複数のAIが協力するエリア最適化技術を全国の基地局に導入

KDDI株式会社
株式会社KDDI総合研究所

KDDIとKDDI総合研究所は2026年2月18日、さらなる通信品質の向上を目的に、基地局の動作に影響する多様なパラメーターの設定を複数のAIが協力（注1）して自律的に最適化する技術（以下 本技術）を一部エリア（注2）の基地局に導入しました。
なお本技術は、高度に自律化したネットワーク基盤「AI for Network」（注3）の取り組みとして、2026年度中に全国の基地局に順次導入します。

先行して導入したエリアでは、混雑などにより低速通信が発生しやすい場所（注4）が導入前と比較して25％改善することを確認しています。また、従来は基地局ごとに電波の放射方向や強度、利用者のトラフィック処理方法などを決定するさまざまなパラメーター設定を手動で行っていましたが、本技術によりAIが自律的に最適化することで作業期間を95％（注5）以上短縮することができます。

今後、本技術のさらなる高度化を進め、運用および設計自動化など「AI for Network」に関わるさまざまなユースケースに拡張し、より多くのお客さまに高品質な通信を提供します。

■本技術の特長

• 本技術では、複数のAIが協力して学習を行う分散強化学習に基づいて、パラメーターの設定値とそれによって変化する通信状況を自律的に探索・学習し、最適な設定値を導出します。
• 全国の基地局を効率的に制御するため、最適なパラメーターの設定値を推論・反映する推論器を多数・並列に起動し、各基地局に割り当てます。同時に、学習器が各推論器から設定と品質の関係を「経験」として収集します。基地局に共通する普遍的な知識を抽出・統合し、推論器群全体へ共有することで、学習の高速化と精度向上を実現します。
• 加えて、推論器群からデータを収集する際、AIの学習に有効なデータのみを選別・伝送する独自技術（特許出願中）を導入しました。これにより、通信量を抑制しつつ学習効率を最大化します。本技術の導入により、全国の基地局に対するリアルタイムかつ高精度なパラメーター最適化が可能となります。

両社は今後も、AIを活用した通信品質の向上に向けた取り組みを継続し、高品質な通信サービスの提供とお客さまの利便性向上に取り組みます。