つくばフォーラム2026

発生頻度が低くデータ量が少ない事象はAIが正しく学習できません。そこで少量データから自然なデータを大量に生成することでAIの学習を可能にするネットワークデータ生成技術を展示します。本展示では生成したネットワークデータ（パケットやシステムログ・アラームなど）を視覚的にご紹介します。

本展示では、NW構築業務における手順作成作業を効率化・高度化するための新技術を紹介します。既存の手順を活用し、新たな手順を自動的に作成する技術について、NTT-ME と共同で取り組んでいる内容を展示します。
研究所が開発中の LLMプランナー（ATOMN） を用いることで、現在の状態や検証環境を随時観測しながら、自律的かつ正確に手順を作成できる点が特徴です。これにより、作業者の運用負荷を大幅に軽減し、NW構築業務の生産性向上と品質安定化に寄与することをめざしています。

キャリアNWでは、昨今の重大故障を教訓としたロバスト化が求められており、迅速な切り分け、措置が重要となっています。単純故障はルールベースによる自動化が進んでいる一方で、複雑故障は自動化が困難で、保守者の手動対応が必要なため復旧に時間がかかっています。本展示では、AIを用いた故障対応の迅速化に資する自己進化型ゼロタッチオペレーションフレームワークに関して、その商用導入に向けた取り組みを紹介します。AIで故障対応を自動化し、複雑故障の故障対応迅速化をめざしています。

本展示では、年々複雑化する通信ネットワークの保守・運用を、大幅に効率化する取り組みをご紹介します。
NTTフィールドテクノ社が検討中の AIエージェント と、アクセスサービスシステム研究所が開発中の 故障箇所推定システム（Konan） を連携させる取り組みを進めています。
この連携には、異なるAIシステム同士が共通のルールで情報を交換できる MCP（Model Context Protocol） を活用しています。これにより、複数のAIが役割分担しながらスムーズに協調できるようになります。
こうした技術により、従来の「決められた手順に従う自動化」から、AIエージェントが状況を判断し、故障箇所の分析や対応を自律的に進める「自律運用」の実現をめざしています。

本展示では、NW情報基盤NOIMと生成AI（NW-AI）の連携により、NW運用・保守を高度化する取り組みを紹介します。NOIMはNW構成を汎用的なデータモデルで一元管理し、構成・接続・依存関係をAIが正しく理解できる基盤です。AIの独自チューニングを最小化して迅速に導入でき、機微情報を扱う閉域環境でもローカルLLMによる高精度推論と応答の再現性を実現します。
本技術により、NW運用業務におけるAI導入を迅速化します。

本展示では、PC業務を自動化するために、プロセスを自動生成する技術を紹介します。
本技術は、操作ログや業務ドキュメントをもとに、作業手順と判断の根拠となるルール等を紐づけて業務遂行に必要なプロセスを生成します。さらに、ビジネス上で業務やルール等の変化が生じた際に、既存プロセスに与える影響を推定し、その影響に応じてプロセスを自動で組み替え、状況に適応したプロセスの自動生成をめざします。
本技術とRPA/DAP等を組み合わせることにより、非定型業務の自動化を後押しします。

本展示では、イベント会場での無線通信品質安定化のために、来場者のNW利用要望を予測し、無線制御を最適化する技術を紹介します。
本技術は、天候やチケット売上等の外部情報と、現在の無線ネットワーク情報を加味し、来場者要望を高精度に予測します。さらに、予測された要望を満たすように無線ネットワークをプロアクティブに制御します。
本技術により、イベント会場での無線品質安定化・ユーザ満足度向上・基地局設備等の増設抑制に貢献にします。