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ソフトバンク株式会社とエリクソン・ジャパン株式会社は、5GネットワークにおけるMassive MIMO基地局のカバレッジパターンを、次世代のAIを活用した外部制御システムにより、日本全国の大規模イベント会場で自動管理する計画を明らかにしました。このベンチャーは、無線アクセスネットワーク（RAN）運用への人工知能の応用にとって大きな飛躍です。これにより、ユーザーのトラフィックが急速に変化するシナリオにおいて、通信性能の向上と適応性の向上を促進します。.
このシステムは、2025年の大阪万博で実施された実証実験に基づくもので、従来のプリセット構成では管理しきれなかったユーザー需要の変動に動的に対応し、カバレッジパフォーマンスの向上を実証します。.
なぜAIなのか-マッシブMIMOカバレッジの重要性
マッシブMIMO（Multiple, Input Multiple, Output）は5Gのキーテクノロジーです。これは、スループットとスペクトル効率を向上させながら、同時に多数のユーザーにサービスを提供するために大規模なアンテナアレイを利用します。.
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しかし、実際の利用者の分布は非常にダイナミックで、特にアリーナ、ドーム、コンサート会場、テーマパークなどでは、トラフィックの需要が短時間で劇的に変化することがあります。.
従来、ネットワーク運用モデルは、予想される利用パターン（時間帯など）に基づいて手動でプリセットされたパターンを対象としており、イベントスケジュールの変化、天候の影響、群衆の動きなどの予期せぬ変化には対応しにくいものでした。このような場合、モバイル・パフォーマンスは低下し、ユーザーは輻輳、データ速度の低下、体験の中断に直面する可能性があります。.
このような状況に対応するため、ソフトバンクとエリクソンは、AIを活用し、トラフィックの変化を自動的に検出・分析し、カバーパターンを調整するシステムを導入しました。.
AIカバレッジ最適化システムの仕組み
このソリューションの中核となるのは、配備された基地局から1分ごとにユーザー分布データを収集する外部制御サーバーです。AIモデルがこれらのデータ（ビーム推定や空間分布信号など）を分析し、イベントやトラフィックパターンの変化が発生しているかどうかを自動的に判断します。そこから、人手を介さずにMassive MIMOアレイの最適なカバレージパターンを動的に選択します。.
このリアルタイム外部制御アプローチにより、システムは静的なスケジューリングではなく、観測された使用状況に基づいて無線フットプリントを適応させることができ、さまざまな条件下で柔軟性と持続的なネットワーク性能を提供します。.
2025年国際博覧会での実績
ソフトバンクとエリクソンは、トラフィック変動の影響を受けやすい屋外エリアにおいて、AIを活用したカバレッジシステムをテストしました。その結果、トラフィックが急激に変化する時間帯において、従来の運用と比較して下りスループットが約24 %向上（76.9Mbpsから95.5Mbps）し、ユーザーエクスペリエンスとネットワーク効率が大幅に改善しました。.
この結果、ピーク時のデータ速度が向上しただけでなく、突然の使用急増時に輻輳が発生し、データトラフィックが完全にスローダウンまたはフリーズしてしまう「パケットストール」と呼ばれる現象の緩和にも役立ちました。.
イベント会場での展開
ソフトバンクとエリクソンは、2025年国際博覧会での成功に基づき、AIを活用したシステムをアリーナ、ドーム型スタジアム、テーマパークなどの大規模イベント会場に拡大しました。このような場所では、日中や特別なイベントの発生時に利用者の分布が大きく変化します。これらの展開の目的は、利用パターンが非常に予測しにくい状況でも、参加者に一貫した高パフォーマンスの5G接続を提供することです。.
このようなサイトでは、トラフィック分布が閑散期とイベント期とで大きく異なることがあり、パフォーマンスを維持するために基地局は非常に柔軟な方法で動作する必要があります。AIシステムが自動的に検知して対応する能力は、静的なカバレッジ戦略に比べて大きな利点があります。.
日本の5Gインフラにおける戦略的重要性
ソフトバンクとエリクソンの提携は、従来のルールベースのシステムでは十分に処理できない複雑性を管理するために、AIと機械学習がネットワーク制御システムに不可欠な要素となっている通信業界のトレンドの縮図です。AIの助けを借りてRANを最適化することは、AIの傘下と呼ばれることもありますが、RANは次世代セルラーネットワークの主な促進要因の1つとして認識されており、将来的には6Gへのアップグレードも可能です。.
5GのカバレッジをAIによるダイナミックな制御で強化することで、事業者は改善することができます：
ネットワーク効率:リアルタイム需要に基づく最適資源配分
ユーザーエクスペリエンス輻輳が少ないため、速度低下やドロップが少なくなります。.
オペレーションの俊敏性:手作業によるネットワークの微調整や、事前に計画されたスケジュールへの依存を軽減します。
スケーラビリティ:都市部の超混雑から急激な利用急増まで、幅広いシーンに対応する能力。.
モバイルブロードバンドや、ストリーミング、AR/VRコンテンツ、IoTコネクティビティなどのリアルタイムアプリケーションの需要が、日本だけでなく世界中で増加し続けている中、これらの利点は非常に重要です。.
将来の5Gとその先への示唆
このイニシアチブの成功は、カバレッジの最適化だけでなく、より広範なネットワークの自動化、予知保全、エネルギー効率化など、AIがいかに電気通信分野を変えつつあるかを示すものです。AIを搭載したデバイスは、スペクトラム管理、干渉キャンセル、自動故障検出などのタスクをさらに進め、より堅牢で柔軟なネットワークへの道を開くかもしれません。.
また、これらの技術革新は、次世代モバイルネットワークにおけるインテリジェンスと学習の重要性を指摘し、閉ループ最適化と自律的な運用を可能にするO, RAN（Open Radio Access Network）フレームワークのような世界的な研究動向に沿ったものです。.
今後の展望
ソフトバンクとエリクソンは、このAIを活用したカバレッジ・システムの完成と普及を進めており、特にトラフィック負荷が予測不可能に上昇する可能性のある混雑した会場において、日本全国に高品質な5Gサービスを提供する一翼を担うことになるでしょう。今回の発表は、ユーザーの接続体験を向上させ、将来のモバイル通信イノベーションを支援するAI、拡張ネットワーク技術で前進するという日本の決意を示すものでもあります。.
世界のモバイル・サービス・プロバイダーがネットワーク最適化のためにAIやMLに資金を投入する中、ソフトバンクとエリクソンのコラボレーションは、共同イノベーションがいかに現場のパフォーマンス課題に対処し、将来のワイヤレス進化への入り口を開くことができるかを実証するものです。.
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