通信サービスプロバイダー(CSP)は世界的にAIを業務に統合しようとしていますが、それらの実装が長期的な課題や様々な使用例に適応可能な計画的なものであることが重要です。しかし、多くのAI導入は具体的なアプリケーション内で分断されていたり、限定的な効率に悩まされています。この断片化は投資収益率(ROI)の評価や、AI技術へのスタッフの関与を困難にしているのです。
AI導入への統一された戦略的なアプローチが求められています。これは、LLM（大規模言語モデル）に基づく‘AIエージェント’の形で新たな機会が台頭してきています。LLMベースのAIエージェントはCSPが高度に特化された複雑な要件を持つさまざまなAI展開を統合するのを助けることができます。
たとえば、中国電信はこのエージェントを使い、AIとクラウドネットワーク運用を大幅に強化する予定です。それにより、1億9000万人の固定回線ブロードバンド加入者に向けた35の新しい接続超えの商品を支え、クラウドネットワークのインシデント処理の5%を自動化し、高リスクコマンド監査の効率を50%向上することが期待されています。物理的な設備の設置や保守のための現場訪問を50%削減するほかオペレーションと保守のコストを年間2億元削減することも見込まれ、環境面では、基地局に対して年間7億6000万キロワット時のエネルギー節約と、データセンターでの9000万キロワット時の節約に貢献します。
この技術は、CSPがコスト削減、効率向上、顧客満足度の向上といった多くの点で有利になるだけでなく、持続可能性の目標にも大きく貢献する強力なフレームワークを提供します。高校生でもわかりやすい未来の通信を支えるAI技術の潜在能力について、知っておきたいポイントが盛りだくさんです。
出典 : An LLM-based AI agent to assist with smart deployments across business operations https://inform.tmforum.org/research-and-analysis/proofs-of-concept/an-llm-based-ai-agent-to-assist-with-smart-deployments-across-business-operations