電気通信業界は、現代のネットワークの複雑化が進むにつれて、自律的なネットワーク運用へと移行しています。従来の人的な手法や基本的な機械学習では、これらの洗練されたシステムを自動化するには不十分です。AIエージェントは推論能力を提供しますが、ネットワークデータの膨大な規模には苦労します。このギャップを埋めるために、グラフニューラルネットワーク（GNN）がAIエージェントと統合され、大規模な時間的および関係的データを処理しています。この組み合わせにより、推論とアクション実行に加え、根本原因分析や容量計画などの高度な診断が可能になります。Google Cloudの自律ネットワーク運用フレームワークは、データ、ML、AIの3つのコンポーネントアプローチを使用しています。基盤となるのは、ライブネットワークの動的なグラフ表現であるネットワークデジタルツインであり、スケーラビリティとマルチモデルサポートのためにGoogle CloudのSpanner Graphでホストされています。MLレイヤーは、GNNライフサイクルの管理のためのオープンソースPythonライブラリであるDistributed Graph Flow（DGF）を利用し、予測的な洞察を可能にします。DGFはGNNモデルの開発を簡素化し、異常検出、根本原因分析、予測保守などのアプリケーションを可能にします。また、ネットワークの変更とその影響をシミュレートすることによる「What-if」分析も容易にします。5段階のプロセスは、DGFとGNNを使用した根本原因分析の実装を概説しており、デジタルツインへの接続、予測モデルのトレーニング、リアルタイム推論のためのデプロイが含まれます。このGNNを活用した進化は、障害時間の短縮、容量の最適化、顧客体験の向上を約束します。