今年の TM Forum Accelerate では、通信サービス プロバイダー (CSP) とそのパートナーが、ビジネス価値を安全かつ大規模に提供する AI ネイティブの運用の構築にどのように取り組んでいるかを実証しました。
このイベントには 200 名を超えるビジネス リーダー、アーキテクト、テクノロジーの専門家が集まり、4 日間にわたる集中的なコラボレーションが行われました。 オープンデジタルアーキテクチャ IT とネットワーク全体にわたる AI 主導の自動化への (ODA) ロードマップ。
その結果、TM フォーラムのメンバーは、自律ネットワーク、AI とデータ、オープン API、コンポーザブル IT、スキル変革にわたる特定の技術的作業を前進させただけではありません。彼らは、AI を大規模に導入できるように、TM フォーラムのメンバーがどのように戦略、アーキテクチャ、ガバナンス、実行を調整しているかを示しました。
プロジェクトの基盤と AI キャンバス
Accelerate 2026 での際立ったトレンドの 1 つは、AI の実験から、ビジネス価値を提供するエンタープライズ グレードの AI システムの構築への移行でした。
プロジェクトの基盤 は、業界初の AI ネイティブ ODA キャンバス サンドボックスの提供を目指しているため、TM フォーラム メンバーの AI ネイティブ プロジェクトの重要な拠点となります。これは、CSP、ハイパースケーラー、テクノロジー パートナーが、TM Forum AI-Native ブループリント (以下を参照) に沿った相互運用可能な AI エージェントを共同開発、統合、テストできる、安全で協調的な Kubernetes オーケストレーション環境です。
Accelerate では、参加者は、共通の用語の確立や Canvas の各ユースケースの詳細な要件の定義など、Project Foundation に関して大きな進歩を遂げました。これは、AI ネイティブ ブループリントと ODA Canvas 拡張機能に基づいた AI およびデータ基盤を含むリファレンス実装を構築する計画に反映されます。 DTWイグナイト、6月23日から25日までコペンハーゲンで開催されます。
AI ネイティブのブループリント
同時に、メンバーは TM フォーラムの活動を推進しました。 AI ネイティブ ブループリントこれは、AI を実稼働環境に移行することに関連する中核的な問題、つまり信頼、セキュリティ、ガバナンス、ライフサイクル管理、説明責任に対処します。 Accelerate では、参加者はサービスとしてのモデル (MODaaS)、データ プロダクト ライフサイクル管理 (DPLM)、および安全なエージェント インタラクションに関するワークストリーム中にこれらの課題に取り組みました。
信頼とセキュリティのシステムは大規模な AI 展開に不可欠であり、信頼への対応は、AI ネイティブ ブループリント内のエージェント インタラクション セキュリティに関する TM フォーラムの取り組みに不可欠です。
Accelerate での議論では、実用的で実用的で、最初から標準に組み込まれている AI ネイティブのセキュリティ フレームワークに対するコンセンサスが高まっていることが示されました。
この週、メンバーはエージェント AI の信頼を運用する方法を検討しました。これには、セキュリティ、データ、AI ドメインの調整と、セキュリティ サインオフを加速するためのコラボレーション アセットの使用に関する作業が含まれます。
DPLM セッションでは、所有権、ライフサイクル制御、および消費者のコンテキストを備えた、ODA 環境でデータを製品として消費する方法を検討しました。
参加している CSP の代表者は、TM フォーラムの DPLM モデルが実稼働環境の実践と密接に一致していることを確認しました。さらに、データ モデルを機械で読み取り可能にして運用できるようにする取り組みの一環として、参加者は DPLM を SID および Open API と統合することを提案しました。
MODaaS ワークストリームにおける AI ネイティブのネットワークとプラットフォームの基盤の開発においても、顕著な進歩が見られました。 AI モデル用の標準 SLA テンプレートを導入することで、メンバーはエンタープライズ レベルでモデルを調達、管理、運用する方法を定義し始めました。ハイパースケーラーの依存関係、ブラックボックス モデルの透明性、NIST 2.0 などの標準との整合性に関する議論は、AI サービスの共有オペレーティング モデルの作成の緊急性を浮き彫りにしました。
エンタープライズ AI への統合アプローチ
重要なことに、メンバーは、エンタープライズ AI の統合基盤を構築するために、ODA 環境内で TM フォーラムのコア フレームワークである SID と AI ネイティブ ブループリントの統合も進めました。
議論の内容:
- データドメインとデータカタログの調整
- データ製品とエージェント セキュリティがプロジェクトのデリバリをどのようにサポートできるか
- BSS レイヤーで価値の高いビジネス シナリオに AI を適用する方法
主要な成果は、CIT&E ミッションからの実際の影響力の高い業界ユースケースを Project Foundation パイプラインに直接組み込むという共通の取り組みでした。これにより、TM フォーラムの標準が実際の実装アーキテクチャと実行によって確実に形成され、メンバーが AI のビジョンから運用の現実に移行できるようになります。
議論では、宣言型フレームワークを通じた AI エージェントのオンボーディング、モデル、データ、セキュリティの管理についても取り上げられました。これは、AI を孤立したツールの集合として扱うのではなく、ODA に統合するという全体的な傾向を反映しています。
自律型ネットワークのビジネス価値
Accelerate 2026期間中、自律ネットワーク（AN）のワークストリームは非常に混雑していました。ここでも、ネットワークとITの両方のAI変革の共通基盤としてODAを使用して、ビジネス価値を実証し、TMフォーラム資産全体の統合を強化することに重点が置かれていました。
参加者は、スケーラブルなレベル 4 の自律性は、ODA コンポーネント、API、およびバリュー ストリームにおける基礎的な AN シナリオに依存することに同意しました。彼らは、調整を強化することの利点として、サービス損失の減少、平均修復時間 (MTTR) の改善、手動介入の減少、サービス パフォーマンスの予測可能性の向上などが挙げられると指摘しました。重要なのは、市場やドメイン間のレプリケーションも容易になり、効率の向上とコストの削減が期待できることです。
ビジネス価値を獲得するには、測定ツールとベンチマーク ツールが不可欠です。参加者は、主要有効性指標 (KEI) と主要能力指標 (KCI) を使用した AN レベル評価の強化を進めました。彼らの目的は、自律性の測定を超えて、運用コストの節約、エネルギー効率、顧客への影響など、自律性のビジネス価値の客観的な指標を提供することです。
ディスカッションでは、デジタルツインの使用とエージェント間のコミュニケーションの将来についても取り上げられました。デジタルツインに関しては、予測と最適化に不可欠なツールとしてますます注目されています。しかし、参加者らは、単一の「ユニバーサルツイン」は存在しないことを明らかにした。代わりに、複数のドメイン ツインは、特に自律的な意思決定ループに組み込まれる場合、コスト、精度、セキュリティを管理するために慎重に管理する必要があります。
オープン API と大規模なコンポーザビリティ
この週、チームは、急速に拡大する Open API ポートフォリオと実際の展開および収益化の要件のバランスを取る方法など、Open API の開発と使用の複数の要素にわたって熱心に取り組みました。
その成果には、Gen5 オープン API ルールの厳格化と API の専門化の正式化に関する合意に達することが含まれます。
また、大規模ブロードバンドおよびオープン ゲートウェイ ビジネス モデルをサポートするオープン API の開発も進みました。
並行して、ODA コンポーネント、キャンバス、適合性にも取り組み、モジュール式で構成可能なアーキテクチャに対するメンバーの取り組みを強化します。
AIのスキルアップ
AI ネイティブの変革は、技術的なものであると同時に組織的な課題でもあり、スキルと文化が依然としてその成功に対する最大の障害の 1 つです。
これを念頭に置いて、TechCo: People & Culture セッションでは、TM フォーラムのデジタル人材成熟度モデル (DTMM) に照らして新しい AI コンポーネントを検証し、ギャップと重複を特定しました。これにより、統合された DTMM と AI フレームワークを構築するための共通の道筋を確立することができました。
一方、Autonomous Networks Upskilling Hub は、AN の価値を実現するのに十分な速さでスキルを拡張するという業界全体の課題に取り組み、差別化された製品によって補完される、ベンダーに依存しない共有基盤を提案しました。
また、Pathways for Progress のソフトローンチでは、スキル開発、キャリアアップ、コラボレーションに対して従業員に報酬を与える方法が示されました。
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