国内初、AIで通信品質を自動で最適化するノキア製「MantaRay AutoPilot」を導入

株式会社NTTドコモ

株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、AIを活用してモバイルネットワークの通信品質を自動で最適化するノキア製「MantaRay AutoPilot」システム（以下、本システム）を2026年6月19日（金曜）に国内で初めて^※1導入しました。さらに、本システムをパブリッククラウド上に構築し、パブリッククラウド上のシステムからドコモネットワークの最適化を行うことに世界で初めて^※1成功しました。

ドコモは、2025年11月のノキア製SONシステム（以下、MantaRay SON^※2）の導入^※3により、ネットワーク運用者（以下、オペレーター）が従来手動で行っていた作業に要する時間を短縮し、よりタイムリーできめ細やかな品質改善を実現しました。MantaRay SONでは、ネットワークの変化に応じて適切な設定変更を実施するクローズドループ^※4制御による品質改善を実現しましたが、SONによる自動化を通じて改善すべきパラメータやその設定変更ポリシーは、引き続きオペレーターにより事前に設計・設定が必要となります。MantaRay SONによる品質改善の取り組みを進める中で、改善対象となるパラメータの設計や設定変更ポリシーを通信が混雑する場所や時間帯に合わせてリアルタイムに設計・設定することの難しさが課題でした。

本システムは、上記のパラメータ定義・設定変更ポリシーのリアルタイムな設計・設定自動化を実現します。本システムの導入により、オペレーターは目標とする品質の指標（インテント）^※5をシステムに投入するだけで、AIが自動でお客さまのご利用状況などの基地局の通信品質データを収集・分析し、改善すべきパラメータや設定変更ポリシー（設定値や実行タイミング）をリアルタイムに導き出します。さらにMantaRay SONと連動することで、最短15分という短い時間でクローズドループ制御自体の制御の最適化を実行します。これらの一連のサイクルを繰り返すことで、これまでMantaRay SON単独では難しかった、通信が混雑する場所や時間帯に応じた改善対象となるパラメータの設計や設定変更ポリシーを、AIが昼夜問わずリアルタイムに実行することが可能となります。これにより、さらなる品質改善サイクルの最適化を図り、さまざまな利用環境においてより安定したデータ通信の提供を実現します。

本システムの導入にあたり、ドコモでは本システムをパブリッククラウド上に構築し、クラウド環境からドコモネットワークの最適化を行うことを実現しました。これにより、ハードウェアの調達状況に左右されることなく、迅速なシステム導入の実現に寄与します。また、クラウド上で提供されるさまざまなAI基盤との連携もめざしてまいります。

ドコモは、本システムの活用を通じて、通信事業者の国際的な業界団体であるTM Forum^※6が定める「自律型ネットワークレベル4^※7」の達成をめざします。今後、商用環境での運用を通じて効果を検証し、AIを活用したネットワーク運用のさらなる高度化を進め、お客さまへより良い通信サービスを提供し続けてまいります。

：SONはSelf-Organizing Networkの略。基地局同士が互いに連携し、電波状況などを自動で最適化する仕組みです。「MantaRay SON」はノキアが提供するSON製品の1つです。
：システムがネットワークを常に監視し、変化に応じた適切なアクションを自動で実行する動作をクローズドループと呼んでいます。
：オペレーターが本システムに対して「何をしたいか」という意図や目的のこと。本システムでは、ネットワーク運用者が「特定エリアの通信品質を一定以上（●Mbps以上）に保つ」といった目的を設定することをさします。
：通信業界やIT業界の主要企業が加盟する国際的な非営利業界団体。業界標準の策定やベストプラクティスの共有などを行っています。
：TM Forumが定めるネットワーク運用の自動化レベルの指標（レベル0～5）の1つ。「高度な自律性」と定義され、AIが状況を予測し、人間の指示なしに自律的にネットワークの制御や管理を行う段階をさします。

本プレスリリースに記載されている会社名および製品・サービス名は、各社の登録商標または商標です。

概要「MantaRay AutoPilot」は、ノキアが開発したAI駆動型のネットワーク品質最適化システムです。ドコモのモバイルネットワークに導入されている既存の最適化基盤MantaRay SONと協調して動作し、インテント（運用の意図や目的）に基づいた自律的なネットワーク運用を実現します。これにより、従来のルールベースの自動化から、AIによる継続的かつ高度な自律最適化へと進化させます。
システム構成と動作プロセス本システムは、基地局とMantaRay SONと「MantaRay AutoPilot」の3つで構成され、以下のプロセスを繰り返すことでネットワークを自律的に最適化します。
1. データ収集 MantaRay SON配下の各基地局から、通信品質やトラヒック量などの性能データをリアルタイムに収集します。
2. AIによる分析と判断「MantaRay AutoPilot」が、収集した性能データと、オペレーターによってあらかじめ設定された「インテント」（例：「特定エリアの通信速度を●Mbps以上に維持する」）を基に、AIを用いて分析、学習、評価を行います。これにより、改善すべきパラメータや最適な実行タイミングを自律的に判断します。
3. 最適化指示 AIの判断に基づき、最短15分間隔で品質最適化の指示をMantaRay SONに送ります。
4. 最適化実行指示を受けたMantaRay SONが、対象となる基地局の設定を遠隔で変更し、ネットワーク品質の最適化を実行します。
従来の運用との比較従来のMantaRay SONによる運用では、最適化の周期が1日単位であり、どのような設定変更を行うかの検討や、変更後の効果測定は人手で行う必要がありました。「MantaRay AutoPilot」の導入により、これらのパラメータ検討から効果測定までの一連のプロセスがAIによって完全に自動化されます。これにより、最適化のサイクルが最短15分へと大幅に短縮され、人手を介さずに、より迅速かつきめ細やかな品質改善が可能となります。

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