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KDDIが実証、分散型AIで混雑時の通信を自律的に最適化
2026年10月14日 14:26
KDDIとKDDI総合研究所は、複数のAIが基地局の設定を自律的に最適化する技術（以下、分散型AI）を活用し、時間帯ごとの通信状況に合わせて通信エリアを最適化する実証を6月から8月にかけて、全国の一部商用ネットワークで実施した。
同実証では、通信混雑エリアで上り通信速度を平均約60％向上させ、上り通信における低速度エリアを約30％削減することに成功した。両社は、この成果に基づき、時間帯ごとの通信状況に合わせて通信エリアを最適化する分散型AIを11月に全国の商用ネットワークへ順次導入し、2026年度中に本格稼働を開始する。
同実証の概要
背景と課題
KDDIは2026年2月、分散型AIを一部の基地局に導入し、エリアの最適化による通信品質の改善と、最適化に要する作業時間の短縮を実現し、現在、全国の基地局への展開を完了している。
さらなる通信品質の改善・安定化には、1日の中で大きく変化する混雑状況に合わせた「時間帯ごとの最適化」が必要となる。時間帯ごとの最適化には、時間単位で変動する基地局周辺の膨大なデータとパラメーター設定の組み合わせを解析する必要があり、そこから最適な設定値を導く作業は技術的にも運用的にも限界があった。
分散型AIの特徴
分散型AIでは、複数のAIが協力して学習を行なう分散強化学習に基づき、基地局の最適な設定値を計算する。各基地局に対して設定値の推論・反映を行なう「推論器」と、各推論器の経験から共通する知識を学習・共有する「学習器」が連携して最適化する。
同実証では、時間帯ごとの通信状況を分散型AIに効率よく学習させるため、入力データの次元数を高効率に圧縮する技術を新たに導入した。全国の基地局データから事前に作成した圧縮モデルを用い、時間単位の膨大なデータから最適化に必要な特徴を保ちつつ、冗長な情報を削減して低次元のデータに変換する。
実証内容
同実証では、上り通信速度の向上と低速度エリアの削減を実現するため、分散型AIが時間帯ごとに自律的に制御信号リソース量を判断した。具体的には、混雑する時間帯には各スマートフォンに必要な分だけ制御信号リソースを割り当てることでデータ送受信の機会を増やし、閑散時間帯には余裕を持って割り当て接続の安定性を高めている。
- 実施期間：2026年6月～2026年8月
- 対象環境：KDDI商用ネットワーク環境
- 対象規模：全国から選定した100の混雑エリア
- 対象設定：各スマートフォン（端末）に割り当てる制御信号リソース量
実証結果
- 混雑時間帯の上り通信速度
制御信号リソースの不足が解消され、スマートフォンにデータ信号のリソースが割り当てられるようになったことにより、混雑時間帯の上り通信速度が平均約60％向上した。 - 上り通信における低速度エリア
上り通信速度が1.5Mbps以下となっていたエリアの数を約30％削減し、データのアップロードが安定した。