電話会社から「デジタルコ」→「テックコ」→「アイコ」へのトラップを回避

電気通信業界は重大な岐路に立っています。通信事業者がテクノロジー主導型企業に移行するにつれ、人工知能 (AI)、特に大規模言語モデル (LLM) が中心的な柱として台頭しています。スマートな顧客サービス、よりレジリエントなネットワーク、無駄のない運用など、潜在的なメリットは計り知れません。しかし、根本的な課題は残っています。それは、膨大なデータ資産を効果的に収益化する能力です。多くの通信事業者は、貴重な顧客情報やネットワーク情報を大量に保有しているにもかかわらず、データを有意義な収益や差別化されたサービスの利点に変えることに苦労しています。

人材と資源のジレンマ

通信事業者にとって差し迫った現実は、AIの成功に不可欠な人材とリソースの不足です。ハイパースケーラー、フィンテック、テクノロジーの巨人との激しい競争の中で、通信事業者は AI の専門知識を引き付けるという切実な課題に直面しています。これらのセクターは、魅力的な賃金、最先端のプロジェクト、急速な成長機会を提供し、「頭脳流出」のシナリオを作り出しています。その結果、通信事業者は、人材不足と投資リスクを乗り切るために、規模と専門性のバランスを慎重に取り、AI戦略を再考する必要があります。特に、韓国、日本、中国の通信事業者は例外で、これらの国々はAIの専門知識においてトップクラスです。

LLM構築のコストとリスクの増大

プロプライエタリLLMの構築には驚異的なコストがかかり、インフラストラクチャ、人材、継続的な更新コストを除くと、コンピューティングだけでも1,000万ドルから1億ドルに及ぶことがよくあります。セキュリティ上の懸念も大きい。通信事業者は機密の加入者データや国の重要インフラを管理しているため、自社のAIシステムを主要なターゲットにしている。大規模な LLM は監査が難しく、データ漏えいに対する脆弱性も高く、保護にもコストがかかります。ほとんどの通信会社にとって、自社開発のLLMへの投資は、テクノロジーを習得することよりも、不確実な報酬を伴うハイステークのギャンブルを管理することに関するものです。さらに、通信事業者はLLMに付属するコンピューティングを必要としません。彼らが必要とするワークロードは、OpenAI のようなハイパースケーラーや AI LLM のワークロードのほんの一部です。

LLM と SLM の違い:最適なソリューションを見つける

通信事業者が複雑な AI 統合を乗り切るにつれ、大規模言語モデル (LLM) と小言語モデル (SLM) のどちらを導入するかの決定が重要になります。LLM は幅広い機能を提供しますが、通信事業者の特定のニーズに合わない場合もあるため、多額のコストとインフラストラクチャに対する要求が伴います。SLM が魅力的な代替案を提示する理由は次のとおりです。

• 効率と費用対効果: SLMは、標準のサーバーまたはエッジデバイス上で効率的に動作するように設計されているため、通信事業者にとって費用対効果の高いソリューションとなっています。大量の計算リソースを必要とするLLMとは異なり、SLMはハイエンドのインフラストラクチャを必要とせずに顧客の問い合わせやネットワークイベントをリアルタイムで処理できます。この効率化は、特に予算が限られている通信事業者にとっては大幅なコスト削減につながります。

• 特定のニーズに合わせたソリューション: LLMの万能型アプローチでは、通信事業者固有の要件に対応できないことがよくあります。ただし、SLM は通信事業者固有のデータセットを使用して微調整できるため、詐欺検出や SIM スワップ防止などのタスクにおいてドメイン固有の優れた機能が得られます。この的を絞ったアプローチにより、通信事業者は自社の業務目標と直接連携したAIソリューションを導入できるようになります。

• データ主権とコンプライアンス: データプライバシーに関する規制当局の監視が強化される中、SLMは完全にオンプレミスで導入できるという大きなメリットがあります。この機能は、EU AI 法などの厳しいデータプライバシー法の下で事業を営む通信事業者にとって極めて重要です。データ主権を維持することで、通信事業者は AI を活用してサービスを強化しながら、コンプライアンスを確保できます。

• スケーラビリティと柔軟性: SLMは、進化するビジネスニーズに応じてAI機能を柔軟に拡張できます。LLM の厳格な構造とは異なり、SLM は新たな課題や機会の発生に合わせて調整および拡張できるため、通信事業者は競争力を維持するための動的なツールセットを利用できます。

その答えは、すべてにLLMがあるわけではありません。どのような AI ワークロードが必要で、どのような言語モデルと RAG が必要であるかに焦点を当てるべきです。エッジで実行できる SLM と軽量 SLM で十分です。

AI リーダーとのパートナーシップ:実用的かつ即時の規模拡大とリスクの低減

多くの通信事業者にとって、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Metaなどの大手AI企業と提携することは実用的なアプローチです。提携により以下が実現します。

• 多額の先行投資なしで、安全なエンタープライズグレードのAI機能にすぐにアクセスできます。

• 基盤となるモデルインフラストラクチャではなく、社内の専門知識を AI アプリケーション開発に集中させることができます。

通信事業者の例でもこのアプローチの価値が裏付けられています。ボーダフォンのAIコパイロットはコールセンターの処理時間を 25% 削減し、AT&TとMicrosoft Azureの連携により予測的な障害検出が可能になり、ネットワークのダウンタイムが短縮されました。これらのメリットは、開発作業を重複させるのではなく、既存のモデルを効果的に導入することで実現できます。

社内LLMを構築することが依然として重要な場合

特殊な状況によっては、カスタムLLM開発が必要となる場合があります。

• 絶対的なデータ主権を求める規制上の要求、第三者ホスティングの禁止

• 独自の知識やプロセスが競争の要となります。

• 大規模なライセンス料が社内の開発費用を相殺しました。

• 特殊な言語や方言のニーズ：言語的に特有な地域（インドネシア語、地域の方言など）にサービスを提供する通信事業者は、これらの言語に合わせたモデルを必要とする場合がありますが、一般的なAIプラットフォームでは対応できないことがよくあります。

ただし、このような取り組みには、多額の資本に加えて、データ戦略、AI の人材、長期的なビジネス目標の綿密な連携が必要であり、これはかなりのリソースを持つ少数のプレーヤーにしか実行できません。韓国、日本、中国を除き、ほとんどの通信事業者は、このような取り組みに必要な規模や言語サポートを受けていない可能性があります。

スケール、スペシャライゼーション、マネタイゼーションのバランシング

通信事業者の将来は、基本的なLLMパートナーシップと戦略的なSLM展開のバランスを取ることにあります。このバランスにより、通信事業者は以下のことが可能になります。

• スケーリングを重要な場面で活用して、幅広い AI 機能を活用しましょう。

• 通信事業者特有の課題に合わせて調整された、正確で主権的なAIツールを開発しましょう。

• AI 主導のデータインテリジェンスを活用した新しいビジネスモデルの開拓により、データ収益化における長年の障壁を克服します。

• 基礎となるモデルをゼロから構築するのではなく、社内の限られたAIの専門知識を特殊なアプリケーションの展開と保守に集中させることで、人材不足に対処できます。

AI戦略を再考して規模、専門化、収益化を統合する通信事業者は、激しい業界競争の中でテクノロジー主導型企業として成功するうえで最も有利な立場にあります。

結論として、「アイコ」になるまでの道のりは、最新のAIテクノロジーを採用することだけではなく、それらを戦略的に活用して持続可能な価値を創造することです。セキュリティ、効率性、ドメイン特有の卓越性といった重要なことに焦点を当てることで、通信事業者は課題を機会に変え、デジタル時代を先導することができます。

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