ネットワーク危機の終焉：統合された5G、エッジ、AIソリューションによるエンタープライズレジリエンス

プライベート5G、エッジコンピューティング、AIといった単一技術の導入から、簡単かつ大規模なITの勝利を得るのは難しい。しかし、これらを組み合わせれば、期待が持てる。

2025年はこれまで、エンタープライズネットワークプロフェッショナルにとって幸せな年ではないようです。彼らはキャリア史上最大の予算圧力に直面し、同時に自社の全体ビジネス戦略についての明確さを欠いています。読む技術はすべて過大宣伝に見え、馴染みのベンダーは見慣れないことをし、多くの人がキャリア初のレイオフリスクに直面しています。ベンダーやスタートアップで働く友人たちも不確実です。

さて、副業や転職を考える時期？ いや、働く時期です。朗報は、一部の企業がすでに道を切り開き、多くの人を失望させた大げさな誇大宣伝の波の裏にある現実を活用していることです。誇大宣伝されている技術はプライベート5G、エッジコンピューティング、AIであり、重要なのはこれらを共生的に、一緒に検討する必要があることです。この共生を実証し、未来の姿を示す2社の事例を限定的に紹介できます。

大多数の企業にプライベート5Gはまったく不要であり、多くがそれを理解しています。一部の企業には必要で、その場合の価値提案は堅実であるだけでなく、地理的にもサプライチェーン沿いにも拡大しています。

ある製造企業は、高度にアジャイルで適応性の高い製造システム（コンピュータ制御機械、ロボット類似の搬送、部品・製品の自動移動を含む）を持つ複数の工場で、有線IoTとWi-Fiの組み合わせからプライベート5Gへの切り替えを1施設で実施しました。この変更により、全体の制御ループレイテンシを従来のわずか5分の1に削減し、プロセスを90%以上高速化しました。他の施設にも展開を開始し、近隣サイトへプライベート5Gを拡張して部品を組立エリアへ効率的に移動し、製品を搬出しています。現在はクラウドプロバイダーと、ほぼ1,000平方マイルのエリアでプライベート5Gのウェブをホストし、すべての部品・製品の移動と組立プロセスをコンピュータ制御することについて協議中です。来年はパブリック5Gサービスで拡張を検討するとのことです。

この最初の例で使用されるコンピューティング施設は製造現場と同居していますが、2番目の例ではそうではありません。

2番目の企業は、Open RAN実装を用いたプライベート5G実験を、通信事業者やクラウドプロバイダーに拡張してもらえると考えています。Open RANには「RANインターフェースコントローラ」（RIC）が含まれ、仕様で「ニアリアルタイム」および「非リアルタイム」のRANロジックコンポーネントのホスティングを管理します。この企業はニアRT-RICをIoTアプリケーションのエッジコンピューティングコンポーネントとして、非RT-RICをクラウドコンピューティングリソースへのリンクとして使用しました。実験は、コンピューティング施設とプロセスを同居させずに、許容可能な低ネットワーク・コンピュートレイテンシを実現しました。同社はこれを大陸レベルに拡張するクラウドまたはモバイルオペレーターパートナーを探しており、すでに協議中だと言います。

ここでAIの話になります。これら両企業の例では、単一ロケーションでの苗木のような始まりから、外側へ拡大し、同時に関連する他のビジネス運用領域へも拡大する新しい技術モデルの展開が見られます。このダブルビルドアウトで効果を発揮するには、各施設での運用ペースを維持する必要があり、つまり5Gが大きな単一施設を作り、その各ピースが他と同期する必要があります。それを実現するために何が使われるか？ AIです。

企業は素晴らしいAIアプリケーションを構築していますが、通常耳にする種類ではありません。AIは、成功した導入においてすべての作業者の肩に乗るヨーダのような天才ではなく、ビジネスアプリケーションワークフローの一部、ソフトウェアコンポーネントです。ヨーダのようなAIアプリが最小10%のROIしか生まないのに対し、企業はその約5倍のワークフロー導入を見つけており、ROIを倍増させ、この種のAIだけが積極的なビジネスケースを成立させます。ヨーダは作業者を通じて働きますが、最適なAIは人間の行動によって制限されません。複雑なことを内包し、非常に速く実行します。だからこそ、語った両企業例で不可欠なピースなのです。

古いバケツリレーのようなサプライチェーンを想像してください。すべてのステップが前後のステップとの同期に依存しています。それから、異なるサイズのものを動かし、異なる持ち方、道具、甚至は手袋が必要だと想像してください。効率的に機能させるには、ラインの末端で何が必要かを予測し、影響を受けるすべてのパスで上流に事前に準備を開始するよう警告できなければなりませんよね？ そこでAIが活躍します。工場が特定時に製品を切り替えるなら、AIは影響を受けるすべてのパスで上流の部品供給の切り替えタイミングを調整し、下流の配送プロセスも調整できます。AIの後押しで、これらすべての付随的な製造、輸送、倉庫ステップを調整できるだけでなく、部品・材料の受注タイミングを図り、販売向け製品可用性を更新できます。

2例でトレンドとは言えませんが、始まりを示しているかもしれません。ここでは、一般的かつ正確に過大宣伝と見なされている3つの技術を真に活用する例があります。なぜこれら3つが否定的に特徴づけられるのか？ 個別に見れば、それらは過大宣伝だからです。狙うべき単一技術の低いリンゴはもうありません。すべてが、この球をあの球に当てるような複雑なビリヤードショットのようなものです。主要技術進歩の共生なしに、コンピューティングやネットワーキングの次のステップに対処することはできません。進歩はあるが、共生がない。

ただし、ここでは例外です。なぜか？ 現地で始まり、小さく始まり、投資とリスクを抑制できるからです。そしてもちろん、リスキーな技術シフトなしに、必要なビジネススペースに拡大して証明できるからです。だからこそ、プライベート5Gは我々の時代のエンタープライズイノベーションで最も重要な技術かもしれません。プライベートだからではなく、世界中でモバイルインフラを構築している5Gだからです。プライベート5Gはサンドボックスの中の5G——準備ができたらランドスケープ全体になり得るアプリケーションアプローチで遊べる場所です。