットボットが主に短期的なシングルステップのインタラクションを処理するのに対し、TTYNワークフローは複雑で柔軟な計画と実行を要するマルチステップの継続的なタスクを管理します。

TTYNフレームワークは、知識とエージェントドリブン手法を統合し、自然言語を実行可能なインテリジェンスに変換します。TTYNは、自律型ネットワークの三つのAI技術基盤 - 生成AI、エージェンティックAI、インテントベースAI - を活用することで、通信製品、サービス、ネットワーク管理におけるパラダイムシフトをもたらします。

• 対話型AIは、生成AIとLLM（large language models：大規模言語モデル）を基盤として、自然な言語での対話を可能にし、ネットワークと人間のオペレーター間、および機械同士の間の透明性の高いコミュニケーションを促進し、説明可能なインサイトを提示することで、要約的な結論を導き出すことができます。
• エージェンティックAIは、自律的なエンティティが感知し、思考し、独立して行動する能力を強化し、動的な適応が可能な統合されたシステムとして機能します。
• インテントベースAIは、これらのエンティティを調整し、全体的なビジネス目標と行動を一致させることで、シームレスな協調と実行を実現します。

TTYNの核となるのは、エージェンティックAIとLLMを活用して高レベルなタスクや意図を、実行可能なサブタスクに分解する翻訳モジュールです。これらのサブタスクは、順次実行または並列実行に対応するように設計されており、全体的なタスクが効果的に完了するよう担保されています。

上記で述べた主要な基盤技術と既存のAIおよびMLソリューションは、TTYNのユースケースを実現するためのフレームワークの基盤を提供します。次のセクションでは、TTYNフレームワーク内の技術が、将来のテレコムシステムおよびサービスのライフサイクル管理にどのように貢献するかを詳細に説明します。  

これらの計画の遂行は、人間とAIエージェント間の相互作用の程度に依存し、シームレスな協業を可能にします。TTYNシステム内の自律性の範囲は、製品の準備状況とタスクの性能要件に基づいて調整されます。この柔軟性により、タスクは信頼性高く効率的に処理され、自動化と人的関与の最適なバランスが維持されます。 

TTYN のメリット  

TTYNは、拡大する新規事業機会と、ネットワークの複雑化、顧客体験の向上への要求の高まり、運営コストの増加など、通信事業者が直面する課題に対応します。TTYNソリューションは、通信事業者がインフラを管理する方法を根本から変革し、複雑なネットワークを運用者が直接質問や指示できる応答性が高く知能化されたシステムに変換します。これにより、表2で示されるような重要な課題点を解決します。

  表 2　TTYNのメリット  

TTYN -  主要技術の柱  

主要なAI機能

上記のビジョンを実現しニーズに応えるため、TTYNは、主要な三つのAIの柱、対話型AI、エージェンティックAI、インテントベースAIをベースにした包括的なソリューションを導入しています。このフレームワークは、データと知識の処理、AI／MLOps、セキュリティ、透明性、スケーラビリティを確保するための信頼性の高い機能で補完されており、図2に示されています。  

Figure 2. Pillars of autonomous networks

対話型AI とLLM

対話型AIは、主に自然言語とマルチモーダルな入力を通じて人間とやり取りするシステムの創造に焦点を当て、柔軟で文脈に応じたコミュニケーションを実現します。対話型AIの拡張機能として、エージェント間でのコミュニケーションが可能になります。これらのシステムは、自然言語処理（NLP）、生成AI、LLM、機械学習、プロンプトエンジニアリング、検索ベースの手法、対話管理などの先進技術を活用し、プロンプトから文脈と意図の範囲を特定します。さらに、生成AIを基盤として、タスクの概略計画を自動生成できます。この計画は、タスクを実現するための、インテントとタスクの調整を指揮する青写真として機能します。この計画は、インテントベースAIとエージェンティックAIとの協業の基盤を築き、人間と高度なシステム機能の橋渡し役を果たします。これにより、通信事業者はネットワークと平易な英語でコミュニケーションを取り、システム運用、意思決定、アクションに関する明確で説明可能なインサイトをリアルタイムで取得できます。これは、人間の操作者の認知負荷を軽減し、透明性を高めながら、複雑な通信ネットワークの管理を簡素化します。 

エージェンティックAI

エージェンティックAIは、動的な環境内でタスクを実行したり、意図を達成するように設計された自律型エージェントを特徴とします。これらのエージェントは、強化学習、計画アルゴリズム、適応型意思決定フレームワークなどによって導かれ、システムレベルの目標を達成するために必要な行動を実行します。エージェントは、ユーザーが定義した意図を達成するため、またはリアルタイムでの変化に適応するために、協調して動作するオーケストレーションされたシステムの一部として機能します。異なる自律型エージェントは、ネットワーク状態の分析（センシング）、データ分析と取得（サーチ）、根本原因と衝突解決の分析（シンキング）、自律的なタスク実行（アクティング）など、異なるタスクを実行します。対話型AIの支援により、LLMは構造化されていない入力と構造化された入力を解析し、実行可能な洞察に変換することで、エージェント間のリアルタイムなデータ理解を可能にする動的なエージェント間コミュニケーションを実現します。さらに、LLMは異なる機械語、API、プロトコル間の翻訳者として機能し、異なるシステムからのタスク依存関係を持つエージェント間のシームレスな統合とコミュニケーションを確保します。エージェントは、高レベルのビジネスやサービス意図を満たすために動的に適応する統合されたシステムを形成します。 

インテントベースAI

インテントベースAIは、インテントを認識し、実行可能なインテントまたはサブインテントに分解することに重点を置きます。インテント認識、コンテキスト分析、予測などの技術を組み合わせることで、複雑な目標を管理可能なタスクに分解します。これらのサブインテントはさらにシステム機能や自律型エージェントにマッピングされ、サービスインテントとユーザーニーズとの正確な整合性を確保します。対話型 AIと組み合わせて、大まかな計画を構造化されたインテントのセットに精緻化し、シームレスなオーケストレーションを可能にします。この目的のため、インテントベースAIはコーディネーション層を提供し、自律型エージェントが全体的なサービスインテントとビジネス目標に沿って行動するようにします。高レベルのインテントを実行可能なステップに翻訳することで、シームレスな協業をオーケストレーションし、効率的なサービス提供とネットワーク管理を実現します。

三つの主要なAI技術は、対話、オーケストレーション、インテント分解、自律実行を可能にする統合システムに寄与します。表3では、AI技術がサービスライフサイクル管理にどのように寄与するかをより詳細に説明しています。

表3　AI技術とサービスLCMのマッピング

AI機能のサポート

TTYNフレームワークの潜在能力を最大限に引き出すため、本ソリューションには以下の重要なサポート機能が組み込まれています。

• データと知識のライフサイクル管理： データ取得、保存、処理、およびライフサイクル管理（DataOps）を効率的に処理し、知識の創出、関連性の判断、および更新（Knowledge PS）を実行します。 
• AI／MLOps：機械学習モデルのライフサイクル管理およびパイプラインの管理。これには、LLMを活用したアーキテクチャー、RAG（retrieval-augmented generation：検索拡張生成）、および動的適応性を実現するエージェントが含まれます。
• TWAI （Trustworthy AI：信頼できるAI）：AIシステムの透明性、信頼性、および倫理的な利用を確保するため、意図しない出力、データ漏洩、および幻覚に対する安全対策を組み込む必要があります。TWAIには、堅牢なセキュリティ対策、安全なレスポンス調整、および安全なテンプレート出力が含まれ、倫理的およびセキュリティ基準への準拠を維持します。TWAIの一環として、データプライバシーとセキュリティは最優先事項です。そのため、通信事業者は、LLMモデルのトレーニングに利用されるデータが内部のプライバシープロトコルに準拠し、データ漏洩を防ぐための重大な措置を講じています。

上記の機能に加え、TTYNのユースケースの進化を効率化するためには、広範な再利用性が不可欠です。TTYNソリューションは、一貫性がありスケーラブルなソリューションのために、生成AIライブラリ、AI／non-AI エージェントテンプレート、AIOps、および既存のAI／ML機能などの共通資産をベースに構築すべきです。

アプリケーションの分類とユースケース
TTYNフレームワークは、ネットワーク運用、サービス創出、システム統合の改善を目的とした多様なユースケースをサポートします。これらのユースケースは、入力とフィードバックのためのhuman-in-the-loopの段階から、human-on-the-loopによる監視を経て、最終的に最小限の人的介入を要するZero-touch運用へと進展します。ユースケースの分類例は表4に概要が示されてます。

表4　TTYNの可能なユースケース例

実際、これらの分類に属する複数のユースケースは、ネットワーク内で同時に動作し、異なるベンダーが提供する多様な製品やソリューションをカバーすることが可能です。これらの機能を活かすことで、TTYNはネットワーク運用を再定義し、現代の通信ニーズに最適化された、インテリジェントで自律的に組織化され、信頼性の高いシステムを構築します。 

結論

TTYNは、生成AIやエージェント駆動型オーケストレーションなどの先進技術を活用することで、通信ネットワーク運用におけるパラダイムシフトを実現します。ネットワークを自律的なシステムへと変革し、自己組織化、サービス提供の最適化、動的な市場ニーズへの迅速な適応を可能にすることを目的としています。TTYNは、通信事業者とネットワークノード間の自然言語入力を通じたシームレスな通信を可能にすることで、手動でのコマンド処理の必要性を排除します。この自動化は、サービス創出から統合、保証、運用までのサービスライフサイクルのさまざまな段階における運用を効率化します。インテント駆動型自動化を可能にすることで、TTYNはビジネス目標をエージェントによって効率的に実行される実行可能なタスクに変換し、人の介入を削減し、運用効率を向上させます。TTYNは単なる技術的な変化を超え、将来のネットワークの進化する要求に適応するように設計された、プロアクティブで目的指向のシステムとしてネットワークサービスと運用を再定義するものです。

エリクソンは、この進化の最前線に立ち、業界パートナーと緊密に協力して自律型ネットワークの基盤技術を定義し開発しています。デジタル時代においてお客様にシームレスな接続を提供する、よりスマートで信頼性が高く安全なネットワークを実現するという変革の時代を、パートナーと一緒に切り拓いています。