AIが通信経路を自律最適化する
「自律思考型分散コアルーティング」技術を開発

1. 開発の背景

次世代の通信環境では、AR（Augmented Reality、拡張現実）やVR（Virtual Reality、仮想現実）、自動運転など、低遅延が不可欠な通信と、大容量データの効率的な転送が求められる通信が、一つのアプリケーション内で複雑に切り替わることが予想されます。しかし、従来のモバイルネットワークでは、一つのアプリケーション内で異なる遅延要件（SLA：Service Level Agreement）が存在する場合に、それぞれの要件に柔軟に対応することが難しく、一律の基準で通信を制御することは困難でした。そこでソフトバンクは、アプリケーションが要求する遅延要件をAIエージェントが自律的に判別し、最適なコアネットワーク経路へリアルタイムで切り替えて制御を行う「自律思考型分散コアルーティング」の技術を新たに開発しました。

2. 「自律思考型分散コアルーティング」の特長

• 遅延要件の定義と事前測定：利用するアプリケーションの遅延要件を数十ミリ秒（1ms＝1,000分の1秒）から10ms以下まで、段階的なクラスとして定義。特定の遅延要件（例：40ms以下など）が求められるクラウドゲーミングなどの起動時に、AIエージェントが現在のネットワーク遅延が要件を満たしているかを計測サーバーを用いてリアルタイムに判定。

• 事前測定に基づく自律最適化：事前測定の結果を基に、AIエージェントがSRv6 MUPの適用可否を判断。低遅延化によりアプリケーションが求める遅延要件を満たせると判断した場合、自律的に経路を切り替え。

• 検証（本番利用中の計測）：SRv6 MUPにより最適化された通信環境下でアプリケーションを利用し、AIエージェントは計測サーバーを用いて遅延を継続測定。

• 証明（結果の可視化）：セッション終了後、遅延要件の達成状況を判定し、必要に応じて結果をAPI経由で送付。

• モバイルネットワークのリアルタイム切り替え：モバイルネットワーク側で、特性が異なる二つの経路をリアルタイムに切り替え。信頼性の高い、効率的な通信経路を提供する「UPFによる中央集中管理型コアネットワーク」と、最短経路により遅延を抑制した通信経路を提供する「SRv6 MUP-PE：Provider Edge」の最適な使い分けを実現。

3. 実証実験の成果

2026年2月に開催されたネットワーク運用者向けイベント「JANOG57」において、クラウドゲーミングを用いた実証実験を実施しました。今回の実証実験においてソフトバンクの商用モバイルネットワーク（4G）環境で検証した結果、従来のモバイルコア経由の平均遅延値が41.9msであったのに対し、本技術適用時の平均遅延値は27.4msという結果が得られました。

このように、本技術を用いることでクラウドゲーミングが求める遅延要件（40ms以下）を安定的に満たすことを確認しました。また、AIエージェントによるトラフィック制御の精度は99.7％を記録し、極めて精緻で、かつ安定した自律制御の有効性が確認されました。

4. 今後の展開

今後、AIエージェントにさまざまなアプリケーショントラフィックを学習させることで、より汎用的な制御技術への高度化を進めます。将来的には、アプリケーション事業者が低遅延を必要とするアプリケーションをソフトバンクのMECサーバーに搭載するだけで、自律的に最適なネットワーク制御が適用される仕組みの実現を目指し、本技術を進化・発展させていきます。

ソフトバンクは、AIと通信ネットワークが高度に融合した自律型社会の実現に向けて、本技術の商用展開とさらなる高度化を推進していきます。