テレコムAI：主なユースケース、利点、今後のトレンド

通信事業者は、運用の改善と変化する顧客ニーズへの対応のため、AIへの大規模な投資を進めています。

例えばDeutsche Telekomは、AIを活用して約15億ユーロの新たな収益源を生み出し、2027年までに7億ユーロのコスト削減を目指しています。

大手通信事業者が先導している一方で、AIの導入は大企業だけに限りません。中小の通信会社でも、エンタープライズチャットボットの活用によりネットワークの信頼性やカスタマーサポートの向上を実感しています。

AIエージェントがテレコム業界をどのように変革しているのか、また効果的に構築・導入するためのポイントを見ていきましょう。

テレコムにおけるAIとは？

テレコム分野のAIとは、業務の自動化やサービスの信頼性向上のためにAIを活用することを指します。AIは大量のネットワークデータを分析し、潜在的な問題を示す傾向を把握できます。これらのパターンを早期に特定することで、AIは障害の予防や安定したサービス提供に貢献します。

• AIはリアルタイムのネットワークデータを処理し、異常や障害の兆候を検知することで、サービスに影響が出る前に問題を解決できるようにします。
• AIアシスタントは請求に関する問い合わせや接続トラブルの解決をサポートします。
• インテリジェントオートメーションは、需要に応じて帯域幅を再配分し、リソースを調整することでネットワーク性能を最適化します。

テレコムにおけるAIはどのように機能するのか？

AIはテレコムシステムに組み込まれ、運用やサービスの信頼性を向上させます。リアルタイムデータを処理することで、インフラ管理の効率化やネットワーク需要への迅速な対応を可能にします。

ネットワーク性能の監視と最適化

AIはネットワークの動きを常時監視し、安定性を維持するためにリソースを調整します。特定エリアでトラフィックが増加した場合、混雑を防ぐために帯域幅を再配分します。基地局で信号強度が低下した際は、AIが問題を特定し、技術者に対応を促します。

サービス障害の予測と防止

AIは過去のデータを分析し、障害の兆候となるパターンを検出します。光ファイバー回線に劣化の兆しが見られた場合、AIが予防保全を提案します。嵐の接近時には、サービス障害を最小限に抑えるためのバックアップルート戦略を準備できます。

• AIによる予知保全は、機器故障の初期兆候を特定します。
• 自動リスク評価により、通信事業者は障害を予測し、事前に対策を講じることができます。

カスタマーサポートの自動化と効率化

AIアシスタントは自然言語処理（NLP）を活用し、顧客の要望を理解してリアルタイムでトラブルシューティングを行います。顧客は待たされることなく、即座に回答や手順案内を受けられます。

• AIチャットボットが定型的な問い合わせを対応し、サポートチームはより複雑な案件に集中できます。
• AIエージェントは初期設定や技術サポートを支援し、必要に応じてエスカレーションも行います。

テレコム運用の強化とセキュリティ向上

AIはネットワーク全体の不審な挙動を検知し、テレコムのセキュリティを強化します。通話記録やデータ利用の異常パターンを特定し、不正行為の可能性を警告します。新たな脅威から継続的に学習し、ユーザーデータの保護やネットワークの健全性維持に貢献します。

セキュリティ対策だけでなく、AIはアカウントの有効化や需要に応じた帯域幅調整などの業務も自動化します。また、ネットワーク設定の最適化により手作業を減らし、サービス提供の質を高めます。

テレコムにおけるAIのユースケース

テレコムのAIと聞くと、まずチャットボットによる顧客対応を思い浮かべるかもしれません。

しかし、AIの役割はそれだけにとどまりません。主なユースケースをいくつかご紹介します。

機械学習による予知保全

AIによる予知保全は、機器故障の兆候を事前に特定し、テレコムネットワークの信頼性を高めます。リアルタイムのネットワークデータを分析し、問題の兆しを検出することで、迅速な対応が可能になります。

• AIはネットワークトラフィックを監視し、特定の基地局でのパケットロス急増など異常を検知し、顧客への影響前に迅速な解決を促します。
• 過去データから学習し、電源ユニットなどの部品劣化を予測して、障害を未然に防ぐための保守を提案します。

デジタルツインによるネットワーク最適化

デジタルツイン技術は、テレコムインフラの仮想レプリカを作成し、ネットワーク性能のシミュレーションや新しい構成のテストを可能にします。実際のネットワークに直接変更を加えるのではなく、エンジニアはデジタルツイン上でパラメータを調整し、システムの反応を確認できます。

例えば、AI搭載のテレコムチャットボットがエンジニアを支援し、デジタルツインを分析して現場導入前に調整案を提案することができます。

プロバイダーが5Gエリア拡大を計画する場合、チャットボットは次のような支援が可能です。

• ネットワークデータを処理し、ボトルネックやカバレッジギャップを特定。
• さまざまな構成をシミュレーションし、導入前に影響を検証して調整案を提案。

エンジニアは手動でシミュレーションを行う代わりに、AIエージェントに「この地域の帯域幅を増やすとどうなる？」「この構成は遅延にどう影響する？」などと質問できます。AIはリアルタイムシミュレーションに基づく洞察を提供します。

インテリジェントなカスタマーサポート

AIを活用したアシスタントが、顧客の請求問い合わせや接続トラブルの解決をサポートします。

定型的なカスタマーサービス対応だけでなく、ITチャットボットはテクニカルサポートやネットワークトラブル対応でも重要な役割を果たします。接続問題の診断や段階的な解決策の提示、複雑な問題のエスカレーション判断も行います。

不正検知

テレコム業界では、AIツールが通話記録や取引の異常パターンを検出し、不正行為を特定できます。

異常を分析することで、SIMカードのクローン作成などの問題を拡大前に防止します。

AIツールは新たなデータから継続的に学習し、通信会社が財務損失を防ぐのに役立ちます。

パーソナライズドマーケティング

AIは顧客データを分析し、最適なオファーを予測することで、テレコム分野のパーソナライズドマーケティングを実現します。従来の一律プロモーションではなく、顧客の行動やサービス利用状況からリアルタイムで最適な提案を行います。

この応用例の一つが、デジタルマーケティング向けAIエージェントです。たとえば、動画視聴が多い顧客には、AIエージェントが利用状況に合ったデータプランのアップグレードを提案します。通話履歴に基づき、国際電話割引をパーソナライズして生成AIで提案することも可能です。

サービス提供のためのインテリジェントオートメーション

AIは、ネットワーク構成やリソース割り当てなどの手作業を自動化することで、業務を効率化します。また、サービスの開始を迅速化し、人為的なミスのリスクも低減します。

AIが可能にすること：

• 新規顧客のオンボーディング – 顧客がインターネットプランに申し込むと、AIが自動で帯域幅を設定し、ネットワークリソースを割り当てるため、手動での設定が不要になります。
• 動的なリソース割り当て – 特定エリアで需要が増加した場合、AIが混雑を検知し、サービス品質を維持するためにリソース配分を調整します。
• 自動トラフィック迂回 – 障害が発生した際、AIがネットワークトラフィックを迂回させ、技術者が問題を解決する間の影響を最小限に抑えます。

AIがもたらす通信業界のメリット

ROI向上とコスト削減

通信分野におけるAI市場は2031年までに388億ドルに達すると予測されており、今AIを導入することで長期的な成長が期待できます。

• AIによる自動化は、手作業を減らし効率を高めることで運用コストを削減します。
• 予測分析により、問題が深刻化する前に潜在的な課題を特定し、高額なダウンタイムを防ぎます。
• AIによる顧客対応（チャットボットなど）は、従業員への依存を減らし、サポートコストを抑えます。
• AIを活用することで、通信事業者はコストを抑えつつサービスを拡大できます。

特に、Gen AIを本番環境で活用している通信会社の74％が、少なくとも1つのユースケースで投資収益率（ROI）を得ています。

最適化されたインテリジェントネットワーク

通信事業者はAIを活用してネットワークのパフォーマンスを常時監視し、円滑な運用を維持しています。特定地域でトラフィックが急増した際も、AIが変化を検知し、帯域幅を調整して混雑を防ぎます。

ネットワーク信頼性の向上

予期しないネットワーク障害はサービス中断や顧客の不満につながります。AIはハードウェアの劣化兆候を早期に特定し、基地局の性能低下を検知した場合は、障害発生前にメンテナンスを推奨します。

• 光ファイバーの信号強度異常を検知し、予防保守をスケジューリング
• 障害を引き起こす前にハードウェアの問題を検出
• 障害を事前に予測することで大規模な停止リスクを低減

顧客サービスの強化

長い待ち時間や対応の遅さは通信顧客の不満要因です。AIアシスタントはIVRシステムやチャット、セルフサービスポータルを通じて即時対応します。複雑な問題が発生した場合も、AIが必要な情報を収集し、スムーズに人間の担当者へ引き継ぐことで、迅速かつ効率的なサポートを実現します。

運用効率の向上

AIは定型業務を自動化し、リソース最適化とコスト削減を実現します。保守の必要性を予測し、サービス障害を未然に防ぐことで、ダウンタイムや高額な修理費用を抑えます。

• 一般的なネットワーク問題のトラブルシューティングを自動化
• 混雑を防ぐために帯域幅を動的に割り当て
• 顧客のオンボーディングやサービス提供を効率化

セキュリティと不正防止の強化

SIMスワップやコールスプーフィングなどの不正行為は、通信事業者に毎年多大な損失をもたらします。AIはアカウントの異常な活動パターンを検知し、脅威を早期に警告します。過去の不正事例から学習することで、AIは精度を高め、誤検知を減らし、正当な取引のブロックも防ぎます。

売上成長の促進

顧客維持と収益最大化には、正確なデータに基づくマーケティング戦略が不可欠です。

AIセールスエージェントは、プランのアップグレードや契約更新が見込まれる顧客を特定します。過去のサービス利用状況を分析し、個々のニーズに合ったプロモーションを提案することで、エンゲージメントと成約率を高めます。

AI通信エージェントの構築方法

AI通信エージェントの構築を始めましょう。たった6ステップで開始できます。順に見ていきましょう。

1. スコープを定義する

AI通信エージェントが対応する内容を決めます。例えば：

• カスタマーサポート
• ネットワーク診断
• サービス提供
• 不正検知とセキュリティ

1つの機能に特化することも、複数の機能を組み合わせて包括的なソリューションにすることも可能です。

AIエージェントの役割を明確に定義することで、特定のビジネスニーズに対応し、顧客体験を向上させる設計が可能になります。

2. プラットフォームを選ぶ

NLPと自動化をサポートし、リアルタイムのデータ取得や連携が可能なAIプラットフォームを選びましょう。

AIエージェントプラットフォームは数多く存在します。インスピレーションが必要な場合は、おすすめAIプラットフォーム一覧をご覧ください。

通信業界向けAIエージェントには、Botpressのようなプラットフォームが最適です。Autonomous Nodesなどの高度なツールを備えており、AIエージェントが構造化されたフローと大規模言語モデル（LLM）エージェントの使い分けを自律的に判断できます。開発者はノードに自然言語で指示できるため、顧客やネットワーク状況に応じて柔軟に対応するダイナミックな通信アシスタントを簡単に構築できます。

3. 指示と変数の作成

AI通信エージェントは、ユースケースや範囲によって完全に異なります。プラットフォームの使い方を理解し、それを自社の目標に応用することが重要です。

まずはAutonomous Nodeから始める

Autonomous Nodesは、AIエージェントが構造化フローとLLMのどちらを使うか自律的に判断できます。従来の厳格なスクリプトではなく、開発者が自然言語で挙動を定義できます。例えば、通信AIエージェントは請求に関する問い合わせには構造化フローで案内し、予測できないネットワーク問題の診断にはLLMを活用します。

情報収集用の変数を作成する

顧客対応を効果的に行うには、AIエージェントが必要な情報を収集する必要があります。ネットワーク診断用AIエージェントなら、ユーザーの所在地や発生している問題を尋ね、カスタマーサービス用AIエージェントなら、正確なサポートのためにアカウント情報を求める場合があります。

4. AIエージェントの統合

通信AIエージェントは、円滑な機能を実現するために適切なツールやシステムと連携する必要があります。

柔軟なAIプラットフォームは、あらかじめ用意された通信向け統合機能をサポートしており、顧客データベースや請求プラットフォームなどの主要システムとAIエージェントを接続できます。開発者はカスタム統合も作成でき、AIエージェントを社内ツールや通信APIと連携させてリアルタイムデータにアクセスできます。

また、AIエージェントが顧客の質問に答える際に参照できるナレッジベースも作成しましょう。例えば：

• 接続トラブル解決のためのガイド
• プラン内容、アップグレードオプション、請求手順などをまとめたサービス方針
• AIがリアルタイムで障害情報を提供できるネットワーク状況レポート

5. テストと改善

AI通信エージェントの構築・統合後も、精度と効率を維持するために継続的なテストが不可欠です。実際のやり取りを分析し、改善点を特定することが最適化への近道です。

テストには以下が含まれます：

• ユーザーの意図理解や適切な回答ができているかを評価する模擬会話
• 少人数のテストグループによる実運用で、精度や使いやすさのフィードバックを収集
• 実際の利用状況に基づき、応答内容を調整するための継続的なモニタリング

特定の質問が頻繁に寄せられ、AIが明確な回答を出せない場合は、ナレッジベースや会話フローの見直しが必要です。

6. 導入と監視

AI通信エージェントが最適化できたら、顧客が最も利用しやすい場所（ウェブサイト、モバイルアプリ、WhatsAppチャットボットやFacebook Messengerチャットボットなどのメッセージングプラットフォーム）に導入しましょう。

導入は始まりに過ぎません。AIが期待通りに機能しているかを継続的に監視することが重要です。チャットボット分析を活用して、次の項目を追跡しましょう：

• 自己解決率
• 解決率
• 応答の正確性
• 顧客満足度

これらの指標をチャットボット分析で継続的に分析することで、通信事業者は課題を特定し、AIエージェントを改善できます。

通信業界におけるAIの未来

AIは通信インフラの中核となりつつありますが、サービスプロバイダーがその真価を発揮するには、デジタルトランスフォーメーションを完了させる必要があります。多くの企業がデータのサイロ化を解消し、仮想化を導入しようと取り組んでおり、これらはAIによる自動化に不可欠です。

自己管理型ネットワークと自動化

AIはネットワーク管理においてより大きな役割を担い、人による常時監視の必要性を減らします。障害が発生してから対応するのではなく、AIが早期にパフォーマンスの問題を検知し、是正措置を取ります。

特定のエリアでトラフィックが急増した場合、AIが帯域幅を割り当てて速度低下を防ぎます。機器の劣化が始まると、サービスに影響が出る前にメンテナンスをスケジュールします。

6Gと次世代接続におけるAI

6G無線ネットワークの登場により、AIを活用した通信ソリューションの加速が期待されています。すでに、無線アクセスネットワーク（RAN）にインテリジェントな自動化をもたらすAI技術の研究が進められており、プロバイダーはネットワーク性能の向上を目指しています。

エッジコンピューティングを強化するためのAI標準も開発されており、次世代の自律型・没入型サービスを支えます。

今後の展望

AIは通信事業者を支援するだけでなく、ネットワークの積極的な管理を担うようになります。今から自己最適化型AIに投資する企業が、より高いネットワーク信頼性と強固な顧客関係の新たな基準を築くでしょう。

通信業界向けAIエージェントを導入する

通信事業者が収益向上とコスト削減のためにAIへの投資を続ける中、AIは長期的なインフラ戦略の不可欠な要素となっています。

Botpressは、通信業界向けに設計された高い柔軟性を持つエンタープライズグレードのAIプラットフォームです。カスタムAIエージェントの構築により、顧客サポートの強化や業務の最適化を実現します。

請求システムやネットワーク監視ツールとのシームレスな連携により、AIエージェントはリアルタイムでサポートを提供し、重要なプロセスを自動化できます。

強化されたセキュリティスイートにより、顧客データやネットワーク情報は保護され、御社のチームが完全に管理できます。

ここから構築を始めましょう。 無料です。

よくある質問

1. LLM（大規模言語モデル）とは何ですか？また、通信業界のAIエージェントをどのように強化しますか？

LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータで学習し、人間の言語を理解・生成できるAIシステムです。通信業界では、LLMがAIエージェントに複雑で非構造化な顧客メッセージの解釈や、自然な言語で文脈に応じたサポートを提供する能力をもたらします。

2. 通信業界におけるAIエージェントと従来型自動化の違いは何ですか？

AIエージェントと従来型自動化の違いは、従来型自動化があらかじめ決められたルールベースのワークフローを使うのに対し、AIエージェントは自然言語理解と適応型ロジックを用いる点です。これにより、多様な問い合わせへの対応や、リアルタイムでの個別対応が可能になります。

3. 通信業界向けAIエージェントの構築・導入に必要なプログラミングスキルは？

通信業界向けAIエージェントの構築・導入には、APIの理解や、Botpressのようなノーコード／ローコードプラットフォームの経験があれば十分です。より高度なプロジェクトでは、JSONやWebhook、バックエンド連携の知識が役立つ場合もありますが、高度なAIや機械学習のスキルは必須ではありません。

4. AIエージェントは通信業界特有の規制（例：FCC、GDPR、HIPAA）に対応できますか？

はい、AIエージェントはFCC、GDPR、HIPAAなど通信業界特有の規制に対応可能です。暗号化によるデータ処理、明示的な同意取得、アクセス制御、監査ログ、そして準拠したインフラ（例：SOC 2やHIPAA準拠クラウド）での導入により実現します。

5. 中小規模の通信会社がAIエージェントを導入した場合の一般的なROI（投資回収期間）は？

中小規模の通信会社がAIエージェントを導入した場合の一般的なROI（投資回収期間）は3〜12か月です。用途によって異なりますが、技術サポートやプロビジョニングなど大量処理を自動化する企業では、即時の効率化や人件費削減により、より早く効果が現れる傾向があります。