拓海先生、最近若手から「6GでAIを入れてNet‑RCAを改善すべき」と言われて困っているのですが、そもそも何が変わるのか端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、大規模かつ多様になった6Gネットワークで故障原因を自動かつ迅速に突き止める仕組みが必要になるんです。難しく聞こえますが、要点は3つだけですよ。
要点3つですか。具体的には何が変わると投資対効果が出るのでしょうか。現場は人手不足で変化を嫌いますから、そこを納得させたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。投資対効果の観点では、まず故障対応時間の短縮、次に誤対応の削減、最後に運用自動化で人手コストを抑えることが見込めます。これらが合わさると現場の負担はむしろ下がるんです。
なるほど。それで論文の手法は具体的にどう助けるのですか。AIってブラックボックスの印象が強くて、現場に導入するには説明責任も必要です。
その点も抑えていますよ。彼らの提案はAIを単独で動かすのではなく、現場でのログやセンサ情報を前処理して可視化し、AIが示す候補を人が最終確認するハイブリッド運用を想定しています。これなら説明可能性も確保できますよ。
これって要するに、AIが候補を挙げて人が判断するワークフローに置き換えるということですか？その場合の導入コストや学習期間はどれくらいでしょうか。
良い確認ですね。導入コストはデータ整備と最初のモデル学習が主であるため、まずはパイロットで代表的な故障種別を数種類に絞るのが現実的です。学習期間はデータ量と頻度によるが、概ね数週間から数ヶ月で実用レベルに到達できることが多いです。
現場が怖がるのは学習データの取り扱いです。プライバシーや社内機密を守りつつ学習する方法はありますか。
もちろんです。論文でもエッジでの分散学習や匿名化された特徴量を使う方法が示されています。要するに生データを外に出さず、必要な情報だけ抽出してモデル化する運用を組めば守れるんです。
要点が整理できました。では最後に、私が会議で現場に説明するときに使える短い一言を教えてください。
大丈夫、短く3点です。1つ目、AIは故障候補を挙げて対応時間を短縮できること。2つ目、誤対応が減ればコスト削減に直結すること。3つ目、まずは小さなパイロットで効果を示すから現場負担は限定的であること。これを伝えれば理解が得られますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で整理しますと、AIはまず候補を出して現場が最終確認する形で導入し、短期のパイロットで効果を検証してから段階的に拡大する、という理解でよろしいですね。
