実行層という空白 — なぜ業界全体が詰まっているのか
Telco × Agentic AI ／ 第 3 回
2026 年 5 月 ／ 著：ヒキノ ヒロユキ
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本記事は個人としての見解です。所属組織を代表するものではありません。
はじめに：「実行層」を、もっと近くで見る
前回までで、業界の構図はおおむね描けた。
自律ネットワーク（AN）は観測・判断・実行の 3 層からなる
観測層と判断層は L4 の射程内に入りつつある
ただ実行層だけが空白のままで、業界全体がここで詰まっている
ここまでは抽象的な議論だった。
今回は、もう一段カメラを近づける。
実行層という空白は、具体的に何で構成されているのか。
なぜ業界全体が、ここで揃って手を止めてきたのか。
技術的限界、組織的限界、そして経営的限界の 3 つの視点から、この空白の正体を分解してみたい。
「実行」という言葉が指している作業の解像度
そもそも、運用現場における「実行」とは何か。
これを 1 段解像度を上げて見ると、業界の壁が見えてくる。
実行層が日常的にやっている作業は、大きく 4 つに分類できる。
① 設定変更・パラメータ調整
VLAN の切り替え、QoS の調整
ルーティングテーブルの変更
RAN パラメータの最適化
スライスの作成・削除
これらは「意図はあるが、操作は複雑」という特徴がある。
1 つの設定変更が、複数の装置・複数のコンソールに波及する。
② 障害復旧オペレーション
フェールオーバーの実施
ノード再起動・サービス再起動
機器交換時の構成移行
ロールバック
ここは「手順は決まっているが、状況依存」という特徴がある。
平常時の手順書通りでは復旧できないケースが多発する。
③ プロビジョニング
新規ユーザー追加
新サービス展開
マルチサイトへの一斉配信
ここは「繰り返しが多く、API 整備度に依存」という特徴がある。
クラウドネイティブな基盤なら自動化済み。レガシー混在環境では人手依存。
④ 監査・コンプライアンス対応
アクセスログの定期確認
構成ドリフトの検出と修正
セキュリティパッチ適用
ここは「地味だが終わらない作業」という特徴がある。
運用工数の 30〜40% がここに費やされている現場も少なくない。
4 つの作業が、それぞれ違う理由で自動化を阻まれている
ここが、業界の壁の本質だ。
4 つの作業は、それぞれ違う理由で自動化を阻まれている。
設定変更が自動化されない理由
ベンダー固有のコンソール / 独自 CLI / GUI 専用ツールの存在。
標準 API だけでは届かない範囲が広い。
障害復旧が自動化されない理由
状況依存性が高すぎる。
過去事例の単純な踏襲では対処できない例外が多い。
プロビジョニングが自動化されない理由
レガシー OSS と新規システムの混在。
完全自動化を阻む「最後の 30%」が常に残る。
監査が自動化されない理由
ログの分散と統制要件の細かさ。
人間が見て初めて意味を持つ判断が多い。
つまり、実行層を自動化するには、4 つの違う問題に対して同時に解を出す必要がある。
これが、業界が詰まっている根本理由だ。
過去のアプローチは、なぜそれぞれ「片手落ち」だったのか
第 1 回でも触れたが、ここで改めて整理したい。
過去のアプローチは、4 つの作業のうちごく一部しかカバーできなかった。
API 自動化（Ansible、Terraform、CI/CD パイプライン）
✅ プロビジョニングには強い
✅ 設定変更も、API が揃った装置なら自動化できる
❌ ベンダー独自コンソール、GUI 専用ツールに届かない
❌ 障害復旧の「状況依存」に対応できない
❌ 監査の「文脈判断」に対応できない
得意領域：30〜50%。残り 50〜70% は人手のまま。
RPA（UiPath、Power Automate Desktop など）
✅ GUI 操作を機械的に再現できる
❌ UI 変更で即座に壊れる
❌ 判断を伴う操作ができない
❌ 例外ケースに弱い
❌ スケールしない
得意領域：本当に決まりきった単純作業のみ。本番運用に耐えない。
LLM エージェント単体（ChatGPT 系）
✅ 自然言語で柔軟に判断できる
✅ 過去ログからの学習が早い
❌ 実行する手段がない
❌ 安全な実行環境を持たない
❌ 監査ログが分散する
得意領域：助言にとどまる。実行という「物理的な行為」ができない。
3 つのアプローチが、すべて同じ穴を空けている
ここで気づくべきは、3 つのアプローチが揃って同じ場所を空白にしているという事実だ。
その空白とは、次の 3 つを同時に満たす能力のことだ。
API がなくても、GUI を含めて何でも操作できる
本番に直接触らせない、隔離された安全な実行環境を持つ
エンタープライズの統制要件（最小権限、監査、ロールバック）を満たす
API 自動化は「1」を満たせない。
RPA は「1」は満たすが「2」「3」が脆い。
LLM 単体は「2」「3」を満たす素地はあるが、「1」の実行手段がない。
つまり、業界には**「1・2・3 を同時に満たす実行基盤」が、ずっと存在しなかった**。
これが、実行層という空白の正体だ。
なぜ業界全体が「揃って」手を止めてきたのか
ここで重要な問いを立てたい。
業界には知的リソースも資金もある。なぜ全員が、揃ってこの空白の前で立ち止まってきたのか。
これには 3 つの構造的理由がある。
理由 1：「実行層」は、ベンダーが提供しにくい領域
観測層や判断層は、ベンダーが製品として売りやすい。
入力（テレメトリ）と出力（ダッシュボード／提案）が明確で、製品として箱に詰めやすいからだ。
しかし実行層は違う。
客先固有のベンダー混在環境
客先固有の運用ポリシー
客先固有の統制要件
これを「製品」として売り切るのが極めて難しい。
だからベンダーは、実行層を顧客側の運用責任として扱ってきた。
理由 2：「実行層」は、客先側にも組織的な抵抗がある
実行を AI に任せるということは、運用部隊の役割を変えることを意味する。
「自分の仕事が AI に置き換わるのでは」
「失敗したら誰が責任を取るのか」
「監査要件を満たせるのか」
組織的な抵抗は、技術的課題より遥かに根深い。
これが、客先の意思決定を遅らせてきた最大の理由だ。
理由 3：「実行層」は、基盤技術が揃わなかった
ここ数年まで、実行層に必要な基盤技術は揃っていなかった。
画面を見て操作する AI モデル（CUA）は、ようやく実用域
クラウド上に隔離環境を立てる技術（Cloud PC）は、ようやく成熟
AI エージェントを「ユーザー」として扱う ID 基盤は、ようやく整備中
技術的に「やれるようになった」のが、ここ 1〜2 年なのだ。
業界が「やらなかった」のではなく、やれなかっただけだ。
2026〜2027 年は「実行層が動き出す年」
これら 3 つの理由は、いま同時に解消されつつある。
基盤技術が揃ってきた（CUA、Cloud PC、ID 基盤）
業界の AI に対する受容性が変わってきた（経営層が AI 導入を急ぐ）
L4 という共通目標が、組織的抵抗を後押ししている
つまり、いまから 2 年ほどが、実行層が動き出すウィンドウだ。
このウィンドウで、誰が・どう・実行層を埋めるか。
それによって、AN プラットフォームのデファクトが決まる。
結びに：次回は「実行層に必要な 3 要素」
ここまで、実行層という空白を 3 つの視点から分解してきた。
作業の解像度（4 種類の運用作業）
過去のアプローチの限界
業界全体が手を止めてきた構造的理由
次回は、いよいよ**「実行層を埋めるには何が必要か」**という核心に踏み込む。
実行層に必要な 3 要素 — 頭・手・統制
「頭」とは、自然言語で意図を理解し、手順に変換する能力。
「手」とは、API がなくても GUI を含めて何でも操作できる能力。
「統制」とは、エンタープライズの監査・ロールバック・最小権限を満たす基盤。
この 3 要素が揃ったとき、実行層という空白は初めて埋まる。
そして、第 5 回以降では、「頭・手・統制」をどう組み合わせるか — Agentic AI ランタイムという新しい地平について論じていく。
次回：「実行層に必要な 3 要素 — 頭・手・統制」
本記事 約 4,500 字 / 読了 13 分
著者：ヒキノ ヒロユキ
通信業界 20 年。3G・4G・5G モバイルコアネットワーク設計 ／ Microsoft（個人としての発信） ／ ディエスタデイ合同会社 代表
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