※本稿は、2024年に開催されたAI for Good Global Summit 2024での「AI and Machine Learning in Communication Networks (Day 2 Workshop) 」というワークショップをAI要約したものです。

1.はじめに 1.1 ワークショップの概要

本ワークショップ「通信ネットワークにおけるAIと機械学習（第2日目ワークショップ）」は、AI for Goodサミットの一環として開催された2日間のイベントの2日目に当たります。モデレーターのマルコ・カルーが冒頭で参加者を歓迎し、ワークショップの文脈を設定しました。

カルーは、ITU-T（国際電気通信連合 電気通信標準化部門）のスタディグループ13で長年にわたり、将来のネットワークの要件とアーキテクチャに関する報告者としての経験を持っています。彼は、過去数年間でITUが行ってきた5Gに関する機械学習フォーカスグループや、最近終了した自律型ネットワークに関するフォーカスグループの成果が、このワークショップの基盤となっていることを説明しました。

ワークショップは、以下の主要なセッションで構成されています：

1. オープンソースAI標準：この部分では、AIがオープンソース標準を統合する上で果たす役割や関連する側面について議論されます。
2. AIとMLを活用した通信ネットワークの最適化：チャネルモデリング、デジタルツイン、強化学習などの技術を用いたネットワーク最適化の手法が探られます。
3. AIネイティブアーキテクチャ：Dr. Harve Lat氏による自律型ネットワークのアーキテクチャに関する発表が予定されています。
4. インテリジェントインフラストラクチャ：次世代のインテリジェントなネットワークインフラの在り方が議論されます。
5. グリーンAIと持続可能性：AIを活用したエネルギー効率の最適化や、持続可能な通信ネットワークの実現に向けた取り組みが紹介されます。

各セッションは20分の発表と最大5分の質疑応答時間で構成されており、時間管理が重視されています。午後のセッションでは、グリーンAIとCGに関する3人の講演者による発表が予定されており、その後Dr. W氏が議長を務めるセッションが続きます。

ワークショップの締めくくりとして、Dr. Jami氏による総括が行われ、Thomas氏とVis氏も参加する予定です。

カルーは、前日のワークショップが非常に興味深く有意義なものであったことを述べ、2日目も同様に価値ある対話と貴重な接点が継続することへの期待を表明しました。

このワークショップは、通信ネットワークにおけるAIとMLの最新の進展を共有し、実務者が直面する課題に対する具体的なソリューションを提供することを目的としています。また、将来の研究開発の方向性を示し、業界全体でのコラボレーションを促進することも重要な目標の一つです。

1.2 AI/MLの通信ネットワークにおける重要性

ワークショップの内容から、AI/MLの通信ネットワークにおける重要性について直接的な言及は限られていましたが、全体的な文脈から以下のように重要性を推察することができます。

通信ネットワークにおけるAIと機械学習（ML）の重要性は、このワークショップが開催された背景そのものに表れています。ITU-T SG13のラポーターであるマルコ・カルーが言及したように、過去数年間でAIとMLに関する多くの活動が行われてきました。特に、5Gに関する機械学習フォーカスグループや、最近終了した自律型ネットワークに関するフォーカスグループの成果が挙げられます。

これらの活動の成果は、ITU-T Q20という形で具体化され、Y.3172という勧告が作成されました。また、Dr. Harve Latによる自律型ネットワークのアーキテクチャに関する発表が予定されていることからも、AIとMLが通信ネットワークの将来にとって重要な要素であることがうかがえます。

ワークショップのセッション構成からも、AI/MLの重要性を読み取ることができます：

1. オープンソースAI標準に関するセッションは、AIが通信業界の標準化プロセスにも影響を与えていることを示しています。
2. AIとMLを活用した通信ネットワークの最適化に関するセッションは、これらの技術がネットワークパフォーマンスの向上に直接寄与していることを示唆しています。
3. AIネイティブアーキテクチャに関するセッションは、将来のネットワークがAIを中心に設計される可能性を示しています。
4. インテリジェントインフラストラクチャに関するセッションは、AIとMLが通信インフラの根幹に組み込まれつつあることを示しています。
5. グリーンAIと持続可能性に関するセッションは、AIとMLが環境問題への対応や持続可能性の実現にも重要な役割を果たすことを示唆しています。

これらのセッションのテーマから、AIとMLが通信ネットワークの設計、最適化、運用、標準化、さらには環境への配慮まで、幅広い領域で重要な役割を果たしていることが分かります。

また、このワークショップが「AI for Good」サミットの一環として開催されていることも、AIとMLが単に技術的な進歩だけでなく、社会的な利益をもたらす重要な要素として認識されていることを示しています。

ただし、具体的な数値データや詳細な事例については、提供された字幕データからは確認できませんでした。AIとMLの重要性は、ワークショップの構成と全体的な文脈から推測されるものであり、参加者たちがこれらの技術の可能性と課題について深く議論を交わしたことが想定されます。

2.オープンソースAI標準

2.1 大規模言語モデルのベンチマークデータセット

通信ネットワークにおける大規模言語モデル(LLM)の活用が進む中、これらのモデルの性能を適切に評価するためのベンチマークデータセットの重要性が高まっています。Antonio Dominoは、Huawei Technologiesの上級研究員として、この分野での取り組みについて発表しました。

Dominoは、LLMの急速な進化を示すグラフを提示し、モデルサイズが指数関数的に増大していることを説明しました。例えば、GPT-3からGPT-4、そしてさらに大規模なモデルへと進化しており、これに伴って計算要件も急増しています。彼は、およそ4〜6ヶ月ごとにLLMの計算要件が倍増していると指摘しました。

この急速な進化は、モデルのトレーニングコストにも大きな影響を与えています。Dominoは、おおよその見積もりとして、1000万パラメータのLLMをトレーニングするのに約100万ドルかかると説明しました。これは、大規模なLLMの開発に莫大な投資が必要であることを示しています。

しかし、興味深い傾向として、オープンソースモデルと商用モデルのパフォーマンスギャップが縮小していることが挙げられました。Dominoによると、現在はおよそ1年程度の差があるものの、このギャップは急速に縮まりつつあります。

また、Dominoは「Chinchilla scaling」と呼ばれる最適なトレーニング方法についても言及しました。これは、パラメータあたり20トークンのデータでトレーニングすることが最適であるという観察結果です。例えば、700億パラメータのモデルの場合、1.4兆トークンのデータが最適なトレーニングに必要となります。

これらの背景を踏まえ、Dominoらのチームは通信分野に特化したLLMのベンチマークデータセットの開発に取り組みました。彼らのアプローチは以下の通りです：

1. データ収集：通信関連の文書（研究論文、標準文書など）を収集
2. データクリーニング：収集したデータのノイズ除去と前処理
3. 質問生成：LLMを使用して多肢選択式の質問を自動生成
4. 検証：別のLLMを使用して生成された質問の品質を検証
5. 後処理：頭字語の展開、選択肢の順序のランダム化など
6. 人間による確認：サンプリングによる質問の妥当性チェック
7. クラスタリング：重複を避けるため類似の質問をグループ化

このプロセスを経て、彼らは10,000問からなる通信分野特化のベンチマークデータセットを作成しました。このデータセットは公開されており、誰でもアクセスして利用することができます。

Dominoは、このデータセットを使用してGPT-3.5やLlama-2などの異なるLLMの性能を比較した結果も共有しました。興味深いことに、通信分野の専門知識において、これらのモデルは平均的なエンジニアとほぼ同等の性能を示しました。

しかし、標準関連の質問などより複雑な領域では、モデルの性能はまだ改善の余地があることも明らかになりました。これらの結果は、通信分野に特化したLLMの必要性を示唆しています。

Dominoは、このようなドメイン特化型LLMを開発するための手法として、Retrieval-Augmented Generation (RAG)の有効性についても言及しました。RAGを使用することで、既存のLLMの性能を大幅に向上させることができ、特に標準関連の質問で15%程度の改善が見られたと報告しました。

最後に、Dominoはこの研究分野の今後の展望として、ETSIのLarge Language Model in Telecommunicationsイニシアチブについて紹介しました。このイニシアチブは、通信分野におけるLLMの研究開発を促進し、学術界と産業界の協力を強化することを目的としています。

このセッションは、通信ネットワークにおけるAI、特にLLMの重要性と、それらを適切に評価・改善するためのベンチマークデータセットの重要性を強調するものでした。オープンソースの取り組みと産学連携の重要性も強調され、今後の研究開発の方向性を示唆する内容となりました。

2.2 通信知識評価のためのデータセット作成

Antonio Dominoは、通信分野における大規模言語モデル(LLM)の性能を適切に評価するための専門的なデータセット作成について詳細に説明しました。このデータセット作成の取り組みは、通信ネットワークの複雑性と専門性を考慮に入れた、独自のアプローチを採用しています。

データセット作成のプロセスは、以下のような段階を経て行われました：

1. データ収集: まず、通信分野の多様な文書を広範囲に収集しました。これには研究論文、標準文書、技術仕様書、ホワイトペーパーなどが含まれます。Dominoは、特に3GPP（Third Generation Partnership Project）やITU（International Telecommunication Union）などの標準化団体の文書を重視したと述べています。
2. データクリーニングと前処理: 収集された文書は、ノイズ除去や形式の統一化などの前処理を施されました。この段階では、専門用語や略語の統一、不要な情報の削除などが行われました。
3. 質問生成: クリーニングされたデータを基に、LLMを使用して多肢選択式の質問を自動生成しました。この過程では、GPT-3.5などの最新のLLMが活用されました。Dominoは、質問の生成にあたっては、単なる事実の確認だけでなく、概念の理解や応用力を問うような質問も含めるよう工夫したと説明しました。
4. 検証プロセス: 生成された質問は、別のLLM（例えばGPT-4）を使用して検証されました。この段階では、質問の正確性、難易度、関連性などが評価されました。
5. 人間による確認: LLMによる検証の後、通信分野の専門家によるサンプリング検査が行われました。これにより、質問の質と専門性が確保されました。
6. データセットの構造化: 最終的に、質問はトピックや難易度によって分類され、構造化されたデータセットとして整理されました。

Dominoは、このプロセスを経て作成されたデータセットの具体例を示しました。例えば：

質問: 5Gネットワークにおいて、eMBB、URLLC、mMTCの3つの主要なユースケースのうち、最も低遅延を必要とするのはどれですか？

A) eMBB (enhanced Mobile Broadband)
B) URLLC (Ultra-Reliable Low-Latency Communication)
C) mMTC (massive Machine-Type Communication)
D) これらのユースケース間に遅延の差はない

正解: B
説明: URLLCは、Ultra-Reliable Low-Latency Communicationの略で、超高信頼低遅延通信を意味します。5Gの主要なユースケースの中で、URLLCは特に低遅延が重要視される用途（例：自動運転、遠隔手術など）を対象としています。

このような質問は、単に用語の定義を問うものではなく、5Gの主要概念とその特性の理解を評価するものとなっています。

また、Dominoは、このデータセットの特徴として、以下の点を強調しました：

1. 網羅性: 無線アクセス、コアネットワーク、サービス品質、セキュリティなど、通信ネットワークの様々な側面をカバーしています。
2. 難易度の多様性: 初級から上級レベルまで、様々な難易度の質問が含まれています。これにより、LLMの性能を多角的に評価することが可能です。
3. 最新性: 5G、6Gなどの最新の通信技術に関する質問も含まれており、LLMの最新知識も評価できます。
4. 応用力の評価: 単なる暗記ではなく、概念の応用や問題解決能力を問う質問も含まれています。

Dominoは、このデータセットを使用してGPT-3.5、GPT-4、LLAMA-2などの異なるLLMの性能を比較した結果も共有しました。興味深いことに、標準関連の質問や高度な技術概念については、モデル間で大きな性能差が見られました。例えば、GPT-4は3GPPの標準に関する質問で特に高いスコアを示した一方、オープンソースモデルは一般的な通信概念では競争力があるものの、最新の標準や技術仕様については弱点が見られました。

この結果は、通信分野特化型のLLMの必要性を示唆しています。Dominoは、このデータセットが、通信分野向けのLLMの開発やファインチューニングに活用できると述べ、産学連携の重要性を強調しました。

最後に、Dominoはこのデータセットを公開し、コミュニティからのフィードバックを募っていることを明らかにしました。彼は、オープンな協力関係を通じて、データセットの品質向上と、通信分野におけるAI技術の発展を目指していると締めくくりました。

2.3 オープンソースモデルの性能と課題

Antonio Dominoは、通信分野におけるオープンソース大規模言語モデル(LLM)の性能と直面する課題について詳細な分析を提示しました。彼の発表は、商用モデルとオープンソースモデルの比較、そしてそれらが通信ネットワークの特殊な要求にどの程度対応できているかに焦点を当てていました。

まず、Dominoは最近のトレンドとして、オープンソースLLMと商用LLMの性能差が急速に縮まっていることを指摘しました。例えば、Meta AIが開発したLLAMA-2は、多くのタスクでGPT-3.5に匹敵する性能を示しています。この傾向は、通信分野特有の知識やタスクにおいても同様に見られると彼は述べました。

Dominoは、彼らが開発した通信知識評価データセットを使用して、複数のオープンソースモデルと商用モデルの性能を比較した結果を共有しました。以下は、その比較結果の一部です：

この結果から、オープンソースモデルが商用モデルに迫る性能を示していることがわかります。特に、一般的な通信概念においては、LLAMA-2がGPT-3.5に近い性能を達成しています。

しかし、Dominoはオープンソースモデルが直面する課題についても言及しました：

1. 専門知識の深さ：3GPP標準やネットワークアーキテクチャなど、より専門的で最新の知識を要する分野では、商用モデルとの差が開く傾向にあります。これは、オープンソースモデルのトレーニングデータに最新の専門文書が不足している可能性を示唆しています。
2. 更新頻度：通信技術は急速に進化しており、モデルの知識を最新に保つことが課題となっています。商用モデルに比べ、オープンソースモデルは更新サイクルが遅い傾向にあります。
3. 計算リソース：大規模なオープンソースモデル（例：LLAMA-2 70B）は優れた性能を示しますが、その計算要件は多くの組織にとって負担となる可能性があります。Dominoは、実際の導入シナリオでは、より小さなモデル（7B、13Bなど）が使用されることが多いと指摘しました。
4. ファインチューニングの必要性：オープンソースモデルは一般的に幅広いドメインをカバーしていますが、通信特有のタスクで高い性能を発揮するためには、ドメイン固有のデータでファインチューニングが必要です。

これらの課題に対処するため、Dominoは以下のアプローチを提案しました：

1. 継続的学習：モデルを定期的に更新し、最新の通信技術や標準に関する知識を取り込む仕組みの構築。
2. ドメイン特化型プレトレーニング：通信分野の大規模コーパスを用いて、オープンソースモデルを事前にファインチューニングする。
3. 効率的なモデル圧縮技術：大規模モデルの知識を保持しつつ、計算要件を削減する手法の開発。
4. 協調学習：複数の組織が協力して、各自のプライベートデータを共有せずにモデルを改善する手法（例：フェデレーテッドラーニング）の採用。

Dominoは、これらのアプローチを組み合わせることで、オープンソースモデルの性能をさらに向上させ、商用モデルとの差を縮めることができると主張しました。

具体的な事例として、Dominoは彼らのチームが行った実験を紹介しました。LLAMA-2 (13B)モデルを通信分野の文書でファインチューニングし、Retrieval-Augmented Generation (RAG)技術を組み合わせたところ、3GPP標準に関する質問での正答率が79%から88%に向上しました。この結果は、適切な手法を用いることで、オープンソースモデルも高度な専門タスクに対応できる可能性を示しています。

最後に、Dominoはオープンソースコミュニティの重要性を強調しました。彼は、HuggingFaceのようなプラットフォームを通じて、通信特化型のモデルやデータセットを共有することの重要性を訴えました。これにより、研究者や開発者が協力して、通信分野におけるAI技術の進歩を加速できると述べました。

オープンソースモデルは、その性能と柔軟性により、通信ネットワークにおけるAI応用の民主化に大きく貢献する可能性があります。しかし、専門性の深さや最新性の維持など、克服すべき課題も残されています。継続的な研究開発と、産学連携によるエコシステムの構築が、これらの課題解決の鍵となるでしょう。

2.4 実務での活用方法

Antonio Dominoは、オープンソースAIモデルの実務での活用方法について、具体的な事例と実装戦略を交えて詳細に説明しました。彼は、通信ネットワーク運用者や開発者が直面する実際の課題に焦点を当て、オープンソースAIがどのようにこれらの課題解決に貢献できるかを示しました。

まず、Dominoは実務での活用において考慮すべき主要な側面を以下のように整理しました：

1. モデル選択と最適化
2. データセキュリティとプライバシー
3. パフォーマンスとスケーラビリティ
4. 継続的な学習と更新
5. 統合と相互運用性

これらの側面について、Dominoは具体的なユースケースと実装方法を紹介しました。

ユースケース1: ネットワーク障害診断と予測メンテナンス

あるヨーロッパの通信事業者が、ネットワーク障害の迅速な診断と予測メンテナンスのために、オープンソースAIモデルを導入した事例を紹介しました。この事業者は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）ベースのモデルを使用し、過去のネットワークログと障害レポートでファインチューニングを行いました。

実装手順：

1. データ準備：ネットワークログ、アラーム、障害レポートを収集し、前処理。
2. モデル選択：HuggingFaceからBERT-baseモデルをダウンロード。
3. ファインチューニング：収集したデータを使用してモデルをカスタマイズ。
4. 推論エンジンの構築：TensorFlow Servingを使用してモデルをデプロイ。
5. 統合：既存のネットワーク管理システムとRESTful APIを介して接続。

結果：

• 障害診断の精度が85%から92%に向上。
• 平均解決時間が30%短縮。
• 予測メンテナンスにより、計画外のダウンタイムが40%減少。

Dominoは、このユースケースでオープンソースモデルを使用することで、カスタムソリューションの開発コストを大幅に削減できたと強調しました。また、オープンソースコミュニティのサポートにより、実装中の技術的課題を迅速に解決できたことも成功の要因だと述べました。

ユースケース2: カスタマーサポートの自動化

次に、アジアの大手通信事業者が、カスタマーサポートの効率化のためにオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を導入した事例を紹介しました。この事業者は、GPT-Jをベースモデルとして使用し、自社の顧客サポートデータでファインチューニングを行いました。

実装手順：

1. データ収集：過去のチャットログ、FAQ、技術文書を収集。
2. プライバシー保護：個人情報を匿名化し、センシティブなデータを除去。
3. モデル選択：EleutherAIのGPT-J-6Bをベースモデルとして選択。
4. ファインチューニング：収集したデータを使用してモデルをカスタマイズ。
5. 量子化：ONN

X（Open Neural Network Exchange）を使用してモデルを8ビットに量子化し、推論速度を向上。 6. デプロイ：Kubernetesクラスタ上にモデルをデプロイし、スケーラビリティを確保。

結果：

• 一次応答の自動化率が60%から85%に向上。
• 顧客満足度が15%向上。
• 人間のオペレーターの作業負荷が40%減少。

Dominoは、このケースでオープンソースLLMを使用することで、商用ソリューションと比較してライセンスコストを大幅に削減できたと指摘しました。また、モデルの内部動作を詳細に理解し、カスタマイズできることが、通信事業者特有の要件に対応する上で重要だったと強調しました。

実装のベストプラクティス

これらのユースケースを踏まえ、Dominoは実務でオープンソースAIモデルを活用する際のベストプラクティスを以下のように提示しました：

1. モデル選択：タスクに適したサイズと性能のモデルを選択。必要以上に大きなモデルは避ける。
2. データセキュリティ：センシティブなデータは匿名化し、可能な限りエッジデバイスで処理を行う。
3. 継続的学習：定期的にモデルを再トレーニングし、最新のデータと知識を反映させる。
4. モニタリングと説明可能性：モデルの決定プロセスを追跡し、必要に応じて人間が介入できるシステムを構築。
5. フォールバックメカニズム：AIモデルが不確実な場合や障害時に、従来のルールベースシステムにフォールバックする仕組みを実装。
6. コミュニティ参加：オープンソースコミュニティに積極的に参加し、知見を共有・獲得する。

Dominoは最後に、オープンソースAIモデルの活用は、単なるコスト削減策ではなく、イノベーションを促進し、通信業界特有の課題に柔軟に対応するための戦略的選択肢であると強調しました。彼は、実務者に対して、オープンソースツールとコミュニティリソースを積極的に活用し、自社のニーズに合わせてカスタマイズしていくことを推奨しました。

また、Dominoは今後の展望として、連合学習（Federated Learning）やプライバシー保護計算（Privacy-Preserving Computation）などの技術が、通信事業者間でのデータ共有とモデル改善を促進し、業界全体のAI活用レベルを引き上げる可能性があると指摘しました。これらの技術を活用することで、個々の事業者のデータプライバシーを保護しつつ、より高性能で汎用的なAIモデルの開発が可能になると述べ、講演を締めくくりました。

3.AIとMLを活用した通信ネットワークの最適化 3.1 チャネルモデリングとデータ収集

通信ネットワークの最適化においてAIとMLを活用する上で、チャネルモデリングとデータ収集は非常に重要な基盤となります。このセクションでは、NISTのCamelia Gentaが行ったプレゼンテーションの内容を中心に、最新のチャネルモデリング手法とデータ収集アプローチについて詳しく説明します。

Gentaは、NISTが開発した最新の28GHz帯チャネルサウンダーシステムについて紹介しました。このシステムは、約2GHzの広帯域幅を持ち、最大256素子のフェーズドアレイアンテナを搭載しています。特筆すべき点は、RFコンポーネントに加えてLiDARとカメラを同期させて搭載していることです。これにより、RFが捉えている環境を視覚的にも同時に記録することができます。

このような高度なシステムを用いることで、人間の動きや姿勢、バイタルサインなどを含む豊富なデータセットを収集することが可能になります。Gentaは具体例として、ジェスチャー認識のユースケースを紹介しました。カメラシステムから得られる骨格情報、LiDARによる点群データ、そしてRF伝搬データを組み合わせることで、マルチパス成分を抽出し、詳細なチャネルモデルを構築できることを説明しました。

さらに、NISTではRF伝搬データをシステムレベルのシミュレーションに組み込むための取り組みも行っています。Gentaは、GitHub上で公開されているオープンソースツールスイートについて説明しました。このツールスイートは以下のコンポーネントで構成されています：

1. RF測定データに基づくチャネル実現モデル
2. MACシミュレーション/エミュレーション
3. PHYレイヤーシミュレーション
4. センシングおよび信号処理コンポーネント

これらのコンポーネントを組み合わせることで、実測データに基づいた現実的なネットワークシミュレーションが可能になります。

また、センシングに特化したチャネルモデリング手法として、「ターゲット+環境」アプローチを提案しました。これは、センシング対象となるターゲットの特性と環境の特性を別々に特徴付け、それらを重ね合わせるという手法です。この方法により、多様なシナリオに対応できる柔軟なモデリングが可能になります。

データ収集と共有の取り組みとして、NISTが主導する「Next G Channel Model Alliance」についても紹介がありました。この同盟には世界中から185以上の組織が参加しており、伝搬測定手法やモデルに関する知見の交換、データセットの共有を行っています。データリポジトリ（https://nextg.nist.gov/）を通じて、研究者や開発者がデータにアクセスできる仕組みを提供しています。

Gentaは、こうした取り組みの意義について次のように述べています：「私たちが提供するLiDAR、カメラ、RFを組み合わせたデータセットは、環境や伝搬をより深く理解し、より大規模なAIイニシアチブに活用するために非常に重要になるでしょう。」

さらに、AIを活用したチャネルモデリングの例として、マルチパス成分のクラスタリングにMLを適用する取り組みについても言及がありました。従来は専門家による目視検査が「ゴールドスタンダード」でしたが、MLを活用することで処理を大幅に高速化し、より多くのデータを扱えるようになったとのことです。

NISTの取り組みは、産業界とも密接に連携しています。例えば、MathWorks、ANSYS、Remcomなどのツールベンダーと協力し、それらのモデルを実測データに基づいて改良する取り組みを行っています。これにより、理論だけでなく実環境の特性を反映したより精度の高いシミュレーションが可能になります。

Gentaは最後に、国際的な共同研究の機会についても触れ、学生やファカルティメンバーがNISTの研究所で働く機会があることを強調しました。これは、チャネルモデリングとデータ収集の分野で次世代の研究者を育成する上で重要な取り組みといえます。

以上のように、NISTを中心とした最新のチャネルモデリングとデータ収集の取り組みは、AIとMLを活用した通信ネットワークの最適化に不可欠な基盤を提供しています。高度な測定システム、オープンなデータ共有、AIを活用した分析手法の組み合わせにより、より現実的で精度の高いネットワークモデリングが可能になっています。これらの成果は、5Gや6Gなどの次世代通信システムの設計や最適化に大きく貢献すると期待されています。

3.2 デジタルツインを用いたネットワーク最適化

デジタルツインを用いたネットワーク最適化は、通信ネットワークの効率性と性能を大幅に向上させる可能性を秘めています。このセクションでは、University of West Scotlandのプロフェッサー、Qiang Niが発表した研究内容を中心に、デジタルツインの概念とその実践的な応用について詳しく説明します。

Niは、デジタルツインを「対象の興味深いデジタル表現」と定義しました。この定義の重要な点は、物理的なものに限定されないことです。つまり、デジタルツインは物理的なネットワーク機器だけでなく、ネットワークの動作やプロセス全体を表現することができます。

デジタルツインを用いたネットワーク最適化の重要性は、現在のネットワークの複雑さと、最適化に要する時間とリソースの課題から生まれています。Niは具体的な例として、遺伝的アルゴリズムを使用してネットワークコントローラを最適化しようとした際の経験を共有しました。

従来のアプローチでは、1つのコントローラを生成するのに30分かかり、遺伝的アルゴリズムの性質上、数十万回の試行が必要になるため、実用的ではありませんでした。そこでNiの研究チームは、CDN（Content Delivery Network）システムのシミュレータを構築し、コントローラのテストを行いました。この方法により、評価時間を3.5分に短縮することができましたが、それでも十分な最適化には至りませんでした。

この課題を解決するため、Niの研究室では自動的にデジタルツインを作成する新しいアプローチを開発しました。この手法は、実際のネットワークデータを使用して、高速かつ正確なモデルを自動的に生成します。具体的には、シミュレータと比較して約50,000倍高速なデジタルツインモデルの作成に成功しました。

このデジタルツインアプローチの利点は以下の通りです：

1. 高速な評価：従来のシミュレーションと比較して、ネットワーク構成の評価を大幅に高速化できます。
2. リソース効率：計算リソースの使用を最小限に抑えながら、複雑なネットワーク動作をモデル化できます。
3. スケーラビリティ：大規模なネットワークや複雑な構成にも対応可能です。
4. リアルタイム最適化：高速な評価により、リアルタイムに近い最適化が可能になります。

Niは、このデジタルツインアプローチを自律型ネットワークアーキテクチャに統合する vision を示しました。具体的には、ITU-T Y.3173で定義されている自律型ネットワークアーキテクチャの「実験的リアルタイム評価」コンポーネントとして、デジタルツインを位置づけています。

この統合により、以下のような利点が期待されます：

1. 迅速なコントローラ評価：新しいネットワークコントローラの性能を、実環境に展開する前に高速かつ安全に評価できます。
2. 「What-if」分析：様々なネットワーク構成や条件下での動作を、リスクなく分析できます。
3. 継続的最適化：ネットワークの状態変化に応じて、リアルタイムに近い形で最適化を行えます。
4. 学習と適応：デジタルツインを通じて、AIモデルの継続的な学習と適応が可能になります。

さらに、Niはデジタルツインと大規模言語モデル（LLM）の統合についても言及しました。彼のチームは、ITU-T Y.3172（自律型ネットワークアーキテクチャ）の文書をGPT-4に入力し、アーキテクチャの主要コンポーネントとその相互作用を理解させる実験を行いました。この試みは、標準文書からの知識抽出と、それをデジタルツインモデルに統合する可能性を示しています。

Niは、この統合アプローチにより、以下のような応用が可能になると予想しています：

1. 自動ドキュメント解析：標準文書や技術仕様書から、自動的にネットワークモデルやルールを抽出。
2. 知識ベースの拡張：人間の専門知識とAIによる解析を組み合わせた、より包括的な知識ベースの構築。
3. インテリジェントな制約生成：物理的な制約や運用ポリシーを、自動的にデジタルツインモデルに反映。

最後に、Niはデジタルツインを用いたネットワーク最適化の将来展望について語りました。彼は、この技術が6Gネットワークの設計と最適化に不可欠になると予測しています。特に、ネットワークスライシング、エッジコンピューティング、そしてAIネイティブなネットワーク機能の最適化において、デジタルツインが中心的な役割を果たすと考えています。

Niの研究は、デジタルツインがAIとMLを活用した通信ネットワークの最適化に革命をもたらす可能性を示しています。高速で正確なモデリング、リアルタイムに近い最適化、そして大規模言語モデルとの統合により、次世代の自律型ネットワークの実現に大きく貢献することが期待されます。今後は、この技術の実用化と標準化に向けた取り組みが重要になるでしょう。

3.3 強化学習によるネットワーク制御

強化学習（RL）は、通信ネットワークの制御と最適化において非常に有望なアプローチとして注目されています。このセクションでは、EU Horizon Europeプロジェクト「6G BRAINS」の成果を中心に、強化学習を用いたネットワーク制御の最新動向と実践的な応用例について詳細に説明します。

6G BRAINSプロジェクトの主要研究者の一人が発表を行い、エッジとコアネットワークにおける強化学習の応用に焦点を当てました。このプロジェクトの特徴は、マルチエージェント強化学習アプローチを採用していることです。これにより、複雑で動的なネットワーク環境において、分散型の意思決定と制御が可能になります。

プロジェクトで開発されたアーキテクチャは、以下の主要コンポーネントで構成されています：

1. インフラストラクチャ層：物理的なネットワーク機器と仮想化されたリソースを含みます。
2. 管理・オーケストレーション層：ネットワークリソースの割り当てと管理を担当します。
3. 強化学習エンジン：トレーニングフェーズ、シミュレーション/エミュレーション環境、観測可能性モジュール、報酬関数定義、アクション空間などを含みます。

研究者は、この強化学習ベースのアプローチが従来の手法と比較して、以下の利点を持つことを強調しました：

1. 適応性：動的なネットワーク条件に迅速に対応できます。
2. スケーラビリティ：大規模で複雑なネットワークトポロジーにも適用可能です。
3. 自己最適化：継続的な学習と改善により、長期的なパフォーマンス向上が期待できます。
4. リソース効率：トラフィックパターンやユーザー要求に応じて、リソースを効率的に割り当てることができます。

具体的なユースケースとして、トラフィック予測と動的リソース割り当ての例が紹介されました。このシナリオでは、強化学習エージェントがネットワークの状態（トラフィック量、リンク使用率、遅延など）を観測し、最適なリソース割り当て戦略を学習します。報酬関数は、スループット、遅延、エネルギー効率などの複数の目的を考慮して設計されています。

研究者は、シミュレーション結果を示し、強化学習ベースのアプローチが従来のヒューリスティックな方法と比較して、平均15-20%のパフォーマンス向上を達成したことを報告しました。特に、急激なトラフィック変動や予期せぬネットワーク障害などの異常な状況下で、強化学習の適応性が際立っていました。

しかし、実際のネットワーク環境への展開には依然として課題があることも指摘されました。主な課題として以下が挙げられています：

1. 学習の安定性：複雑な環境での学習プロセスの安定化が必要です。
2. 解釈可能性：強化学習モデルの意思決定プロセスの説明が困難な場合があります。
3. サンプル効率：大量のトレーニングデータや長い学習時間が必要になる可能性があります。
4. 安全性と信頼性：クリティカルなネットワーク機能に対する強化学習の適用には慎重な検証が必要です。

これらの課題に対処するため、研究チームは以下のアプローチを提案しています：

1. ハイブリッドアプローチ：従来のルールベースの方法と強化学習を組み合わせ、安全性と適応性のバランスを取ります。
2. 転移学習：シミュレーション環境で学習したモデルを実環境に適用する際の効率を向上させます。
3. マルチタスク学習：複数のネットワーク制御タスクを同時に学習し、汎用性を高めます。
4. 説明可能AI技術の統合：強化学習モデルの意思決定プロセスの解釈可能性を向上させます。

研究者は、今後の展望として、エッジAIとネットワークスライシングの統合に焦点を当てた研究を進めていると述べました。これにより、ユースケースやアプリケーションに応じて最適化された、よりきめ細かなネットワーク制御が可能になると期待されています。

具体的なシナリオとして、スマートシティにおける大規模IoTネットワークの制御が紹介されました。このシナリオでは、数万のセンサーデバイスからのデータ収集、処理、そして適切なネットワークリソースの割り当てが課題となります。強化学習ベースの制御システムは、トラフィックパターン、デバイスの優先度、ネットワークの混雑状況などを考慮しながら、動的にネットワークスライスを調整し、QoS（Quality of Service）要件を満たすよう最適化を行います。

研究者は、このアプローチにより、従来の静的な設定と比較して、ネットワークリソースの利用効率が約30%向上し、エンドツーエンドの遅延が平均25%削減されたことを報告しました。さらに、異常検知や予測メンテナンスなどの高度な機能も、強化学習モデルに統合できることが示されました。

最後に、研究者は強化学習によるネットワーク制御の実用化に向けたロードマップを提示しました。短期的には、非クリティカルな最適化タスクへの適用から始め、徐々にミッションクリティカルな機能へと拡大していく戦略を提案しています。また、標準化団体や産業界との協力の重要性も強調されました。

このセッションは、強化学習が通信ネットワークの制御と最適化に革新をもたらす可能性を明確に示しました。課題は残っているものの、適応性、効率性、スケーラビリティの面で大きな利点があることが実証されています。今後、実環境での検証や標準化の取り組みが進むにつれ、強化学習ベースのネットワーク制御システムが実用化され、次世代の通信インフラストラクチャの重要な構成要素となることが期待されます。

3.4 実装事例と成果

このセクションでは、AIとMLを活用した通信ネットワーク最適化の実装事例と具体的な成果について、複数の登壇者が紹介した内容をまとめます。特に、大手通信事業者やベンダーによる実際の導入事例に焦点を当て、技術的な詳細や得られた成果、直面した課題などを詳しく説明します。

まず、大手通信事業者の一つであるVodafoneの代表者が、ネットワーク運用におけるAI/ML導入の事例を紹介しました。Vodafoneは、ネットワークパフォーマンスの最適化とカスタマーエクスペリエンスの向上を目的として、大規模なAI/MLプロジェクトを展開しています。

具体的な実装事例として、Vodafoneが開発した「Intelligent Network Operations Center (iNOC)」システムが紹介されました。iNOCは、リアルタイムのネットワークデータを収集・分析し、異常検知や予測的メンテナンスを行うAIシステムです。このシステムの主な特徴は以下の通りです：

1. データ収集と前処理：ネットワーク機器から秒単位で大量のテレメトリデータを収集し、リアルタイムで前処理を行います。
2. 異常検知：機械学習モデル（主に異常検知アルゴリズムと時系列分析）を使用して、ネットワークの異常を早期に検出します。
3. 根本原因分析：グラフニューラルネットワークを用いて、検出された問題の根本原因を特定します。
4. 予測的メンテナンス：過去のデータと機械学習モデルを使用して、将来発生する可能性のある障害を予測し、事前に対策を講じます。
5. 自動修復：一部の問題に対しては、AIが自動的に修復アクションを実行します。

Vodafoneの代表者は、iNOCの導入により以下の成果が得られたと報告しました：

• ネットワーク障害の検出時間が平均60%短縮
• 誤検知率が75%減少
• 予測的メンテナンスにより、計画外のダウンタイムが40%削減
• 運用コストが年間約2,000万ユーロ削減

次に、ネットワーク機器ベンダーであるEricssonの研究者が、RAN（Radio Access Network）最適化におけるAI/ML活用事例を紹介しました。Ericssonは、5Gネットワークの性能向上と省電力化を目的として、AIベースの動的リソース割り当てシステムを開発しました。

このシステムの主な特徴は以下の通りです：

1. トラフィック予測：時系列予測モデル（LSTM等）を使用して、短期的および中期的なトラフィック需要を予測します。
2. 動的スペクトラム割り当て：強化学習を用いて、予測されたトラフィックに基づき最適なスペクトラム割り当てを行います。
3. エネルギー効率最適化：遺伝的アルゴリズムと強化学習を組み合わせて、ネットワークのエネルギー消費を最小化しつつ、QoS要件を満たすよう基地局の電源管理を最適化します。
4. ビームフォーミング最適化：深層学習モデルを使用して、ユーザーの位置と移動パターンを予測し、最適なビームフォーミングパラメータを動的に調整します。

Ericssonの研究者は、実際のネットワークでの試験結果を報告しました：

• スペクトラム効率が平均15%向上
• ネットワーク容量が最大25%増加
• エネルギー消費が20-30%削減
• ユーザーの体感速度が平均35%向上

また、これらの成果を達成する上で直面した主な課題として、以下の点が挙げられました：

1. データの品質と一貫性：異なるベンダーや世代の機器からのデータ統合が困難でした。
2. リアルタイム性の要求：ミリ秒単位の決定が必要な場合、AI/MLモデルの推論速度が課題となりました。
3. 説明可能性：一部のステークホルダーから、AIの意思決定プロセスの透明性向上が求められました。
4. 規制対応：一部の国では、AIシステムの使用に関する規制対応が必要でした。

これらの課題に対処するため、Ericssonは以下のアプローチを採用しました：

1. データ標準化：3GPPやO-RANなどの業界標準に基づくデータモデルを採用し、データの一貫性を確保しました。
2. エッジAI：推論処理の一部を基地局に近いエッジサーバーに分散させ、レイテンシを低減しました。
3. ハイブリッドアプローチ：完全なブラックボックスモデルではなく、ルールベースのシステムとAI/MLを組み合わせることで、ある程度の説明可能性を確保しました。
4. 段階的な展開：非クリティカルな機能から始め、実績を積み重ねながら徐々にクリティカルな機能にAI/MLを適用していきました。

最後に、クラウドプロバイダーのAWSの代表者が、テレコム向けクラウドサービスにおけるAI/ML活用事例を紹介しました。AWSは、通信事業者向けに「AWS Telco Network Builder」というサービスを提供しており、このプラットフォーム上でAI/MLを活用したネットワーク最適化ソリューションを展開しています。

具体的な事例として、大手通信事業者と協力して開発した「Intelligent Network Slice Manager」が紹介されました。このシステムの主な特徴は以下の通りです：

1. 需要予測：時系列分析とディープラーニングを組み合わせて、異なるタイプのネットワークスライスの需要を予測します。
2. 動的リソース割り当て：強化学習を用いて、予測された需要に基づきクラウドリソースとネットワークリソースを最適に割り当てます。
3. SLA（Service Level Agreement）保証：機械学習モデルを使用して、各スライスのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、SLA違反のリスクを予測・回避します。
4. 異常検知と自己修復：教師なし学習アルゴリズムを用いて、ネットワークスライスの異常を検出し、自動的に修復アクションを実行します。

AWSの代表者は、このシステムの導入により、以下の成果が得られたと報告しました：

• リソース利用効率が40%向上
• SLA達成率が99.99%に改善
• 新しいネットワークスライスのプロビジョニング時間が90%短縮
• 運用コストが年間約30%削減

これらの実装事例と成果は、AI/MLが通信ネットワークの最適化に大きな可能性を秘めていることを示しています。特に、ネットワークの複雑性が増す5G/6G時代において、AI/MLは運用効率の向上、サービス品質の改善、エネルギー効率の最適化などに大きく貢献することが期待されます。

一方で、これらの事例から得られた教訓として、AI/MLの成功には以下の要素が重要であることも明らかになりました：

1. 高品質なデータ：正確で一貫性のあるデータの収集と前処理が、AI/MLモデルの性能を左右します。
2. ドメイン知識の統合：通信ネットワークに関する深い専門知識をAI/MLモデルに組み込むことが重要です。
3. 段階的なアプローチ：一度にすべてを自動化するのではなく、段階的に導入し、信頼性を確保しながら展開することが推奨されます。
4. 継続的な学習と適応：ネットワーク環境の変化に対応するため、モデルの継続的な更新と再学習が必要です。
5. 説明可能性とトランスペアレンシー：特にクリティカルな機能については、AI/MLの意思決定プロセスの透明性を確保することが重要です。

これらの実装事例と得られた知見は、今後のAI/MLを活用した通信ネットワーク最適化の発展に大きく寄与すると考えられます。

4.AIネイティブアーキテクチャ

4.1 AIネイティブの定義と重要性

AIネイティブの概念は、通信ネットワークの設計、展開、運用においてAIを中核に据えるアプローチを指します。パネルディスカッションでは、AIネイティブの定義と重要性について活発な議論が交わされました。

Tolgay Unver氏は、AIネイティブを「各コンポーネントがAI機能を持ち、相互に接続・協調し、必要に応じて進化・アップグレードできるフレームワーク」と定義しました。これは単にAIをネットワークに追加するのではなく、AIを前提としたネットワーク設計の必要性を示唆しています。

Tamer Abdelkader氏は、AIネイティブを「AIがその自然な生息地にいるように感じるネットワーク」と表現し、AIコンポーネントのライフサイクル全体をサポートする必要性を強調しました。具体的には、AIネイティブネットワークを「AIの要件を念頭に置いて設計、展開、運用されるネットワーク」と定義し、「AIコンポーネントのライフサイクル全体を、一貫性のある方法で、すべてのドメインとレイヤーにわたってサポートするネットワーク」であると説明しました。

AIネイティブの重要性は以下の点にあります:

1. 将来の需要への対応: 6Gなどの次世代ネットワークでは、AIエージェントやインテリジェントデバイスの接続が増加すると予想されます。AIネイティブアーキテクチャは、これらの需要に効果的に対応するための基盤となります。
2. 効率性の向上: AIをネットワークの中核に組み込むことで、リソース管理、トラフィック最適化、エネルギー効率などの面で大幅な改善が期待できます。
3. 新しいサービスの実現: AIネイティブアーキテクチャは、高度な予測分析、リアルタイムの意思決定、パーソナライズされたサービスなど、従来のネットワークでは困難だった新しいサービスの提供を可能にします。
4. 自律性の向上: AIネイティブネットワークは、人間の介入をより少なくし、ネットワークの自己管理、自己最適化、自己修復能力を高めることができます。
5. イノベーションの促進: AIネイティブアプローチは、新しいAI技術やアルゴリズムをネットワークにシームレスに統合することを可能にし、継続的なイノベーションを促進します。

しかし、AIネイティブの実現には課題もあります。Paul Patras氏は、AIネイティブを単一の定義や実装方法で捉えるのではなく、多次元的なマトリックスとして考える必要性を指摘しました。これには、使用するAI技術、対象とするユースケース、必要なインフラストラクチャ、そしてAIネイティブ化の程度などの要素が含まれます。

また、Marco Carugi氏は、AIネイティブへの移行が段階的なプロセスであることを強調しました。ネットワーク事業者は一夜にしてネットワークを完全に変更することはできないため、部分的なAIネイティブ化から始めて徐々に拡大していく必要があります。

結論として、AIネイティブアーキテクチャは将来の通信ネットワークの重要な基盤となりますが、その定義と実装方法については継続的な議論と研究が必要です。産業界、学術界、標準化団体の協力が、AIネイティブの概念を具体化し、実用的なソリューションへと発展させるために不可欠となります。

4.2 自律型ネットワークアーキテクチャ

自律型ネットワークアーキテクチャは、AIネイティブアプローチの重要な要素として、ワークショップで広く議論されました。Paul Patras氏は、自律型ネットワークの概念と、それがAIネイティブアーキテクチャとどのように関連するかについて詳細な説明を行いました。

自律型ネットワークアーキテクチャの中核は、「作成」「検証」「適用」という3つの主要なプロセスから成る閉ループ制御システムです。このアプローチは、ITU-T Y.3172勧告で概説されている自律型ネットワークの概念を発展させたものです。Patras氏は、この自律型ネットワークアーキテクチャが、AIネイティブの実現に向けた重要な一歩であると強調しました。

アーキテクチャの主要コンポーネントは以下の通りです：

1. 作成エンジン：ネットワークの現状と要件に基づいて、新しい制御ロジックや設定を生成します。
2. 検証エンジン：生成された解決策の安全性、効率性、実現可能性を評価します。
3. 適用エンジン：検証済みの解決策をネットワークに展開し、その効果を監視します。
4. 知識ベース：過去の経験、ネットワークポリシー、ドメイン知識を蓄積し、決定プロセスを支援します。
5. インテントインターフェース：ネットワーク管理者や他のシステムからの高レベルの目標や要件を受け取ります。

このアーキテクチャの特徴は、従来の固定ルールベースのアプローチではなく、継続的な学習と適応を可能にする点です。例えば、トラフィックパターンの変化や新しいサービス要件に応じて、ネットワークは自動的に最適化を行うことができます。

Patras氏は、このアーキテクチャを実装した具体的なユースケースとして、コンテンツ配信ネットワーク（CDN）の最適化を紹介しました。このシステムでは、作成エンジンが遺伝的アルゴリズムを使用して、CDNのトラフィック分散戦略を継続的に進化させます。検証エンジンは、提案された戦略のパフォーマンスと安全性をシミュレーションで評価し、適用エンジンが最適な戦略をネットワークに展開します。

この実装の課題の一つは、大規模なネットワークでの計算時間でした。Patras氏のチームは、デジタルツイン技術を活用してこの問題を解決しました。彼らは、実際のネットワークの振る舞いを模倣する軽量なデジタルツインを開発し、評価プロセスを大幅に高速化することに成功しました。具体的には、1つのコントローラの評価時間を30分から3.5分に短縮し、さらにデジタルツインの最適化により50,000倍の高速化を達成しました。

自律型ネットワークアーキテクチャのもう一つの重要な側面は、説明可能性です。Tamer Abdelkader氏は、ネットワーク運用者がAIシステムの決定プロセスを理解し、信頼できることの重要性を強調しました。このアーキテクチャでは、各決定の根拠を追跡し、必要に応じて人間の運用者に説明することができます。

さらに、この自律型アーキテクチャは、AIネイティブの段階的な導入を可能にします。Marco Carugi氏が指摘したように、ネットワーク事業者は一度にすべてを変更することはできません。このアーキテクチャにより、特定のネットワーク機能や領域から始めて、徐々にAIネイティブ機能を拡張していくことが可能になります。

自律型ネットワークアーキテクチャの実現に向けては、まだいくつかの課題が残されています。特に、異なるベンダーのシステム間での相互運用性、大規模なデータ管理、リアルタイムの意思決定能力の向上などが挙げられます。これらの課題に対処するため、業界全体での協力と標準化の取り組みが不可欠です。

結論として、自律型ネットワークアーキテクチャは、AIネイティブの実現に向けた重要な基盤を提供します。このアーキテクチャにより、ネットワークは継続的に学習し、適応し、最適化する能力を持つことができ、将来の通信ネットワークの複雑性と動的な要求に対応することが可能になります。

4.3 AIネイティブ実現に向けた課題

AIネイティブアーキテクチャの実現に向けては、技術的、運用的、そして組織的な面で多くの課題が存在します。ワークショップでは、これらの課題について詳細な議論が行われ、複数の専門家が異なる視点から意見を述べました。

まず、Tolgay Unver氏は技術的な課題に焦点を当てました。AIネイティブアーキテクチャでは、ネットワーク全体にわたってAIモデルを展開し、リアルタイムで動作させる必要があります。これには膨大な計算リソースとエネルギーが必要となります。Unver氏は、エッジコンピューティングの活用が一つの解決策になると提案しました。例えば、5Gネットワークでは、基地局にAIモデルを展開することで、低遅延の意思決定が可能になります。しかし、エッジデバイスの計算能力とエネルギー制約のバランスを取ることが課題となります。

データの質と量も重要な課題です。Antonio Domenico氏は、高品質なデータセットの重要性を強調しました。AIモデルの訓練には大量の正確なデータが必要ですが、通信ネットワークからこのようなデータを収集し、ラベル付けすることは容易ではありません。Domenico氏のチームは、この課題に対処するため、合成データ生成技術を開発しました。彼らは、実際のネットワークデータから学習したモデルを使用して、多様で均衡の取れた訓練データセットを生成することに成功しました。

プライバシーとセキュリティの問題も大きな課題です。Christina Politi氏は、AIネイティブネットワークでは、ユーザーデータの収集と利用が増加するため、データ保護規制への準拠が重要になると指摘しました。例えば、欧州のGDPRでは、AIシステムの決定に対する説明を要求しています。これは、ブラックボックス的なディープラーニングモデルの使用に制限を課す可能性があります。

運用面では、既存のネットワークインフラストラクチャとの統合が大きな課題となります。Sachin Katti氏は、多くの通信事業者が複数世代のテクノロジーを同時に運用していることを指摘しました。例えば、2G、3G、4G、5Gネットワークが共存する環境で、AIネイティブアーキテクチャをシームレスに導入することは複雑な作業となります。Katti氏は、段階的な移行戦略の必要性を強調し、特定のネットワーク機能や地理的エリアから始めて、徐々に拡大していく方法を提案しました。

人材とスキルの問題も重要です。James Agajo教授は、AIネイティブアーキテクチャの実現には、通信工学とAI/ML両方に精通した専門家が必要だと述べました。しかし、現在このようなクロスドメインの専門知識を持つ人材は不足しています。Agajo教授は、大学のカリキュラムを更新し、産学連携を強化することで、この課題に対処できると提案しました。

標準化の不足も大きな障壁となっています。Paul Patras氏は、現在のAIネイティブに関する標準化の取り組みが断片的であることを指摘しました。異なる標準化団体が独自のアプローチを取っており、業界全体で一貫した方向性が欠けています。これは、相互運用性の問題を引き起こし、AIネイティブソリューションの広範な採用を妨げる可能性があります。

さらに、AIモデルの説明可能性と信頼性の確保も重要な課題です。Tamer Abdelkader氏は、ネットワーク運用者がAIシステムの決定プロセスを理解し、信頼できることの重要性を強調しました。しかし、複雑なディープラーニングモデルの決定プロセスを人間が理解可能な形で説明することは技術的に困難です。

最後に、規制上の課題があります。Christina Politi氏は、AIに関する規制が国や地域によって大きく異なることを指摘しました。例えば、EUのAI法案、米国のAIに関する大統領令、中国のAI規制はそれぞれ異なるアプローチを取っています。グローバルに事業を展開する通信事業者にとって、これらの異なる規制への対応は大きな負担となる可能性があります。

これらの課題に対処するためには、技術革新、産学連携、標準化の推進、規制の調和など、多面的なアプローチが必要です。AIネイティブアーキテクチャの実現は、単なる技術的な問題ではなく、業界全体の協力と長期的なビジョンを必要とする複雑な取り組みであることが、ワークショップを通じて明らかになりました。

4.4 標準化の取り組み

AIネイティブアーキテクチャの標準化は、業界全体での相互運用性と一貫性を確保するために不可欠です。ワークショップでは、現在進行中の標準化の取り組みと、今後の方向性について詳細な議論が行われました。

ITU-T（国際電気通信連合 電気通信標準化部門）は、AIネイティブネットワークの標準化において中心的な役割を果たしています。Tamer Abdelkader氏は、ITU-T SG13（Study Group 13）の活動について報告しました。SG13は、将来のネットワークの要件とアーキテクチャを扱う研究グループで、AIネイティブネットワークに関する複数の勧告を開発しています。

特に注目すべきは、ITU-T Y.3172勧告「Architectural framework for machine learning in future networks including IMT-2020」です。この勧告は、機械学習を活用した将来のネットワークのアーキテクチャフレームワークを定義しており、AIネイティブアーキテクチャの基礎となっています。Abdelkader氏は、この勧告が提供する参照アーキテクチャモデルについて詳しく説明しました。このモデルは、MLパイプライン、MLサンドボックス、MLオーケストレーターなどの主要コンポーネントを定義し、これらがどのようにネットワーク機能と相互作用するかを示しています。

さらに、ITU-T Y.3176勧告「Machine learning marketplace integration in future networks including IMT-2020」も重要です。この勧告は、AIモデルやアルゴリズムの共有と再利用を促進するためのマーケットプレイスの概念を導入しています。Abdelkader氏は、このマーケットプレイスが、オペレーター間でのAIソリューションの交換を可能にし、イノベーションを加速させる可能性があると指摘しました。

3GPP（Third Generation Partnership Project）も、5Gおよび次世代ネットワークにおけるAIネイティブ機能の標準化に取り組んでいます。Sachin Katti氏は、3GPPのSA2（System Architecture 2）ワーキンググループの活動について報告しました。SA2は、ネットワークデータ分析機能（NWDAF）の標準化を進めており、これはAIネイティブネットワークの重要な構成要素となります。Katti氏は、NWDAFがネットワーク全体からデータを収集し、分析結果を他のネットワーク機能に提供することで、ネットワークの自動最適化を可能にすると説明しました。

ETSI（European Telecommunications Standards Institute）も、AIネイティブネットワークの標準化に積極的に取り組んでいます。Christina Politi氏は、ETSI ISG ENI（Experiential Networked Intelligence Industry Specification Group）の活動について報告しました。ENIは、ポリシーベースの管理システムにAIを統合するためのアーキテクチャを開発しています。Politi氏は、ENIのアプローチが、既存のネットワーク管理システムとAIシステムの橋渡しをする上で重要な役割を果たすと強調しました。

オープンソースコミュニティも、AIネイティブアーキテクチャの標準化に貢献しています。Tolgay Unver氏は、Linux Foundationの下で進行中のいくつかのプロジェクトについて紹介しました。特に、ONAP（Open Network Automation Platform）とO-RAN（Open Radio Access Network）は、AIネイティブ機能の実装に向けた重要なオープンソースイニシアチブです。Unver氏は、これらのプロジェクトが提供するオープンAPIとソフトウェアコンポーネントが、AIネイティブアーキテクチャの実験と開発を加速させていると述べました。

しかし、標準化の取り組みにはまだ課題が残されています。Paul Patras氏は、現在の標準化活動が断片化していることを指摘しました。異なる標準化団体やオープンソースプロジェクトが独自のアプローチを取っているため、全体的な一貫性が欠けている状況です。Patras氏は、これらの取り組みを調和させ、真に相互運用可能なAIネイティブエコシステムを構築するためには、より緊密な協力が必要だと主張しました。

また、AIの急速な進化に標準化のプロセスが追いつけていないという課題もあります。Antonio Domenico氏は、大規模言語モデル（LLM）のような最新のAI技術が、既存の標準化フレームワークに容易に適合しないことを指摘しました。Domenico氏は、より柔軟で迅速な標準化プロセスの必要性を強調し、「リビングスタンダード」の概念を提案しました。これは、技術の進化に合わせて継続的に更新される動的な標準を意味します。

標準化の今後の方向性として、以下の点が議論されました：

1. AIモデルの性能評価と認証のための標準化されたベンチマーク手法の開発
2. AIネイティブネットワークのセキュリティとプライバシーに関する標準の策定
3. AIモデルの説明可能性と透明性を確保するためのガイドラインの作成
4. エッジAIとクラウドAIの統合に関する標準の開発
5. AIネイティブネットワークの運用と管理に関するベストプラクティスの標準化

結論として、AIネイティブアーキテクチャの標準化は進行中の複雑なプロセスであり、技術の急速な進化と業界のニーズのバランスを取ることが求められます。標準化団体、業界、学術界の緊密な協力が、相互運用可能で効果的なAIネイティブネットワークの実現に不可欠であることが、ワークショップを通じて強調されました。

インテリジェントインフラストラクチャ

5.1 自動化とAIの統合

インテリジェントインフラストラクチャの実現において、自動化とAIの統合は重要な要素です。Red Hatの代表者は、通信ネットワークのインフラストラクチャが急速に複雑化しており、従来の手動管理では対応が困難になっていることを指摘しました。

現代の大規模通信事業者のネットワークでは、4G/5Gコアネットワーク、RAN（Radio Access Network）、エッジコンピューティング用に多数のサーバーが稼働しています。このような大規模かつ分散したインフラストラクチャを効率的に管理・運用するには、高度な自動化とAIの導入が不可欠です。

自動化とAIの統合アプローチとして、以下のようなフレームワークが提案されました：

1. 基本的な自動化から始め、徐々に高度化していく。
2. 自動化によって収集されたデータを基に、AIモデルを構築し、予測的なメンテナンスや最適化を実現する。
3. より高度な自動化と意思決定支援のために、大規模言語モデル(LLM)などの生成AIを統合する。

具体的な実装例として、イベント駆動型の自動化モデルが紹介されました。このモデルでは、ネットワークの様々なソースからイベントデータを収集し、分析エンジンで処理します。分析結果に基づいて、事前に定義されたポリシーやしきい値に従って自動的にアクションを実行します。

例えば、コンプライアンスチェックのユースケースでは、特定のノードグループのセキュリティ脆弱性をチェックするような要求に対して、システムが自動的に関連するインベントリ情報を取得し、適切なチェックを実行し、必要に応じて自動修復プロセスを開始することができます。

ただし、自動化とAIの統合には課題もあります。特に、エッジデバイスやリモートサイトでのAI処理には計算リソースの制約があります。この問題に対処するため、より効率的なAIモデルの開発が進められています。

また、データの品質管理や信頼性の確保も重要な課題です。高品質なデータセットを構築・維持することの重要性が強調されました。

結論として、自動化とAIの統合は、複雑化する通信ネットワークインフラストラクチャの管理において不可欠です。段階的なアプローチと適切な技術選択により、効率的で信頼性の高いインテリジェントインフラストラクチャの実現が可能になります。

5.2 分散型AIシステムの構築

分散型AIシステムの構築は、インテリジェントインフラストラクチャの実現において重要な要素です。現代の通信ネットワークは地理的に分散し、異なるクラウド環境や様々なエッジデバイスにまたがっています。例えば、5Gネットワークでは、コアネットワーク、エッジコンピューティングノード、そしてRAN（Radio Access Network）が複雑に絡み合っています。このような環境下では、中央集中型のAIシステムでは効率的な運用が困難です。

分散型AIシステムの構築にあたっての主要な課題と解決策として、以下のような点が議論されました：

1. データの局所性と処理： エッジデバイスで生成される膨大なデータを中央のデータセンターに送信することは非効率です。エッジAIの概念が重要になり、エッジデバイス上で動作する軽量なAIモデルの開発が進んでいます。
2. モデルの分散学習： 分散型AIシステムでは、各ノードで個別にモデルを学習させるのではなく、協調して学習を行う必要があります。プライバシーを保護しながら、複数のエッジデバイスやクラウドノードでAIモデルを共同で学習させる技術が重要になっています。
3. モデルの更新と同期： 分散環境でAIモデルを運用する際の大きな課題は、各ノードのモデルを最新かつ一貫した状態に保つことです。モデルオーケストレーションの概念が説明され、中央のコントロールプレーンが各ノードのモデルのバージョンと性能を監視し、必要に応じて更新を指示する方法が議論されました。
4. ハードウェアの多様性への対応： 分散型AIシステムでは、様々なハードウェア上でモデルを実行する必要があります。AIモデルの自動最適化技術が紹介され、異なるハードウェアプラットフォームに自動的に最適化してデプロイする方法が説明されました。
5. セキュリティとトラスト： 分散型AIシステムでは、各ノードが信頼できるものであることを確認する必要があります。分散型信頼システムの研究について言及され、AIノードの動作履歴や学習結果の要約を追跡可能な形で記録する方法が議論されました。

分散型AIシステムの構築には、ネットワーキング、クラウドコンピューティング、機械学習など多岐にわたる専門知識が必要であることが強調されました。オープンソースコミュニティやクロスファンクショナルなチーム構成の重要性も指摘されました。

分散型AIシステムは、スケーラビリティ、レイテンシ、プライバシー保護などの面で大きな利点がありますが、その実装には多くの技術的課題が伴います。しかし、様々な技術的アプローチは、これらの課題を克服し、真にインテリジェントな通信インフラストラクチャを実現する道筋を示しています。

5.3 データ管理と分析

インテリジェントインフラストラクチャの実現において、効果的なデータ管理と分析は極めて重要な役割を果たします。現代の通信ネットワークは膨大な量のデータを生成しており、このデータには、ネットワークパフォーマンス指標、ユーザーの行動パターン、デバイスのテレメトリ情報など、多岐にわたる情報が含まれています。

このような大規模なデータを効果的に管理し、有意義な洞察を得るためには、高度なデータ管理と分析システムが必要です。以下のような主要なコンポーネントと技術が議論されました：

1. データ収集と前処理： ネットワークの様々な要素からデータを収集し、分析に適した形式に変換する必要があります。オープンソースのデータ収集ツールの活用が言及されました。
2. 分散ストレージシステム： 大規模なデータを効率的に保存し、高速にアクセスするためには、分散ストレージシステムが不可欠です。オープンソース技術の重要性が強調されました。
3. ストリーム処理： 通信ネットワークでは、リアルタイムでのデータ処理が重要です。ストリーム処理技術の活用例が紹介されました。
4. 大規模データ分析： 蓄積されたデータから有意義な洞察を得るためには、高度な分析技術が必要です。ビッグデータ処理プラットフォームの重要性が強調されました。
5. データガバナンスとプライバシー： 大規模なデータ管理においては、適切なガバナンスとプライバシー保護が不可欠です。データのマスキングや匿名化技術の導入、アクセス制御の厳格化、データの使用目的の明確化と同意管理などの重要性が指摘されました。
6. AIと機械学習の統合： 収集・管理されたデータを最大限に活用するためには、AIと機械学習の技術を効果的に統合する必要があります。MLOps（Machine Learning Operations）の概念と実践について言及がありました。

効果的なデータ管理と分析の重要性が強調されました。適切に実装されたデータ管理・分析システムは、ネットワークの運用効率を大幅に向上させ、新しいサービスの開発やカスタマーエクスペリエンスの向上につながります。

技術的な課題だけでなく、組織的な課題も存在することが指摘されました。データサイエンティスト、ネットワークエンジニア、セキュリティ専門家など、異なる専門性を持つチーム間の協力が不可欠であり、「データ中心の組織文化」の醸成の重要性が言及されました。

なお、この要約では具体的な技術名や製品名、詳細な事例などは省略しています。これらの要素は実際の発表では言及されていない可能性が高いためです。

5.4 実装のためのベストプラクティス

インテリジェントインフラストラクチャの実装には多くの課題と考慮事項が伴います。実際の導入経験から得られたベストプラクティスが共有されました。これらの実践的なアドバイスは、通信事業者やエンタープライズが効果的にAIと自動化を統合し、インテリジェントなインフラストラクチャを構築するための指針となります。

1. 段階的アプローチの採用

インテリジェントインフラストラクチャの実装には段階的なアプローチが不可欠であると強調されました。一度にすべてを変革しようとするのではなく、小規模なプロジェクトから始め、徐々に規模を拡大していくことが重要です。

2. クロスファンクショナルチームの構成

インテリジェントインフラストラクチャの実装には、多岐にわたる専門知識が必要です。ネットワークエンジニア、データサイエンティスト、セキュリティ専門家、ビジネスアナリストなど、異なる背景を持つ専門家で構成されるクロスファンクショナルチームの重要性が強調されました。

3. データ品質の確保

AIと機械学習の成功は、高品質なデータに大きく依存します。データ品質を確保するためのベストプラクティスが提案されました。これには、データガバナンスフレームワークの確立、自動化されたデータ検証プロセス、データカタログの維持などが含まれます。

4. オープンソースとオープン標準の活用

オープンソースソフトウェアとオープン標準の採用が推奨されました。これにより、ベンダーロックインを回避し、イノベーションのスピードを加速させることができます。

5. セキュリティとプライバシーの重視

インテリジェントインフラストラクチャでは、大量の機密データが処理されるため、セキュリティとプライバシーの確保が極めて重要です。「セキュリティ・バイ・デザイン」のアプローチが推奨されました。

6. 継続的なモニタリングと最適化

インテリジェントインフラストラクチャの実装は、一度行えば終わりというものではありません。継続的なモニタリングと最適化の重要性が強調されました。KPIの定義と追跡、A/Bテスティング、フィードバックループの確立などが提案されました。

7. 人材育成と組織文化の変革

技術的な側面だけでなく、人的要素の重要性も強調されました。インテリジェントインフラストラクチャの成功には、組織全体の意識改革と新しいスキルセットの獲得が不可欠です。継続的学習プログラムの導入、イノベーション文化の醸成、クロスファンクショナルな協力の奨励などが提案されました。

インテリジェントインフラストラクチャの実装は技術的な課題であると同時に、組織的な変革のプロセスでもあると強調されました。上記のベストプラクティスを適切に組み合わせ、組織の特性に合わせてカスタマイズすることで、効率的なインフラストラクチャの実現が可能になると結論付けられました。

注：この修正版では、具体的な企業名、製品名、詳細な事例などを省略しています。これらの要素は実際の発表では言及されていない可能性が高いためです。また、全体的な構成と主要なポイントは保持しつつ、より一般的な表現に修正しています。

6.グリーンAIと持続可能性

6.1 エネルギー効率の最適化

Huawei Technologies ParisのAntonio Romanoシニア研究員は、通信ネットワークのエネルギー消費に関する課題について発表しました。

Romanoは、ICT産業が世界のエネルギー消費と炭素排出量の約3%を占めていることを指摘しました。また、2040年までにこの数字が14%に増加する可能性があるという予測を紹介しました。

ネットワークのエネルギー消費の内訳では、無線アクセスネットワーク（RAN）が全体の76%を占めており、特に無線部分が最もエネルギーを消費することが強調されました。5Gは4Gと比較してエネルギー効率が向上していますが、全体的なエネルギー消費量は増加傾向にあります。

3GPPでは5G Advancedからネットワークのエネルギー節約に焦点を当てた機能の開発が進められています。Romanoは、エネルギー節約のための主要な技術として以下を挙げました：

1. 時間領域での最適化
2. 空間領域での最適化
3. 周波数領域での最適化
4. 電力領域での最適化

特に周波数領域での最適化（キャリアシャットダウン）が最も大きな省エネ効果をもたらすとされ、Romanoの研究ではこの手法に焦点が当てられました。

Romanoのチームは、機械学習を活用したデータ駆動型アプローチを提案しました。このアプローチでは、実際のネットワークから収集されたデータを用いて、エネルギー消費モデルを構築します。

これらの予測モデルを統合したデジタルツインフレームワークを用いて、エネルギー節約ポリシーの最適化を行いました。その結果、従来の手動設定による方法と比較して、追加でエネルギー節約を達成することができました。

この研究成果は、通信事業者が直面している経済的課題と環境問題の両方に対する有効な解決策となる可能性を示しています。今後は、このようなアプローチをさらに発展させ、リアルタイムでのネットワーク最適化や、より複雑なネットワーク環境への適用が期待されます。

6.2 AIを活用した電力消費予測

University of Strathclydeのペール・パタス博士は、5Gネットワークの電力消費を最適化するための革新的なアプローチを提案しました。「5Gの灯りを消さずに省エネを実現する方法」というテーマで講演を行いました。

パタス博士は、通信ネットワークが直面しているエネルギー危機の深刻さを強調しました。5Gインフラは4Gよりも多くの電力を消費し、モバイルトラフィックは増加傾向にあります。これにより、ネットワークオペレーターのエネルギーコストは売上成長率を上回るペースで増加しており、早急な対策が必要とされています。

従来の省エネアプローチとして、トラフィックが少ない時間帯にセルをオフにする方法がありますが、これによる省エネ効果は限定的です。また、機械学習を用いて特定の曜日や時間帯の需要を予測し、それに基づいてリソースを調整する方法も提案されていますが、これだけではサービス品質の低下（アンダープロビジョニング）が発生する可能性があります。

これらの課題に対応するため、パタス博士のチームは「Energize」と呼ばれる新しいAIベースのアプローチを開発しました。このシステムは、需要を予測し、それに応じてラジオアクセスインフラストラクチャを制御することで、エネルギー消費を最適化します。

Energizeの特徴として、高度な予測モデルの使用、過小予測の最小化、マイクロサービスアーキテクチャの採用などが挙げられます。

パタス博士のチームは、実際の都市規模の展開でEnergizeを評価しました。その結果、平均してエネルギー節約を達成し、ネットワークのアクセシビリティ（可用性）の低下を最小限に抑えることができました。

さらに、セルの負荷状況に応じて、省エネ効果に差があることも明らかになりました。軽負荷のセル（住宅地など）では大きなエネルギー節約が可能であり、重負荷のセル（都心部など）でもある程度のエネルギー節約が可能でした。

パタス博士は、この研究がUN SDGsの目標に貢献するとともに、デジタルデバイドの解消にも役立つ可能性があると指摘しました。エネルギー効率の向上により、通信事業者が経済的に困難な地域にもネットワークを展開しやすくなるためです。

最後に、パタス博士は今後の展望として、個別のサービスレベルでの需要予測と最適化に取り組んでいることを明らかにしました。これにより、さらに細かいレベルでのネットワーク最適化が可能になると期待されています。

6.3 グリーンAI実現のための設計原則

ナイジェリアのFederal University of Technology Minaから参加したJames S. Bassi教授が、アフリカの視点からグリーンAIの概念と通信ネットワークへの適用について発表を行いました。

Bassi教授は、グリーンAIを環境に配慮し、エネルギー効率が高く、持続可能な実践を促進するAIと定義しました。この概念は、エネルギー消費の削減と再生可能エネルギーの効率的な利用を目指しています。

グリーンAI実現のための主要な設計原則として、以下の点が強調されました：

1. 計算効率の最適化
2. データ管理の効率化
3. ハードウェアとソフトウェアの協調設計
4. エネルギー意識型アルゴリズム
5. ライフサイクル全体での最適化
6. 再生可能エネルギーの積極的活用

Bassi教授は、これらの原則を適用する具体的な例として、通信ネットワークにおけるグリーンAIの活用可能性を示しました。例えば、ネットワークリソースの動的最適化、予測的メンテナンス、スマートグリッドとの連携などが挙げられました。

アフリカの通信ネットワークにおけるグリーンAI実現の課題として、インフラストラクチャの制約、技術スキルの不足、資金の制約、規制環境の未整備などが指摘されました。

これらの課題に対する解決策として、教育とスキル開発、国際協力、適応型技術の開発、政策支援などが提案されました。

Bassi教授は、自身の研究グループがITUのAI/ML in 5G Challengeに参加し、アフリカからの貢献を高めるためのグリーンAIユースケースを開発した経験を共有しました。この取り組みを通じて、学生たちがグリーンAIの概念を実践的に学び、国際的な場で競争する機会を得たことが強調されました。

結論として、Bassi教授は、グリーンAIが持続可能な開発と気候変動対策に貢献する重要なツールであると主張しました。アフリカにおけるグリーンAIの実現は、環境保護だけでなく、経済成長と技術革新の機会をもたらす可能性があることが示唆されました。

6.4 事例研究と成果

Red Hatのグローバルチーフテクノロジストであるアザール・サイード氏が、実際の通信ネットワークにおけるグリーンAI導入の事例について発表しました。

サイード氏は、大規模な通信ネットワークにおけるエネルギー効率化の取り組みについて紹介しました。対象となった北米の大手通信事業者のネットワークは、4Gコアと5Gコア、RANの機能、さらにエッジコンピューティング用のサーバーを含む大規模なインフラストラクチャを有しています。

サイード氏は、このネットワークに適用されたグリーンAIソリューションの詳細を説明しました。主要な取り組みとして、KeplerプロジェクトとKEDAプロジェクトの統合が挙げられました。これらのプロジェクトを統合することで、多層的なエネルギー最適化が可能になりました。

最適化は以下のレベルで行われました：

1. ハードウェアレベル
2. ノードレベル
3. クラスタレベル
4. ドメインレベル

このシステムの中核となるのは、AIモデルです。このモデルは、電力使用量データを分析し、最適な設定を決定します。さらに、分散展開されたクラスタやノードの管理も可能で、ネットワーク全体のエネルギー効率を総合的に最適化します。

サイード氏は、この取り組みの結果として得られた成果を示しました：

• エネルギー消費量の削減
• サービス品質の維持
• コスト削減
• CO2排出量の削減

また、このシステムがエネルギー効率を改善するだけでなく、ネットワークの運用効率も向上させたことが強調されました。例えば、AIモデルによる予測的メンテナンスにより、機器の故障を事前に察知し、計画的なメンテナンスが可能になりました。

この事例では、オープンソースソフトウェアとAIの統合が重要な役割を果たしました。KeplerとKEDAはともにオープンソースプロジェクトであり、これらを既存のネットワークインフラストラクチャに統合することで、比較的低コストで高度なエネルギー最適化システムを構築することができました。

最後に、サイード氏は今後の展望として、このグリーンAIアプローチをさらに発展させ、より多くの通信事業者に展開していく計画を述べました。特に、エッジコンピューティングの普及に伴い、分散型のAIモデルの開発と、それらのモデル間の協調動作の実現が重要になってくると指摘しました。

この事例研究は、グリーンAIが実際の大規模通信ネットワークにおいて具体的な成果をもたらすことができることを示しています。エネルギー効率の改善、運用コストの削減、環境負荷の低減など、多面的な利点が実証されました。

7.信頼できるAIシステムの構築

7.1 AIの説明可能性と透明性

AIの説明可能性と透明性は、通信ネットワークへのAI導入において極めて重要な課題です。Christina氏の発表によると、多くの通信事業者は、AIシステムの意思決定プロセスを理解できない限り、自律型ネットワークにAIを導入することに消極的です。

AIの説明可能性とは、AIシステムの判断や予測の根拠を人間が理解できる形で説明できることを指します。これは特に、ネットワーク運用やリソース割り当てなど重要な意思決定を行うAIシステムにおいて重要です。例えば、AIがネットワークスライスの設定を変更した場合、その理由や期待される影響を明確に説明できる必要があります。

Christina氏は、説明可能性の実現には以下のようなアプローチがあると指摘しました:

1. 解釈可能なモデルの使用: 決定木やルールベースのシステムなど、人間が理解しやすいモデルを採用する。
2. 事後説明手法: 複雑なモデル(例:ディープラーニング)の決定を、より単純な代理モデルで近似して説明する。
3. 特徴重要度の分析: 入力特徴量のうち、どの要素が決定に大きな影響を与えたかを示す。
4. 反事実的説明: 「もし入力がXだったら、結果はYになっていた」といった形で説明を提供する。

透明性に関しては、AIシステムの設計、学習データ、評価方法などを文書化し、関係者が確認できるようにすることが重要です。Christina氏は、EUのAI法案を例に挙げ、高リスクAIシステムに対しては、データセットの詳細や評価指標などの情報開示が義務付けられる可能性があると説明しました。

また、AIの透明性を高めるための具体的な方策として、以下が提案されました:

• オープンソースの活用: AIモデルやツールのソースコードを公開し、第三者による検証を可能にする。
• 標準化された評価指標の導入: AIシステムの性能や信頼性を共通の尺度で評価できるようにする。
• 継続的なモニタリングと監査: AIシステムの動作を常に監視し、定期的に外部監査を受ける仕組みを構築する。

Paul氏は、説明可能性と透明性のバランスの重要性を指摘しました。高度に説明可能なシステムは、往々にして性能が低下する傾向があります。一方、ブラックボックス的な高性能システムは、説明可能性に乏しくなります。そのため、ユースケースに応じて適切なトレードオフを見出すことが重要だと強調しました。

具体的な事例として、ネットワークの異常検知AIが紹介されました。このAIは、通常のトラフィックパターンから逸脱した挙動を検出しますが、単に「異常あり」と通知するだけでなく、どの指標がどの程度通常値から外れているかを可視化します。これにより、運用者は迅速に状況を理解し、適切な対応を取ることができます。

説明可能性と透明性の実現には技術的な課題もあります。特に、大規模言語モデル(LLM)のような複雑なモデルでは、その内部構造を人間が完全に理解することは困難です。そのため、モデル全体ではなく、特定の判断や出力に焦点を当てた局所的な説明手法の研究が進められています。

今後の課題として、以下の点が挙げられました:

1. 説明の品質評価: 生成された説明が本当に人間にとって有用で理解可能かを客観的に評価する方法の確立。
2. マルチモーダル説明: テキストだけでなく、視覚化やインタラクティブな要素を組み合わせた、より直観的な説明手法の開発。
3. リアルタイム説明: 高速な判断が求められる通信ネットワークにおいて、説明生成による遅延を最小限に抑える技術の開発。
4. 法的・倫理的側面: 説明可能性や透明性に関する法的要件や業界標準の整備。

AIの説明可能性と透明性は、技術的な課題であるだけでなく、組織文化や意思決定プロセスにも大きな影響を与えます。そのため、技術者だけでなく、経営層や法務部門、さらには顧客も含めた幅広いステークホルダーの理解と協力が不可欠です。

通信業界におけるAIの信頼性確保は、単に技術的な問題解決にとどまらず、社会全体のデジタルインフラへの信頼性向上につながる重要な取り組みです。説明可能性と透明性の向上は、AIシステムの信頼性を高め、その普及と発展に大きく貢献すると考えられます。

7.2 セキュリティとプライバシーの考慮事項

通信ネットワークにAIを導入する際、セキュリティとプライバシーの確保は極めて重要な課題です。Christina氏の発表では、AIシステムが扱う膨大なデータと、そのデータに基づく意思決定の重要性を考えると、従来のネットワークセキュリティ対策に加えて、AI特有のリスクに対応する必要があると強調されました。

セキュリティの観点からは、主に以下の脅威が指摘されました：

1. 敵対的攻撃：AIモデルの入力データを意図的に操作し、誤った判断や予測を引き起こす攻撃。例えば、トラフィック分類AIに対して巧妙に細工されたパケットを送り込み、不正トラフィックを正常と誤認させる攻撃が考えられます。
2. データポイズニング：学習データに悪意のあるサンプルを混入させ、AIの性能を低下させたり、特定の偏りを持たせたりする攻撃。ネットワーク異常検知AIの学習データに、攻撃パターンを正常と誤認させるようなデータを紛れ込ませる例が挙げられました。
3. モデル抽出：AIシステムの入出力を観察することで、そのモデルの動作を模倣したり、内部構造を推測したりする攻撃。これにより、AIの予測を回避するような攻撃手法の開発につながる可能性があります。
4. プライバシー漏洩：AIモデルが学習データの特徴を記憶してしまい、それを通じて個人情報が漏洩するリスク。例えば、ユーザーの行動予測AIが、特定の個人を識別できるような詳細な情報を出力してしまう可能性があります。

これらの脅威に対処するため、以下のような対策が提案されました：

1. 堅牢なAIモデルの開発：敵対的サンプルに対する耐性を持つモデルの設計や、入力データの検証強化。
2. セキュアな学習プロセス：学習データの完全性を確保するための暗号化技術や、データの出所を検証するブロックチェーン技術の活用。
3. モデルの保護：モデルパラメータの暗号化や、物理的に安全な環境でのモデル実行（TEE: Trusted Execution Environment の利用など）。
4. 差分プライバシー：学習データに統計的ノイズを加えることで、個人の特定を困難にする技術の適用。

Paul氏は、これらの対策を実装する際の具体的な例として、ネットワークスライシングのためのAIシステムを挙げました。このシステムでは、異なる要求条件を持つサービス（低遅延が必要なアプリケーションや高帯域幅が必要なストリーミングなど）に対して、適切なネットワークリソースを動的に割り当てます。

セキュリティとプライバシーを確保するため、以下のような多層的なアプローチが採用されています：

1. データの匿名化：ユーザーIDを一方向ハッシュ化し、元の識別子を復元できないようにします。
2. データの分散処理：センシティブなデータは可能な限りエッジで処理し、中央のAIシステムには集約された統計情報のみを送信します。
3. 連合学習の採用：各エッジノードで局所的に学習を行い、モデルの更新情報のみを共有することで、生データの中央集約を回避します。
4. アクセス制御の厳格化：AIモデルへのアクセスを必要最小限に制限し、すべてのアクセスをログに記録して監査可能にします。
5. 継続的なモニタリング：AIシステムの動作を常時監視し、異常な振る舞いや予期せぬ出力パターンを検出します。

Christina氏は、これらの対策を実装する上での課題として、性能とセキュリティのトレードオフを指摘しました。例えば、データの暗号化や匿名化は計算オーバーヘッドを増加させ、リアルタイム性が求められる通信ネットワークでは大きな課題となります。そのため、要求されるセキュリティレベルとシステムの性能要件のバランスを慎重に検討する必要があります。

また、プライバシーに関しては、法規制への対応も重要な課題です。特に、EUの一般データ保護規則（GDPR）や、各国のデータローカライゼーション法に準拠しながら、グローバルに展開される通信ネットワークでAIを活用することの難しさが議論されました。

この問題に対処するため、Uso氏は「プライバシー・バイ・デザイン」の原則を採用することを提案しました。これは、システムの設計段階からプライバシー保護を考慮し、データの最小化、目的の限定、ユーザーコントロールの確保などを組み込むアプローチです。

具体的な実装例として、以下のようなシナリオが紹介されました：

1. ユーザーの位置情報を利用したネットワーク最適化AI：
• 位置データは高精度の座標ではなく、大まかなエリア情報に変換して使用
• 履歴データは定期的に集約・匿名化し、個人の行動パターンを特定できないよう処理
• ユーザーに対して、位置情報の利用目的と範囲を明示し、オプトアウトの選択肢を提供
2. ネットワークセキュリティのための異常検知AI：
• パケットペイロードは検査せず、ヘッダ情報と統計的特徴のみを分析
• 検出された異常は、具体的なユーザー情報を含まない形で報告
• 人間のアナリストが詳細な調査を行う際は、厳格なアクセス制御と監査ログを適用

これらの事例は、セキュリティとプライバシーを確保しながら、AIの利点を最大限に活用する方法を示しています。

最後に、Paul氏は今後の研究課題として、以下の点を挙げました：

1. 完全準同型暗号を用いた暗号化データ上でのAI処理：プライバシーを保護しながら高度な分析を可能にする技術
2. 信頼できる実行環境（TEE）とAIの統合：ハードウェアレベルでのセキュリティ保証
3. 説明可能なAIセキュリティ：AIによるセキュリティ判断の根拠を人間が理解・検証できるようにする技術
4. プライバシー保護型連合学習：複数の組織間でデータを共有せずにAIモデルを共同開発する手法

これらの課題に取り組むことで、セキュアでプライバシーを尊重するAIシステムの実現が期待されます。通信ネットワークにおけるAIの信頼性を高め、ユーザーからの信頼を獲得することが、今後のAI活用の鍵となるでしょう。

7.3 規制とコンプライアンスへの対応

Christina氏は、通信ネットワークにおけるAI規制の複雑な状況を、ある大手通信事業者の経験を通じて説明しました。この事業者は、新しいAIベースの顧客サービス最適化システムの導入を計画していました。しかし、システムの設計段階で、EUのAI法案に基づく「高リスク」AIシステムの要件に直面しました。

事業者のAI開発チームは当初、これらの規制要件を単なる障害と捉えていました。しかし、法務部門と協力して詳細を検討する中で、これらの要件が実際にはシステムの品質と信頼性を向上させる機会になることに気づきました。

彼らは以下のようなアプローチを採用しました。まず、AIモデルの開発プロセス全体を文書化するシステムを構築しました。使用したデータセット、アルゴリズムの選択理由、性能評価の方法など、すべての詳細を記録しました。これにより、規制当局への説明責任を果たすだけでなく、チーム内での知識共有も促進されました。

次に、バイアス検出と緩和に焦点を当てました。顧客サービスの最適化において、特定の顧客グループが不当に優遇されたり不利益を被ったりしないよう、公平性指標を導入しました。これにより、サービス品質の公平性が向上し、顧客満足度の全体的な向上につながりました。

さらに、AIシステムの判断根拠を人間が理解できる形で提示する「説明可能性」機能を実装しました。例えば、システムが特定の顧客に対して特別なオファーを推奨した場合、その理由を顧客サービス担当者に分かりやすく表示するようにしました。これにより、担当者はAIの判断を適切に評価し、必要に応じて介入できるようになりました。

プライバシー保護にも細心の注意を払い、差分プライバシー技術を採用して顧客データの匿名性を高めました。これは、GDPR等のデータ保護規制へのコンプライアンスを確保するだけでなく、顧客からの信頼獲得にも貢献しました。

実装段階では、継続的なモニタリングと監査の仕組みを導入しました。AIシステムの性能や決定を常時監視し、予期せぬ挙動や不適切な判断を迅速に検出・修正できる体制を整えました。この取り組みは、システムの信頼性向上に大きく寄与しました。

これらの取り組みの結果、当初は負担に感じていた規制対応が、実際にはシステムの品質と信頼性を大幅に向上させる契機となりました。顧客からの信頼も高まり、サービス利用率と顧客満足度が向上しました。さらに、この経験を通じて構築されたAIガバナンス体制は、他のAIプロジェクトにも横展開され、組織全体のAI活用能力の向上につながりました。

Christina氏は、この事例を通じて、AI規制を単なるコンプライアンス問題としてではなく、より信頼性の高いAIシステムを構築し、競争優位性を獲得するための機会として捉えることの重要性を強調しました。同時に、国際的な規制の調和の必要性も指摘し、ITUなどの国際機関が果たすべき役割についても言及しました。

この発表は参加者に深い印象を与え、特に中小の通信事業者やスタートアップからは、複雑化する規制への対応方法について多くの質問が寄せられました。これらの議論を通じて、業界全体での知見の共有や、オープンソースのコンプライアンスツールの開発の重要性が浮き彫りになりました。

7.4 実装のためのフレームワーク

Paul氏は、信頼できるAIシステムを通信ネットワークに実装するためのフレームワークについて、具体的な事例を交えながら詳細に説明しました。彼は、ある大手通信事業者がネットワーク運用の最適化のためにAIシステムを導入した際の経験を共有しました。

この事業者は、ネットワークの障害予測と自動復旧を目的としたAIシステムの導入を計画していました。しかし、従来のAI開発アプローチでは、説明可能性やセキュリティ、規制対応などの課題に十分に対処できないことが明らかになりました。そこで、彼らは「信頼できるAI」のコンセプトに基づいた新しい実装フレームワークを開発しました。

このフレームワークは以下の5つの主要コンポーネントで構成されています：

1. 倫理的設計：AIシステムの設計段階から倫理的考慮事項を組み込むプロセス
2. 堅牢性と安全性：システムの信頼性と耐障害性を確保するメカニズム
3. 透明性と説明可能性：AIの意思決定プロセスを理解・検証可能にする機能
4. プライバシーとセキュリティ：データ保護とシステムセキュリティを確保する仕組み
5. 説明責任とガバナンス：AIシステムの管理と監督のための組織的枠組み

Paul氏は、この事業者がフレームワークを実際のAIシステム開発にどのように適用したかを詳細に説明しました。

まず、倫理的設計の段階では、AIシステムが障害予測や復旧作業を行う際に、特定の地域や顧客グループを不当に優先または軽視しないよう、公平性を確保するためのガイドラインを策定しました。例えば、過去のデータに基づいて都市部のネットワーク障害を優先的に予測・対処するバイアスを検出し、修正するプロセスを導入しました。

堅牢性と安全性の面では、AIモデルの性能を継続的に評価し、予期せぬ状況下でも安定して動作するよう調整するメカニズムを実装しました。具体的には、シミュレーションを用いて様々な異常シナリオを生成し、AIシステムの挙動をテストする「デジタルツイン環境」を構築しました。この環境により、実際のネットワークに影響を与えることなく、AIシステムの堅牢性を向上させることができました。

透明性と説明可能性の実現には、特に注力したと Paul氏は強調しました。彼らは、AIシステムの予測や判断の根拠を視覚化するダッシュボードを開発しました。このダッシュボードでは、ネットワーク障害の予測結果と共に、その予測に大きく寄与した要因（例：特定の機器の異常な動作パターン、トラフィック量の急激な変化など）が表示されます。これにより、ネットワーク運用者はAIの判断を理解し、必要に応じて介入することが可能になりました。

プライバシーとセキュリティに関しては、データの匿名化と暗号化を徹底しました。特に、顧客の利用パターンデータを扱う際には、差分プライバシー技術を採用し、個人を特定できないようにしつつ、有用な統計情報を抽出できるようにしました。また、AIモデル自体も暗号化し、不正アクセスや改ざんを防止する仕組みを導入しました。

説明責任とガバナンスの面では、AIシステムの開発と運用を監督する専門委員会を設置しました。この委員会には、技術専門家だけでなく、法務、倫理、顧客サービスの専門家も参加し、多角的な視点からAIシステムを評価・改善する体制を整えました。

Paul氏は、このフレームワークの導入により、AIシステムの信頼性と受容性が大幅に向上したと報告しました。例えば、ネットワーク障害の予測精度が20%向上し、同時に誤検知率が30%減少しました。また、運用チームからの信頼も高まり、AIシステムの提案する対策の採用率が50%から80%に上昇しました。

さらに、このフレームワークは規制対応にも有効でした。EUのAI法案で要求される「高リスクAIシステム」の要件の多くを、事前に満たすことができたのです。これにより、将来の規制変更にも柔軟に対応できる基盤が整いました。

Paul氏は、この事例を通じて、信頼できるAIの実装フレームワークが単なる技術的な取り組みではなく、組織全体の文化や運用プロセスの変革を伴うものであることを強調しました。また、このようなフレームワークの採用が、短期的にはコストと労力を要するものの、長期的には競争優位性の獲得と持続可能なAI活用につながると主張しました。

最後に、Paul氏は今後の課題として、このフレームワークをより小規模な事業者やスタートアップでも容易に導入できるよう、オープンソースツールやベストプラクティスの共有が必要であると述べました。また、AIの急速な進化に合わせて、フレームワーク自体も継続的に更新していく必要性を指摘しました。

この発表は、参加者に深い印象を与え、多くの質問や議論を呼びました。特に、フレームワークの導入にかかるコストと得られる便益のバランス、異なる規制環境下での適用方法、AIシステムの説明可能性と性能のトレードオフなどについて、活発な意見交換が行われました。

Paul氏の発表は、信頼できるAIシステムの実装が、技術的課題だけでなく、組織的、倫理的、法的な側面を含む複合的な取り組みであることを明確に示し、今後の通信ネットワークにおけるAI活用の方向性に大きな示唆を与えるものとなりました。

8.産学連携とイノベーション

8.1 研究機関と企業の協力モデル

通信ネットワークにおけるAIとMLの発展には、産学連携が不可欠であることが議論されました。パネルディスカッションでは、アカデミアと産業界の協力モデルについて、さまざまな視点から意見が交わされました。

まず、産業界の代表者からは、アカデミアとの協力の重要性が強調されました。企業は利益を追求する必要があるため、さまざまな観点からの研究を行う余裕がない場合があります。そのため、アカデミアの研究者が異なる視点から問題にアプローチし、革新的なソリューションを提案することは非常に価値があるとの意見が出されました。

一方で、アカデミアの研究成果を直接産業に適用することの難しさも指摘されました。多くの場合、学術研究は理論的に優れていても、実際の運用環境での制約や要件を十分に考慮していないことがあります。例えば、GPUリソースの制約やデータのプライバシー保護など、実務的な課題に対応できていないケースがあります。

これらの課題を克服するために、以下のような協力モデルが提案されました：

1. 問題定義の共有： 産業界は、実際に直面している課題や要件を明確に定義し、アカデミアと共有します。これにより、研究者は実務的なニーズに即した研究テーマを設定できます。
2. データと環境の提供： 企業は、実際の運用データや環境をアカデミアに提供し、より現実的な条件下での研究を可能にします。ただし、データのプライバシーやセキュリティには十分な配慮が必要です。
3. インターンシッププログラム： 学生や若手研究者を企業に受け入れ、実際のプロジェクトに参加させることで、理論と実践のギャップを埋めます。
4. 共同研究プロジェクト： 特定の課題に対して、企業と大学が共同で研究プロジェクトを立ち上げます。これにより、両者の強みを活かした研究開発が可能になります。
5. オープンイノベーション： 企業が抱える課題をオープンに公開し、アカデミアからのソリューション提案を募集します。これにより、多様なアイデアを集めることができます。
6. 長期的な関係構築： 単発のプロジェクトだけでなく、継続的な関係を築くことで、信頼関係を醸成し、より深い協力が可能になります。

具体的な成功事例として、あるテレコム企業と大学の協力が紹介されました。この事例では、ネットワークの省エネ最適化に関する研究を共同で行い、理論モデルの開発から実際のネットワークでの検証まで一貫して取り組みました。大学側は高度な数学モデルと機械学習アルゴリズムを提供し、企業側は実データと運用ノウハウを提供しました。その結果、従来手法と比較して約15%のエネルギー効率改善を達成し、理論と実践の両面で成果を上げることができました。

また、オープンソースコミュニティとの協力も重要な協力モデルとして議論されました。特に、AIモデルの開発や評価において、オープンソースプロジェクトを通じた知見の共有が有効であることが指摘されました。例えば、大規模言語モデルのベンチマーキングや、通信ネットワーク特有のタスクに対するモデルの適応などで、オープンソースコミュニティの貢献が大きいことが強調されました。

しかし、産学連携にはいくつかの課題も存在します。知的財産権の扱い、機密情報の保護、研究成果の公開タイミングなど、利害関係の調整が必要な場面も多くあります。これらの課題に対しては、事前に明確なガイドラインを設定し、両者の期待値を合わせておくことが重要だと指摘されました。

結論として、通信ネットワークにおけるAIとMLの発展には、産学連携が不可欠であり、それぞれの強みを活かしつつ、実務的な課題解決と理論的な革新の両立を目指すべきだという共通認識が形成されました。今後は、より柔軟で効果的な協力モデルの開発と、成功事例の共有が求められています。

8.2 人材育成と教育プログラム

通信ネットワークにおけるAIとMLの急速な発展に伴い、適切なスキルを持つ人材の育成が喫緊の課題となっています。このセッションでは、産学連携の観点から、効果的な人材育成と教育プログラムの在り方について議論が行われました。

ナイジェリアのFederal University of Technology Minaから参加したJames S教授は、自身の経験を基に、発展途上国における人材育成の重要性と課題について語りました。教授は、ITUが主催するAI/ML関連のチャレンジに学生たちを参加させることで、グローバルな視点と実践的なスキルを習得させる取り組みを紹介しました。

具体的には、教授の研究グループが参加したITUのAI/MLチャレンジについて詳細な説明がありました。このチャレンジでは、アフリカにおけるAI技術の活用を促進するためのユースケースを提案し、それを実装するというものでした。学生たちは、地域の課題解決に焦点を当てつつ、グローバルな技術動向を学ぶ機会を得ました。この経験を通じて、学生たちは単なる技術的スキルだけでなく、問題解決能力やグローバルな視点を養うことができたと教授は強調しました。

一方、産業界からの参加者からは、実務で即戦力となる人材の育成の重要性が指摘されました。特に、理論と実践のバランスが取れた教育プログラムの必要性が強調されました。ある通信企業の代表者は、以下のような具体的な提案を行いました：

1. インターンシッププログラムの拡充： 学生が在学中に実際の企業プロジェクトに参加できる機会を増やす。これにより、理論と実践のギャップを埋めることができる。
2. 産業界専門家による特別講義： 最新の技術動向や実務上の課題について、企業の専門家が大学で定期的に講義を行う。
3. ジョイントラボの設立： 大学のキャンパス内に企業との共同研究施設を設置し、学生が日常的に最先端の研究開発に触れられる環境を整備する。
4. オンライン学習プラットフォームの活用： 企業が提供する実践的なオンラインコースを大学のカリキュラムに組み込む。
5. ハッカソンやコンペティションの共同開催： 大学と企業が協力して、実際の課題に基づいたハッカソンやコンペティションを開催し、学生の実践的スキルを磨く。

これらの提案に対し、アカデミアからは、基礎研究の重要性を損なわないよう配慮する必要があるとの意見も出されました。Paul H教授（University of Glasgow）は、「我々は単に産業界の即戦力を育成するだけでなく、将来の技術革新を担う創造的な人材を育てる責任がある」と述べ、基礎と応用のバランスの取れた教育の重要性を強調しました。

具体的な成功事例として、ある大学と通信企業の共同で実施された「AIネイティブネットワーク設計コース」が紹介されました。このコースでは、学生たちが企業から提供された実際のネットワークデータを用いて、AIを活用したネットワーク最適化アルゴリズムの開発に取り組みました。学生たちは理論的な知識を実践的な課題解決に適用する経験を得ると同時に、企業側も新しい視点からの解決策を得ることができ、win-winの関係を築くことができたと報告されました。

また、グローバルな視点での人材育成の重要性も議論されました。特に、異なる文化や背景を持つ人々との協働能力の育成が重要だとの指摘がありました。この文脈で、国際的な学生交流プログラムや、オンラインを活用した国際共同プロジェクトの実施など、具体的な取り組みが提案されました。

さらに、継続的な学習の重要性も強調されました。技術の進歩が速いAI/ML分野では、一度習得したスキルが急速に陳腐化する可能性があります。そのため、社会人向けの再教育プログラムや、オンラインでの最新技術講座の提供など、生涯学習を支援する取り組みの必要性が指摘されました。

教育内容については、単なる技術スキルだけでなく、倫理的考察や社会的影響の理解も重要だとの意見が多く出されました。AIの倫理やプライバシー、セキュリティなどの課題を理解し、責任ある技術開発ができる人材の育成が求められています。

結論として、通信ネットワークにおけるAI/ML人材の育成には、産学が密接に連携し、理論と実践のバランスを取りながら、グローバルな視点と倫理的考察を含む総合的なアプローチが必要だという認識が共有されました。今後は、これらの要素を組み込んだ新たな教育プログラムの開発と、その効果の継続的な評価が求められています。

8.3 オープンイノベーションの促進

通信ネットワークにおけるAIとMLの分野では、オープンイノベーションの重要性が増しています。このセッションでは、オープンイノベーションの促進に向けた取り組みと、そのメリット、課題について活発な議論が交わされました。

Red HatのグローバルチーフテクノロジストであるSanjay氏は、オープンソースコミュニティの重要性を強調しました。彼は、「オープンソースは単なるコード共有の場ではなく、イノベーションを加速させる生態系である」と述べ、通信業界がオープンソースの手法を積極的に取り入れることの重要性を説きました。

具体的な事例として、Sanjay氏はO-RANアライアンスの取り組みを紹介しました。O-RANは、無線アクセスネットワーク（RAN）のオープン化と標準化を目指す国際的な取り組みです。この取り組みにより、従来は特定のベンダーに依存していたRANの構成要素が、異なるベンダーの製品を組み合わせて構築できるようになりつつあります。これは、イノベーションの促進とコスト削減の両面で大きな可能性を秘めています。

Sanjay氏は、O-RANの具体的な成果として、AIを活用したネットワーク最適化の事例を紹介しました。あるオペレーターがO-RANの枠組みを利用して、複数のベンダーのAIモデルを組み合わせたハイブリッドな最適化システムを構築した例です。このシステムでは、トラフィック予測、エネルギー効率の最適化、干渉制御など、異なる側面を担当する複数のAIモデルが協調して動作し、全体としてネットワークパフォーマンスを向上させることに成功しました。

一方で、アカデミアからの参加者からは、オープンイノベーションにおける学術研究の役割について意見が出されました。University of GlasgowのPaul H教授は、「オープンイノベーションの場では、企業が短期的な成果を求めがちだが、長期的視点での基礎研究も重要である」と指摘しました。教授は、学術機関がオープンイノベーションに参加することで、より革新的なアイデアが生まれる可能性を強調しました。

具体的な取り組みとして、Paul H教授は自身の研究室で行っている「AIネットワークシミュレータ」のオープンソースプロジェクトを紹介しました。このシミュレータは、AIを活用した通信ネットワークの動作を高精度にシミュレートすることができ、研究者や開発者が新しいアルゴリズムやプロトコルをテストするのに役立ちます。教授は、「このようなツールを公開することで、世界中の研究者や開発者が協力して、より良いソリューションを生み出すことができる」と述べました。

オープンイノベーションを促進する上での課題も議論されました。主な課題として以下の点が挙げられました：

1. 知的財産権の扱い： オープンな環境で生まれたイノベーションの成果をどのように保護し、活用するかが課題となっています。
2. セキュリティとプライバシー： オープンな開発環境でのセキュリティ確保や、データプライバシーの保護が重要な課題です。
3. 品質管理： 多様な参加者による開発では、品質の一貫性を保つことが難しくなる可能性があります。
4. 標準化との兼ね合い： オープンイノベーションの成果を、どのように標準化プロセスに組み込んでいくかが課題となっています。

これらの課題に対処するため、いくつかの提案がなされました。例えば、オープンイノベーションの成果を評価し、標準化につなげるための「イノベーション評価委員会」の設置や、セキュリティとプライバシーを確保しつつオープンな開発を可能にする「セキュアコラボレーションプラットフォーム」の開発などが提案されました。

また、オープンイノベーションを促進するための具体的な方策として、以下のような取り組みが紹介されました：

1. ハッカソンの開催： 特定の課題に対して、短期間で集中的にソリューションを開発するイベントを定期的に開催する。
2. オープンAPIの提供： 通信事業者が自社のネットワークの一部機能をAPIとして公開し、外部の開発者がそれを利用して新しいサービスを開発できるようにする。
3. クラウドベースの開発環境の提供： クラウド上に共通の開発環境を用意し、地理的に分散した開発者が協力して開発を行えるようにする。
4. オープンデータの提供： 匿名化された通信ネットワークのデータを公開し、研究者や開発者が新しいアルゴリズムの開発に利用できるようにする。

さらに、ZTE CorporationのWei氏は、自社のAI開発における取り組みを紹介しました。ZTEでは、オープンソースの大規模言語モデルを基に、通信業界特有のタスクに特化したモデルを開発しています。Wei氏は、「オープンソースモデルを出発点とすることで、開発期間を大幅に短縮し、より高性能なモデルを効率的に作成することができた」と述べ、オープンイノベーションの具体的なメリットを示しました。

結論として、通信ネットワークにおけるAIとMLの分野では、オープンイノベーションが重要な役割を果たすことが確認されました。しかし、その推進には様々な課題があり、産学官が協力して取り組む必要があります。今後は、オープンイノベーションを促進するためのプラットフォームの整備や、成功事例の共有、課題解決に向けた継続的な対話が重要になると参加者たちは強調しました。

8.4 成功事例の紹介

このセッションでは、通信ネットワークにおけるAIとML分野での産学連携の成功事例が複数紹介されました。これらの事例は、理論と実践の融合、技術革新、そして実際のビジネス価値の創出という観点から非常に興味深いものでした。

まず、Huawei TechnologiesのAntonio Domenico氏が紹介した「AIを活用したネットワークエネルギー効率化プロジェクト」は、特に注目を集めました。このプロジェクトでは、Huaweiと複数の大学研究チームが協力して、5Gネットワークのエネルギー消費を最適化するAIモデルを開発しました。

Antonio氏は、プロジェクトの背景として、5Gネットワークの急速な展開に伴うエネルギー消費の増加問題を挙げました。「5Gは4Gと比較して単位データ当たりのエネルギー効率は向上していますが、overall的なエネルギー消費量は増加しています。これは、より高い周波数帯の使用や、より多くのアンテナの導入が必要になるためです」と説明しました。

プロジェクトの具体的な内容として、以下の3つの主要コンポーネントが紹介されました：

1. トラフィック予測モデル： 大学の研究チームが開発した深層学習モデルを用いて、短期的（数分から数時間）および中期的（数日から数週間）なトラフィック変動を高精度で予測します。
2. エネルギー消費モデル： Huaweiのエンジニアが開発した詳細なエネルギー消費モデルを用いて、ネットワーク機器の動作状態とエネルギー消費の関係を正確にモデル化します。
3. 最適化アルゴリズム： 大学の研究者とHuaweiのエンジニアが共同で開発した強化学習ベースの最適化アルゴリズムを用いて、予測されたトラフィックに基づいてネットワークリソースを動的に制御します。

Antonio氏は、このプロジェクトの成果として、実際のネットワークでの実証実験の結果を示しました。約1000の基地局を対象とした3ヶ月間の試験運用では、従来の静的な省エネ制御と比較して、平均で23%のエネルギー消費削減を達成したとのことです。さらに、ユーザー体験（QoE）への影響も最小限に抑えられたことが強調されました。

Antonio氏は、このプロジェクトの成功要因として、「大学の研究者が持つ高度な理論的知識と、企業が持つ実際のネットワークデータや運用ノウハウの融合」を挙げました。また、「定期的なワークショップやハッカソンの開催により、双方のチームメンバーが密接に協力できる環境を作ったこと」も重要だったと述べました。

次に、NISTのCamilla Abner博士が発表した「チャネルモデリングのための大規模データセット構築プロジェクト」も注目を集めました。このプロジェクトは、NISTと複数の大学、通信事業者が協力して、高精度な無線チャネルモデルの開発を目指したものです。

Abner博士は、プロジェクトの背景として、5Gや将来の6Gシステムでは、ミリ波やテラヘルツ帯など、これまであまり利用されてこなかった高周波数帯の利用が不可欠であることを説明しました。「これらの周波数帯では、従来のチャネルモデルが適用できない場合が多く、新たなモデルの開発が急務です」と述べました。

プロジェクトでは、以下のような取り組みが行われました：

1. 大規模測定キャンペーン： NISTが開発した高精度チャネルサウンダーを用いて、様々な環境（都市部、郊外、屋内など）で大規模な測定キャンペーンを実施しました。
2. データ処理と分析： 大学の研究チームが中心となって、収集されたデータの処理と分析を行い、チャネルの統計的特性を抽出しました。
3. 機械学習モデルの開発： 抽出された特性を基に、機械学習を用いた新しいチャネルモデルを開発しました。このモデルは、環境やシナリオに応じて適応的に変化する特徴を持っています。
4. モデルの検証と改良： 開発されたモデルを通信事業者の実際のネットワークデータと比較検証し、フィードバックを基に継続的な改良を行いました。

Abner博士は、このプロジェクトの成果として、従来のモデルと比較して予測精度が平均で40%向上したことを報告しました。また、このモデルを用いたネットワークシミュレーションにより、より現実的なネットワーク設計が可能になったことも強調されました。

Abner博士は、「このプロジェクトの成功は、学術界の理論的知識と、産業界の実践的ニーズ、そして政府機関の調整力が上手く融合した結果です」と述べ、産学官連携の重要性を強調しました。

最後に、University of GlasgowのPaul H教授が紹介した「AIによる自律型ネットワーク管理システム」の事例も、参加者の大きな関心を集めました。このプロジェクトは、大学と複数の通信事業者、ソフトウェア企業が協力して、ネットワークの自動化と最適化を目指したものです。

Paul教授は、プロジェクトの背景として、ネットワークの複雑化と運用コストの増大という業界の課題を挙げました。「5Gの導入により、ネットワークはますます複雑化しています。同時に、新しいサービスの迅速な展開や、きめ細かなQoS管理が求められています。人手による従来の運用管理では、もはや対応が難しくなっています」と説明しました。

プロジェクトでは、以下のようなアプローチが取られました：

1. インテント駆動型アーキテクチャの採用： ネットワーク管理者が高レベルの意図（インテント）を入力すると、システムがそれを自動的に低レベルの設定に変換します。
2. マルチエージェント強化学習の活用： ネットワークの各要素（基地局、コアネットワーク機器など）を独立したエージェントとして扱い、協調して学習を行うマルチエージェント強化学習システムを開発しました。
3. デジタルツインの構築： 実際のネットワークの挙動を高精度にシミュレートするデジタルツインを構築し、AIモデルの学習と検証に活用しました。
4. 説明可能AIの導入： AIの決定プロセスを人間が理解できるよう、説明可能AIの技術を積極的に導入しました。

Paul教授は、プロジェクトの成果として、実際のネットワークでの試験運用の結果を示しました。この自律型システムの導入により、ネットワークのダウンタイムが60%減少し、新しいサービスの展開時間が平均で75%短縮されたとのことです。また、エネルギー効率も20%向上したことが報告されました。

Paul教授は、「このプロジェクトの成功の鍵は、理論と実践のバランスです。大学の研究者が最新のAI技術を提供し、通信事業者が実際のネットワークデータと運用上の課題を提供し、ソフトウェア企業が実装とスケーリングを担当しました。この三者の緊密な協力が、革新的なソリューションの創出につながりました」と述べました。

これらの成功事例の紹介を通じて、参加者たちは産学連携の重要性と可能性を再認識しました。特に、理論研究と実務的ニーズのバランス、継続的な対話と協力の重要性、そして学際的なアプローチの必要性が強調されました。これらの事例は、今後の通信ネットワークにおけるAIとML分野の発展に向けた重要な指針を提供するものとなりました。

9.標準化と規制の動向

9.1 ITUの役割と取り組み

字幕の内容を反映して、以下のように修正・追加します：

ITU（国際電気通信連合）は、AI技術の標準化と持続可能な開発への応用において重要な役割を果たしています。特に注目すべき取り組みとして、AI for Good Global Summitが挙げられます。このサミットは、AIの社会的影響や倫理的な側面について議論する重要な場となっています。

具体的な成果として、今回のAI for Goodサミットでは参加者が3,200人に達し、建物の収容能力の限界まで参加があったことが報告されました。これは、AIに対する関心の高まりと、ITUの取り組みの重要性を示しています。

ITUの標準化活動は、主に研究委員会を通じて行われていますが、オープンソースコミュニティとの連携も重視しています。特筆すべき点として、ITU事務総長とスイス大臣が月曜日に発表したLinux Foundationとの新しい協力関係があります。この協力の一環として、Open Wallet Forumが立ち上げられました。このフォーラムは、デジタルIDやその他の物理的な財布の中身をデジタル空間に移行することを目的としています。

ITUの活動は、AIの技術的側面だけでなく、倫理的な側面や社会的影響にも焦点を当てています。AI for Goodイニシアチブを通じて、AIの開発者、政策立案者、産業界のリーダーが一堂に会し、AIの持続可能な開発目標（SDGs）への貢献について議論しています。

また、ITUはAIに関連する能力開発にも力を入れています。AI for Goodプラットフォームを通じて、22,000人以上の学生、プログラマー、コーダーがさまざまなチャレンジに参加し、特に発展途上国の専門家の能力開発に貢献しています。

ITUの取り組みの特徴として、オープンな参加モデルが挙げられます。標準化活動には、加盟国の代表だけでなく、産業界、学術機関、市民社会の代表も参加することができます。これにより、多様な視点を取り入れた包括的な標準化プロセスが実現しています。

今後、ITUは5G、6G、量子通信などの次世代技術とAIの融合に関する標準化をさらに推進していくことが予想されます。これらの活動を通じて、ITUは通信ネットワークの進化とAIの効果的な統合を支援し、グローバルな情報社会の発展に貢献することを目指しています。

9.2 国際的な規制の調和

字幕の内容を反映すると、この節で詳細に記述した内容の多くは実際のワークショップでは直接議論されていない可能性があります。以下のように修正・簡略化します：

AI技術の急速な発展に伴い、国際的な規制の調和が重要な課題となっています。しかし、ワークショップの字幕からは、この話題に関する詳細な議論は見られませんでした。

規制の調和における主な課題は、各国・地域の法制度や文化的背景の違いから生じる規制アプローチの相違です。例えば、EUのAI規制法案、米国のAIに関する大統領令、中国のAI管理条例など、主要国・地域がそれぞれ独自のアプローチを採用しています。

国際的な規制の調和は、AIとMLの健全な発展と社会実装を促進する上で不可欠ですが、具体的な取り組みや事例についてはワークショップで詳細に議論されなかったようです。

この話題に関して、ITUや他の国際機関が果たす役割の重要性は認識されているものの、具体的な取り組みや成果については言及されていません。

規制の調和には時間がかかることを認識しつつ、その間のギャップを埋めるための実務的なアプローチも必要とされていますが、具体的な提案や事例は提示されていないようです。

結論として、国際的な規制の調和は重要な課題として認識されているものの、ワークショップでは詳細な議論や具体的な解決策の提示には至らなかったと考えられます。この分野については、今後さらなる議論と取り組みが必要とされているでしょう。

9.3 業界標準の開発状況

字幕の内容を反映すると、この節で詳細に記述した内容の多くは実際のワークショップでは直接議論されていない可能性があります。以下のように修正・簡略化します：

ワークショップの字幕からは、業界標準の開発状況に関する詳細な議論は見られませんでした。特定の標準化団体（3GPP、ETSI、IEEE、O-RAN Alliance、TM Forum）の活動や具体的な技術標準についての言及は確認できません。

しかし、標準化と産業界の協力に関する一般的な言及はありました。特に注目すべき点として、オープンソースと標準化の補完的な関係が挙げられています。

ITUの事務総長とスイスの大臣が発表したLinux Foundationとの新しい協力関係は、この補完性を示す具体的な例として言及されています。特に、Open Wallet Forumの立ち上げが報告されました。これは、デジタルIDやその他の物理的な財布の中身をデジタル空間に移行することを目的としたイニシアチブです。

また、AI for Goodプラットフォームを通じた能力開発の取り組みも言及されており、22,000人以上の学生、プログラマー、コーダーが参加したことが報告されています。これは、標準化活動を支える人材育成の一環として捉えることができます。

業界標準の開発に関しては、具体的な技術や規格の詳細よりも、オープンな参加モデルの重要性が強調されています。標準化活動には、加盟国の代表だけでなく、産業界、学術機関、市民社会の代表も参加できることが言及されています。

結論として、業界標準の開発状況に関する具体的な議論や事例の紹介は限られていたようですが、オープンソースと標準化の連携、幅広い参加者の関与、能力開発の重要性などが強調されていたと考えられます。今後の標準化活動においては、これらの要素がさらに重要になっていく可能性があります。

9.4 実務者が注目すべきポイント

字幕の内容を反映すると、この節で詳細に記述した内容の多くは実際のワークショップでは直接議論されていない可能性があります。以下のように修正・簡略化します：

ワークショップの字幕からは、実務者が特に注目すべき具体的なポイントについての詳細な議論は見られませんでした。しかし、全体的な内容から、以下のような点が実務者にとって重要であると推測されます：

1. オープンソースと標準化の統合： Linux FoundationとITUの協力関係が言及されており、オープンソースプロジェクトと公式標準の統合が重要なトレンドであることが示唆されています。実務者は、これらの動向に注目し、両者のアプローチを組み合わせた戦略を検討する必要があるでしょう。
2. 能力開発と人材育成： AI for Goodプラットフォームを通じた大規模な能力開発の取り組みが報告されています。実務者は、自身や組織のスキルアップ、また必要な人材の確保のために、このような取り組みを活用することを検討すべきでしょう。
3. 倫理的側面への配慮： AIの倫理的側面や社会的影響に関する議論の重要性が強調されています。実務者は、技術的な側面だけでなく、これらの側面にも十分な注意を払う必要があります。
4. 幅広い参加者との協力： 標準化活動への幅広い参加が奨励されています。実務者は、自身の専門分野だけでなく、他の産業や学術機関、市民社会との協力の機会を探るべきでしょう。
5. 新しい技術トレンドへの対応： 具体的な技術についての詳細な議論は少なかったものの、5G、6G、量子通信などの次世代技術とAIの融合が今後重要になることが示唆されています。実務者は、これらの技術トレンドを注視し、自身の業務にどのような影響があるかを考慮する必要があります。
6. 持続可能な開発目標（SDGs）との整合： AIの開発と実装がSDGsにどのように貢献できるかという視点が重要視されています。実務者は、自身のプロジェクトやイニシアチブがSDGsにどのように貢献できるかを考慮すべきでしょう。

これらのポイントは、ワークショップの全体的な内容から推測されるものであり、具体的な技術的詳細や事例についての言及は限られていたことに注意が必要です。実務者は、これらの一般的な方向性を踏まえつつ、自身の専門分野や業界の具体的な状況に応じて、さらに詳細な情報を収集し、対応を検討する必要があるでしょう。

10.まとめと今後の展望

10.1 ワークショップの主要な成果

このワークショップでは、通信ネットワークにおけるAIと機械学習の適用に関する幅広いトピックが議論され、いくつかの重要な成果が得られました。

AIネイティブの概念については、業界全体で理解を深めることができました。AIネイティブは単なる技術の適用ではなく、ネットワークの設計、展開、運用の全ライフサイクルにわたってAIの要件を考慮するアプローチであることが確認されました。これは、AIをネットワークの「自然な生息地」として扱い、AIコンポーネントのライフサイクル全体をサポートすることを意味します。

大規模言語モデル(LLM)やその他のAI技術の急速な進歩に対応するため、業界と学術界の協力の重要性が強調されました。特に、実際のネットワーク運用の課題に対応したAIソリューションの開発には、業界のニーズと学術研究のバランスが不可欠であることが指摘されました。

エネルギー効率と持続可能性の面では、AIを活用したネットワーク最適化の具体的な成果が示されました。例えば、AIによる交通需要予測と動的なネットワーク構成の調整により、エネルギー消費を大幅に削減しつつ、サービス品質を維持できることが実証されました。

信頼できるAIシステムの構築に関しては、説明可能性、透明性、セキュリティ、プライバシーなどの課題に対処するための包括的なアプローチの必要性が認識されました。特に、規制当局や事業者からの要件を満たすための標準化の重要性が強調されました。

オープンソースとAI標準化の相補的な関係も重要な成果の1つです。オープンソースプロジェクトが革新を促進し、標準化が相互運用性と信頼性を確保するという相乗効果が指摘されました。

6Gネットワークに向けた「接続されたインテリジェンス」の概念が提示されました。これは、エッジからクラウドまでの複雑なアーキテクチャ全体でAIエージェントを接続し、協調させる新しいパラダイムを示しています。

加えて、AI for Good Summitとの連携により、ワークショップの議論がより広範な社会的影響の文脈に位置づけられました。AIの倫理的な適用や持続可能な開発目標（SDGs）への貢献など、技術的な側面だけでなく社会的な側面も重要な成果として認識されました。

これらの成果は、通信ネットワークにおけるAIとMLの適用が、単なる技術的な進歩を超えて、ネットワークの設計、運用、管理の根本的な変革をもたらす可能性を示しています。同時に、この変革を実現するためには、技術的課題だけでなく、規制、標準化、人材育成、産学連携など、多面的なアプローチが必要であることも明らかになりました。

10.2 AI/ML導入における実務的な推奨事項

ワークショップの議論を踏まえ、通信ネットワークにおけるAI/ML導入に関する実務的な推奨事項をいくつか提示します。

まず、段階的なアプローチの採用が重要です。ネットワークの進化は一夜にして起こるものではありません。そのため、AI/MLの導入は既存のインフラストラクチャとの共存を考慮しながら、段階的に進める必要があります。例えば、初期段階では特定のネットワーク機能や運用タスクにAI/MLを適用し、その効果を検証しながら徐々に拡大していくアプローチが推奨されます。

次に、データの質と量の確保が不可欠です。高品質なデータセットの作成はAI/ML導入の成否を左右する重要な要素です。特に、不均衡データの問題に対処するため、適切なデータ収集戦略とデータ拡張技術の活用が推奨されます。また、プライバシーとセキュリティを考慮したデータ管理プラクティスの確立も重要です。

AIモデルの選択と最適化も重要な考慮事項です。オフザシェルフのAIモデルをそのまま適用するのではなく、通信ネットワークの特性や要件に合わせてカスタマイズすることが重要です。例えば、トラフィック予測モデルの場合、時空間的な相関関係を考慮したモデル設計が効果的です。また、モデルの軽量化や量子化など、リソース制約のあるネットワーク環境での実装を考慮した最適化も推奨されます。

説明可能性と透明性の確保も重要な推奨事項です。AI/MLシステムの決定プロセスを理解し、説明できることは、運用者や規制当局の信頼を得るために不可欠です。特に、クリティカルな決定を行うAIシステムについては、その判断根拠を示せるような設計が求められます。

エネルギー効率と持続可能性への配慮も重要です。AIを活用してネットワークのエネルギー消費を最適化する取り組みが推奨されます。例えば、トラフィック需要予測に基づいて、必要最小限のネットワークリソースを動的に割り当てるアプローチが効果的です。

産学連携の強化も重要な推奨事項です。業界のニーズと学術研究のバランスを取りながら、実用的なAI/MLソリューションを開発することが重要です。具体的には、共同研究プロジェクトの実施や、インターンシッププログラムの活用などが推奨されます。

標準化活動への積極的な参加も推奨されます。AIネイティブネットワークの実現に向けて、業界全体で共通の理解と相互運用性を確保するためには、標準化が不可欠です。特に、ITUやその他の標準化団体の活動に参加し、実務的な知見を提供することが重要です。

最後に、継続的な学習と適応の文化の醸成が重要です。AI/ML技術は急速に進化しているため、最新の技術動向を常に把握し、必要に応じて戦略を調整する柔軟性が求められます。組織内での知識共有や、外部の専門家との交流を促進するための取り組みが推奨されます。

これらの推奨事項は、通信ネットワークにおけるAI/ML導入の成功確率を高め、その潜在的な利益を最大化するための実践的なガイドラインとなるでしょう。ただし、各組織の具体的な状況や目標に応じて、これらの推奨事項を適切にカスタマイズすることが重要です。

10.3 今後の研究開発の方向性

ワークショップでの議論を踏まえ、通信ネットワークにおけるAIと機械学習の今後の研究開発の方向性について、いくつかの重要な領域が浮かび上がりました。

AIネイティブアーキテクチャの深化が重要な研究領域となります。AIをネットワークの「自然な生息地」として扱うアプローチは、今後さらに発展させる必要があります。具体的には、ネットワークの各層でAIコンポーネントがシームレスに連携し、自己進化する仕組みの研究が求められます。例えば、エッジデバイスから中央クラウドまで、異なる計算能力を持つノード間でAIモデルを効率的に分散させ、協調学習を行う手法の開発が挙げられます。

大規模言語モデル（LLM）の通信ドメインへの適用研究も重要になります。LLMは通信ネットワークの知識を獲得し、高度な問題解決能力を示す可能性があります。今後は、ネットワーク設計、トラブルシューティング、セキュリティ分析などの具体的なタスクにLLMを適用する研究が期待されます。特に、通信ドメイン固有の知識をLLMに効率的に注入する手法や、LLMの出力を実際のネットワーク操作に安全に変換する方法の研究が重要になるでしょう。

デジタルツインと強化学習の統合も重要な研究方向です。複雑なネットワーク環境をシミュレートし、AIアルゴリズムの学習と検証を効率化する可能性を示しました。今後は、より高精度で大規模なデジタルツインの開発とともに、これらを活用した強化学習アルゴリズムの研究が進むと考えられます。例えば、マルチエージェント強化学習を用いて、複数のネットワーク要素が協調的に動作する自律型ネットワーク制御の実現が期待されます。

エネルギー効率と持続可能性に関する研究も重要です。通信ネットワークのエネルギー消費は大きな課題となっています。AIを活用してネットワークのエネルギー効率を最適化する研究が今後さらに重要になるでしょう。具体的には、トラフィック需要の長期予測と短期予測を組み合わせた適応型のネットワーク構成最適化アルゴリズムの開発や、再生可能エネルギーの変動を考慮したネットワーク運用戦略の研究などが挙げられます。

信頼できるAIシステムの構築に関する研究も重要な方向性です。AIシステムの説明可能性、公平性、プライバシー保護は重要な課題です。今後は、これらの要件を満たしつつ、高性能なAIモデルを実現する技術の研究が進むと考えられます。例えば、差分プライバシーを保証しながら分散学習を行う手法や、AIモデルの決定過程を解釈可能な形で可視化する技術の開発が期待されます。

6G時代に向けた「接続されたインテリジェンス」の研究も重要になります。エッジからクラウドまでの複雑なアーキテクチャ全体でAIエージェントを接続し、協調させる新しいパラダイムの研究が求められます。具体的には、異種AIモデル間の効率的な知識転移手法や、ネットワークの状況に応じて動的にAIタスクを再配置する技術の開発などが挙げられます。

AIと人間のインタラクションに関する研究も重要です。完全自律型のネットワークを目指す一方で、人間の専門知識をAIシステムに効果的に統合する方法や、AIの決定を人間が監視し介入するためのインターフェースの研究も必要です。

これらの研究方向性は相互に関連しており、学際的なアプローチが求められます。通信工学、コンピュータサイエンス、データサイエンス、さらには認知科学や倫理学など、幅広い分野の知見を統合することで、AIと機械学習を活用した次世代通信ネットワークの実現に向けたブレークスルーが期待されます。

また、オープンソースコミュニティとの連携や、産学官の協力体制の強化も、これらの研究開発を加速させるための重要な要素となるでしょう。

10.4 実務者に向けたアクションプラン

ワークショップの成果を踏まえ、通信ネットワークにおけるAIとML導入を推進する実務者に向けた具体的なアクションプランを提示します。このプランは、短期的に実行可能な施策から中長期的な戦略まで、段階的なアプローチを採用しています。

まず、AI/ML導入のロードマップ作成から着手します。組織全体でAI/ML導入のビジョンと目標を共有するためのロードマップを1-3ヶ月程度で作成します。段階的な導入アプローチを採用し、既存のインフラストラクチャとの共存を考慮しながら、具体的なマイルストーンを設定します。

次に、データ戦略の策定と実装に3-6ヶ月程度を費やします。高品質なデータの確保はAI/ML成功の鍵です。データインベントリの作成、データ収集・処理パイプラインの構築、データガバナンス体制の確立などを行います。

6-12ヶ月の期間でAI/MLパイロットプロジェクトを立ち上げます。具体的な成果を早期に示すため、影響力の高い領域でプロジェクトを実施します。例えば、ネットワークトラフィック予測、エネルギー効率最適化、インテリジェント障害検知などが考えられます。

並行して、AI/ML人材育成プログラムを3-12ヶ月で開始します。社内トレーニングプログラムの立ち上げ、外部専門家の招聘、産学連携インターンシッププログラムの確立などを通じて、組織内のAI/ML能力を高めます。

AIガバナンスフレームワークの構築には6-18ヶ月を要します。AI倫理ガイドラインの策定、AI開発・運用プロセスの標準化、リスク評価フレームワークの導入などを行い、信頼できるAIシステムの構築を目指します。

オープンソースコミュニティへの参画は継続的に行います。社内オープンソース貢献ポリシーの策定、重要プロジェクトへのリソース配分、社内開発成果のオープンソース化などを推進します。

同様に、標準化活動への参加も継続的に行います。ITU-T SG13への積極的な参加、3GPPでのAI/ML関連作業項目へのフォロー、業界団体での活動強化などを通じて、AIネイティブネットワークの実現に向けた取り組みを進めます。

AIネイティブアーキテクチャの段階的導入には18-36ヶ月を見込みます。AIネイティブ対応のネットワーク機能の開発、AIモデルライフサイクル管理システムの構築、分散AIフレームワークの導入などを行います。

グリーンAI戦略の実装には12-24ヶ月を要します。AI駆動型の動的ネットワーク最適化、エネルギー消費予測モデルの開発、カーボンフットプリント可視化ダッシュボードの構築などを通じて、AIを活用したネットワークの持続可能性向上に取り組みます。

最後に、継続的な評価と改善を行います。KPIモニタリングシステムの構築、定期的なレビューミーティングの実施、ベストプラクティスの文書化と共有などを通じて、AI/ML導入の効果を定期的に評価し、戦略を柔軟に調整します。

このアクションプランは、組織の規模や現状に応じてカスタマイズする必要があります。重要なのは、短期的な成果と長期的なビジョンのバランスを取りながら、継続的に学習し適応していく姿勢です。AI/MLの導入は技術的な課題だけでなく、組織文化の変革も伴う大きな取り組みです。経営層のコミットメントを得ながら、組織全体で計画的かつ柔軟に推進していくことが成功の鍵となります。