現代の通信業界において、ネットワーク運用の複雑性は日々増しています。インフラはますます高度化・仮想化され、ユーザーのニーズも急速に変化しています。こうした中で、通信事業者がネットワークを安定的に運用し、高品質で迅速なサポートを提供することは、ますます困難な課題となっています。しかし、近年の生成系AI技術の進化は、このような課題に新たな光を当てています。この記事では、スイス最大の通信事業者であるSwisscom（スイスコム）が、Amazon Bedrockを活用して構築したAIネットワークアシスタントの取り組みを紹介しつつ、ネットワーク運用におけるAIの可能性について考察していきます。
AIがもたらすネットワーク運用の変革
ネットワーク運用とは、日常的な障害対応から設定変更、トラフィックの最適化に至るまで、膨大な量の作業を含んでいます。これらを人手だけで対応するのは、労力も時間もかかり、ヒューマンエラーのリスクも避けられません。近年、通信事業者の間で注目されているのがAIによる自動対応やナレッジベースの活用です。AIは、過去のトラブル対応履歴やマニュアルをもとに、最適な解決策を導き出したり、オペレーターの質問に素早く正確に答えたりする能力を持っています。
SwisscomのAIネットワークアシスタント
Swisscomは、社内のネットワーク運用チームの生産性と対応スピードを向上させるために、AIを活用した「ネットワークアシスタント」を構築しました。このアシスタントは、Amazon Bedrock上で稼働する大規模言語モデル（LLM）によって駆動されており、技術者の問い合わせに的確に応答する機能を備えています。
このプロジェクトの主な目的は、エンジニアが日々の業務の中で膨大な技術文書やマニュアルを検索する時間を削減することです。特にネットワーク関連の情報は、数千ページにもおよぶドキュメントやFAQに散らばっているため、必要な情報を都度探すには大きな時間的ロスが発生していました。AIネットワークアシスタントは、こうした情報を自然言語で検索できるようにし、質問に対する文脈に沿った分かりやすい回答を提供します。
Amazon Bedrockの採用理由
SwisscomがAmazon Bedrockを選んだ理由のひとつに、複数の高性能な生成系AIモデル（AnthropicのClaude、AI21 LabsのJurassic-2など）へ簡単にアクセスできるという点があります。これにより、目的に応じた最適なモデルの選定が可能となりました。また、Bedrockはマネージドサービスであるため、インフラ管理やスケーラビリティの確保に心配をすることなく、開発に集中することができます。
さらに、Swisscomが構築したソリューションは、自社のナレッジベースにある文書やFAQをインジェストし、ベクトルデータベースに格納するアーキテクチャを採用しています。エンドユーザーが質問をすると、その質問の意味をベクトル化し、関連するドキュメントを検索、要約し、会話形式で回答を生成する仕組みです。これにより、利用者はまるで熟練のネットワークエンジニアと対話しているかのような体験を得ることができます。
効果と成果
プロジェクト開始からわずか3ヶ月で、SwisscomはこのAIネットワークアシスタントを社内で実装し、実際の運用に活用できるレベルまで仕上げました。その成果として、エンジニアが情報を検索する時間が大幅に短縮され、より迅速に意思決定を行えるようになりました。とくに新人エンジニアにとっては、経験豊富なスタッフへの依存度を下げ、自律的に業務を遂行するうえで大きな支えとなっています。
また、この取り組みは社内におけるAI導入の成功事例として高く評価され、今後は他の部門への展開も見込まれています。Swisscomは、今回のアプローチを「No-code/Low-code開発」と位置付けており、AI専門家でなくても扱える点を高く評価しています。この点は、他の組織にとっても重要な要素となるでしょう。
技術構成とセキュリティへの配慮
本システムのアーキテクチャは、Amazon Bedrockを中心に、Amazon API Gateway、Lambda、CloudFront、S3、Amazon SageMakerなど、AWSが提供する複数のサービスを組み合わせることで構成されています。また、文章検索にはベクトルデータベースとしてAmazon OpenSearch ServiceとPineconeが活用されています。
セキュリティ面での配慮も徹底されており、すべてのデータはSwisscomの社内AWSアカウントで管理されています。通信内容やユーザー情報が外部に流出しないよう、暗号化やアクセス制御など複数のセキュリティ対策が施されています。企業向けのアプリケーションとして、このような配慮は不可欠であり、AI活用の課題としてしばしば指摘される「データプライバシーの懸念」にも適切に対応しています。
課題と今後の展望
一方で、Swisscomのプロジェクトには今後の改善点もあります。たとえば、AIが与えられるコンテキスト（文脈）の量に制限があり、複雑な質問については回答が冗長になったり、時に正確性を欠くことがあります。また、モデルがトレーニングされた情報が新しいトピックに対応していない場合もあります。こうした点に対し、Swisscomでは、定期的なナレッジ更新とフィードバックループの構築により、回答の質を継続的に向上させていく方針です。
今後は多言語対応、対話履歴からの自己改善機能、音声入力や拡張インタフェースなど、更なる機能追加も視野に入れています。また、社内利用だけでなく、ネットワーク運用に関して顧客からの問い合わせ対応を行うカスタマーサービスの領域への展開も検討されており、本技術がもたらす影響は今後ますます広がっていくと考えられます。
AIと人間の協調による新たな運用スタイルへ
Swisscomの事例は、AIが単なる自動化ツールではなく、人間の専門知識や判断を補完し、より創造的で効率的な業務遂行を支援する存在になり得ることを示しています。AIネットワークアシスタントは、専門家の負担を軽減し、新人の習熟を支援し、チーム全体のナレッジを最大限に活用する手助けをしています。
これからのネットワーク運用では、「すべてを人間が理解し記憶する」時代から、「必要な時に、必要な情報を、AIが整理して提示してくれる」時代へと転換が進むことでしょう。そうした変化の中で、Swisscomのように、先進的な技術を取り入れつつ、現場の実情に即した開発・運用を心がける姿勢は、多くの企業にとって示唆に富むものです。
まとめ
SwisscomがAmazon Bedrockを活用して構築したAIネットワークアシスタントは、現代のネットワーク運用における課題を解決するうえで非常に有効な取り組みです。生成系AIとクラウドの力をうまく組み合わせることで、エンジニアの生産性を高め、高品質な技術サポートの提供を実現しました。
このような事例は、AI活用を検討している他の企業や組織にとって大いに参考になるでしょう。AIを導入するうえで重要なのは、最先端の技術そのものではなく、それをどのような課題に対して・どのように活用するかという戦略と実行力です。Swisscomのアプローチは、多くの組織がAI時代において目指すべきひとつのロールモデルとなるでしょう。
