2026年3月2日、NTTドコモ(以下、ドコモ)と日本電気(以下、NEC)は、アマゾン ウェブ サービス(以下、AWS)上に商用の5Gコアネットワーク(以下、5GC)を構築し、同年2月26日より国内で初めて商用サービスを開始したと発表した。これにより、ネットワーク容量を柔軟かつ迅速に拡大することが可能となり、ネットワークの信頼性・柔軟性・持続可能性が向上するという。
加えて、ドコモとNTTドコモビジネスは、NTTドコモソリューションズと世界で初めてハイブリッドクラウド環境におけるAIとGitOpsからなるAgenticAIを活用した5GCの設計、構築の自動化に成功したとのことだ。これにより、人為ミスの防止や構築期間の従来比約80%短縮を実現。なお、AWS上に構築した商用の5GCは、Agentic AIを活用して構築しているという。
ドコモとNECは、ネットワークの柔軟な配備や信頼性の向上を目的に、2022年3月よりAWSを活用しハイブリッドクラウド上で動作する5GC装置の技術検証を進めてきた。同検証では、AWSとドコモの自社仮想化基盤の5GCを協調動作させ、通信事業者で活用していくための可用性や運用性の検証を実施。通信事業者のハイブリッドクラウド環境の実現には、ネットワーク設計やセキュリティ設計も考慮した2つの基盤の接続に課題があったが技術検証の中で克服し、ハイブリッドクラウド環境で 5GCが問題なく動作することを確認したという。
今回、技術検証に成功した構成を基に、ドコモとNECは商用環境において必要な耐障害性や冗長設計を実装し、自社仮想化基盤とパブリッククラウドのハイブリッドクラウド環境を実現。環境構築において、ドコモは要件定義や設計方針の策定、ハイブリッドクラウド構成の実現方式の検討を実施したとのことだ。
また、NECはAWS上での構築に向けたInfrastracture as Code(IaC)およびCI/CDを前提とした構築・運用モデルを確立するため、AWS CloudFormationやAWS CodeBuild、AWS CodePipelineなどのAWSマネージドサービスを取り入れた形でアーキテクチャ全体を再設計。ハイブリッドクラウド環境の構築実現により、ネットワークの運用効率向上への貢献が期待され、5G時代に求められるネットワークの柔軟な配備や信頼性の向上が可能になるという。
たとえば、突発的なイベントによりネットワーク需要が増大した際、自社仮想化基盤に加えてAWSのクラウド上にも5GCを構築することで容量を迅速に拡大し、不要になれば縮小するといった柔軟な運用が可能になるとしている。
また、両社はAWS Graviton2(以下、Graviton2)上で動作する5GCの省電力効果の検証と、Graviton2とドコモの仮想化基盤それぞれの5GCを接続したハイブリッドクラウド環境において動作検証を実施し、電力消費量が約7割削減されることを確認しているという。商用環境では、AWS Graviton3上に5GCを構築しており、Graviton2上に構築した場合と同様に環境負荷を低減することが期待できるとのことだ。
そのほか、ドコモとNTTドコモビジネスは、NTTドコモソリューションズとネットワーク構築における人為ミスの防止や構築期間の短縮を目的に、GitOpsとAIを活用した5GCの設計と構築の自動化を実現した。
ドコモは、AWS上での5GC構築にあたって、Gitリポジトリを中心とした宣言的な運用管理アーキテクチャであるGitOpsを、NTTドコモソリューションズとともに実装し、パブリッククラウド上の基盤・ネットワークから5GCまでの構築自動化を実現。また、NTTドコモビジネスは、5GC設計構築の自動化とAgentic AIの開発、NTTドコモソリューションズは、GitOpsにおけるAWS基盤部分の実装および動作検証を実施したという。
さらに、設定値の設計などの人的作業を削減するため、AWSのAIエージェント開発・展開基盤であるAmazon Bedrock AgentCoreを活用したAgentic AIやModel Context Protocol(以下、MCP)を採用し、GitOpsと統合した新しいアーキテクチャを実現したそうだ。
従来、5GCの構築には数多くの複雑な設定ファイルの作成・修正が必要であり、多くの人手と期間がかかっていた。NTTドコモビジネスは、Amazon Bedrock AgentCoreを用いて複数のAIエージェントによるAgentic AIを実装することで、コンフィグ値の設計や設定ファイルの作成、GitOpsへの構築指示などの自動化を実現し、設計から構築までの自動化を達成。この結果、5GCの構築期間を従来に比べ約80%短縮した。
今後は、ネットワークのさらなる高速化・精度向上を目指し、ナレッジベースへのアクセス高度化やAIエージェントのタスク分担最適化を進め、AIでの生成・実行により再現性・信頼性・運用効率を向上するとともに、AI活用範囲の拡大を図り、5GC運用の完全自動化に向けた取り組みを加速するとしている。
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