楽天シンフォニーがAI-NOCで自律ネット運用を段階化し学びを共有

楽天シンフォニーは、AI駆動のNOC（運用管理センター）を構築する取り組みを通じ、レベル4の自律ネットワーク実現に向けた学びを共有したです。
レベル4では障害の診断から自動修復までを行うことを目指すとし、その前提となるレベル3の重要性を説明しました。

同社は、レベル4を許可するには自律修復が成功する根拠が必要だと指摘しました。
レベル3では原因を特定し、対処の有効性と正確性を検証してから実行するクローズドループ自動化を行い、成功すればレベル4は信頼済み手順の実行が中心になるとしました。

一方で、検証手順を省くとネットワークの自己修復が、学習していないモデルに基づく確率に依存するためリスクが高まると述べました。
TM Forumの枠組みでは、レベル3を条件付き自律、レベル4を高自律としており、同社は運用規律として修復の証拠記録まで求めると説明しました。

一般向けの汎用AIは改善が進むものの、通信分野では精度面にギャップが残るとしました。
加えて、ツールの乱立やデータの所在、データの主権に課題があり、プライバシーとセキュリティ要件からデータを外部へ送れないため、モデルを自社で学習する必要があったとしています。

そこで同社は、用途に合わせて調整した事前学習モデル群と、利用タイミングを判断する独自の意思決定フレームワークを整備しました。
モデルは単一環境で動作させ、トークン消費を抑えつつデータ主権を維持するとしました。

構成は速度と主権を両立するため「一つの箱」にまとめ、追加プラットフォームによる遅延を避けたとしています。
統治は最優先で実施し、基本分析の後にAI処理へ進む多層アプローチを採用。
さらに、インターネットから隔離した隔離運用、知識ベースにエンジニアの判断理由を含める設計、DAGと検証ゲートによるオーケストレーション、必要に応じたエージェント運用を組み合わせたとしました。