二重のアプローチ: 通信分野における AI が実現要因であると同時に欠点でもある理由

「大いなる力には大いなる責任が伴う。」

これはスパイダーマンから借りたセリフかもしれませんが、今日の電気通信業界が直面している転換点を捉えています。

通信ネットワークは現代生活の目に見えないインフラです。送信されるすべてのメッセージ、ビデオストリーム、および接続されたデバイスは、通信事業者が構築および維持する広大なデジタルハイウェイに依存しています。

AIに対する二重のアプローチ

テレコムは AI を活用した成長の新たな段階に入りました。データの需要が増加し、ネットワークが高密度になり、次のイノベーションの波がデジタルインフラストラクチャを新たな限界に押し上げています。

この成長に伴い、持続可能性をリードする明らかなチャンスが到来します。しかし、それを掴むためには、業界は責任を持って AI の可能性を最大限に引き出す必要があります。一方で、AI は、ネットワークトラフィックの最適化からサプライチェーン分析、炭素報告に至るまで、通信システムにおけるスマートな運用を可能にします。その一方で、コンピューティング集約型のワークロードにより、エネルギーと水の需要が増大します。

したがって、技術革新が気候変動問題を確実にサポートするには、二重のアプローチが中心となります。これは、持続可能性のために AI を進化させること、つまり AI を使用して排出量を削減し、資源を最適化し、ネットゼロに向けた進捗を加速すること、そして環境への影響を最小限に抑える方法で AI が設計、導入、管理されることを保証する持続可能な AI を意味します。

これは、今後 10 年間を決定づける緊張関係です。影響力を増大させずに知性を増大させるということです。

影響力の高い AI ユースケースを見つける

AI はすでに新たな進歩の可能性を生み出していますが、本当の価値は、ビジネス価値と環境上のメリットの両方を推進するユースケースを優先することにあります。すべてのユースケースが同等の価値を提供するわけではありません。リソースに制約のある世界では、優先順位付けが重要です。

何よりもまず、エネルギーの最適化は大きなチャンスがある分野です。エネルギー消費は通信ネットワークの OPEX の最大 40% を占めており、GSMA インテリジェンスは、通信事業者が電力効率を高めることで OPEX を 4% 削減でき、エネルギーコストを 20% 削減できることを示しています。

ここでは、AI がネットワークの負荷分散を支援して、トラフィックを均等に分散し、不必要なエネルギー消費を削減します。一方、データセンターでのエネルギー使用量は、インテリジェントなワークロード分散、予測冷却、サーバーの最適化によって削減でき、これらすべてにより全体の需要が削減されます。実際、AI により、ネットワークはエネルギーがいつどのように使用されるかについてよりインテリジェントに考えることができます。

報道面でも、AIが果たす役割はますます重要になっています。これは、顧客の炭素報告をサポートするために、特に複数のソースからの大規模なデータセットを分析する際に使用されており、あいまいなことで悪名高いスコープ 3 排出量を推定し、顧客がその影響をよりよく理解できるようにしています。

たとえば、B2B 顧客の排出量を評価したいネットワークオペレータは、トラフィック記録とデバイスのエネルギー使用量からのデータを統合し、それを顧客プロファイルと組み合わせて、より正確な洞察を生成できます。かつては不透明だったものが測定可能になり、したがって管理可能になりつつあります。

持続可能な AI の基盤を確立する

適切な基盤がなければ、AI スキャルピングは本末転倒の危険があります。組織は、AI が倫理的かつ持続的に使用されることを保証するために強力なガバナンスを確立する必要があります。これには、持続可能性、テクノロジー、運用チーム間の緊密な連携が必要です。

一元化されたガバナンス機関により、意思決定が迅速化され、説明責任が強化され、AI への取り組みがより広範な持続可能性の目標と一致することが保証されます。また、自信を持って AI を拡張するために必要なガードレールも提供します。

この監視は、環境、社会、倫理を後付けとして扱うのではなく、最初から考慮して、設計と開発からトレーニングと展開に至るまで、AI ライフサイクル全体に拡張する必要があります。

たとえば、組織は「デシジョンツリー」アプローチを採用して、そもそも AI が必要かどうかを評価し、必要な場合はどのタイプが最も適切かを評価し、より少ない環境フットプリントで同様の結果が得られる可能性のある代替案を検討できます。

環境への影響を評価し、削減する

AI の環境負荷を理解することが、責任ある導入の出発点となるはずです。結局のところ、測定できないものを管理することはできません。真実は、自社の AI モデルの環境負荷を積極的に監視し、開示している企業はわずかであり、削減目標を設定している企業はさらに少ないということです。これは、AI 運用におけるライフサイクル評価と説明責任の必要性がより広範に高まっていることを示しています。

しかし、それはいくつかのレベルでは困難な作業です。多くの組織は、エネルギー効率と二酸化炭素排出量に関する AI プロバイダーからの透明性を欠いています。これは、情報に基づいた意思決定に不可欠であり、明確で標準化された指標とバリューチェーン全体の可視性の向上がなければ、組織は暗闇の中で重要な決定を下すことになります。このギャップに対処するには、共通の基準を確立し、透明性を高め、AI の意思決定に持続可能性を組み込むために、エコシステム全体で緊密に連携する必要があります。

電気通信を超えた責任

電気通信の持続可能性に関する決定の影響は、業界をはるかに超えています。電気通信はすでに世界の炭素排出量の少なくとも 1.6% を占めています。ここで行われる決定は、国家経済におけるエネルギー需要、排出削減、資源効率に影響を与えます。果断に行動することで、電気通信は他のセクターのベンチマークを設定することができ、AI による成長と持続可能性が相互に排他的ではないことを実証できます。

しかし、やるべきことはまだあります。ネットワーク、顧客業務、エンタープライズサービスにおける AI の導入が加速するにつれて、そのエネルギーへの影響を理解し、管理することがますます重要になります。結局のところ、電気通信が直面している課題は、単に世界を接続することではなく、責任を持って接続することです。

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