本記事では、次世代通信技術6Gにおける知能の本質を探求し、単なるトークン予測ではなく、未来のシナリオを想像し選択する能力と定義しています。オープン無線アクセスネットワーク（O-RAN）の近リアルタイム制御を反事実的ダイナミクスと世界モデル（WM）に基づいて再構成することで、行動条件付きの生成状態空間を学習し、定量的な「もしも」の予測を可能にします。物理リソースブロック（PRB）を主要な制御入力として扱い、不確実性を考慮した予測や分析を行います。また、モデル予測制御（MPC）に基づく計画手法が短期間のシミュレーションに用いられ、実データを基にしたPRBの範囲内で報酬を最大化します。これにより、実際のO-RANデータに対し、モデルの精度が向上しつつも、パラメータ数を削減し、高速な推論を実現しています。