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携帯通信の保守現場で、生成AIが故障対応の「頭脳役」を担う段階に入った。2月25日、NTTドコモはモバイルネットワーク保守業務向けのAIエージェントシステムを開発し、同月4日から商用利用を始めたと明らかにした。100万台超の装置データを即時に読み解き、複雑な障害でも対応時間を従来より半分以上縮めるという。
生成AIエージェント 保守現場の原因特定高速化
対象は基地局からコアネットワークまでにまたがる運用である。4Gと5Gが併走し、複数のベンダー機器が混在することで、障害時の切り分けは難しくなってきた。定型的な故障は手順の自動化で素早く処理できても、原因が一つに定まらない障害では、担当者がログやトラフィック、警報を集め直し、見立てをすり合わせる作業がボトルネックになりやすい。
今回の仕組みは、装置群から集まるトラフィック情報や警報情報などを横断的に分析し、異常の検知から疑わしい箇所の特定、対処案の提示までを複数のAIエージェントでつなぐ。担当者の判断を置き換えるのではなく、判断に入る前段の探索と整理をAI側に寄せ、サービス影響時間を短くする設計だと位置づけた。
基盤にはAWSのマネージドサービスを取り込み、AIエージェントの統制と大規模展開を想定したAmazon Bedrock AgentCoreなどを活用したとしている。ドコモは3月上旬のMobile World Congress Barcelonaでも展示する予定だ。
AWS基盤活用 自律運用競争の前倒し
通信各社は、運用の省力化にとどまらず、障害対応や設定変更をより自律的に回す「AIOps」へ舵を切っている。KDDIは昨年、運用者との対話から意図を読み取り、設定や制御につなげる技術の実証を公表した。ドコモ側も従来から、保守を事後対応中心から予兆型へ移す構想を技術資料で示してきた。
6Gやネットワーク仮想化が進むほど、運用はソフトウェアとデータの勝負になる。NTTグループが6G時代のネットワーク制御とサービス制御の連携を実証してきた流れも含め、保守の現場でAIを「使う」段階から、AIで運用そのものを「組み替える」競争へ入ったといえる。
ただし勝敗を分けるのはAIの出来栄えではない。障害対応の中枢がクラウド基盤と運用データに深く依存した時点で、主導権は通信会社から基盤提供側へ移る。ドコモが自律運用を掲げるなら、AIを動かす場所とデータの支配を自社側に残せなければ、運用の自動化は合理化ではなく権限移譲になる。
