投稿者 global-ai-media 
生成AIブームの中、NVIDIAなどが提唱する巨大な計算資源を集約した「AIファクトリー」が注目されていますが、通信機器大手のエリクソンは異なる未来を描いています。分散型かつ高信頼な「インテリジェント・ファブリック」への賭けは、製造業や社会インフラを強みとする日本企業にとって、極めて重要な示唆を含んでいます。
中央集権型「AIファクトリー」へのアンチテーゼ
現在、世界のAI投資の多くは、大規模言語モデル（LLM）の学習と推論を支えるための巨大データセンター、いわゆる「AIファクトリー」に向かっています。NVIDIAのジェンスン・フアンCEOなどが提唱するこの概念は、大量のGPUを１箇所に集約し、確率論的（Probabilistic）なアプローチで高度な知能を実現しようとするものです。これは、ChatGPTのような生成AIサービスの基盤として不可欠な存在です。
しかし、通信インフラの巨人であるエリクソンは、これとは対照的な「インテリジェント・ファブリック（Intelligent Fabric）」という概念を掲げています。これは、計算資源を中央に集中させるのではなく、ネットワークの末端（エッジ）を含む全体に分散させ、決定論的（Deterministic）な処理を重視するアプローチです。
「確率論」と「決定論」の決定的な違い
ここで重要となるのが、生成AIが得意とする「確率論的」な処理と、社会インフラが求める「決定論的」な処理の違いです。生成AIは「もっともらしい答え」を確率的に生成するため、創造性には優れますが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを常に抱えています。
一方、エリクソンが重視する通信ネットワークや、日本の製造業の現場（OT領域）では、99.999%以上の稼働率と、入力に対して常に予測可能で正確な出力が返ってくる「決定論的」な動作が求められます。自動運転や遠隔手術、工場のライン制御において、「AIが確率的に判断ミスをしました」ということは許されないからです。
エリクソンの戦略は、ハイパースケーラー（巨大IT企業）が支配する中央集権的なLLMの世界に対抗し、ネットワーク自体の信頼性と低遅延性を武器に、エッジ側で確実な推論を実行するインフラを構築することにあります。
日本企業における「エッジAI」と「データ主権」
この議論は、日本の産業界にとって非常に親和性が高いものです。日本企業は長年、現場（現場）のオペレーション品質に強みを持ってきました。すべてのデータをクラウド上の巨大なAIファクトリーに送ることは、遅延（レイテンシ）の問題だけでなく、セキュリティやプライバシー、そして「データ主権」の観点からもリスクがあります。
特に改正個人情報保護法や経済安全保障推進法への対応が進む中、機微なデータを国内、あるいは組織内のエッジ環境で処理したいというニーズは高まっています。インテリジェント・ファブリックのような分散型アプローチは、データを外部に出さずにAIの恩恵を受けるための現実的な解となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
エリクソンの事例は、AI活用が「LLMとチャットボット」だけではないことを再認識させてくれます。日本企業の意思決定者やエンジニアは、以下の視点を持つべきです。
- 用途に応じたインフラの使い分け：社内ナレッジ検索やマーケティング文書作成など「創造性」が必要な領域には中央集権型のLLM（AIファクトリー）を活用し、工場制御や物流、インフラ監視など「確実性・即時性」が求められる領域には分散型のエッジAI（インテリジェント・ファブリック）を採用する、というハイブリッドな視点が必要です。
- 「決定論的AI」の再評価：生成AIブームに流されず、自社のビジネスが「確率的な正解（80点でも良い）」で回るのか、それとも「決定的な正解（常に100点）」が必要なのかを見極める必要があります。後者であれば、古典的な機械学習やルールベース、あるいはエッジでの小規模モデルの活用が、コストとリスクの両面で優れている場合があります。
- 通信とAIの融合（AI-RAN）：5G/6Gネットワーク自体がAIの実行基盤となる「AI-RAN（Radio Access Network）」の技術進化に注目してください。これにより、個別のサーバーを現場に設置することなく、ネットワーク経由で低遅延なAI機能を利用できる可能性が広がります。これは、全国に拠点を持つ小売業や物流業にとって大きなメリットとなります。