[市場動向]

2020年5月14日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　ローカル5Gには、高速・大容量・低遅延といった効果がある。しかし、単に機器を設置するだけでは、こうした効果を常時得られるわけではない。5G基地局から接続先のサーバーまでの通信の混雑や競合を回避しなければならない。

　通信キャリアが運用する公衆無線網の場合、通信品質劣化が発生する都度、ネットワークの専門家が数日を費やして、通信状態の分析に基づいて通信の優先度や速度を調整している。これにより、混雑や競合を回避している。

　しかし、専門家がいない自営無線網においては、こうした分析・運用が課題となる。NECは今回、専門家の分析ノウハウをAIで学習し、人手を介さずに通信の優先度や速度を調整できる技術を開発した（図1）。

図1：学習型通信分析技術の仕組み（出典：NEC）
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　通信トラフィックは、動画・静止画やテキストデータといったアプリケーションの種別や、無線通信の状態によって変動する。このため、通信状態の分析に時間がかかり、精度も低いという課題があった。

　今回開発した手法では、現在の通信トラフィックから、最初に無線通信の状態を識別する。次に、アプリケーションの種別を識別する。こうした階層的なクラスタリング手法によって、リアルタイムかつ高精度に通信状態を推定できるようにした。

　また、事前に学習する従来手法の場合、設置環境や通信の利用状況が変わるたびに、膨大な教師データが必要となっていた。

　今回開発した手法では、教師なし学習をベースとし、過去と最新モデルの類似度に基づいてモデルパラメータを自動で更新する。これにより、利用状況の変化などにも自動で追従できる。