- ミハウ・セヴェラ氏（ドイツテレコム）は、クラウドネイティブ5Gネットワークを「バタフライ効果」に例えました。数百のモジュール（サービスメッシュなど）の1つで小さな変更が起こるだけで、後々大きなエラーを引き起こし、それはKPIの変動によってのみ検出可能です。
- この複雑さに対応するため、ドイツテレコムはAIに基づく新しい運用モデルを導入しています：
- 開発段階： AIがテスト、リグレッション、検証を支援。
- 展開段階： 「ネットワーク構成コパイロット」によるネットワークの自動構成。
- 運用段階： AIがサービス監視、根本原因の検出と解決を担当。
- セヴェラ氏は、10～20年前のような従来の縦割りではなく、コーディングやソフトウェア開発ができる新世代のネットワークエンジニアが必要だと強調しました。
- テレノールのテリエ・イェンセン氏によると、同社のAI+5Gの収益戦略は個々の法人顧客に焦点を当てています：「特定の価値のためのカスタムソリューション」。典型的な応用例には、産業用ビデオ分析、遠隔運転、そしてネットワークインフラからユーザーの移動データを収集する「ネットワークセンシング」が含まれます。
- テレノールは、AIトレーニング用の計算能力を企業がレンタルできるGPU-as-a-serviceを提供する「AIファクトリー」を設立しました。
- アンディ・コーストン＝ペトリー氏（BTグループ）は、AIへの投資は高額であり、巨大なAIプロジェクトではなく、小規模で柔軟かつ分散型のモデルを組み合わせる新しい考え方が必要だと警告しました。
- セヴェラ氏は、業界がクラウドネイティブで起こったような「定義熱」を避けるべきだと訴えました。「AIネイティブの通信事業者とは何か」を議論する代わりに、パフォーマンスとコストを最適化するためにネットワークにAIを実践的に適用することに集中すべきです。
📌 要約： 5G時代において、AIはBT、ドイツテレコム、テレノールのような通信事業者にとって、ネットワークの自動化から新しいビジネスモデルに至るまで、戦略の柱となりつつあります。ドイツテレコムはネットワークの全ライフサイクルにわたるAI活用を推進し、テレノールはGPUと法人向けAIサービスを商業化し、BTは分散型でリソース効率の高いアプローチを模索しています。AIはKPIを改善するだけでなく、インテリジェントなインフラからの新たな収益源への道を開きます。
