通信・インフラのAI活用事例｜ネットワーク最適化・障害検知・省電力化を国内4大キャリアの最新動向から解説

通信・インフラ業界では、AIを活用したネットワーク運用の自動化・最適化が急速に進んでいます。NTTドコモは100万台超のネットワーク装置をAIエージェントで監視し障害対応時間を50%以上削減、ソフトバンクは通信業界向け生成AI基盤「Large Telecom Model」の検証を開始するなど、2026年に入って国内4大キャリアすべてがAI活用を本格化させています。

この記事では、以下の内容を整理します。

• 通信業界でAIが使われている8つの主要領域と具体的な効果
• NTTドコモ・KDDI・ソフトバンク・楽天モバイルの最新AI活用事例（2025〜2026年の公式発表ベース）
• 海外キャリア（AT&T・Deutsche Telekom等）との比較
• 導入時のコスト感・必要人材・規制上の注意点
• 自社に導入する場合の検討ポイントと段階的アプローチ

通信事業者のネットワーク運用・保守に携わるエンジニア、通信業界のDX推進担当者、AI導入を検討している企業の意思決定者に向けた内容です。

通信業界におけるAI活用の現状と市場規模

通信業界のAI活用は、ネットワーク運用の効率化にとどまらず、事業モデルそのものを変革する段階に入っています。

通信分野のAI市場はグローバルで2025年の約47億米ドルから、2030年には約273億米ドル（CAGR 42.2%）へと急成長が見込まれています。NVIDIAの「通信業界におけるAI活用状況 2026年調査レポート」によれば、通信事業者の89%が2026年にAI予算を増額予定で、前年の65%から大幅に増加しました。90%がAIが年間売上増加とコスト削減の両方に貢献していると回答しており、通信業界においてAIは「実験段階」から「収益貢献フェーズ」に移行しています。

なぜ通信業界でAI活用が加速しているのか

通信業界がAI導入を急ぐ背景には、3つの構造的な課題があります。

1. ネットワークの複雑化: 4Gと5Gの併存、マルチベンダー構成、IoTデバイスの急増により、従来の人手運用では限界が近づいている
2. リアルタイム対応の必要性: トラフィック量が年30〜40%増加する中、障害発生時の即時対応が求められている
3. エネルギーコストの上昇: 基地局の電力消費が通信事業者のコスト構造を圧迫しており、省電力化が経営課題になっている

こうした課題に対して、AIは「異常の検知」「原因の特定」「最適化の実行」を人手に頼らず高速に処理できます。McKinseyの分析では、米国の大手通信事業者がネットワーク運用全体のAI活用で最大1億ドルの生産性向上を見込んでいるとされ、経営インパクトも大きい領域です。

自律型ネットワーク（Autonomous Network）とは

通信業界のAI活用を理解するうえで欠かせない概念が「自律型ネットワーク」です。これは、最小限の人手介入でネットワークが自己構成・自己修復・自己最適化を行う仕組みを指します。

国際業界標準団体のTM Forumが、以下のようにレベル0〜5の成熟度モデルを策定しています。

NVIDIAの2026年調査では回答者の88%がレベル1〜3に該当しており、業界全体としてはまだ完全自律からは距離があります。ただし、特定領域での自動化は着実に進んでおり、楽天モバイルは2026年2月にRAN省電力化シナリオで世界初のレベル4認定を取得しました。

AIが活用されている8つの主要領域

通信業界でAIが活用されている領域は大きく8つに分類できます。以下に、各領域の具体的な役割と効果をまとめます。

特に2025〜2026年にかけて顕著な動きが見られるのは、AIエージェントによる障害の自動復旧と基地局の省電力化の2領域です。前者は複数のAIエージェントが連携して障害原因を特定・対処案を提示する仕組みが商用化され、後者はAIによるリアルタイムなスリープ制御が大規模に展開されています。

国内4大キャリアの最新AI活用事例

2025〜2026年にかけて、NTTドコモ・KDDI・ソフトバンク・楽天モバイルの4社すべてがAI活用の大きな発表を行いました。各社の取り組みを具体的に見ていきます。

NTTドコモ: 100万台超のネットワーク装置をAIエージェントで監視

NTTドコモは2026年2月、世界最大級規模のデータを用いたネットワーク保守業務向けAIエージェントシステムの商用運用を開始しました（MWC Barcelona 2026で展示）。

このシステムのポイントは以下の通りです。

• 基地局からコアネットワークまで100万台以上のネットワーク装置から収集されるトラフィック情報・警報情報を、複数のAIエージェントが横断的にリアルタイム分析
• 処理は「異常検知 → 被疑箇所特定 → 対処案提示」の3段階で自動化
• AWS（Amazon Bedrock AgentCore）とマネージドデータベースサービスを基盤に構築

導入の効果として、障害対応時間を50%以上削減し、サービス影響時間の短縮を実現しています。4Gと5Gをまたぐ複数ドメイン・複数ベンダー混在環境での運用複雑性に対応するために開発されました。

KDDI: 復旧支援AIエージェントと運用デジタルツイン

出典: KDDI News Room

KDDIは2026年2月、障害原因を即時に特定する「復旧支援AIエージェント」の運用を開始しました。2022年7月の大規模通信障害を受けてAI障害検知システムの開発を加速した経緯があり、着実に技術を積み上げてきた取り組みです。

特徴的なのは「運用デジタルツイン」の活用です。サービスとシステム構成の情報を構造化した仮想モデルを構築し、以下のプロセスで障害対応を行います。

1. システム障害をアラームで検知
2. デジタルツイン上でサービスとシステムの相関関係を分析
3. 多数のアラームの中から障害原因として最も確率の高いシステムを特定

さらにKDDIは2026年度中に「保全AIエージェント」の導入も予定しています。これは設備の切り離し・部品交換などの復旧措置と保全作業を自動実行するもので、障害原因特定から復旧措置まで完全自動化を目指す計画です。

加えて、運用者が自然言語で指示を出すと、ネットワーク制御システム向けのデータ記述言語を自動生成する技術も開発済みです。花火大会向けの通信網増強など、要求に応じた自律的なネットワーク設定が可能になり、スキルの乏しい運用者でもネットワーク設定変更ができる環境を整えています。

ソフトバンク: 通信業界向け生成AI「Large Telecom Model」

ソフトバンクは2026年1〜3月にかけて、3つの大きなAI関連施策を発表しました。

1. Large Telecom Model（LTM）マルチAIエージェント基盤（2026年3月発表）

通信業界向けの生成AI基盤モデル「Large Telecom Model」のマルチAIエージェント基盤を構築し、自律運用の検証を開始しました。

• 役割ごとに最適化された複数の業務特化型AIエージェントが相互に連携して動作
• 従来人が分担していた「分析 → 判断 → 実行」を自律的に処理
• 基地局の位置・角度、接続ユーザー数、電波強度などの膨大なネットワークデータと設計・運用ノウハウを学習
• 第1弾の成果として、基地局の自動設定・最適化で専門家と比較して90%以上の精度を達成

対象業務は基地局インテグレーションから開始し、障害対応・トラフィック最適化・品質改善・設備保全にも順次拡大予定です。

2. AI制御Massive MIMOカバレッジ最適化（2026年1月発表）

エリクソンと共同で、AIを活用したMassive MIMO基地局のカバレッジパターン自動最適化システムを導入。2025年の大阪・関西万博での実証にて、急激なトラフィック変動時に下りスループットが約24%改善（76.9Mbps → 95.5Mbps）しています。首都圏の大規模アリーナやドーム型施設など、国内の複数の大規模イベント施設に展開済みです。

3. AI制御による基地局省電力化（2026年1月発表）

AIを活用した基地局のスリープ制御システムは、以下の3つの特許対応機能を備えます。

• スリープ対象セル判定: AIが人流・通信トラフィックを分析し、スリープ対象セルを約1万4,000セルから約2万4,000セルに拡大見込み
• パラメーター動的設定: 基地局ごとに最適化した閾値を動的に自動設定し、1局あたりのスリープ時間を約1.4倍に拡大見込み
• 品質低下時の自動復帰: スリープ後に通信品質低下を検出すると自動で通常運用に復帰

年間で約500万kWhの消費電力削減が見込まれています。

楽天モバイル: Open RANとRICで世界初のレベル4認定

楽天モバイルは、完全仮想化ネットワーク（Open RAN）を基盤に、AIによるネットワーク制御で他社と異なるアプローチを取っています。

RAN Intelligent Controller（RIC）の導入（2025年5月発表）

AIにより無線アクセスネットワーク（RAN）を管理・制御する機能を、大規模Open RAN商用ネットワークに国内で初めて導入しました。

自律型ネットワーク レベル4認定（2026年2月発表）

TM Forumの「RAN Energy Efficiency Optimization」シナリオにおいて、商用Open RAN環境として世界初のレベル4認定を取得しました。これは最小限の人的介入でインテント駆動型のクローズドループ自動化が実現可能と認められたことを意味します。

具体的には以下の成果が確認されています。

• 従来比でRANの消費電力を約20%削減しつつ、顧客体験を維持
• KPI分析・パターン検出・将来のモバイル通信トラフィック予測を通じてリアルタイムに省電力化を判断
• 実証段階では最大25%の消費電力削減が可能なことを確認

4大キャリア横断比較

4社の取り組みを横断的に比較すると、各社のアプローチの違いが見えてきます。

NTTドコモとKDDIは障害対応の自動化に注力し、ソフトバンクは生成AI基盤モデルの構築という独自路線、楽天モバイルはOpen RAN上でのAI自律制御で先行する構図です。

海外キャリアのAI活用事例

国内キャリアの取り組みをより深く理解するため、海外の主要キャリアの事例も確認します。

AT&T（米国）: 自己修復ネットワーク

AT&TはAI駆動のSDN（ソフトウェア定義ネットワーク）フレームワークを導入し、ネットワーク輻輳や性能問題への自動対応を実現しています。「自己修復ネットワーク（Self-Healing Network）」と呼ばれるこの仕組みでは、AIがトラフィックを自動で再経路設定し、リアルタイムで調整を行います。予知保全の導入により緊急修理件数が削減され、ネットワーク障害関連の顧客苦情を大幅に減らしています。

Deutsche Telekom（ドイツ）: マルチエージェントAI「MINDR」

Deutsche TelekomはGoogle Cloudと共同でマルチエージェントAIシステム「MINDR」を開発し、ネットワーク運用に適用しています。高トラフィックイベント時のモバイル容量を自律的に最適化するAIエージェントを実運用しており、MWC 2026ではSmart Call Assistantや自律型ネットワーク、6Gビジョンも発表しました。

Verizon（米国）: AI予知保全への移行

Verizonはリアクティブ（障害発生後の対応）からAI予知保全への移行を進めています。機械学習とリアルタイムデータ分析で障害を事前に特定し、5Gパフォーマンスの最適化にもAIを活用。ピーク使用時の接続問題を削減しています。

国内外の比較から見える傾向

海外キャリアと国内キャリアの取り組みを比較すると、共通するトレンドが浮かび上がります。

• AIエージェント・マルチエージェント構成の採用: NTTドコモ、ソフトバンク、Deutsche Telekomなど複数のキャリアが採用
• 障害対応の自動化: 障害検知から原因特定・復旧までの自動化が最優先課題
• 省電力化へのAI活用: ソフトバンク、楽天モバイルが先行し、ESG・サステナビリティ対応を推進
• 生成AIの業界特化モデル開発: ソフトバンクのLTMやDeutsche TelekomのMINDRなど、通信業界に特化した生成AIモデルの開発が加速

主要なAIソリューション・プラットフォーム

通信業界のAI導入を支えるプラットフォームベンダーの動向も重要です。主なプレイヤーを整理します。

AI-RAN（AI-Radio Access Network）の動向

現時点で注目されているのが「AI-RAN」構想です。これは基地局にAI計算能力を持たせ、通信処理とAI推論を同じインフラ上で実行するアプローチです。NVIDIAがGPUインフラの提供を通じて推進しており、6G時代に向けた基盤技術として各社が検討を進めています。ただし、商用展開は現時点では限定的で、実用化には数年を要する見通しです。

導入効果の定量データ

通信業界におけるAI活用の投資対効果を、公開されているデータから整理します。

NVIDIA調査（2026年）に基づく統計

• 通信事業者の90%がAIが年間売上増加とコスト削減に貢献していると回答
• 26%が従業員能力の大幅向上を報告（より短時間で高品質な成果を達成）
• ROIが高いAI活用事例: 自律型ネットワーク向けAI（50%）、カスタマーサービス改善（41%）、社内プロセス最適化（33%）
• 生成AI利用率は60%が利用中または評価中（前年の49%から増加）

McKinseyレポートに基づく効果予測

McKinseyの分析では、通信事業者がネットワーク運用全体にAIを活用した場合、以下の効果が見込まれるとされています（海外事例ベース）。

ただし、これらの数値は海外の大手事業者における分析結果であり、日本国内の通信事業者にそのまま当てはまるとは限りません。日本のキャリアが公式に発表している効果データ（NTTドコモの50%以上削減、ソフトバンクの24%スループット改善など）を参考にするのが現実的です。

導入課題と規制上の注意点

通信業界のAI導入には技術的・制度的な課題があり、事前に把握しておく必要があります。

技術面の課題

レガシーシステムとの統合

4Gと5Gの混在環境、マルチベンダー構成の既存ネットワークにAIを統合するのは容易ではありません。各装置のデータフォーマットやプロトコルが異なるため、データ収集・統合基盤の構築に時間とコストがかかります。NTTドコモが100万台超の装置を横断的にAIで分析するシステムを構築できた背景にも、相当な投資と開発期間があったと見られます。

AI判断の透明性（Explainability）

ネットワーク制御においてAIが下す判断のプロセスを説明・検証できるかという課題があります。特にサービス品質に直結する制御判断では、「なぜその設定変更を行ったのか」を事後的に追跡できる仕組みが必要です。現時点では、この説明可能性が十分に確保されているとは言い切れません。

学習データの偏り

AIモデルは過去の障害データから学習するため、過去に発生していない新種の障害パターンに対応できない場合があります。楽天モバイルのレベル4認定も「RAN省電力化」という特定シナリオでの認定であり、すべての運用シナリオで同レベルの自動化が実現しているわけではありません。

人材面の課題

通信業界でAI導入を推進するには、以下のスキルセットを持つ人材が必要ですが、慢性的に不足しています。

• データサイエンティスト: ネットワークデータの分析・AIモデル開発
• AI/MLエンジニア: モデルの実装・運用・改善
• ネットワーク×AIの両方を理解するブリッジ人材: 通信ドメイン知識とAI技術の橋渡し

KDDIが「自然言語で指示するとネットワーク制御システム向けのデータ記述言語を自動生成する技術」を開発した背景にも、専門スキルを持たない運用者でも操作できる仕組みの必要性があります。

規制・コンプライアンス上の注意点

通信業界のAI活用では、以下の法規制への対応が求められます。

セキュリティリスクとして特に注意すべき点:

• 敵対的攻撃（Adversarial Attack）: AIモデルに細工されたデータを送りつけ、誤った判断をさせることでネットワーク障害を意図的に引き起こすリスク
• シャドーAI: 管理外でのAIツール利用による社内情報の漏洩。IPAの調査によれば、生成AIに関するセキュリティポリシーを明文化している日本企業は約2割にとどまる
• 学習データの漏洩: 通信データは個人情報を含む可能性が高いため、AI学習に用いる際のプライバシー保護が最重要課題

導入コスト感

通信業界のAI導入コストは、規模と範囲によって大きく異なります。公開情報から推定できる範囲では以下の通りです。

• PoC（概念実証）段階: 数千万〜1億円規模（限定的なユースケースでの検証）
• パイロット導入: 数億円規模（特定のエリア・業務への限定展開）
• 本格商用展開: 数十億円以上（NTTドコモの100万台規模のシステムなど）
• クラウド基盤費用: AWS・Google Cloud等のAI/MLサービス利用料が継続的に発生

NVIDIAの調査によれば、通信事業者の35%が前年比10%超のAI予算増額を計画しており、投資の回収見通しが立っていることがうかがえます。

AI導入がおすすめの企業・慎重に検討すべき企業

こんな企業にAI導入が適している

• 大規模ネットワークを運用している通信事業者・MVNO: 装置数が多いほどAIによる自動化の費用対効果が高い
• 障害対応の迅速化が経営課題になっている企業: 過去に大規模障害を経験し、再発防止にAI活用を検討している事業者
• 省電力化・ESG対応を経営目標に掲げている事業者: 基地局省電力化でCO2削減と通信品質維持を両立したい企業
• Open RAN・仮想化ネットワークを導入済み、または検討中の事業者: ソフトウェアベースのネットワークはAI制御との相性が良い
• ネットワーク運用の人材不足に悩んでいる事業者: AI導入で運用者1人あたりの対応範囲を広げたい企業

こんな企業は慎重に検討すべき

• 小規模ネットワーク運用で、現時点で人手運用に大きな問題がない企業: AI導入コストに見合う効果が出にくい
• レガシーシステムの比率が高く、データ収集基盤が未整備の企業: AIの前にデータ基盤の整備が先決
• AI/MLの知見を持つ人材が社内にいない企業: 外部ベンダーへの丸投げだと継続的な改善が困難。まずは人材育成やパートナーシップの構築から始めるべき
• 規制対応の体制が整っていない企業: 通信の秘密保護やデータプライバシーへの対応が不十分なままAIを導入すると、法的リスクが発生する
• 短期的なROIを求めている企業: AI導入の効果が明確に出るまでには通常1〜2年の運用・改善サイクルが必要

導入を検討する際の段階的アプローチ

通信業界でAI導入を進める場合、以下の段階的なアプローチが現実的です。

ステップ1: 課題の特定と優先順位付け（1〜3ヶ月）

自社のネットワーク運用における最大の課題を特定します。障害対応の遅延、運用人材の不足、電力コストの増大など、AIで解決できる課題を洗い出し、投資対効果が最も高い領域を選定します。

ステップ2: PoC（概念実証）の実施（3〜6ヶ月）

限定的な範囲でAIソリューションを導入し、効果を検証します。NVIDIA、AWS、Google Cloudなどのプラットフォームベンダーが通信事業者向けのPoCプログラムを提供しており、比較的低コストで始められます。

ステップ3: パイロット展開（6〜12ヶ月）

PoCの結果を踏まえて、特定のエリアや業務に限定したパイロット展開を行います。この段階で運用体制の構築、人材育成、KPIの設定を並行して進めます。

ステップ4: 本格展開と拡大（1〜2年）

パイロットの成果を基に全社展開します。KDDIが2024年のLTEネットワークでのAI障害検知システムから2026年の復旧支援AIエージェントへと段階的に拡大した例が参考になります。

今後の展望: 6G時代に向けたAIネイティブネットワーク

出典: NTT Research and Development

通信業界のAI活用は現在進行形で進化しています。NVIDIAの2026年調査では77%の回答者がAIネイティブネットワークが6G導入前に立ち上がると予想しています。

今後の主な方向性は以下の通りです。

• 完全自律運用の実現: TM Forumレベル5（完全自律）を目指す各社の取り組みが本格化。McKinseyは「完全自律型の自己最適化・自己修復ネットワークは数年以内に達成可能な目標」と分析
• 生成AIの通信業界特化: ソフトバンクのLTMのように、通信業界のドメイン知識を学習した生成AIモデルの開発が加速
• AIエージェントの高度化: 複数のAIエージェントが協調して動作するマルチエージェント構成が標準化
• AI-RANの実用化: 基地局にAI推論能力を持たせ、通信処理とAI処理を同一インフラで実行する構想が具体化
• グリーンAIの推進: AI活用による省電力化がESG・サステナビリティ戦略の柱に。ソフトバンクの年間500万kWh削減、楽天モバイルの20%電力削減といった実績が蓄積

世界経済フォーラム（WEF）も2025年3月のレポートで「生成AIが通信業界の収益モデルと運用効率を根本的に変革する可能性」を指摘しており、通信業界はAI活用のインパクトが最も大きい産業の一つと位置づけられています。

よくある質問（FAQ）

Q1. 通信業界のAI活用はどの領域から始めるのが効果的ですか？

NVIDIAの調査によれば、ROIが最も高い領域は「自律型ネットワーク向けAI」（50%）で、次いで「カスタマーサービス改善」（41%）です。ただし、自社の最大の課題が何かによって最適な出発点は異なります。障害対応の迅速化が最優先なら障害予兆検知・自動復旧から、コスト削減が課題なら基地局省電力化から始めるのが一般的です。

Q2. AI導入にはどのくらいの予算が必要ですか？

PoCであれば数千万〜1億円程度から着手可能です。本格商用展開にはNTTドコモのような大規模システムで数十億円以上が想定されます。クラウドベンダーのAI/MLサービスを活用すれば初期投資を抑えつつ段階的に拡大できます。

Q3. 通信データをAIに学習させる際、通信の秘密保護は問題になりませんか？

通信の秘密保護（電気通信事業法4条）は最も注意すべき法的要件です。AIの学習や分析に使用するデータは、通信の内容そのものではなく、トラフィック量・接続状態・アラーム情報といったメタデータに限定し、個人の通信内容に触れない設計にする必要があります。

Q4. 楽天モバイルの「レベル4認定」とは何が認められたのですか？

TM Forumの自律型ネットワーク成熟度モデルにおけるレベル4は「インテント駆動型のクローズドループ自動化」を意味します。楽天モバイルの場合、「RAN Energy Efficiency Optimization」（RAN省電力化）というシナリオに限定した認定であり、ネットワーク運用全体がレベル4に到達したわけではない点に注意が必要です。

Q5. 日本の通信業界のAI活用レベルは海外と比べてどうですか？

日本の4大キャリアは2025〜2026年に相次いでAIエージェントや生成AIの商用導入を開始しており、障害対応の自動化や省電力化では世界的に見ても先進的な取り組みを進めています。一方で、総務省の情報通信白書（令和7年版）では日本企業の生成AI活用率が55.2%と他国と比較して低い水準にあり、通信業界以外への波及はこれからの段階です。

まとめ

通信・インフラ業界のAI活用は、2026年に入って大きな転換点を迎えています。NTTドコモの100万台規模のAIエージェント監視、KDDIのデジタルツインを活用した復旧支援AI、ソフトバンクの通信業界向け生成AI基盤（LTM）、楽天モバイルのOpen RAN上での世界初レベル4認定と、4大キャリアがそれぞれ異なるアプローチでAI活用を推進しています。

通信分野のAI市場は2030年に約273億米ドルへ成長すると予測されており、今後もAI投資は加速する見通しです。導入を検討する場合は、自社の最大課題の特定 → PoCでの効果検証 → パイロット展開 → 本格展開という段階的なアプローチが現実的です。

通信業界のAI活用についてさらに深く知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。

• AIエージェントとは？仕組み・種類・活用事例をわかりやすく解説 — AIエージェントの基本概念から理解したい方向け
• マルチエージェントAIとは？仕組み・活用事例・主要フレームワークを解説 — NTTドコモやソフトバンクが採用するマルチエージェント構成の詳細
• 生成AIのセキュリティリスクと対策｜企業が知っておくべき注意点 — 通信業界のAIセキュリティ課題に関連
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