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2025.07.03
テーマ： 携帯電話のこと(2728)
カテゴリ： 楽天シンフォニー
ご訪問ありがとうございます。 ただいま楽天グループでは楽天従業員からの楽天モバイル紹介キャンペーンを実施中です。
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モバイルネットワークの未来を予測する：楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデルの革新
はじめに
スマートフォンの普及と共に、携帯電話会社は今、かつてないほど大きな挑戦に直面しています。私たちが毎日使うSNSやビデオ通話、動画ストリーミングなどで、データ通信量が爆発的に増えているのです。しかも、ユーザーは常に「速くて、途切れない」インターネット接続を求めています。これは単なる技術的な問題ではありません。むしろ、携帯電話会社にとって、いかにスムーズで快適な通信環境を提供できるかが、お客様の満足度を左右する重要な課題なのです。通信速度や安定性は、今や単なるサービスの付属品ではなく、お客様が選ぶ際の重要な決め手となっているのです。
楽天シンフォニーは、この複雑な課題に対して、人工知能（AI）を活用した革新的なソリューションを開発しました。今回のブログ記事では、彼らのネットワーク容量予測AIモデル（Network Capacity Forecasting AI Model）がどのようにモバイルネットワークの未来を形作っているのかを詳しく解説します。
なぜネットワーク容量予測AIモデルが必要なのか？
簡単に言うと、モバイルネットワークが「渋滞」しないようにするためです。例えば、朝の通勤ラッシュ時に道路が混み合うのと同じように、モバイルネットワークも多くの人が同時に使うと通信が遅くなります。もし、いつどこでどれくらい混雑するかを事前に予測できれば、ネットワークの強化や調整を早めに行い、快適な通信環境を維持できます。
これがないとどう困るのか？
・通信が遅くなる（動画が止まる、ウェブページが開かない）
・突然のトラブルに対応できない（緊急時に通信が使えない可能性）
AIを使うことで、過去のデータを学習し、未来の通信量を予測することで、スムーズなネットワーク運営が可能になります。つまり、より快適で安定したモバイル通信を提供するために、楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデルは必要なのです。このAIモデルは、ネットワークエンジニアがより正確に、かつ効率的にネットワーク容量を計画・管理できるよう支援する革新的なツールです。
従来の容量管理の限界
従来のネットワーク容量管理には、いくつかの重大な制限がありました。
・事後対応: 従来のルールベースのアプローチでは、問題が発生した後にのみ対応が可能でした。つまり、ネットワークの容量不足を事前に予測し、防ぐことが困難でした。
・手動設定の限界: ネットワークエンジニアは、複雑な「What-if」シナリオを手動で作成し、管理する必要がありました。これは時間がかかり、人的エラーのリスクが高い作業でした。
・静的なしきい値: 従来のモデルは、静的で固定されたしきい値に依存しており、急速に変化するネットワーク環境に柔軟に対応できませんでした。
革新的な楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデル
楽天シンフォニーのAIモデルは、これらの課題に対して、まったく新しいアプローチを提供します。
主な特徴
・機械学習と深層学習の活用: 過去のデータから学習し、将来のトラフィックを高精度に予測
・リアルタイムデータ分析: 継続的なデータパイプラインにより、常に最新の情報を反映
・マルチレベルの予測: サイト、セル、クラスターレベルでの容量予測が可能
予測モデルの仕組み
このAIモデルは、以下のデータを予測します。
・データトラフィックのレベル
・物理リソースブロック（PRB）の使用状況
・ネットワーク容量
実世界のデータに基づいた学習
楽天のAIプラットフォームは、実際のネットワークトラフィックデータを使用してモデルをトレーニングしています。これにより、理論的なシミュレーションではなく、リアルな運用環境に基づいた予測が可能になります。
具体的な活用事例：RAN容量予測
このAIモデルは、特にRAN （無線アクセスネットワーク）容量予測において画期的な成果を上げています。
・過去のデータとユーザートレンドの分析
・ RANコマンダーアプリケーションとの統合によるグラフィカルな可視化
実際に、自動化されたRANキャパシティ予測は、楽天モバイルのいくつかの容量計画チームですでに成功裏に活用されています。
RANコマンダーについてはこちら
RAN Commander | Plan & Build | Products | Rakuten Symphony
https://symphony.rakuten.com/products/ran-commander
メリットと将来の可能性
ネットワークエンジニアにとってのメリット
・事前予測能力: 容量のボトルネックを事前に特定し、パフォーマンス低下を防止
・拡張性の高い計画: サイト、セル、クラスターレベルでのスケーラブルな拡張計画
・正確なKPI設定: データに基づいた的確な主要業績評価指標（KPI）の設定
ネットワーク容量管理の未来
楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデルは、単なる技術的なソリューションを超えて、モバイル通信の未来を形作る革新的なアプローチと言えるでしょう。リアルタイムデータ、機械学習、深層学習の力を組み合わせることで、ネットワークオペレーターは、かつてない精度と効率でネットワーク容量を管理できるようになります。
この技術は、5G、そして将来的には6Gネットワークの複雑な要求に対応する重要な基盤となるでしょう。常に進化し、学習し続けるAIモデルは、モバイル通信の未来を明るく照らしています。
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Capacity forecasting and management
楽天シンフォニーのAI活用トップ25：容量予測と管理
https://symphony.rakuten.com/blog/rakuten-symphonys-top-25-ai-initiatives-capacity-forecasting-and-management
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モバイルネットワークの未来を予測する：楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデルの革新
はじめに
スマートフォンの普及と共に、携帯電話会社は今、かつてないほど大きな挑戦に直面しています。私たちが毎日使うSNSやビデオ通話、動画ストリーミングなどで、データ通信量が爆発的に増えているのです。しかも、ユーザーは常に「速くて、途切れない」インターネット接続を求めています。これは単なる技術的な問題ではありません。むしろ、携帯電話会社にとって、いかにスムーズで快適な通信環境を提供できるかが、お客様の満足度を左右する重要な課題なのです。通信速度や安定性は、今や単なるサービスの付属品ではなく、お客様が選ぶ際の重要な決め手となっているのです。
楽天シンフォニーは、この複雑な課題に対して、人工知能（AI）を活用した革新的なソリューションを開発しました。今回のブログ記事では、彼らのネットワーク容量予測AIモデル（Network Capacity Forecasting AI Model）がどのようにモバイルネットワークの未来を形作っているのかを詳しく解説します。
なぜネットワーク容量予測AIモデルが必要なのか？
簡単に言うと、モバイルネットワークが「渋滞」しないようにするためです。例えば、朝の通勤ラッシュ時に道路が混み合うのと同じように、モバイルネットワークも多くの人が同時に使うと通信が遅くなります。もし、いつどこでどれくらい混雑するかを事前に予測できれば、ネットワークの強化や調整を早めに行い、快適な通信環境を維持できます。
これがないとどう困るのか？
・通信が遅くなる（動画が止まる、ウェブページが開かない）
・突然のトラブルに対応できない（緊急時に通信が使えない可能性）
AIを使うことで、過去のデータを学習し、未来の通信量を予測することで、スムーズなネットワーク運営が可能になります。つまり、より快適で安定したモバイル通信を提供するために、楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデルは必要なのです。このAIモデルは、ネットワークエンジニアがより正確に、かつ効率的にネットワーク容量を計画・管理できるよう支援する革新的なツールです。
従来の容量管理の限界
従来のネットワーク容量管理には、いくつかの重大な制限がありました。
・事後対応: 従来のルールベースのアプローチでは、問題が発生した後にのみ対応が可能でした。つまり、ネットワークの容量不足を事前に予測し、防ぐことが困難でした。
・手動設定の限界: ネットワークエンジニアは、複雑な「What-if」シナリオを手動で作成し、管理する必要がありました。これは時間がかかり、人的エラーのリスクが高い作業でした。
・静的なしきい値: 従来のモデルは、静的で固定されたしきい値に依存しており、急速に変化するネットワーク環境に柔軟に対応できませんでした。
革新的な楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデル
楽天シンフォニーのAIモデルは、これらの課題に対して、まったく新しいアプローチを提供します。
主な特徴
・機械学習と深層学習の活用: 過去のデータから学習し、将来のトラフィックを高精度に予測
・リアルタイムデータ分析: 継続的なデータパイプラインにより、常に最新の情報を反映
・マルチレベルの予測: サイト、セル、クラスターレベルでの容量予測が可能
予測モデルの仕組み
このAIモデルは、以下のデータを予測します。
・データトラフィックのレベル
・物理リソースブロック（PRB）の使用状況
・ネットワーク容量
実世界のデータに基づいた学習
楽天のAIプラットフォームは、実際のネットワークトラフィックデータを使用してモデルをトレーニングしています。これにより、理論的なシミュレーションではなく、リアルな運用環境に基づいた予測が可能になります。
具体的な活用事例：RAN容量予測
このAIモデルは、特にRAN （無線アクセスネットワーク）容量予測において画期的な成果を上げています。
・過去のデータとユーザートレンドの分析
・ RANコマンダーアプリケーションとの統合によるグラフィカルな可視化
実際に、自動化されたRANキャパシティ予測は、楽天モバイルのいくつかの容量計画チームですでに成功裏に活用されています。
RANコマンダーについてはこちら
RAN Commander | Plan & Build | Products | Rakuten Symphony
https://symphony.rakuten.com/products/ran-commander
メリットと将来の可能性
ネットワークエンジニアにとってのメリット
・事前予測能力: 容量のボトルネックを事前に特定し、パフォーマンス低下を防止
・拡張性の高い計画: サイト、セル、クラスターレベルでのスケーラブルな拡張計画
・正確なKPI設定: データに基づいた的確な主要業績評価指標（KPI）の設定
ネットワーク容量管理の未来
楽天シンフォニーのネットワーク容量予測AIモデルは、単なる技術的なソリューションを超えて、モバイル通信の未来を形作る革新的なアプローチと言えるでしょう。リアルタイムデータ、機械学習、深層学習の力を組み合わせることで、ネットワークオペレーターは、かつてない精度と効率でネットワーク容量を管理できるようになります。
この技術は、5G、そして将来的には6Gネットワークの複雑な要求に対応する重要な基盤となるでしょう。常に進化し、学習し続けるAIモデルは、モバイル通信の未来を明るく照らしています。
Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Capacity forecasting and management
楽天シンフォニーのAI活用トップ25：容量予測と管理
https://symphony.rakuten.com/blog/rakuten-symphonys-top-25-ai-initiatives-capacity-forecasting-and-management
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