KDDI株式会社と株式会社KDDI総合研究所は、複数のAIが基地局設定を自律最適化する分散型AIを活用し、時間帯ごとの混雑に合わせて通信エリアを最適化する実証を2026年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ました。全国データから事前作成した圧縮モデルで入力次元を約10分の1、学習時間を約5分の1に短縮し、各スマートフォンに割り当てる制御信号リソース量を時間単位で自律調整した結果、混雑時間帯の上り通信速度を平均約60％向上、上り1.5Mbps以下の低速度エリアを約30％削減しました。対象は全国から選定した100の混雑エリアで、写真や動画の投稿、クラウドへのアップロード、Web会議やビデオ通話の安定性向上につながる効果が示されています。
本取り組みは、データセンターや海底ケーブルとAPNや6Gなどを融合して全国低遅延網とAI計算資源基盤を構築するデジタルベルト構想の一環です。KDDI株式会社は自律調整対象パラメーターの選定と商用網での効果検証を担い、株式会社KDDI総合研究所は分散強化学習モデルの設計と開発を担当しました。両社は2026年11月から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します。
詳しくは「KDDI株式会社」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
