GSMAが主催した今年のモバイル・ワールド・コングレス（MWC）には、バルセロナで開催された世界最大かつ最も影響力のある接続イベントに10万1千人以上の参加者が集まりました。今年のカンファレンスで特に目立ったテーマは「ヒューマナイジングAI」でした。これは、ジェネレーティブAIの実用化を大げさにとらわれずに探求するためのプラットフォームを提供するものでした。

ジェネレーティブAI（Gen AI）は、ネットワークの変革を加速し、人間と機械のインタラクションを強化し、顧客にパーソナライズされた体験を提供する態勢を整えています。多様なデータが豊富にある電気通信業界は、この分野をリードする絶好の立場にあります。CEOは、ジェネレーションAIが今後3年間で自社の価値創造方法を大きく変えると予想しています。これは、従来はペースの遅い通信セクターにとって、破壊的で刺激的な局面を迎えることになります。

個人、企業、機関向けのMWC 2024の「ヒューマナイジングAI」から得た10の重要なポイントは次のとおりです。

1. AI は次世代デバイスにネイティブになる
   クアルコムのSnapdragon 8 Gen 3とSnapdragon X Eliteは、デバイス上のAIへの移行を示しています。この進歩により、デバイスのパフォーマンスと接続性の向上が期待され、リアルタイムのデータ処理に依存するヘルスケアおよび製造業界における革新的なアプリケーションへの扉が開かれます。注目すべきデバイスの発売には、サムスンのギャラクシーリング、アイトラッキングAI機能をデバイスコントロールにリンクしたHonor's Magic 6 Pro、ドイツテレコムのAI音声認識スマートフォンなどがあります。さらに、MotorolaはパーソナライズされたAIアシスタントを展示し、Xiaomiは新しいビデオ編集ツールを誇り、Humaneはユーザーが内蔵レーザーを使用してWi-Fi設定やメディア再生コントロールを操作できるウェアラブルでスクリーンレスのAIピンを披露しました。これは、消費者向けデバイスへのAIの統合が進んでいることを強調しています。 ‍
2. アジアの通信事業者がAI競争で優位に立っている
   韓国と日本の通信事業者は、AIへの最新の進出においてアジアの他の地域をリードしており、SKテレコム、KT、KDDIなどがAI技術による新たな機会の獲得に多額の投資を行っています。「AIピラミッド」戦略を発表したSKテレコムは、すでに多くの投資を行っています。 投資の 12% がAIに向けられており、2028年までに3倍の 33% に達すると予測されています。 KTはまた、ロボティクス、ロジスティクス、AIコンタクトセンターでAIアプリケーションとサービスを開発しており、累計で6億米ドル以上の収益を上げており、さらなる投資計画もあります。 2027年までに54億米ドル 通信事業者のAI競争力のベンチマークをさらに設定するためです。
3. ‍通信事業者は、AIにおいて果たす役割（プロバイダーとコンシューマー）のバランスを取る必要があります
   通信業界には、AIによる効率性の向上を実現し、企業顧客がそのメリットを活用する上で重要な役割を果たす機会があります。通信企業は、5G テクノロジーが提供する高速で低遅延の接続を提供したり、エッジコンピューティングや「サービスとしてのネットワーク」に投資したり開発したりすることで、世界中でAIを安全、効率的、効果的に利用できるようにするうえで重要な役割を果たしています。AI の消費者である通信事業者は、社内でのメリットとして、ジェネレーション AI ツールの導入方法として、汎用、部署固有、タスク固有のツールの 3 つのレベルを検討できます。プロシューマーの役割を求めている人にとっては、生産性向上のためのGen AI Copilotの導入、導入によるビジネスの変革という3つの段階にわたる進化の傾向がよく見られます。 大規模な AI （つまり、主要なビジネスドメインとグループ内の価値の高いユースケースを見つけ）、AI収益創出チャネルの探求（つまり、適切なSLAとLLMの組み合わせを備えた企業顧客向けのプライベートネットワークまたはハイブリッドネットワークにカスタムAIモデルをデプロイすること）。
4. ‍AI デプロイメントは分散する必要がある
   インフラストラクチャへの投資により、エッジ推論がより高速かつ低遅延で進むにつれて、エッジでの5GとAIのユニークなタイプのコンバージェンスが実現するでしょう。そのためには、エッジ・コンテンツ・キャッシュを高速化するために設計された新しいアプリケーションと、AI ネイティブ機能を備えたエッジ・アプリケーションが必要になります。通信事業者は、ハイブリッドクラウド、エッジ、デバイスのいずれであっても、ユースケースに基づいて適切な AI 導入モデルを選択する必要があります。Telenor が先ごろ発表した NVIDIA のソブリン AI クラウドパートナーになるためのパートナーシップの発表では、Indosat などがこれに追随し、インドネシア初の NVIDIA クラウドプロバイダーパートナーとなりました。今後は、AI と無線アクセスネットワーク (RAN) がインフラストラクチャを共有しているため、アセット利用の最適化に重点が置かれるでしょう。通信事業者は、中央のクラウドデータセンターを避け、AI 推論をエッジに展開してコストを削減することを目指します。ただし、通信事業者に RAN 向けの AI ハードウェアへの投資を促すには、潜在的な収益が電気代やハードウェアの摩耗による追加コストを上回っていることをサプライヤーが証明する必要があります。
5. 通信事業者向けの手軽な AI 成果が顧客体験に活かされる
   数多くのパネルセッションで取り上げられているように、通信事業者は顧客体験の向上においてAIから最も大きな価値を見出すでしょう。主な分野には、スマートコールルーティング、エージェントアシスタンス、根本原因分析 (RCA)、ネクストベストアクション (NBA) の提案、エージェントコパイロットなどがあります。これらの AI アプリケーションは、言葉の壁を克服し、解決能力を向上させることで消費者の関心を高め、ライブエージェントと話す最速の方法を求めるだけでなく、顧客がチャネルに長く留まるよう促します。ハイパーパーソナライゼーションはもう一つの重要な側面です。あらゆるカスタマージャーニーを純粋な自動化で調整し、エージェントの有効性を高めるツールでヒューマンフロントラインを強化します。これらのタスクの多くが言語的な性質を持っていることを考えると、ジェネレーションAIはCXにおけるこれらの課題に取り組むのに非常に適しています。
6. ‍通信事業者は専門のLLMから大きな恩恵を受ける
   多くの企業におけるジェネレーションAIの真の価値は、特定のアプリケーションに合わせて基盤モデルを微調整できることにあります。SKテレコムとドイツテレコムが開発しているようなドメイン固有のLLMや、IndosatとTech Mahindraが共同で構築したローカル言語に焦点を当てたLLMは、大きなメリットをもたらします。通信業界と医療業界では意味が異なる「セル」という言葉を考えてみましょう。ヘルスケアでは生活の基本単位を指し、電気通信では、携帯電話ネットワーク内の単一の基地局がカバーする地理的領域を指します。この区別を認識しない汎用LLMでは、非常に不正確で文脈的に無関係なアウトプットが生成される可能性があります。これとは対照的に、通信業界向けに特化したドメイン固有の LLM であれば、正しい意味を理解して適用できるため、より正確で関連性の高い結果が得られます。 ‍
7. オープンソースのデータは適切なLLMを構築するための鍵となります
   会話をエコーインする ダボス 2024、オープンソースのデータは、業界におけるAIの広範な適用を加速するために不可欠です。さまざまな規制を受ける事業者は、効果的な業界特有のLLMを構築するために、データをオープンに共有する必要があります。これらの事業者がデータ競争で競争力を維持することは不可欠ですが、データを買いだめすることは逆効果です。CEOとCIOは、業務全体にわたるデータモデルとアーキテクチャの現状を評価する一方で、規制に違反したり、プライバシーやセキュリティ基準を侵害したり、競争上の優位性を失ったりすることなくデータを提供する方法を見つけるために、オープンに協力する必要があります。TMForumでは、このようなデータ共有への協調的アプローチを促進することを目的として、AI対応の標準化されたデータモデルの開発が現在進められている取り組みです。
8. ‍通信事業者は、LLMだけでなく、SLMやLAMの使用を検討する傾向が高まっています。
   通信事業者は AI アプリケーションを効果的に導入するために、LLM 以外の分野にも目を向ける必要があるかもしれません。たとえば、ChatGPTに電話会社の製品について尋ねた場合、専有文書にアクセスできないために正解が得られず、不正確さやエクスペリエンスの低下につながる可能性があります。これに対処するため、通信事業者は小規模な言語モデル (SLM) の可能性を模索しています。SLM は、まだ規模は大きいものの (数十億個のパラメーター)、特定のドメインの焦点を絞ったデータセットに基づいてトレーニングでき、精度と運用コスト効率が向上します。通信事業者は、ジェネレーティブ・アクション・モデル（LAM）を採用して、ジェネレーティブ・AI機能を拡張することを検討するかもしれません。ジェネレーティブ・AI機能は、自社の理解に基づいてアクション（例えば、アプリケーションに出入りしてタスクを完了させるなど）を実行するように設計されており、ジェネレーティブ・アクション・モデル（LAM）を採用し、ジェネレーティブ・アクション・モデル（LAM）の導入を検討し、ジェネレーティブ・アクション・モデル（LAM）を採用し、ジェネレーティブ・アクション・モデル（LAM）の導入を検討し
9. ‍通信事業者には AI 利用のための組み込みガードレールが必要
   通信事業者は、AIを大規模に使用するための包括的なガバナンスモデルを確立する必要があります。これには、AI モデルに適切な種類のデータが取り込まれていることを確認し、モデルのトレーニング方法を精査することが含まれます。すべての導入は、法務部門がコンプライアンスや法的な意味合いに納得できた場合にのみ行うべきです。Adobe Fireflyとゲッティイメージズとのライセンス契約に見られるように、使用するコンテンツとデータがオープンソースであり、適切にライセンスされていることが重要です。これにより、出力が安全かつ合法であることが保証されます。AI のアウトプットを中心にオーナーシップを構築することも重要です。これは、AI のアウトプットに人的要素を加え、結果に対する説明責任と責任感を持たせることで実現できます。
10. ‍AIはますますテレコムにネイティブなものになるだろう
    会議中、アマゾンウェブサービス、Nvidia、マイクロソフト、ノキア、T-Mobileなどの大手テクノロジー企業が、新しいAI-RANアライアンスの設立を発表しました。共同目標は、AI をセルラーテクノロジーに統合して、RAN とモバイルネットワークのネットワークパフォーマンス、エネルギー効率、スペクトル共有、セキュリティをさらに向上させることです。重点分野は主に 3 つあります。
    • AI for RAN: AI を使用して RAN 機能を向上させ、スペクトル効率を向上させます。
    • AI と RAN: AI と RAN を統合してインフラストラクチャをより効率的に使用し、AI 主導の新しい収益源を生み出します。
    • AI on RAN: RAN を通じてネットワークエッジに AI サービスを展開することで、運用効率を高め、モバイルユーザーに新しいサービスを提供します。

TwimbitはMWC 2024には参加していませんが、インタビューのサウンドバイト、参加クライアントとのディスカッション、第三者パートナーによる出版物から得られた知見をまとめました。私たちは、電気通信の限界を押し広げる革新的なアジェンダを推進するGSMAとその能力を支持し、より良い世界を構築し、すべての利害関係者に優れた体験を提供することを目的として、今後もこれらの議論に貢献したいと考えています。