携帯基地局そのものにAIを組み込む。AI-RANが次世代通信の中核になる理由｜DEEP NOTE

DEEP NOTEシリーズについて

DEEP NOTEは、気になるテーマを一つ取り上げて深く掘り下げるシリーズです。

公的機関、研究機関、学術論文、企業の公式資料など、できる限り信頼性の高い情報源を横断的に調査し、断片的な情報を一つの記事として整理します。

専門的な内容についても、初めてそのテーマに触れる人が大筋を理解できるよう、用語や背景を補足しながら解説します。

その一方で、すでにある程度知識を持っている人にも新しい発見があるよう、研究データ、一次情報、議論されている論点、情報の限界まで可能な範囲で紹介します。

一つのテーマについて、自分で複数の資料を調べる時間を短縮しながら、表面的な理解より一歩深いところまで知りたい。

DEEP NOTEは、そんなときに読める「少し深めの調査ノート」を目指しています。

はじめに

スマートフォンで動画を見るとき、私たちは「基地局がAIで考えている」と意識することはほとんどありません。

基地局は、端末と電波をやり取りし、どの利用者に、いつ、どの周波数資源を、どの変調方式で割り当てるかを極めて短い時間単位で決めています。通信量、電波状況、端末の移動、周辺セルとの干渉など、判断材料は絶えず変化します。それでも従来のモバイルネットワークは、長年にわたり、通信理論と人間が設計したアルゴリズムを中心に動いてきました。

そこへAIを本格的に持ち込もうとしているのが「AI-RAN」です。

RANはRadio Access Network、無線アクセスネットワークの略です。スマートフォンなどの端末を携帯電話網へつなぐ、いわば「電波側の入口」にあたります。AI-RANは、このRANの制御や信号処理にAIを使うだけでなく、基地局側の計算資源そのものをAI処理と共有し、さらに基地局近傍をAIサービスの実行基盤として利用する構想まで含みます。

そのため、「基地局そのものにAIを組み込む」という表現は方向性としては正しいものの、実際にはもう少し複雑です。AIが必ずアンテナ装置の箱の中に入るわけではありません。基地局機能を担うサーバー、分散ユニット、中央ユニット、RAN Intelligent Controller（RIC）、エッジ計算基盤など、RANを構成する複数の場所へAIが入り込みます。

そして2026年現在、これは遠い6Gの研究テーマだけではありません。3GPPでは5G-AdvancedのRelease 18、Release 19からAI/MLをRANへ組み込む仕様が進み、O-RAN ALLIANCEもAI/MLワークフローを拡張しています。日本ではソフトバンクが商用5GネットワークでAIをRAN内部に適用する実証を行い、海外でもAI-RAN対応プラットフォームやフィールド試験が増えています。[1][2][3]

この記事では、AI-RANを「基地局が賢くなる」という抽象的な言葉で済ませず、どこにAIが入り、何を判断し、何が従来のRANと変わるのかを分解します。そのうえで、なぜAI-RANが5G-Advancedから6Gへ続く次世代通信の中核候補になっているのか、同時に何がまだ実証段階なのかを整理します。

1．AI-RANは「AIで基地局を最適化する技術」だけではない

AI-RAN Allianceは、AI-RANを大きく三つの領域に分けています。[4]

一つ目は「AI-for-RAN」です。AIを使ってRANそのものの性能や運用効率を改善します。

二つ目は「AI-and-RAN」です。AI処理とRAN処理を、GPUなどを備えた共通の計算基盤上で動かします。

三つ目は「AI-on-RAN」です。RAN側の計算資源を使って、生成AI、映像解析、ロボット制御などのAIアプリケーションをネットワークのエッジで実行します。

この三つを区別すると、AI-RANという言葉の射程が見えやすくなります。

従来のイメージでは、基地局は「通信を運ぶ設備」、AIサーバーは「計算する設備」でした。AI-RANが目指しているのは、その境界を曖昧にすることです。

つまり、通信ネットワークが単にデータを運ぶだけではなく、

• 自分自身の無線状態をAIで予測・最適化する

• 通信処理とAI処理で計算資源を融通し合う

• 利用者の近くでAI推論を実行する

という三つの役割を持つようになります。

ここが、単なる「基地局運用へのAI導入」とAI-RANの違いです。

一方で、ここには注意が必要です。AI-RAN Allianceが示す三分類は、業界が目指すアーキテクチャ上の整理であり、三つがすべて同じ成熟度で商用化されているわけではありません。2026年時点では、AI-for-RANは商用ネットワーク上の実証まで進む例があり、AI-and-RANも共通GPU基盤の実証や製品化が進んでいますが、AI-on-RANを大規模な通信網でどこまで事業化できるかは、なお検証が続いています。[2][5][6]

ここを分けずに「AI-RANが完成した」と捉えると、現在地を見誤ります。