ソフトバンクとエリクソン、日本で初めてエリクソンの「AI in RAN」を5G商用ネットワークで実証

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、2026年8月20日、ソフトバンクの5G（第5世代移動通信システム）商用ネットワークにおいて、エリクソンの「AI in RAN」ソフトウエアの機能であるAIネイティブ・リンクアダプテーション用スケジューラーの有効性を日本で初めて実証したと発表しました。

AI in RANの検証結果と性能向上

この実証では、エリクソンの「AI in RAN」を活用し、RAN（無線アクセスネットワーク）の内部にAI（人工知能）を直接適用してリアルタイムに動作させ、5G商用ネットワーク環境でスペクトル効率やユーザースループット、堅牢性、安定性を評価しています。 その結果、従来の技術と比較してスペクトル効率が最大約25％、下りユーザースループットが最大約50％向上したとのことです。また、全ての評価エリアにおいて、スペクトル効率と下りユーザースループットが共に平均約10％改善し、一貫して性能を向上できることを確認したとしています。

• スペクトル効率が最大約25％向上
• 下りユーザースループットが最大約50％向上
• 全ての評価エリアで平均約10％の性能改善を確認

実証の背景と技術的特徴

昨今、生成AIなどの普及により、AIアシスタントや自律型エージェントなどの利用シーンが増加しています。これに伴い、モバイルネットワークにおいてはトラフィックの増加や新たなトラフィックパターンへの対応が求められています。ネットワーク容量の増強だけでは対応が難しい中、RANにAIを直接適用することで、無線環境やトラフィックの変化に柔軟に対応し、ネットワークの性能と効率を最適化することが可能です。 従来のリンクアダプテーション（電波状況に応じて変調方式や符号化率をリアルタイムに調整し、データレートを最適化する技術のこと）の最適化手法は、静的なパラメーター設定に基づくルールベースのアルゴリズムに依存していました。しかし、エリクソンのAIネイティブ・リンクアダプテーション用スケジューラーは、通信基地局のベースバンド装置上にあるAIのリアルタイムな判断に基づいて実行されます。

今後の展望と両社の役割

今回の実証は、両社によるAIネイティブなRANの実現に向けた協業の一環として実施されました。ソフトバンクはトラフィック特性を踏まえた評価エリアの要件定義を担当し、エリクソンは実際のネットワークデータを用いたAIネイティブ・リンクアダプテーション用スケジューラーモデルの学習や、リアルタイム選択の実装・チューニングを担当しています。 今後両社は、ソフトバンクのネットワークから得られた知見と、エリクソンの専門知識を組み合わせることで、ソフトバンクの運用環境に即したネットワーク性能のさらなる向上と、AIネイティブなRANソフトウエアの継続的な進化を目指すとしています。

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