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AIによるネットワーク最適化技術「RSO」の実証実験
サムスン電子は、KDDIの商用5G SAネットワークを活用し、同社のAIソリューションである「RSO（RAN Speed Optimizer）」による無線ネットワーク速度最適化の実証実験を実施しました。2025年後半から数ヶ月間にわたり行われたこの実験では、AIが実際のネットワーク運用において、性能向上に大きく貢献できることが示されています。
Ms.ガジェット商用環境での実証実験において、通信速度が大幅に向上したのは非常に興味深い結果ですね。
都市部で最大52%の通信速度向上を記録
実証実験は東京およびその周辺の都市部、郊外、農村地域において、3.7GHz帯のTDD周波数100MHzを活用して実施されました。多様なトラフィック環境でAIモデルの学習を行った結果、以下の成果が得られたと説明しています。
- 全体的な試験地域で5G通信速度が平均31%増加
- 都市部においては最大52%の通信速度向上を記録
この結果は、AIソリューションが商用環境において、より精密で適応的なネットワーク最適化を実現できる可能性を示しています。
Ms.ガジェット都市部での52%という向上率は、実際のユーザー体験にも直結しそうな数値です。
セル単位でのパラメータ最適化を実現
今回導入されたRSOは、各セルごとの独自のパラメータ最適化を通じて性能向上を実現するソリューションです。従来のような、複数のセルに同じ設定を適用するクラスタレベルのアプローチとは異なり、AIベースの予測モデルがサイト環境データを自動的に分析して最適なパラメータを推奨します。
本実験を通じ、異なるネットワーク環境の変化に自動的に適応することで、通信事業者の手動操作削減やコスト効率の向上が期待できることも確認されました。今後は両社で、より広範なAI商用ネットワークへの対応を進めていく予定とのことです。
Ms.ガジェット手動によるチューニングをAIが自動化することで、運用の効率化が大きく前進しそうですね。
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