通信事業者、カスタマイズと制御に向けてオープンAIモデルを採用

通信事業者は、自律ネットワークやカスタマーケアを含む重要なワークロード全体にわたって信頼性、制御性、カスタマイズ性を高めるため、人工知能（AI）戦略をオープンモデルに基づいて構築することをますます進めています。これは、独自仕様のAIソリューションのみへの依存からの戦略的転換を示しています。

根拠と背景

2026年10月6日に発表されたNVIDIAのState of AI in Telecommunicationsレポートによると、調査対象の通信会社の89%が、AI戦略においてオープンソースモデルとソフトウェアの重要性を認識しています。これらのモデルにより、事業者は独自のネットワークデータおよび顧客データを使用してドメイン固有のタスク向けにAIをファインチューニングすることができ、プライバシーやコンプライアンスへの懸念にも対応できます。同レポートは、オープンモデルがコスト効率に優れるだけでなく、より高い運用上の柔軟性も提供することを強調しています。

SoftBank Corp.やIndosat Ooredoo Hutchison などの業界の主要プレーヤーは、オープンAIフレームワークを活用して通信固有のモデルを開発しています。例えば、SoftBankのLarge Telecom ModelはNVIDIAのNemotronフレームワークを基盤に、ネットワーク運用と管理の高度化を図っています。同様に、IndosatのSahabat-AIファミリーはAIをインドネシアの現地語や文化的背景に適応させており、オープンモデルがローカライズされたイノベーションを可能にする役割を示しています。

カスタマイズに加え、オープンモデルは事業者に運用上の制御性とガバナンスをもたらします。例えば、AT&TはAIワークフローをビジネスの優先事項と整合させることの重要性を強調しています。同社のチーフデータ・AIオフィサーであるAndy Markus氏は、柔軟かつガバナンスの効いたAIアプローチを実装するために「オープンモデルは不可欠」であると述べています。AT&TのOTel 2.0モデルは、通信固有の400ビリオントークンを使用して構築されており、オープンフレームワークが業界固有のタスクに合わせてカスタマイズできることを示す好例です。

NVIDIAは、オープンモデルのNemotronファミリーおよびNVIDIA NeMoライブラリなどのサポートツールを通じて、この転換を促進する上で重要な役割を果たしています。これらのリソースにより、通信事業者はネットワーク設定、顧客インシデントのトリアージ、自律運用などのタスク向けにオープンモデルを適応させることができます。さらに、通信データセットでファインチューニングされたNemotron 3 Large Telco Modelの最近のリリースは、業界固有のユースケースにおける精度向上をもたらすものと期待されています。

なぜ重要か

オープンAIモデルへの移行は、独自仕様ベンダーへの依存を低減しながらカスタマイズおよびガバナンスが可能なソリューションへの通信事業者のニーズを反映しています。このハイブリッドアプローチにより、事業者はコスト、パフォーマンス、制御性のバランスを取ることができます。独自仕様モデルが一部のリアルタイムアプリケーションでは引き続き主流である一方、ドメイン固有の適応やプライバシー規制への準拠を必要とするタスクでは、オープンモデルがますます好まれています。

国家的なAI戦略がローカライズされたイノベーションを重視する中、オープンモデルは通信会社が多様な市場に向けてカスタマイズされたサービスを提供することも可能にします。例えば、IndosatのSahabat-AIは、オープンAIがインドネシアのような国々において現地語や文化的要件に沿ったAIソリューションの開発を可能にする方法を示しています。

オープンAIモデルの採用は、通信業界における広範なトレンドを強調しています：進化する運用上および規制上のニーズに対応するために柔軟で透明性の高い技術を活用するというトレンドです。オープンAIフレームワークの継続的な進歩により、通信事業者はこれらのソリューションを本番ワークフローへとスケールアップするのに適した位置にあり、業界全体の効率性とイノベーションを推進しています。