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2026.07.26
テーマ： 通信業界(119)
カテゴリ： 楽天シンフォニー
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楽天モバイル、RAN省エネ自律化でレベル4認定を取得：AIが基地局の電力を自ら最適化
モバイルネットワークの運用は、これまで膨大な人的リソースを必要とする仕事でした。数万局にのぼる基地局を全国各地で維持管理し、刻々と変化するトラフィック需要に対応するには、24時間体制で働くエンジニアチームが不可欠でした。しかし2026年2月、楽天モバイルはその常識を塗り替えるマイルストーンを達成しました。RAN（無線アクセスネットワーク）の省エネ最適化において、TM Forum定義の「レベル4自律性」認定を取得したのです。日本国内での取得は楽天モバイルが初となります。
自律性レベルとは何か
TM Forumは、通信ネットワークの自律化を0から5の6段階で定義しています。レベル0〜1は手動操作や単純なスクリプトによる自動化、レベル2は複数タスクを連結したプロセス自動化、レベル3は既知の問題を先回りして解決できる段階です。注目すべきはレベル4からで、この段階になるとAIと機械学習を用いて、人間があらかじめ想定していない未知の状況にも対応できるようになります。これはルールベースの自動化とは本質的に異なります。TM ForumのエグゼクティブバイスプレジデントであるAndy Tiller氏はその違いをこう説明しています。
「レベル4の自律性は、人間が事前に想定していなかった状況にも対応できます。これにはAIが不可欠です」
さらにTiller氏は、エンジニアの役割変化にも言及しています。「レベル4では、通信エンジニアはネットワークを直接チューニングするのではなく、AIをチューニングする仕事に移行する必要があります」
なお、今回のレベル4認定は楽天モバイルの自己申告ではなく、TM Forumによる厳格な客観的評価（Assessment）を経て正式に授与されたものです。客観的な第3者機関によってその技術水準が証明された点に、今回の発表の大きな重みがあります。
Open RANがAI活用の土台を作った
楽天モバイルがこの水準を達成できた背景には、同社が採用するOpen RANアーキテクチャがあります。従来型の閉じたネットワーク構成ではデータがサイロ化し、AIが内部を参照することが難しくなりがちです。一方、楽天モバイルのネットワークはオープンで、クラウドネイティブかつ完全にソフトウェア駆動で構成されており、AIを運用の中枢に据えることが可能になっています。
省エネ20%削減を実現した楽天インテリジェントコントローラー
具体的な実装として、楽天モバイルはAI・機械学習モデルを搭載した独自ソフトウェア「楽天インテリジェントコントローラー」を開発しました。このシステムはリアルタイムのトラフィックデータを元に、ネットワーク各部への電力配分を動的に制御します。
たとえば深夜帯など、ユーザーがほとんど利用していない時間帯には基地局の電力を自動でオフにします。また、電波を強く放射しているにもかかわらず周辺にユーザーがいない場合は、送信電力を自動的に低下させます。こうした複数のユースケースを組み合わせることで、全体で20%の省エネを実現しています。
「これは全てAIによる判断です。静的なルールではありません。ユーザーがオンラインになれば即座に電力が入り、トラフィックがゼロになれば自動で調整されます」（Gupta氏）
このシステムは3つの柱によって支えられています。1つ目は予測学習で、AIがユーザーの移動パターンやトラフィック負荷を分析し、問題が発生する前に対処します。2つ目は深層データ解析によるネットワークパターンの発見です。そして3つ目がリアルタイムの異常検知です。レイテンシ、スループット、セッション安定性などの指標を常時監視し、異常を即座に検出・修正することで、ユーザーへの影響が生じる前に問題を処理します。
省エネとネットワーク品質は両立できるか
省エネ最適化というと、サービス品質とのトレードオフが懸念されるかもしれません。しかしGupta氏は、レベル4の自律化はむしろ品質向上に直結すると述べています。
「ネットワークが自己修復・自己最適化できることで、稼働率が向上し、パフォーマンスがより安定します。問題が起きてからユーザーが申告するのを待つのではなく、ネットワーク自身が問題を予測・検知・解決します」
コスト面の効果もユーザーに還元されています。楽天モバイルのネットワーク運用コストは業界内でも最低水準にあり、削減された費用は料金設定を通じて加入者に還元されている、とGupta氏は説明しています。AIによる自律化は、24時間365日、人間のエンジニアの勤務シフトや疲労に関係なく、常に最高精度の最適化がリアルタイムで行われ続けることを意味します。これにより、夜間や休日であっても運用の隙がなくなり、ヒューマンエラーの低減にも大きく寄与しています。
業界全体における意義と今後の展望
TM ForumのTiller氏は、自律型ネットワークの必要性を業界全体の課題として捉えています。5GやAIワークロードの普及によってネットワークトラフィックは急増しており、ロボットや自動運転車、ドローンなどの普及がさらにその流れを加速させるとされています。こうしたエネルギー消費の増大に対応するためにも、AIによる自律的な省エネ最適化は業界全体の緊急課題になっています。
現時点で多くの通信キャリアはレベル2〜3にとどまっており、レベル5（完全自律）を達成した事業者は世界にまだ存在しません。楽天モバイルは今後、RANだけでなくコアネットワークやエッジを含む全ドメインへとレベル4の自律化を拡大する計画であり、TM Forumと連携しながらその認定取得を目指しています。
「私たちのビジョンは、端から端まで自ら動くネットワークを作ることです。自己最適化、自己修復、自律的な意思決定。その全てを備えたネットワークです」（Gupta氏）
ネットワークがAIによって自らを管理する時代は、すでに始まっています。楽天モバイルのレベル4達成は、その最前線に立つ一つの証明です。
私見と考察：レベル4が示す構造的転換の意味
批判の的から独自の競争優位へ
まず注目したいのは「Open RANだからこそAIが機能した」という因果関係の明確さです。従来型キャリアが採用するベンダー依存の閉じたネットワークでは、データはサイロに閉じこめられ、AIが横断的に参照することが困難でした。楽天モバイルがゼロから構築したクラウドネイティブ・オープンアーキテクチャは、当初から批判の的でもありましたが、今になってその設計思想が省エネ自律化という具体的な競争優位として結実しています。後からオープン化しようとしている既存キャリアと、最初からオープンで構築した楽天モバイルとの差は、時間が経つほど広がる可能性があります。
エンジニアの職能定義が変わる、400名体制の挑戦
次に、Andy Tiller氏の言及した「エンジニアの役割変化」という点が非常に本質的だと感じます。ネットワークを直接チューニングするのではなく、AIをチューニングする。この転換は単なる業務効率化の話ではありません。エンジニアリングという職能の定義そのものが変わることを意味します。熟練したネットワークエンジニアが長年かけて培った勘や経験則が、AIのトレーニングデータとモデル設計に置き換えられていく過程は、おそらく摩擦を伴うものになるでしょう。楽天モバイルが400名体制でこの移行をどう進めているのか、人材育成の観点からも今後注目していきたいところです。
OPEXの半分に切りこむ20%削減の破壊力
省エネ20%という数字についても、もう少し掘り下げて考える価値があります。一見、地味な数字に見えるかもしれませんが、数万局規模の基地局ネットワークに対してこの削減率を達成することの意味は相当に大きいはずです。一般的に、モバイルキャリアの運営費（OPEX）の最大50%をエネルギーコストが占めると言われています。ネットワーク運用において最も重いコスト負担である「電気代」をAIによって20%削減できるということは、経営インフラの観点からも極めて強力なインパクトを持ちます。しかも重要なのは、これが品質を犠牲にした省エネではないという点です。ユーザーがオンラインになった瞬間に電力が入り、トラフィックがゼロになれば即座に調整される。このリアルタイム性があってはじめて、省エネとサービス品質の両立が成立します。ルールベースの自動化では、このきめ細かさは原理的に実現できません。
コスト削減の恩恵がユーザーに還元されているという点も、楽天モバイルの事業戦略全体と整合しています。楽天グループの三木谷浩史会長兼CEOが昨年末に「顧客価値の倍増」を宣言したことと、今回の省エネ自律化による運用コスト削減は、切り離して考えるべきではないでしょう。ネットワーク運用コストを下げることで低料金を維持し、低料金で加入者数を増やし、加入者数が増えればトラフィックデータが積み上がり、そのデータがAIの精度をさらに高める。こうした正のフィードバックループが回り始めているとすれば、楽天モバイルの競争力は今後じわじわと強化されていく構造にあります。
「Open-RAN領域で世界初」の難易度と真の評価
一方で、冷静に見ておくべき課題もあります。レベル4を達成したのはあくまで「RAN省エネ」に限定されており、コア、エッジ、その他の領域はまだこれからです。また、世界的には従来型のクローズドなネットワークでレベル4を達成した先行キャリアは既に複数存在しており、この点を誇大評価しすぎるのも適切ではありません。
AIがもたらす逆説と6G時代への大局的な布石
最後に、業界全体の文脈からこの出来事を俯瞰すると、Andy Tiller氏が指摘した「AIワークロードの増大がネットワークの消費電力を押し上げる」という逆説は、極めて示唆に富んでいます。現代の通信業界は、AIの進化によって利便性を得る一方で、そのAIを駆動・通信させるために膨大なエネルギーを消費するという、巨大なジレンマに直面しています。
いわば「AIが引き起こしたエネルギー危機という問題を、AI自身の自律最適化によって解決する」というマッチポンプのような構図ですが、これは皮肉であると同時に、これからの社会インフラが向かうべき現実的な解を端的に示していると言えます。
この取り組みは、現在の電気代削減というドメスティックな話にとどまりません。さらにその先にある「6G（第6世代移動通信システム）」時代、そして真の自律型社会の実現に向けた、極めて中長期的かつ戦略的な布石です。
今後、私たちの生活圏には5Gや6Gの電波を前提とした自動運転車、街中を飛び交う配送ドローン、あらゆるスマート家電、工場で自律駆動するロボットたちが日常風景として溶けこんでいきます。これらがリアルタイムで超低遅延・大容量の通信を行うようになれば、トラフィックの爆発は現在の比ではありません。ネットワークにかかる負荷と必要エネルギーは跳ね上がります。
このような複雑化した未来のネットワークを、人間のエンジニアが24時間体制で監視し、手動でチューニングし続けることなど、物理的にもコスト的にも不可能です。つまり、AIによる自律型の省エネ最適化や自己修復機能は、通信キャリアにとってインフラを存続させるための絶対不可欠な生命線になるということです。
他社に先駆けてOpen RANという難易度の高いアーキテクチャに挑み、そこでデータサイロを破壊し、AI運用の土台をいち早く国産ネットワークとして磨き上げてきた楽天モバイル。彼らが今回手にした「レベル4」という称号は、ゴールではなく、次世代のインフラ覇権を握るためのプロトタイプ（試作基盤）が完成したことを意味しています。
コアネットワークやエッジドメインへの拡大、そして誰も到達していない「レベル5（完全自律）」への挑戦など、クリアすべきハードルは山積みですが、世界に先駆けてこの過酷なフィールドで経験とデータを積み上げているアドバンテージは計り知れません。数年後、通信業界のパワーバランスがガラリと変わった時、私たちはこの「2026年のレベル4認定」を、決定的なパラダイムシフトの特異点として振り返ることになるはずです。
Rakuten Mobile reaches Level 4 autonomy for RAN energy efficiency
https://rakuten.today/blog/rakuten-mobile-reaches-level-4-autonomy-for-ran-energy-efficiency.html
Rakuten Mobile hits Level 4 autonomy for RAN energy efficiency
Rakuten Mobile, Japan's newest carrier achieved a new milestone: Level 4 autonomy for RAN energy efficiency.
ご訪問ありがとうございます。
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楽天モバイル、RAN省エネ自律化でレベル4認定を取得：AIが基地局の電力を自ら最適化
モバイルネットワークの運用は、これまで膨大な人的リソースを必要とする仕事でした。数万局にのぼる基地局を全国各地で維持管理し、刻々と変化するトラフィック需要に対応するには、24時間体制で働くエンジニアチームが不可欠でした。しかし2026年2月、楽天モバイルはその常識を塗り替えるマイルストーンを達成しました。RAN（無線アクセスネットワーク）の省エネ最適化において、TM Forum定義の「レベル4自律性」認定を取得したのです。日本国内での取得は楽天モバイルが初となります。
自律性レベルとは何か
TM Forumは、通信ネットワークの自律化を0から5の6段階で定義しています。レベル0〜1は手動操作や単純なスクリプトによる自動化、レベル2は複数タスクを連結したプロセス自動化、レベル3は既知の問題を先回りして解決できる段階です。注目すべきはレベル4からで、この段階になるとAIと機械学習を用いて、人間があらかじめ想定していない未知の状況にも対応できるようになります。これはルールベースの自動化とは本質的に異なります。TM ForumのエグゼクティブバイスプレジデントであるAndy Tiller氏はその違いをこう説明しています。
「レベル4の自律性は、人間が事前に想定していなかった状況にも対応できます。これにはAIが不可欠です」
さらにTiller氏は、エンジニアの役割変化にも言及しています。「レベル4では、通信エンジニアはネットワークを直接チューニングするのではなく、AIをチューニングする仕事に移行する必要があります」
なお、今回のレベル4認定は楽天モバイルの自己申告ではなく、TM Forumによる厳格な客観的評価（Assessment）を経て正式に授与されたものです。客観的な第3者機関によってその技術水準が証明された点に、今回の発表の大きな重みがあります。
Open RANがAI活用の土台を作った
楽天モバイルがこの水準を達成できた背景には、同社が採用するOpen RANアーキテクチャがあります。従来型の閉じたネットワーク構成ではデータがサイロ化し、AIが内部を参照することが難しくなりがちです。一方、楽天モバイルのネットワークはオープンで、クラウドネイティブかつ完全にソフトウェア駆動で構成されており、AIを運用の中枢に据えることが可能になっています。
省エネ20%削減を実現した楽天インテリジェントコントローラー
具体的な実装として、楽天モバイルはAI・機械学習モデルを搭載した独自ソフトウェア「楽天インテリジェントコントローラー」を開発しました。このシステムはリアルタイムのトラフィックデータを元に、ネットワーク各部への電力配分を動的に制御します。
たとえば深夜帯など、ユーザーがほとんど利用していない時間帯には基地局の電力を自動でオフにします。また、電波を強く放射しているにもかかわらず周辺にユーザーがいない場合は、送信電力を自動的に低下させます。こうした複数のユースケースを組み合わせることで、全体で20%の省エネを実現しています。
「これは全てAIによる判断です。静的なルールではありません。ユーザーがオンラインになれば即座に電力が入り、トラフィックがゼロになれば自動で調整されます」（Gupta氏）
このシステムは3つの柱によって支えられています。1つ目は予測学習で、AIがユーザーの移動パターンやトラフィック負荷を分析し、問題が発生する前に対処します。2つ目は深層データ解析によるネットワークパターンの発見です。そして3つ目がリアルタイムの異常検知です。レイテンシ、スループット、セッション安定性などの指標を常時監視し、異常を即座に検出・修正することで、ユーザーへの影響が生じる前に問題を処理します。
省エネとネットワーク品質は両立できるか
省エネ最適化というと、サービス品質とのトレードオフが懸念されるかもしれません。しかしGupta氏は、レベル4の自律化はむしろ品質向上に直結すると述べています。
「ネットワークが自己修復・自己最適化できることで、稼働率が向上し、パフォーマンスがより安定します。問題が起きてからユーザーが申告するのを待つのではなく、ネットワーク自身が問題を予測・検知・解決します」
コスト面の効果もユーザーに還元されています。楽天モバイルのネットワーク運用コストは業界内でも最低水準にあり、削減された費用は料金設定を通じて加入者に還元されている、とGupta氏は説明しています。AIによる自律化は、24時間365日、人間のエンジニアの勤務シフトや疲労に関係なく、常に最高精度の最適化がリアルタイムで行われ続けることを意味します。これにより、夜間や休日であっても運用の隙がなくなり、ヒューマンエラーの低減にも大きく寄与しています。
業界全体における意義と今後の展望
TM ForumのTiller氏は、自律型ネットワークの必要性を業界全体の課題として捉えています。5GやAIワークロードの普及によってネットワークトラフィックは急増しており、ロボットや自動運転車、ドローンなどの普及がさらにその流れを加速させるとされています。こうしたエネルギー消費の増大に対応するためにも、AIによる自律的な省エネ最適化は業界全体の緊急課題になっています。
現時点で多くの通信キャリアはレベル2〜3にとどまっており、レベル5（完全自律）を達成した事業者は世界にまだ存在しません。楽天モバイルは今後、RANだけでなくコアネットワークやエッジを含む全ドメインへとレベル4の自律化を拡大する計画であり、TM Forumと連携しながらその認定取得を目指しています。
「私たちのビジョンは、端から端まで自ら動くネットワークを作ることです。自己最適化、自己修復、自律的な意思決定。その全てを備えたネットワークです」（Gupta氏）
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最後に、業界全体の文脈からこの出来事を俯瞰すると、Andy Tiller氏が指摘した「AIワークロードの増大がネットワークの消費電力を押し上げる」という逆説は、極めて示唆に富んでいます。現代の通信業界は、AIの進化によって利便性を得る一方で、そのAIを駆動・通信させるために膨大なエネルギーを消費するという、巨大なジレンマに直面しています。
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