「エリクソン・フォーラム 2026」レポート：AI時代の通信革命と日本の役割 ―エリクソンの技術戦略と国内エコシステム構築［2ページ目］

［2］AIの普及に伴い変化する通信トラフィック

　世界55社のモバイル通信事業者を対象とした分析によると、12カ月間のトラフィック増加率において、上りの増加率が下りを上回る事業者は約8割に上る。内訳は、上りの増加率が下りの1.5倍超が31％、1〜1.5倍が47％となっている。
　一方、上りと下りの増加率がほぼ同等の事業者は11％、下りの増加率が高い事業者は11％にとどまる（図2）。この結果は、AIアプリケーションが普及する前の時点であり、今後のAIの進展でさらに加速するとエリクソンは見ている。
　エリクソンが年2回発表している「モビリティ・レポート」の予測では、上りトラフィックは5年ごとに約3倍、総トラフィックは約2倍になる見通しだ。マンスール氏は、トラフィックは、どれだけ増えるかだけでなく、どのような種類が増えるかが重要で、提供する機能や開発する製品、ネットワークアーキテクチャにも変化が求められる、と解説する（図3）。

左：図2　12カ月間のトラフィック増加率：世界55社の通信事業者のアップリンク（上り）とダウンリンク（下り）
右：図3　モバイルデータ通信のシナリオ

出所　（図2、図3ともに）エリクソン・ジャパン株式会社「エリクソン・フォーラム 2026 メディア・セッション」より

［3］「精度の高いインテリジェンス配置」の重要性

　トラフィック増加に対応するためには、ネットワークの性能と能力を高めることが必要となる。そのためにエリクソンは「精度の高いインテリジェンスの配置」（deploying intelligence with precision）を掲げている。これは、適切なハードウェアとソフトウェアを、ネットワークの適切なノードに置くという考え方だ。
　北東アジアの通信事業者に典型的なネットワークは、屋上などに置く無線基地局、ベースバンド集約拠点、エッジデータセンター、通信事業者のコアサイト、パブリックデータセンターやAIデータセンターで構成される。同社は、AI処理機能の配置を図4のように整理している。

図4　「精度の高いインテリジェンスの配置」具体例

出所　エリクソン・ジャパン株式会社「エリクソン・フォーラム 2026 メディア・セッション」より

（1）無線基地局・ベースバンド集約拠点
　全国に数多くある基地局や集約拠点では、電波を扱う通信処理と、その中で動くAIの判断（推論）を、同じ機器でこなす。拠点の数が多いほどコストにかさむため、TCO（総所有コスト）を抑えた専用ハードウェアが不可欠で、エリクソンは独自設計のASIC に大きく投資し、必要な箇所ではCPU も活用している。
　将来はNPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）の導入も視野に入れ、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせで最高の性能が出るよう、自社のソフトウェアで補完する方針だ。

（2）エッジデータセンター（エッジでのAI推論）
　基地局のさらに上位にあるエッジデータセンターでは、学習済みのAIモデルを使って、即時判断（推論）が増える。この処理では、GPU やCPU、NPUの役割が大きくなる。

（3）上位ネットワーク（AIの学習および推論）
　ネットワークのさらに上位では、AIの学習（トレーニング）も行われる。学習と推論の処理には、GPUやCPU、NPUに加えて、TPU（Tensor Processing Unit）やLPU（Language Processing Unit）など、タスクごとに適した専用ハードウェアが必要になる。