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⚠ **注意**：本記事で言及するAI（人工知能）とO-RAN RIC（インテリジェントコントローラ）には一切関係ありません。O-RAN RICに関する情報をお探しの方は、ここでブラウザを閉じていただいて構いません。
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:::spoiler 目次
[TOC]
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## はじめに

事前学習とファインチューニング（Pretrain-finetune）というアプローチの成功により、生成AIのマルチモーダルへの適応能力は強化され続け、同時にTransformerが応用可能な範囲もますます広がっています。この流れを受け、この手法をそのまま通信業界にも適用できるのではないかと考える人々が現れ始めました。転移学習と事前学習済み汎用モデルのファインチューニングを通じて、Edge Cloud SideにデプロイされたNephioツールを支援し、様々なシナリオの要求に応じてO-Cloudのフルスタックに対し、迅速に対応的なリコンシリエーション（Reconciliation）**[[注1]](https://hackmd.io/@thc1006/BJoXNvqeJx#%E8%A8%BB%E8%A7%A3)** を行わせることができる、という考えです。

> 上記で何気なく提示したこのコンセプト\~\~研究テーマ\~\~は、非常に「理想的」に聞こえますが、現実世界では「理想通り」にはいきません！
>
> （なぜなら、既存の技術では実現不可能だからです。）[color=\#0284c7]

現代の「クラウド封建時代」**[[注2]](https://hackmd.io/@thc1006/BJoXNvqeJx#%E8%A8%BB%E8%A7%A3)** において、クラウドサービスの巨大資本家たち（FAAMG）は至上の権力を持ち、議題を主導し、トレンドを煽り、メディアを間接的に動かして意図的な誇大広告を生み出しています。**その結果、社会の大衆はすでに生成AIを「万能のハンマー」と見なしており、一方で、あらゆる奇妙で難解な問題はすべて「釘」として扱われています。** 多くの人々は、**AIという巨大なハンマーが、現在解決不可能なすべての問題を解決してくれると信じていますが、本当にそうでしょうか？答えはもちろん「ノー」です。** 現実世界では、すべての問題がAI技術を導入すれば解決するわけではありません（なぜなら、すべての状況がAIの利用に適しているわけではないからです）。実際のところ、AIが提供できるのは **汎用的な解決策（general-purpose solution）** に過ぎません。現実世界にはあまりにも多くの干渉要因（interfering factors）が存在し、AIが適用できるシナリオは限定されてしまうのです。

したがって、AIの計算量と計算速度が人間をはるかに超えていても、その学習と推論は依然として **入力されるデータの品質と範囲に制約されます** 。例えば、現在のAI技術は **マルチモーダルデータ** の **「入力」における制限** に直面しています。AIが計算・分析を行うために、あらゆる重要な環境情報を包括的に捉え/サンプリングし、デジタル化するための多様なセンサーがまだ十分に開発されていません。そのため、一部の複雑なシナリオでは、AIを用いて現実のシーンを精密にシミュレートすることは不可能です。一方で、人間の認知範囲には限界があるため（そして人間にはバイアスがあります）、専門のネットワーク管理者でさえ、自身の認知のボトルネックにより、特定の重要な変数の重要性に気づけなかったり、自身の認知範囲外の情報を提供できなかったりすることがあります。その結果、**適切な問い（プロンプト）を立てられず[[注3]](https://hackmd.io/@thc1006/BJoXNvqeJx#%E8%A8%BB%E8%A7%A3)、十分な情報を提供できない**ため、AIは訓練や推論の過程で重要な入力データが不足し、期待される結果を生み出せなくなるのです。

以上の理由から、私は**ネットワークエンジニアリングの分野**でAIの統合を決定する際には、単に技術トレンドを追いかけるために統合するのではなく、目の前の実用的な応用シーンとニーズに焦点を当て、真に効果的で実現可能な技術を選択すべきだと考えます。推測や非現実的な期待に基づいてAIの応用を拡大するべきではありません。

では、一体 **「通信ネットワークのクラウドネイティブへの旅路」**において、AIはどのように貢献できるのでしょうか。以下で私の見解を述べますが、その前に、まず**Nephioとは何か？** をおさらいし、次にNephioの位置づけをさらに深く分析し、AIがどのようにNephioに能力を与え（賦能し）、AIがNephioにもたらす最も主要な価値はどこにあるのかを説明します。

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#### Nephioとは何か？

NephioはLinux Foundation傘下のプロジェクトです。これは通信業界のニーズに合わせて特別に設計された「意図ベース（Intent-based）のクラウドネイティブ・ネットワーク自動化ツール（Kubernetesベース）」です。このプロジェクトの目標は、**ネットワーク機能（Network Function）のデプロイ**と管理プロセスを簡素化し、自動化することにあります。
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> 平たく言えば、Nephioは通信ネットワークのクラウドネイティブ自動化のために生まれたのです。[color=\#F4B400]

## Nephioの位置づけ：複数のプレーンにまたがる管理

前のセクションの簡単な紹介で、Nephioが生まれた目的を理解しました。それでは次に、Nephioが具体的にどのようにしてこれらの目標を達成するのか、そして私が考えるNephioにAIを導入した際の価値はどこにあるのかを見ていきましょう。

:::spoiler 図（一）O-Cloudプレーン (O-RAN.WG6.O2-GA\&P-R003-v03.00)
O-Cloudノードはリソースとして定義され、O-Cloud Management Softwareによってブループリントに基づき特定の用途に割り当てられます。
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\~\~よく知られているように\~\~、O-RANのO-Cloudは2つまたは3つの機能プレーンに分けることができます（上図(一)参照）。

- **Management Plane**（略称 M）：このプレーン内のO-Cloudノードは、O-Cloudの管理を担当するほか、IMSおよびDMS機能のホスティングにも使用されます。
- **Control Plane**（略称 C）：このプレーン内のO-Cloudノードは、Deployment Planeから特定のインスタンスに割り当てられたリソースを管理します。
- **Deployment Plane**（略称 D）：このプレーン内のO-CloudノードおよびO-Cloudノードクラスターネットワークは、O-Cloud NF Deploymentをホスティングするために使用されます。

> MプレーンとCプレーンは同一のプレーンと見なすこともできます。[color=#F4B400]

そしてNephioは、O-Cloud全体の自動化を簡素化するために、KubernetesをO-Cloudの3つの機能プレーンの**自動化（制御）プレーン**として利用し（図(二)参照）、宣言的な管理を実現すると同時に、O-Cloudスタック全体に対する能動的なリコンシリエーションを可能にしています。

::: spoiler 図（二）Nephioの高度なアーキテクチャ図

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- O2ims（上図の赤枠）を通じて、2つの機能プレーン（(M+C)+D）の管理とオーケストレーションを行います。
- O2dms（上図の黄枠）を通じて、Deployment Planeの管理とオーケストレーションを行います。

:::info

#### 補足：サービスベースの2つのO2インターフェース（SBI）

- **O2ims**：O-Cloudリソースの管理と設定のために特化しており、これらのリソースはO2ims上のFOCOMを通じてSMOに提供されます。さらに、O2imsは利用可能なO-Cloudリソース（計算/ネットワークなど）をO-Cloudノードクラスターに割り当て、ライフサイクル全体にわたるクラスターワイドな操作を行います。
- **O2dms**：O2imsは、ワークロード（NF Deployment）の配置やO-Cloudノードクラスターのデプロイ管理のために、O2dmsを動的に作成できます。さらに、O-cloudノードクラスターは、O2dms上の（ノースバウンド）NFOを通じてSMOから利用可能になります。これには、ノードクラスター上にデプロイされるネットワーク機能（NF Deployments）の管理のために、O-Cloudノードクラスターを準備することも含まれます。
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簡単に言えば、Nephioの使命は、「通信グレードで、シンプルかつオープン」なクラウドネイティブの意図ベース自動化（Intent-Based Networking, IBN）フレームワークを提供することです。そしてKubernetes（K8s）を核として、共通の自動化テンプレートを構築し、ネットワークのデプロイをより効率的で柔軟なものにします。

Nephioは**K8s OperatorsとK8s CRD（Custom Resource Definition）を通じてインフラの自動化を実現**し、パブリッククラウド、プライベートクラウド、さらにはマルチクラウドやハイブリッドクラウド環境であっても、通信事業者がより簡単にネットワークサービスをデプロイ・管理できるようにします。さらに素晴らしいのは、**Nephioがマルチベンダー間の技術的な壁を打ち破り**、クラウドネイティブなインフラとネットワーク機能がシームレスに連携して動作することを可能にする点です。特に**大規模なエッジデプロイメント**のシナリオにおいて、Nephioはより統一されたシンプルな方法を提供し、通信事業者が異種環境下でより迅速かつ確実にプロビジョニングと管理を完了できるよう支援します。

### 潜在的な懸念

注意すべきは、大部分のワークロード（ネットワーク機能）はK8sコンテナ方式で実装可能ですが、**過度な統合は避けるべき**だという点です。**Management Planeとワークロード層（Network Function deployment）を一体化して一つの「巨大なスタック（Big Stack）」にしてしまい**、オールインワンのクラウドネイティブ・ネットワークソリューションを構築しようとする考えには注意が必要です。

> マイクロサービスアーキテクチャで苦労した経験のある方もいるでしょう。デバッグ中に上流・下流を追いかけるのが苦痛で、ネットワークが切断されるとノード間が通信できなくなる、といった経験です。しかし、親愛なる皆さん、通信分野がクラウドネイティブへと進化するのはもはや必然です。あらゆるもののデジタル化は、エネルギー消費の予測や、カーボンニュートラル計画の策定にも繋がります。個人の好みが時代の大きな流れを変えることはできないのです！[color=#0284c7]

しかし、このように全てを一つにまとめることの問題は、**通信事業者の機器サプライヤー選択における柔軟性を著しく制限する**ことにあります。これにより、モジュール/コンポーネント間に依存関係が生まれ、市場が徐々に独占または寡占的なエコシステムへと傾き、不健全な**ベンダーロックイン**を引き起こします。**「ベンダーロックインの回避」は、オープンなネットワークアーキテクチャの核心の一つです。** もしコンポーネント間のインターフェースが明確に標準化されていなければ、サプライヤーは異なるプレーン層で「密結合」を行い、通信事業者がアップグレードや拡張を行う際に、**同一ブランドに依存せざるを得なくなり、重要なコンポーネントを柔軟に交換する能力を失ってしまいます**。こうなると、通信事業者は機器ベンダーに生殺与奪の権を握られ、同時にネットワークアーキテクチャの拡張性が低下し、イノベーションの余地も損なわれます。さらに、強力な機器サプライヤーは、これを利用して小規模な通信事業者を市場競争で不利な立場に追いやることも可能になります。

## AIがNephioに能力を与える方法（機能を強化する）

### AIはCloud RANのワークフロー改善において重要な役割を担う

私の見方では、**「エッジクラウド（Edge Cloud）のワークフロー最適化」にAIを導入することには大きなポテンシャルがある**と考えています。なぜなら、AIは単に一つの単純なワークフローの問題を解決するだけでなく、**ワークフロー全体の自動化（Automation）を改善**し、デプロイ効率と拡張性を向上させ、複数のO-Clouds環境においてリソースを効果的に管理・編纂し、ワークフロー全体をより効率的にすることができるからです。

> **Edge Cloudの定義**：RANのネットワーク機能を仮想化し、これらの仮想化されたネットワーク機能（リソース）を複数のセルサイトに提供することをサポートする場所（location）。さらに、この場所はネットワーク機能を仮想化するだけでなく、これらのセルサイトが必要とするネットワーク機能を集約化することで、「**スケールメリット（規模の経済）**」を実現する。[name=O-RAN.WG6.CADS-v08.00 TR][color=#F4B400]

> **スケールメリットの定義**：生産やサービスの規模が増加するにつれて、単位あたりのコストが低下する経済現象を指します。上記の説明は、Edge Cloudが複数の基地局が必要とする（ネットワーク機能）リソースを集約することで、全体の運用コストを削減することを意味します。なぜなら、同じ基盤設備と管理システムでより多くの基地局にサービスを提供でき、それによってより大きなスケールメリットが得られるからです。[color=#F4B400]

### 個人的な見解（Google Distributed Cloudの将来の方向性？）

あくまで推測ですが、Google Distributed Cloud (GDC) がEdge Cloud sideでの自動化（より正確に言えば、LLMを統合した**意図ベース**の自動化）を実現するために、将来的にはGDC上のGKE Enterpriseが、Nephioに置き換えられる（または部分的に置き換えられる）と予想しています。なぜなら、NephioはLinux Foundation傘下のオープンソースプロジェクトであり、技術革新をクラウドソースで実現しているのに対し、GKE EnterpriseはGoogle Cloudチームだけが開発に携わっているからです。

> 要点：Gemini Code Assistは将来的に非常に有望かもしれません。また、OpenAIはまだ通信業界に本格的に参入していないため、NephioがGemini Code Assistantと統合するのは必然的なトレンドだと私は思います。[name=秀吉][color=#0284c7]

### AIがNephioに能力を与える：これらの領域が大幅に向上する

以下は、NephioにAIを導入することで、非常にポテンシャルが高いと私が考える領域です。

> 下の図（三）NephioベースのO-RANアーキテクチャ図を参照[color=#F4B400]

- **Federated O-Cloud Management**：連合型O-Cloudインフラ（リソース）管理
- O-Cloud Cluster Lifecycle Management
- O-Cloud Registration and Resource Inventory
- **Workload(NF Deployment) Placement**
- NF Deployment Lifecycle Management
- Infrastructure services for the lifecycle management of Cloud Resources

> O-Cloudは、O-RANのクラウドネイティブ・ネットワーク機能（CNF）を実行するためのクラウドコンピューティング能力を提供する、ハードウェアとソフトウェアのコンポーネント群です。これらのO-Cloudは、異なるデプロイシナリオに応じて、集中配置されたりエッジに配置されたりしますが、その展開方法はコストと複雑性に関わります。O-Cloud Lifecycle Managementの目標は、O-Cloudのデプロイと管理を調整することで、これらのコストと複雑性を低減することにあります。また、SMOはO2imsとO2dmsを通じてO-Cloudを管理できます。**したがって、Edge CloudはO-Cloudによって実現されるようです。** [color=#F4B400]

::: spoiler 図（三）NephioベースのO-RANアーキテクチャ図
NephioにおけるO-RAN統合の重点は、連合型O-Cloudオーケストレーション＆マネジメント（FOCOM）、ネットワーク機能オーケストレーション（NFO）、インフラ管理（IMS）、デプロイメント管理（DMS）などのサービスにあります。（[さらに詳しく...](https://youtu.be/MnKkFcHiYVo)）


O-RANワーキンググループは、**NephioベースのO-RAN統合アーキテクチャ**についてすでにコンセンサスに達しています。このアーキテクチャの特徴は以下の2点です。また、これら2つのNephioインスタンス間の統合は、O2imsインターフェースを介してのみ行われます。

- SMO FOCOMとSMO NFOは、同一のNephioインスタンス/管理クラスタを介して実現される。
- 一方、O-Cloud IMSは、独立したNephioインスタンス/管理クラスタによって実現される。
:::

もちろん、忘れてはならないのは、AI（またはLLM）を単なる「ワークフロー自動化ツール」として扱うだけでは不十分だということです。ワークフロー、設定、実行層の問題を解決するだけでは足りません。長期的に見れば、AIの介在は**動的で適応性の高い**ものであるべきで、刻々と変化するネットワークの要求やシナリオに対応するために、定期的な評価と調整が可能でなければなりません。さらに重要なのは、AIが技術層に留まるのではなく、実際の運用シナリオに落とし込まれ、これらのメカニズムが実際の運用でスムーズに機能することを確認することです。そうして初めて、市場での採用が促進され、AIが通信業界にもたらすものが単なるコンセプトではなく、真に価値を生み出す変革となるのです。

### なんと、NephioもAIに能力を与えられる？！

人生の旅路において、時には逆の発想をしてみるのも良いでしょう。NephioがAIを応用して自身の機能を強化し、ワークフローの自動化を改善するだけでなく、実はAIもNephioから恩恵を受けることができるのです。この両者の関係は、一方的な能力付与ではなく、相互に利益をもたらす共生関係なのです。

なぜ私がそう言うのか？過去を振り返ると、産官学の研究界隈は **ネットワーク管理（Network Management）** の分野に膨大なリソースを投入し、特に **EMS（機器管理システム）、NMS（ネットワーク管理システム）、OSS（運用支援システム）** という三大領域で、成熟した管理フレームワーク一式を確立してきました。これらのシステムは、**明確なアーキテクチャの階層化、標準化されたインターフェース、ライフサイクル管理プロセス、可観測性とフィードバック機構** を備えているだけでなく、ネットワーク管理に高度な制御性と自動化能力をもたらしました。

では、AI分野はどうでしょうか？**駆け出しとは言いませんが、まさに「恐れを知らぬ若者」といった段階でしょう！AI分野にとって、真に持続可能な運用管理アーキテクチャをどう構築するかは、まだ模索の段階にあります。** AIはライフサイクル管理（モデルの訓練、生成、デプロイから監視、フィードバックまで）の領域において、EMS/NMS/OSSのような成熟したメカニズムをまだ欠いています。このことが、AI分野に切実なニーズを生み出しています——**すなわち、AIモデルのライフサイクル（モデル訓練、デプロイ（Model Push）、フィードバックループ（Feedback Loop）などの重要なプロセスを含む）を処理するための包括的な調整・管理システムをいかに構築するか**という課題です。

ここで、Nephioが参考にすべき模範となります！もし私たちがNephioのネットワーク管理分野における**オーケストレーションと自動化の思想をAI分野に拡張**し、AIにもk8sのPodのようなライフサイクル管理メカニズムを持たせることができれば、AIとネットワーク管理のエコシステムはより緊密に融合し、さらには**全く新しい応用シーンを創造する**ことさえ可能になるでしょう。

> この段落を書いた目的は、Nephioに開発目標を変更させたり、焦点を失わせたりするためではありません。単に一つの可能性として、既存のネットワーク管理メカニズムをAIの管理フレームワークに導入することが、応用価値のあるユースケースになり得るということを提示したかったのです。[color=#F4B400][name=蔡秀吉]

## AIによる大規模自動化は過去の教訓に学ぶべし

前の段落で、AI分野はネットワーク管理分野の成熟した経験を参考にすべきだと述べましたが、同様に、私たちがCloud-Native Intent-Based Networkingを推進する際にも、SDN（ソフトウェア定義ネットワーク）の世界がかつて通った回り道を心に刻んでおくべきです。

ネットワークエンジニアリングの発展史を振り返ると、私たちは当初の一歩一歩明確に指示を出す命令型プログラミング（Imperative Programming）から、より抽象的で柔軟な宣言型プログラミング（Declarative Programming）へと進化してきました。それはまさに、曾建超教授がSDNの授業で順を追って教えてくれたように、最初は直接的なFlow Ruleから、少し抽象化されたFlow Objectiveへ、そして最終的にはさらに抽象的でユーザーの要求に近いIntentへと進化したのと同じです。

> IntentからFlow Ruleに変換される際には通常わずかな遅延がありますが、一般的には無視されます。[color=#F4B400]

### 教訓その一：自動化が進むほど、透明性は失われる

**「いかなる形の自動化も、操作の不可視性をもたらす」**。操作が自動化に向かうにつれて、より多くのタスクが自動化システムに引き継がれます。これは、操作者が重要なプロセスの各ステップとその実行状況を明確に把握できなくなり、徐々に制御権と観察能力を失うことを意味します。同時に、異常発生時に問題の根源を迅速に特定することも難しくなります。

> 113-1学期のSDN期末プロジェクトを例に挙げると、あのプロジェクトを通して、SDNがすべて順調に動作している時、自動化システムはまさに完璧（非の打ち所がない）だと感じました。**しかし、一度バグが発生すると、その原因を突き止めたり、初期状態に戻したりすることが非常に困難になるのです。**[color=#F4B400]

一方で、システムの規模と複雑性が増すにつれて自動化の度合いも高まりますが、これはシステムエラーの発生率も相応に高まる可能性を示唆します。この問題を避けるためには、「可観測性（Observability）」とリアルタイムの「フィードバックループ（Feedback Loop）」を備えた仕組みを構築する必要があります。そうして初めて、高度に自動化されたシステム環境下でも、作業員がシステムの稼働状態を迅速に把握し、異常発生時に迅速に対応できるようになります。総じて言えば、AIの役割はワークフローの自動化を強化するだけでなく、ネットワークの稼働状況を分析し、リアルタイムの問題検出と対処のフィードバックを提供し、操作上の透明性を維持することにもあるのです。

### 教訓その二：ONAPのように何でも屋を目指し、目標を過大にしない

かつてONAP（Open Network Automation Platform）が直面した明らかな課題の一つは、**一度にあまりにも多くの問題を解決しようとした**（過度に広範な要求に応えようとした）結果、非常に複雑なシステムになってしまったことです。当初、ONAPは統一的で包括的な自動化ネットワーク管理プラットフォームを構築しようと設計されましたが、現実は厳しいものでした。このような「万能プラットフォーム」（Uber Encapsulation）という理念は夢のようですが、システムを複雑化させ、深刻な統合の難題、長いデプロイ時間、使いにくい操作インターフェースといった実務上の問題を引き起こし、システムの柔軟性と実用性を大幅に低下させました。

実はONAPだけでなく、同時期のOPNFVなど他のプロジェクトも同様の過ちを犯しました。これらのプロジェクトはあまりにも多くの領域をカバーしようと試み、最終的には機能が過度に煩雑になり、システムの柔軟性が不足し、普及が困難になりました。これらの歴史的な経験を踏まえ、Nephioは将来の発展において、同じ轍を踏まないよう以下の点に特に注意する必要があります。

1. **コア領域への集中**：Nephioは明確で限定された範囲、特にvRAN（仮想化無線アクセスネットワーク）やO-RAN関連の特定応用シーンに焦点を当て、一度に過剰な機能を統合することを避けるべきです。
2. **アーキテクチャの明確化**：各システムモジュールは役割と責任を明確に定義し、特にSVAなどのインタラクションインターフェースをはじめとするモジュール間の境界を明確に区分し、役割の混乱やインターフェースの曖昧さを避けるべきです。（特にSVAインターフェースとの連携を重点的に扱うべきです）
3. **将来の拡張性を考慮**：現在のO-RANを例にとると、その応用はまだvRAN領域全体を完全にカバーしていません。Nephioが設計時にインターフェースの柔軟性を十分に考慮しなければ、将来新しい応用シーンに拡張する際に深刻な統合の難題に直面することは必至です。
4. **モジュール化とアーキテクチャの簡素化**：過去のONAPや他のプロジェクトの経験から、アーキテクチャがモジュール化され、簡素であるほど、高い柔軟性と調整性を実現しやすいことがわかります。Nephioは、一度にすべての要求を解決しようとするのではなく、簡潔で明瞭なシステムアーキテクチャの構築に重点を置くべきです。

明確かつ現実的な戦略によってのみ、NephioはONAPが直面したような重大な困難を回避し、より効率的に実用化を推進し、真に通信業界に価値をもたらすことができるのです。

## 結論：NephioとAIは通信業界の新たな未来となるか？

長々と述べましたが、結論は一言に尽きます。**「Nephioが進むべき道は明確であり、かつてのONAPのように何でもかんでも詰め込もうとする過ちを繰り返してはならない！」** Nephioの未来は、集中を維持し、モジュールの責任を明確に区分し、柔軟で相互運用可能な標準化インターフェースを設計し、特定の機器ベンダーによるロックインを避けることにあります。これにより、ネットワークアーキテクチャ全体の柔軟性が向上するだけでなく、通信業界内でより健全で活発な競争環境が形成されるでしょう。

しかし、Nephioが歩むこの道において、AIは決して無視できないチームメイトです。AIとNephioは、互いに参考にし、互いに切磋琢磨し、互いを知り、互いを尊重し、互いに助け合い、互いに暖め合う… といった関係です。この二つは単なる技術的な組み合わせにとどまらず、「ネットワーク管理とAIオーケストレーション」が融合する新時代を切り開く可能性があります。考えてみてください。AIモデルのライフサイクル管理が、Nephioのような通信グレードのネットワーク管理アーキテクチャの助けを借りる時、**将来、AIの実務への導入は、より簡単で、より現実のニーズに即したものになるのではないでしょうか？**

もちろん、最後にもう一度言いますが、最も重要なのは、高度に自動化されたシステムにおいて、Nephioは「可観測性（Observability）」と「透明性のあるフィードバックループ（Feedback loop）」を決して疎かにしてはならないということです。さもなければ、いざシステムが動き出した時に問題が発生しても、どこに問題があるのかわからない、という事態は誰もが見たくないはずです。

最後に秀吉の独り言ですが、通信業界は\~\~（大ボラを吹いて）\~\~先進的で斬新な技術コンセプトを語るのが好きですが、それを実際に社会実装して価値に変えることが鍵となります。NephioにAIが加わることは、通信業界が真に自動化とインテリジェンス化へと向かうための重要な一歩となるかもしれません。Nephioが、次に実用化され、本当に役立つ自動化プラットフォームになれるかどうか、固唾を飲んで見守りましょう。

#### 注釈

- 注1：この方法は、シナリオの要求を学習するには非常に速いと思いますが、それはあくまで要求の学習とゼロデイデプロイメントに限られます。DR（災害復旧）に遭遇した場合のことは考慮されていません。
- 注2：クラウド封建時代：かつて大量の資本を握り、「鶴の一声」で業界を動かせたような産業も、今や低姿勢でへつらい、クラウドサービス資本家の顔色をうかがって行動しなければならなくなりました。FAAMGは、伝統的なアダム・スミスの交換経済（Exchange Economy）を覆す、新しい形の「略奪」経済モデルを創造しました。彼らは産業を意のままに切り刻めるだけでなく、さらに恐ろしいことに、ユーザーに直接メスを入れることさえできるのです。
- 注3：センサーが高温警報イベントを検知し、操作者も体感として最近暑いことを知っています。しかし、あなたはそれを地球温暖化のせいだと考えますが、誰も2024年末にラニーニャ現象の逆の現象により西太平洋海域の水温が上昇し、それに伴い蒸発が強まり、水蒸気が増加し、さらに対流が強化されるとは予測していませんでした。これらすべてが、東アジアおよび東南アジア地域の気圧を低下させ、台風活動を活発化させる原因となります。

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人生の収穫と楽しみは、（サービス、教育、研究）を貫くことにある。<br> そして、私の人生の残された価値は、世の中に楽しみをもたらすことだ。
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