ノキアとAWS、リアルタイム5GネットワークスライシングのAI自動化を試験導入
ノキアとAWSがAIエージェントによる5Gネットワークスライシングの自動管理システムを試験。AIがトラフィックとサービス品質をリアルタイムで調整する。
キーポイント
NokiaとAWSがAIエージェントによる5Gネットワークスライシングの自動制御システムを共同開発・実証
ネットワーク状況をリアルタイム監視し、需要変動に応じてリソースを自動調整する「エージェントAI」アプローチ
通信事業者の収益化課題解決とクラウドコンピューティング的な柔軟な接続サービスの実現を目指す
クラウドプラットフォームとAI制御ループの組み合わせによる通信ネットワーク運用の次世代進化
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この取り組みは、5Gネットワークの収益化課題を解決し、通信サービスをクラウドコンピューティングのように柔軟で自動化されたモデルへ進化させる可能性がある。AIとクラウドプラットフォームの融合が通信インフラの運用・管理を根本から変革する重要なステップとなる。
編集コメント
通信インフラの自律化に向けた実践的な一歩。AIがネットワーク運用の意思決定を行う「エージェントAI」の具体例として注目。
通信ネットワークは近い将来、リアルタイムで自律調整を始めるかもしれない。通信事業者がAIエージェントにトラフィックとサービス品質を管理させるシステムをテストしているためだ。AIが運用上の判断を下す日も近い。
今週、ノキアとAWSは、AIエージェントを用いてネットワーク状態を監視し、リソースを自動調整する新しいネットワークスライシングシステムを発表した。ノキアの共同発表によれば、この構築はアラブ首長国連邦の通信事業者duおよび欧州・アフリカのOrangeによってテストされている。
適応型AI駆動ネットワーク
ネットワークスライシングにより、事業者は同じ物理インフラ上に、目的ごとに最適化された複数の仮想ネットワークを作成できる。例えば、緊急サービス用や高帯域幅の消費者トラフィック用にスライスを設定できる。スライシングは5G標準の一部だが、これまでは手動での計画や固定設定が必要な場合が多く、需要の変化に対するネットワークの応答速度が制限されていた。
この新システムは、遅延や混雑などのネットワークパフォーマンス指標を追跡し、イベントスケジュールや気象条件などのデータも考慮するAIエージェントを導入することで、そのギャップを埋めることを目指している。ノキアのパイロット説明によれば、エージェントは合意されたパフォーマンス水準でサービスを維持するため、ネットワーク設定を調整できる。
AWSは、このソリューションがノキアのスライシングおよび自動化ツールと、AmazonのマネージドAIサービスプラットフォーム「Bedrock」を通じて提供されるAIモデルを組み合わせたものだと述べた。両社はこのアプローチを「エージェンシックAI」と表現している。
自律的な接続性
このようなシステムへの関心は、長年の課題を反映している。5Gネットワークは高速化と低遅延を実現したが、事業者はそうした技術的成果を新たな収益源に変えることに苦労してきた。調査会社GSMAインテリジェンスは、多くの事業者がネットワークスライシングを企業向け収入の潜在的な源と見なしているものの、運用の複雑さと需要の不確実性から採用は遅れていると指摘する。
混雑したスタジアムや災害地域に入る緊急対応部隊など、突発的な需要にネットワークが迅速に適応できれば、事業者は手動設定なしで一時的な接続性や保証されたサービス水準を提供できる可能性がある。
Orangeは以前、企業顧客が接続性に対し、リソースがオンデマンドでスケールするクラウドコンピューティングのような振る舞いを期待していると述べた。ネットワークリソースの自動制御を可能にするシステムは、通信サービスをそのモデルに近づける一助となるだろう。
クラウドプラットフォームと通信ネットワーク運用
これらの試験は、クラウドプロバイダーが通信事業にどのように関与しつつあるかを浮き彫りにしている。過去数年間で、一部の事業者はコアネットワークの一部をパブリッククラウドプラットフォームに移行したり、クラウドベースの制御システムを構築したりしている。Dell'Oro Groupの業界アナリストは、事業者がネットワークを近代化しソフトウェア駆動のインフラを採用するにつれ、通信クラウドへの支出が増加していると報告している。
クラウドプラットフォームの上にAI駆動の制御ループを追加することは、AIシステムが状況を監視し迅速に調整を適用する次の段階を表している。
この技術はまだ試験段階にある。ノキアの発表は、Orangeとの取り組みを実証およびパイロット展開と表現した。このようなシステムをどのように展開するか、事業者が自動化された判断をどのように監督するか、規制当局が重要な通信インフラのAI制御をどのように見るかについては、疑問が残っている。
通信ネットワークは重要なトラフィックを運ぶため、信頼性と説明責任は依然として中心的な懸念事項である。事業者は通常、実際の条件下でシステムの動作を検証しながら人的監視を維持し、自動化を段階的に導入する。
これらの実験は、AIが運用コントローラーとして機能し、ライブイベントに対応して物理的・仮想的リソースを調整し始めていることを示唆している。
工場や大規模会場でプライベート5Gネットワークに依存する企業は、自動的に調整される接続性を利用できるようになるかもしれない。それは、安定した予測可能なネットワークパフォーマンスに依存するアプリケーションを企業がどのように設計するかに影響を与える可能性がある。
（写真提供: M. Rennim）
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原文を表示
Telecom networks may soon begin adjusting themselves in real time, as operators test systems that allow AI agents to manage traffic and service quality. AI may soon be making operational decisions.
This week, Nokia and AWS presented a new network slicing system that uses AI agents to monitor network conditions and adjust resources automatically. The setup is being tested by telecom operators du in the United Arab Emirates and Orange in Europe and Africa, according to a joint announcement from Nokia.
Adaptive AI-driven networks
Network slicing lets operators create multiple virtual networks on the same physical infrastructure, each tuned for a different purpose. For example, a slice may be configured for emergency services or high-bandwidth consumer traffic. While slicing is part of the 5G standard, it has often required manual planning and fixed configurations, which limits how quickly networks can respond to changing demand.
The new system aims to close that gap by introducing AI agents that track network performance indicators like latency and congestion, and consider data like event schedules or weather conditions. Agents can then adjust network settings to keep services running to agreed performance levels, according to Nokia’s description of the pilot.
AWS said the solution combines Nokia’s slicing and automation tools with AI models delivered through Amazon Bedrock, its managed AI service platform. The companies describe the approach as “agentic AI”.
Autonomous connectivity
The interest in such systems reflects a long-standing challenge: 5G networks have delivered higher speeds and lower latency, but operators have struggled to turn those technical gains into new revenue streams. Research firm GSMA Intelligence notes many operators view network slicing as a potential source of enterprise income, though adoption has been slow due to operational complexity and uncertain demand.
If networks can adapt quickly to sudden demand, like a crowded stadium or emergency responders entering a disaster area, operators may be able to offer temporary connectivity or guaranteed service levels without manual setup.
Orange has said previously enterprise customers expect connectivity to behave more like cloud computing, where resources can scale on demand. Systems that allow automated control of network resources could help move telecom services closer to that model.
Cloud platforms and telecom network operations
The tests also highlight how cloud providers are getting involved in telecom operations. Over the past few years, some operators have moved parts of their core networks onto public cloud platforms or built cloud-based control systems. Industry analysts at Dell’Oro Group report that telecom cloud spending is rising as operators modernise networks and adopt software-driven infrastructure.
Adding AI-driven control loops on top of cloud platforms represents the next step, with AI systems monitoring conditions and applying adjustments quickly.
The technology remains in a testing phase. Nokia’s announcement described the work with Orange as demonstrations and pilots rollouts. Questions remain about how such systems can be deployed, how operators will supervise automated decisions, and how regulators will view AI control of critical communication infrastructure.
Telecom networks carry important traffic so reliability and accountability remain central concerns. Operators typically introduce automation gradually, keeping human oversight in place while validating system behaviour under real conditions.
The experiments suggest that AI is beginning to function as operational controller, adjusting physical and virtual resources in response to live events.
Enterprises that rely on private 5G networks for factories or large venues may gain access to connectivity that adjusts automatically. That could influence how businesses design applications that depend on stable, predictable network performance.
(Photo by M. Rennim)
See also: How e& is using HR to bring AI into enterprise operations
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