生成AI

最終更新日:2026/02/05
カバレッジパターン自動最適化
ソフトバンクとエリクソンは、日本国内の複数の大規模イベント施設に、AIを活用した外部制御により、トラフィックの変化に応じてMassive MIMO対応基地局のカバレッジパターンを自動で最適化するシステムを導入しました。
このニュースのポイント
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、大阪・関西万博での実証成功を受け、日本国内の複数の大規模イベント施設に、AIを活用した外部制御により、トラフィックの変化に応じてMassive MIMO対応基地局のカバレッジパターンを自動で最適化するシステムを導入しました。
大規模イベント施設やテーマパークなどでは、トラフィック分布の変動に合わせて基地局を柔軟に制御する必要があります。
特に、花火大会などのイベントでは、天候による中止や開始時刻の変更、特定エリアの入場制限などが生じます。このような状況下では、従来のあらかじめ時間帯を設定する手法では適切に対応できない場合がありました。
ソフトバンクとエリクソンはこのような課題に対応するため、AIを活用した基地局外部制御によるトラフィック自動最適化に関する検証を重ねてきました。
本システムは、外部制御装置(サーバー)が基地局から1分間隔で取得する利用者分布データを基に、AIがイベント発生状況を自動判定し、Massive MIMO基地局の水平面および垂直面のカバレッジパターンを動的に自動で最適化します。
2025年の大阪・関西万博での実証では、イベント開催時におけるエリア全体の5G利用者の下りスループットが約24%改善(76.9Mbps→95.5Mbps)するなど、通信品質の向上が確認できました。
今後、ソフトバンクとエリクソンは、本システムの導入拡大を積極的に推進していくとしています。
出典:ソフトバンク株式会社
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