5G ネットワークに AI を組み込む：SoftBank と Ericsson が MIMO を向上

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• SoftBank と Ericsson は、リアルタイムのトラフィック変化に応じてカバレッジを自動調整する、大規模 MIMO 基地局向けの AI 駆動最適化システムを展開しました。
• 2025 年大阪万博での最初の試験では、ダウンリンクスループットが 24%向上し、AI がハードウェアアップグレードを超えて、ネットワークパフォーマンスを直接向上できることが示されました。

何が起こったか：AI がモバイルネットワークの基本運用を再構築し始める

日本の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、モバイルネットワークの無線機の中核に人工知能を統合する重要な一歩を踏み出しました。1 月 29 日の報道によると、両社は、ユーザー分布とトラフィック負荷の分単位の変化に対応する機械学習モデルを用いて、5G ネットワークにおける大規模 MIMO（Multiple Input Multiple Output）のカバレッジを動的に最適化する AI 搭載システムの展開を開始しました。

アリーナや公園などの大規模会場に対応する基地局で動作するように設計されたこのシステムは、1 分ごとにユーザー分布データを収集し、AI を使用して大規模 MIMO 無線機の水平および垂直アンテナパターンを自動調整します。ソフトバンクとエリクソンは、まず 2025 年大阪・関西万博でこのコンセプトを披露し、トラフィックが大きく変動する中でダウンリンクスループットが 24％向上することを実証しました。これはイベント需要に関連する重要な指標です。

ソフトバンクのこの取り組みは、エリクソンとの長年にわたる研究協力に基づいており、これには現在、AI-RAN 開発や、より広範な 5G/6G イノベーションが含まれています。両社は現在、日本全国の複数の大規模イベント会場でこの AI システムを運用しています。

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なぜ重要か

この展開は、ワイヤレスパフォーマンスエンジニアリングにおけるパラダイムシフトを示しています。5G および将来の 6G ネットワークは、単により多くの周波数やハードウェアの能力に依存するのではなく、ソフトウェア定義と AI 駆動の度合いを強めています。ソフトバンクのような通信事業者が、AI を無線アクセス層そのものに統合することで、ネットワークパフォーマンスをユーザーの行動や瞬間的な需要に応じてリアルタイムで調整できることを実証しており、静的で事前プログラムされたカバレッジ計画からの飛躍です。

テクノロジー企業、クラウドパートナー、ネットワーク機器ベンダーにとって、これは重要です。なぜなら、AI がネットワークインフラの不可欠な部分となり、パフォーマンス成果を形成し、従来のハードウェアアップグレードのみへの依存を減らす未来を示しているからです。トラフィックの動きに応じて自己最適化できるネットワークは、拡張現実、IoT、自律システム、高密度イベント接続性など、要求の厳しいユースケースをより適切にサポートできるでしょう。5G の収益化の課題が続く中、RAN 運用への AI の統合は、コスト効率の高いパフォーマンス向上と差別化のための説得力のある手段として浮上しています。