Carrier AI · 通信事業者ネットワーク内

AIによるメッセージングインフラ。

大規模なメッセージングにおける機械学習を用いた不正検知、配信ルートの最適化、意図分類、および感情分析。BroadNetネットワーク内で稼働しているものと同じモデルが、通信事業者を信頼する通信事業者や法人向けのお客様向けに、コンポーザブルなサービスとして提供されます。

AIエンジニアリング担当に相談するすべてのAI製品

学習コーパス

300M+

200カ国以上、通信事業者との1,000以上の直接接続、および23年にわたる相互接続の歴史に基づく、実際のBroadNetネットワークテレメトリの1日あたりメッセージ数。

推論p99: <50ms
言語: 16
プロダクションモデル: 6
運用開始日: 2003

個人情報（PII）が顧客テナントから外部に出ることは一切ありません。モデルはハッシュ化および集計されたネットワーク機能のみを使用して学習します。

通信事業者向けAI

ネットワーク内に組み込まれたキャリアグレードのML

通信事業者ネットワーク内に展開される、ラインレートでの不正検知、配信ルートの最適化、および送信元IDのアノマリ・スコアリング — 1日3億件以上のメッセージのテレメトリで学習されています。

200+

か国

1,000+

通信事業者との直接接続

99.99%

SLA

AIエンジニアリング担当に相談する

エージェントコンソール内

モデルがチケットを解決する様子をご覧ください — 顧客の言語で。

意図検知、ライブツール呼び出し、RAG検索、そして解決された回答 — これらすべてを、一つの対話型モデルがアラビア語と英語で行います。以下は、一部を伏字にしたイメージのトランスクリプトです。

顧客
ツール / RAGコール
AIエージェント

broadnet-ai · agent-console

例 · 非公開セッション

セッション: cx_7f21•••モデル: bn-convo-v4 · ar+en

検出済み: ar意図: order_status

مرحبًا، أين طلبي رقم ‎#12345؟

→ nlp.detect_lang() → "ar" · classify_intent() → order_status (0.98)

→ rag.retrieve(kb="orders", ref="#12345")

→ order_status(#12345)

← 200 OK { status:"out_for_delivery", eta:"18:30", courier:"•••••" }

解決済み

طلبك ‎#12345 قيد التوصيل وسيصل اليوم قبل الساعة 6:30 مساءً.

検出済み: en意図: notify_subscribe

Thanks! Can you text me when the driver is close?

→ notify.subscribe(order="#12345", channel="sms", trigger="eta<10m")

← 202 Accepted { subscription:'sub_9f2c•••' }

解決済み

Done — I'll text you when the driver is about 10 minutes away.

イメージ例 — 編集済みのサンプルログであり、実際の顧客セッションではありません。

実際のBroadNetテレメトリに基づいた構築

通信キャリアのみが把握できるデータ。

Carrier AIは、BroadNetが2003年から収集してきたものと同じネットワーク信号、つまりDLR、配信ルートのレイテンシ、送信元IDの履歴、そして双方向の会話フローに基づいて学習されています。これは公開LLMのラッパーではありません。実データ（ground truth）に基づいたモデルです。

学習コーパス

300M+

1日あたりメッセージ数

配信ルートの対応範囲

200+

対応国・地域

DLRの直接フィードバック

1,000+

通信事業者との接続

グラウンドトゥルース履歴

23年

テレメトリの

機能

6つのモデル。すべて現在稼働中です。

以下のすべてのモデルは、現在BroadNetネットワーク内で稼働しており、毎日処理される3億件以上のメッセージから、不正の検知、配信ルートの選択、インテントのタグ付けを行っています。これらのモデルは、Carrier AI APIを通じて、通信事業者や法人向けにサービスとして提供されています。

活用事例 SMS Firewall

ML不正スコアリング

すべての着信A2Pメッセージに対し、1秒未満で不正の確率を判定。加入者に届く前に、SMSフィッシング、AIT、グレールートの痕跡、およびトラストスコアの異常を検知します。

活用事例 SMSC Gateway

スマートルーティング

強化学習ルーターが、送信先、時間帯、コンテンツタイプに応じて最適な通信事業者パスを選択します。到達率、コスト、およびDLRの正確性を同時に最適化します。

ノードあたりの秒間スループット: 30,000

活用事例送信元IDの登録

送信元IDの異常検知

英数字送信元に対する行動フィンガープリント。乗っ取られたID、なりすましブランド、および類似の登録を、顧客の信頼スコアを損なう前に検知します。

対応国・地域: 200カ国以上

活用事例 Two-way messaging

意図分類

受信返信に対する多言語インテントタグ付け機能：STOP、HELP、購入、サポート、エスカレーション。英語とアラビア語のネイティブ対応に加え、中東・北アフリカのビジネスコンテキストに最適化された14言語をサポートしています。

言語: 16
意図: 240+

活用事例 Campaign analytics

感情分析

双方向SMSにおけるアスペクトレベルの感情スコアリング。キャンペーンの中で否定的な反応を引き起こしたセグメントを特定できるため、ターゲット層ではなくメッセージ内容を修正することが可能です。

アスペクト: 32
極性: 5-class
レイテンシ: <50ms

活用事例 SMSC +音声ファイアウォール

SIMボックスとフラッシュコール検知

グレールートによる収益漏洩をキャリアグレードの精度で検知 — SIMボックスの発信、フラッシュコールの悪用、およびOTTバイパスのパターンをラインレートでスコアリングします。これは、ファイアウォールが強制するA2P収益化ループと同じ仕組みにフィードされます。

レイテンシ: <20ms

ネットワーク統合

モデルはネットワークの隣ではなく、ネットワーク内部に配置されます。

モデルの決定はリアルタイムでルーティングプレーンに書き戻されます。バッチ処理や夜間の再学習は必要ありません。ファイアウォール、SMSC、WhatsApp、RCS、および音声コネクタはすべて、同じリージョナルクラスターからの推論を利用しており、エンドツーエンドのp99レイテンシは50ms未満です。

レイヤー01
Edge
インバウンドA2P / 双方向SMS / 音声
すべてのメッセージ、通話イベント、およびWebhookには、送信元レピュテーション、コンテンツ埋め込み、配信ルート履歴などのモデル機能が送信時に付加されます。
レイヤー02
Models
Carrier AI推論プレーン
不正、ルーティング、異常検知、意図、感情、対話の6つのプロダクションモデルを、p99レイテンシ50ms未満のリージョン推論クラスターから提供します。
レイヤー03
Network
SMSファイアウォール · SMSC · WhatsApp · RCS · 音声
モデルによる決定はリアルタイムでルーティング層に書き戻されます。アウトオブバンドのバッチ処理や、人的介入によるボトルネックは発生しません。

POST · api.broadnet.me · fraud scoring

live

{
  "msg_id":     "01HGN…7QF",
  "sender":     "MyBank",
  "destination":"+971 50 ••• 4567",
  "features": {
    "sender_age_d":     412,
    "route_dlr_truth":  0.998,
    "content_emb":      "<f32x768>"
  },
  "decision": { "label":"clean", "score":0.0021, "model":"fraud-v4.2" }
}

データガバナンス

キャリアグレードのAIとは、キャリアグレードのデータ処理を意味します。

Carrier AIは、モデルショップではなく、規制対象の通信事業者内で構築されています。200カ国以上でライセンスを持つメッセージングプロバイダーとして運営することを可能にしているコンプライアンス体制が、モデルが扱うすべてのデータに適用されます。

データは顧客のインフラ内に保持されます

お客様のテナントからPII（個人識別情報）が外部に流出することはありません。モデルはハッシュ化および集計されたネットワーク機能に基づいて学習され、メッセージ本文や加入者識別子が使用されることはありません。

モデルのフル監査ログ

すべての推論は、特徴量ベクトル、モデルバージョン、および決定内容とともに署名され、保存されます。規制当局、内部監査、および紛争解決のためにエクスポート可能です。

GDPR · CCPA · HIPAA · ISO 27001

Carrier AIは親ネットワークの認証を継承しています：ISO 27001:2022、ISO 9001:2015、ISO 22301 BCMS、SOC 2、さらにNIST AI RMFの検証およびOWASP LLM Top 10テストを実施済みです。

ISO 27001
ISO 9001
ISO 22301
SOC 2
GDPR
NIST AI RMF

ハッシュ化された機能パイプライン署名付き推論ログ · 7年間の保存オンプレミス / リージョン内でのデータ保持が可能

Carrier AI · エンジニアリング・インテイク

AIエンジニアリング担当に相談する

どの部分にモデルを導入したいかをお知らせください。ファイアウォール内、双方向SMSトラフィック、またはサポートキューのフロントエンドなど、柔軟に対応します。AIエンジニアが統合の範囲を策定し、実際のトラフィックの一部を用いてベンチマークを共有し、2週間以内にパイロット運用を開始します。

AIエンジニアリング担当に相談するすべてのAI製品

$ ai@broadnet.me · pilot scoped within two weeks

AIによるメッセージングインフラ。

ネットワーク内に組み込まれたキャリアグレードのML

モデルがチケットを解決する様子をご覧ください — 顧客の言語で。

通信キャリアのみが把握できるデータ。

6つのモデル。すべて現在稼働中です。

ML不正スコアリング

スマートルーティング

送信元IDの異常検知

意図分類

感情分析

SIMボックスとフラッシュコール検知

モデルはネットワークの隣ではなく、ネットワーク内部に配置されます。

インバウンドA2P / 双方向SMS / 音声

Carrier AI推論プレーン

SMSファイアウォール · SMSC · WhatsApp · RCS · 音声

キャリアグレードのAIとは、キャリアグレードのデータ処理を意味します。

データは顧客のインフラ内に保持されます

モデルのフル監査ログ

GDPR · CCPA · HIPAA · ISO 27001

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