ソフトバンクとサムスンが描くAI-RANの未来、その真意とは？

ソフトバンクとサムスンが描くAI-RANの未来、その真意とは？

正直なところ、最初に「ソフトバンクとサムスンがAI-RANで協業」というニュースを聞いた時、あなたも感じたかもしれませんが、私は少しばかり懐疑的でした。また新しいバズワードか、と。AIと5G、そして次世代の6Gが絡む話は、ここ数年で山ほど見てきましたからね。でも、詳細を読み込んでいくうちに、これは単なる流行り言葉で終わらない、もっと深い意味があるんじゃないかと考えるようになりました。

私たちが20年間この業界をウォッチし続けてきた中で、通信技術の進化は常にインフラとアプリケーションの両輪で進んできました。かつては「帯域幅が全て」と言われ、その後「低遅延」が叫ばれ、そして今、「AIによる最適化」が次のフロンティアとして浮上しています。ソフトバンクとサムスン電子が2025年10月に覚書を締結し、AI-RAN領域での協業に合意したというのは、まさにこの流れを象徴する出来事だと言えるでしょう。これは、単に技術的な提携というだけでなく、次世代の通信エコシステムを誰がリードするのか、という覇権争いの序章でもあるんです。

今回の協業の核心は、大きく分けて4つの研究分野に集約されます。まず一つ目は「6G」。これはもう、誰もが注目している次世代通信規格ですよね。特に7GHz帯のセンチメートル波に焦点を当て、サムスンの基地局実装技術とソフトバンクの通信ネットワーク構築ノウハウを組み合わせることで、実環境での検証と新たなユースケースの探索を進めるという。これは、机上の空論ではなく、具体的な「使える6G」を目指している証拠です。

2つ目は「AI for RAN」。これは、AIを無線アクセスネットワーク（RAN）そのものに組み込んで、効率化と最適化を図るというもの。特に物理層（L1：Layer 1）へのAI適用に注目している点が興味深い。RANのL1は、まさに通信の根幹をなす部分。ここにAIのメスを入れるというのは、ネットワークの性能を根本から引き上げようという強い意志を感じます。過去にもネットワーク最適化の試みは数多くありましたが、AIが物理層にまで踏み込むことで、これまでの常識を覆すようなブレークスルーが生まれるかもしれません。

そして3つ目が「AI and RAN」。これは、AIとRANの設備を共用し、利用効率を向上させるというコンセプトです。ここで登場するのが「AI-RANオーケストレーター」というアーキテクチャー。異なるワークロードを同一ハードウェア上で効率的に動かすというのは、設備投資のROI（投資利益率）を劇的に改善する可能性を秘めています。ソフトバンクがAI-RANによってROIが8倍良くなると試算しているという話は、決して大げさではないかもしれません。これは投資家にとっても非常に魅力的な数字でしょう。マイクロソフト、ノキア、アーム、エヌビディア、Amazon Web Services (AWS)、エリクソンといった錚々たる企業が名を連ねる「AI-RANアライアンス」が2024年2月に設立され、東京大学も創立メンバーとして加盟していることからも、この分野への期待の大きさが伺えます。

最後の4つ目は、ソフトバンクが開発を進めている「Large Telecom Model (Telco LLM)」の活用です。これは通信業界に特化した生成AI基盤モデルで、従来のネットワーク最適化のワークフローをLLMベースのAIで変革しようという野心的な試みです。データの安全な相互運用と性能向上を実現し、業界標準の確立を目指すというから、これはもう、通信業界のOSのような存在を目指しているのかもしれません。もしこれが実現すれば、ネットワーク運用は劇的に効率化され、新たなサービス開発のスピードも格段に上がるでしょう。

この協業は、単に技術的な進歩だけでなく、ビジネスモデルにも大きな影響を与えるはずです。通信事業者は、これまで以上にデータとAIの活用が求められるようになります。そして、AI-RANアライアンスのような広範な業界団体が形成されていることからも、これは特定の企業だけの動きではなく、業界全体の大きなうねりであることがわかります。

投資家としては、このAI-RANの動向を注視し、どの企業がこの新しいエコシステムの中で優位に立つのかを見極める必要があります。単にAIチップを供給するNVIDIAのような企業だけでなく、AI-RANオーケストレーターやTelco LLMのようなプラットフォームを握る企業が、次の時代の勝者となる可能性を秘めているでしょう。技術者にとっては、6Gのセンチメートル波技術、RANの物理層へのAI適用、そしてTelco LLMのような大規模モデルの設計と運用は、まさに腕の見せ所です。

もちろん、課題がないわけではありません。AIの導入には常にセキュリティやプライバシーの問題がつきまといますし、既存のレガシーシステムとの連携も一筋縄ではいかないでしょう。しかし、ソフトバンクとサムスンという、通信とデバイス、そしてAIに強い両社が手を組んだことで、これらの課題を乗り越えるための強力な推進力が生まれることは間違いありません。

この協業が、私たちの通信環境をどのように変え、どのような新しいサービスを生み出すのか。そして、あなたはこの大きな変化の波にどう乗っていくのか。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期のような、予測不能な興奮をもたらしてくれることを期待しています。

もちろん、課題がないわけではありません。AIの導入には常にセキュリティやプライバシーの問題がつきまといますし、既存のレガシーシステムとの連携も一筋縄ではいかないでしょう。しかし、ソフトバンクとサムスンという、通信とデバイス、そしてAIに強い両社が手を組んだことで、これらの課題を乗り越えるための強力な推進力が生まれることは間違いありません。この協業が、私たちの通信環境をどのように変え、どのような新しいサービスを生み出すのか。そして、あなたはこの大きな変化の波にどう乗っていくのか。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期のような、予測不能な興奮をもたらしてくれることを期待しています。

正直なところ、この手の話を聞くと、「また夢物語か」と感じる人もいるかもしれません。しかし、私がこの協業に深い意味を感じるのは、これが単なる技術的な可能性の羅列ではなく、「なぜ今、AI-RANなのか」という必然性に裏打ちされているからです。

考えてみてください。現代の通信ネットワークは、もはや単にスマートフォンで通話したり、ウェブサイトを閲覧したりするだけのインフラではありません。自動運転車、スマートファクトリー、遠隔医療、メタバースといった、超低遅延と超高信頼性を求めるアプリケーションが次々と登場しています。これらのアプリケーションは、ネットワークの末端、つまり「エッジ」で膨大なデータを生成し、リアルタイムでの処理と応答を求めています。従来の、中央集権的なクラウドと固定された基地局のアーキテクチャでは、この要求に応えきれなくなってきているのが現実です。

ここに、AIとRANの融合という発想が生まれるわけです。AIをネットワークの根幹にまで浸透させることで、ネットワークそのものが自律的に学習し、最適化し、変化に適応できるようになる。これは、まるで神経回路を持つ生命体のように、ネットワークが進化する姿を想像させます。そして、この進化は、単に「速くなる」「遅延が減る」といった線形的な改善に留まらず、全く新しい種類の価値創造を可能にするでしょう。

では、このAI-RANの未来が具体的にどのようなインパクトをもたらすのか、もう少し深掘りしてみましょう。

通信事業者のビジネスモデル変革：ROIの最大化と新たな収益源

通信事業者にとって、AI-RANはまさに「ゲームチェンジャー」です。これまで、彼らのビジネスモデルは、大規模な設備投資（CAPEX）を伴うネットワーク構築と、それを利用した接続サービスの提供が中心でした。しかし、AI-RANは、この構造に根本的な変化をもたらす可能性を秘めています。

まず、運用効率（OPEX）の劇的な改善です。AI for RANやTelco LLMの活用により、ネットワークの監視、最適化、障害対応といった運用業務の多くが自動化・高度化されます。例えば、AIがトラフィックパターンを予測し、リソースを動的に再配分することで、ネットワークの混雑を未然に防ぎ、エネルギー消費を最小限に抑えることができる。あるいは、基地局の故障予兆をAIが検知し、部品交換のタイミングを最適化することで、ダウンタイムを削減し、メンテナンスコストを大幅に削減できるでしょう。ソフトバンクがROIが8倍良くなると試算しているという話は、まさにこのOPEX削減効果と、後述する新たな収益源の両面から語られていると私は見ています。

次に、新たな収益源の創出です。AI-RANによって、通信事業者は単なる「パイプ役」から脱却し、より高付加価値なサービスプロバイダーへと進化できます。 例えば、AI-RANによって最適化された「ネットワークスライス」の提供です。自動運転車向けには超低遅延・高信頼性のスライスを、スマートファクトリー向けには特定のエリアに特化したエッジAIコンピューティング能力とセキュアな接続を、といった具合に、企業やアプリケーションのニーズに応じて、AIが自律的に最適なネットワーク環境を構築・提供できるようになります。これは、従来の固定料金モデルとは全く異なる、サービスに応じた従量課金やサブスクリプション型のビジネスモデルを可能にするでしょう。

また、ネットワークのエッジに分散配置されたAIコンピューティングリソースを、サードパーティのアプリケーション開発者や企業に提供する「エッジAIアズ・ア・サービス（Edge AI-as-a-Service）」も有望な分野です。例えば、監視カメラの映像をエッジでリアルタイムにAI分析し、異常を検知するサービスや、AR/VRコンテンツのレンダリングをエッジで行い、超低遅延で提供するサービスなどが考えられます。通信事業者は、単に接続を提供するだけでなく、その上で動くAIアプリケーションのプラットフォーム提供者としての役割も担うことになるわけです。

技術者にとっての挑戦と機会：次世代ネットワークの設計者へ

技術者にとっては、AI-RANはまさに夢のようなフロンティアです。通信工学、AI/機械学習、クラウドコンピューティング、セキュリティといった、これまで個別に発展してきた分野が融合する場所であり、新たなブレークスルーを生み出すチャンスに満ちています。

特に注目すべきは、RANの物理層（L1）へのAI適用です。これは、通信の最も根源的な部分にAIの知能を導入する試みであり、電波の送受信、変調、符号化といった基本機能をAIが学習・最適化することで、既存の物理限界を超えるような性能向上が期待されます。例えば、複雑な電波環境下での最適なビームフォーミング（電波の指向性制御）や、干渉の少ない周波数帯の動的選択、さらにはノイズの中から信号を効率的に抽出するといった、これまでのアルゴリズムでは難しかった課題をAIが解決するかもしれません。これは、通信技術の教科書を書き換えるほどのインパクトを持つ可能性があります。

また、Telco LLMの開発と運用も非常に興味深い分野です。通信ネットワークは、膨大な種類の機器、プロトコル、データから構成される複雑なシステムです。この複雑性を理解し、人間が自然言語で指示するだけでネットワークを最適化したり、障害の原因を特定したりできるLLMを開発することは、高度なドメイン知識とAI技術の融合が求められます。さらに、このLLMが学習するデータのプライバシー保護、モデルの公平性、そしてサイバーセキュリティ対策は、極めて重要な課題となるでしょう。

AI-RANの実現には、以下のような多岐にわたる専門知識を持つ技術者の存在が不可欠です。

• 無線通信技術者: 6Gのセンチメートル波技術、RANアーキテクチャ、電波伝搬の深い理解。
• AI/機械学習エンジニア: 強化学習、深層学習、自然言語処理、エッジAI、フェデレーテッドラーニングなどの専門知識。
• クラウド・SREエンジニア: Kubernetesなどのコンテナ技術、マイクロサービスアーキテクチャ、CI

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/CD、DevOpsのプラクティス、そしてシステム全体の信頼性設計は、AI-RANのような複雑な分散システムを運用する上で不可欠な要素です。さらに、セキュリティエンジニアは、AIモデルの安全性、ネットワークのスライスごとの独立性、そしてエッジデバイスからクラウドまでのデータ保護という、これまで以上に高度なセキュリティ要件に対応しなければなりません。そして忘れてはならないのが、データサイエンティストやAI倫理の専門家たちです。彼らは、Telco LLMが学習する膨大な通信データから有益な知見を引き出しつつ、その利用が公正かつ透明であり、プライバシーが保護されるよう、モデルの設計と運用に深く関与することになります。

AI-RANの実現には、これら多岐にわたる専門知識を持つ技術者が、それぞれのサイロに閉じこもるのではなく、密接に連携し、知見を共有することが求められます。まさに、異分野のスペシャリストたちが集結し、一つの壮大な目標に向かって協創する、これまでにないエンジニアリングのフロンティアが、今、目の前に広がっているのです。

社会全体へのインパクト：AI-RANが拓く新たな世界

AI-RANがもたらすのは、単なる通信技術の進化ではありません。それは、私たちの社会全体のあり方を根本から変える可能性を秘めています。想像してみてください。

• 自動運転の普及と安全性の向上: 超低遅延と高信頼性を持つAI-RANは、自動運転車がリアルタイムで周囲の状況を認識し、ミリ秒単位で安全な判断を下すための「神経系」となるでしょう。都市全体の交通流がAIによって最適化され、渋滞や事故が劇的に減少する未来が訪れるかもしれません。車載センサーデータとネットワークエッジのAIが連携することで、予期せぬ危険を未然に防ぐ、まさに「ゼロ事故」を目指せるようになるはずです。

• スマートシティの実現と市民生活の質の向上: センサーネットワーク、AIカメラ、そして市民のスマートフォンがAI-RANによってシームレスに繋がり、都市機能が自律的に最適化されます。エネルギー消費の効率化、災害時の迅速な対応、公共サービスのパーソナライズ化など、より住みやすく安全な都市生活が実現するでしょう。例えば、AIがゴミの量を予測して収集ルートを最適化したり、異常気象時に避難経路をリアルタイムで案内したりといった、きめ細やかなサービスが可能になります。

• 遠隔医療の進化と医療格差の解消: 医師が遠隔地から高精細な映像と触覚フィードバックを通じて手術を行う。AIが患者の生体データをリアルタイムで分析し、病気の早期発見や個別化された治療計画を提案する。AI-RANは、医療格差の解消と質の高い医療へのアクセスを可能にします。特に過疎地域や離島など、医療資源が限られている場所での恩恵は計り知れないでしょう。

• メタバースとXR体験の没入感向上: 現実と仮想空間が融合するメタバースや、AR/VRのようなXR（クロスリアリティ）技術は、膨大なデータと超低遅延の通信を必要とします。AI-RANは、これらの体験をよりリアルで没入感のあるものに変え、ビジネスやエンターテイメントに新たな地平を切り開くでしょう。例えば、遠隔地の同僚とまるで隣にいるかのように会議をしたり、歴史的な建造物を仮想空間で歩き回ったり、これまでの物理的な制約を乗り越える体験が可能になります。

これらは決してSFの物語ではありません。AI-RANは、これらの夢物語を現実のものとするための基盤を築いているのです。単に「速い」だけでなく、「賢く」「しなやか」なネットワークが、社会のあらゆる側面に深く浸透し、新たな価値と体験を生み出していくことになります。

克服すべき課題と未来への展望

もちろん、この壮大なビジョンを実現するためには、乗り越えるべき課題も山積しています。既存の記事でも触れたように、AIの導入にはセキュリティとプライバシーの問題が常に付きまといます。特に、通信の根幹を担うRANにAIが深く組み込まれることで、その脆弱性はシステム全体に波及する可能性があります。悪意ある攻撃者がAIモデルを操作したり、機密性の高い通信データを不正に入手したりするリスクは、厳重な対策が求められるでしょう。AIモデル自体の透明性や公平性も、社会的な受容性を高める上で重要な論点となります。

また、既存のレガシーシステムとの連携も避けて通れない課題です。長年にわたって構築されてきた複雑な通信インフラを、一朝一夕にAI-RANへと置き換えることはできません。段階的な移行計画と、既存資産を最大限に活用しつつ、新しい技術を融合させるための巧妙なアーキテクチャ設計が不可欠です。これには、既存の技術と新しいAI技術の「翻訳」役となる人材やツールも必要となるでしょう。

さらに、AI-RANのような革新的な技術が普及するためには、国際的な標準化が不可欠です。異なるベンダーや国のシステムが相互運用できる共通の枠組みがなければ、その恩恵は限定的になってしまいます。AI-RANアライアンスのような取り組みは、まさにこの標準化を推進するための重要なステップだと言えるでしょう。技術的な標準だけでなく、データ共有やプライバシー保護に関する国際的な合意形成も、今後の大きな課題となります。

しかし、私が個人的に強く感じるのは、これらの課題は決して乗り越えられないものではないということです。ソフトバンクとサムスンという、通信技術の最前線を走り続けてきた両社が手を組んだことの意義は計り知れません。サムスンは、世界有数の基地局ベンダーとして、RANのハードウェアとソフトウェアに深い知見を持っています。一方、ソフトバンクは、大規模な通信ネットワークを実際に運用し、ユーザーのニーズを熟知している通信事業者です。さらに、AI-RANアライアンスを通じて、マイクロソフト、

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ソフトバンクとサムスンが描くAI-RANの未来、その真意とは？ 正直なところ、最初に「ソフトバンクとサムスンがAI-RANで協業」というニュースを聞いた時、あなたも感じたかもしれませんが、私は少しばかり懐疑的でした。また新しいバズワードか、と。AIと5G、そして次世代の6Gが絡む話は、ここ数年で山ほど見てきましたからね。でも、詳細を読み込んでいくうちに、これは単なる流行り言葉で終わらない、もっと深い意味があるんじゃないかと考えるようになりました。 私たちが20年間この業界をウォッチし続けてきた中で、通信技術の進化は常にインフラとアプリケーションの両輪で進んできました。かつては「帯域幅が全て」と言われ、その後「低遅延」が叫ばれ、そして今、「AIによる最適化」が次のフロンティアとして浮上しています。ソフトバンクとサムスン電子が2025年10月に覚書を締結し、AI-RAN領域での協業に合意したというのは、まさにこの流れを象徴する出来事だと言えるでしょう。これは、単に技術的な提携というだけでなく、次世代の通信エコシステムを誰がリードするのか、という覇権争いの序章でもあるんです。 今回の協業の核心は、大きく分けて4つの研究分野に集約されます。まず一つ目は「6G」。これはもう、誰もが注目している次世代通信規格ですよね。特に7GHz帯のセンチメートル波に焦点を当て、サムスンの基地局実装技術とソフトバンクの通信ネットワーク構築ノウハウを組み合わせることで、実環境での検証と新たなユースケースの探索を進めるという。これは、机上の空論ではなく、具体的な「使える6G」を目指している証拠です。 2つ目は「AI for RAN」。これは、AIを無線アクセスネットワーク（RAN）そのものに組み込んで、効率化と最適化を図るというもの。特に物理層（L1：Layer 1）へのAI適用に注目している点が興味深い。RANのL1は、まさに通信の根幹をなす部分。ここにAIのメスを入れるというのは、ネットワークの性能を根本から引き上げようという強い意志を感じます。過去にもネットワーク最適化の試みは数多くありましたが、AIが物理層にまで踏み込むことで、これまでの常識を覆すようなブレークスルーが生まれるかもしれません。 そして3つ目が「AI and RAN」。これは、AIとRANの設備を共用し、利用効率を向上させるというコンセプトです。ここで登場するのが「AI-RANオーケストレーター」というアーキテクチャー。異なるワークロードを同一ハードウェア上で効率的に動かすというのは、設備投資のROI（投資利益率）を劇的に改善する可能性を秘めています。ソフトバンクがAI-RANによってROIが8倍良くなると試算しているという話は、決して大げさではないかもしれません。これは投資家にとっても非常に魅力的な数字でしょう。マイクロソフト、ノキア、アーム、エヌビディア、Amazon Web Services (AWS)、エリクソンといった錚々たる企業が名を連ねる「AI-RANアライアンス」が2024年2月に設立され、東京大学も創立メンバーとして加盟していることからも、この分野への期待の大きさが伺えます。 最後の4つ目は、ソフトバンクが開発を進めている「Large Telecom Model (Telco LLM)」の活用です。これは通信業界に特化した生成AI基盤モデルで、従来のネットワーク最適化のワークフローをLLMベースのAIで変革しようという野心的な試みです。データの安全な相互運用と性能向上を実現し、業界標準の確立を目指すというから、これはもう、通信業界のOSのような存在を目指しているのかもしれません。もしこれが実現すれば、ネットワーク運用は劇的に効率化され、新たなサービス開発のスピードも格段に上がるでしょう。 この協業は、単に技術的な進歩だけでなく、ビジネスモデルにも大きな影響を与えるはずです。通信事業者は、これまで以上にデータとAIの活用が求められるようになります。そして、AI-RANアライアンスのような広範な業界団体が形成されていることからも、これは特定の企業だけの動きではなく、業界全体の大きなうねりであることがわかります。 投資家としては、このAI-RANの動向を注視し、どの企業がこの新しいエコシステムの中で優位に立つのかを見極める必要があります。単にAIチップを供給するNVIDIAのような企業だけでなく、AI-RANオーケストレーターやTelco LLMのようなプラットフォームを握る企業が、次の時代の勝者となる可能性を秘めているでしょう。技術者にとっては、6Gのセンチメートル波技術、RANの物理層へのAI適用、そしてTelco LLMのような大規模モデルの設計と運用は、まさに腕の見せ所です。 もちろん、課題がないわけではありません。AIの導入には常にセキュリティやプライバシーの問題がつきまといますし、既存のレガシーシステムとの連携も一筋縄ではいかないでしょう。しかし、ソフトバンクとサムスンという、通信とデバイス、そしてAIに強い両社が手を組んだことで、これらの課題を乗り越えるための強力な推進力が生まれることは間違いありません。 この協業が、私たちの通信環境をどのように変え、どのような新しいサービスを生み出すのか。そして、あなたはこの大きな変化の波にどう乗っていくのか。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期のような、予測不能な興奮をもたらしてくれることを期待しています。 もちろん、課題がないわけではありません。AIの導入には常にセキュリティやプライバシーの問題がつきまといますし、既存のレガシーシステムとの連携も一筋縄ではいかないでしょう。しかし、ソフトバンクとサムスンという、通信とデバイス、そしてAIに強い両社が手を組んだことで、これらの課題を乗り越えるための強力な推進力が生まれることは間違いありません。この協業が、私たちの通信環境をどのように変え、どのような新しいサービスを生み出すのか。そして、あなたはこの大きな変化の波にどう乗っていくのか。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期のような、予測不能な興奮をもたらしてくれることを期待しています。 正直なところ、この手の話を聞くと、「また夢物語か」と感じる人もいるかもしれません。しかし、私がこの協業に深い意味を感じるのは、これが単なる技術的な可能性の羅列ではなく、「なぜ今、AI-RANなのか」という必然性に裏打ちされているからです。 考えてみてください。現代の通信ネットワークは、もはや単にスマートフォンで通話したり、ウェブサイトを閲覧したりするだけのインフラではありません。自動運転車、スマートファクトリー、遠隔医療、メタバースといった、超低遅延と超高信頼性を求めるアプリケーションが次々と登場しています。これらのアプリケーションは、ネットワークの末端、つまり「エッジ」で膨大なデータを生成し、リアルタイムでの処理と応答を求めています。従来の、中央集権的なクラウドと固定された基地局のアーキテクチャでは、この要求に応えきれなくなってきているのが現実です。 ここに、AIとRANの融合という発想が生まれるわけです。AIをネットワークの根幹にまで浸透させることで、ネットワークそのものが自律的に学習し、最適化し、変化に適応できるようになる。これは、まるで神経回路を持つ生命体のように、ネットワークが進化する姿を想像させます。そして、この進化は、単に「速くなる」「遅延が減る」といった線形的な改善に留まらず、全く新しい種類の価値創造を可能にするでしょう。 では、このAI-RANの未来が具体的にどのようなインパクトをもたらすのか、もう少し深掘りしてみましょう。 ### 通信事業者のビジネスモデル変革：ROIの最大化と新たな収益源 通信事業者にとって、AI-RANはまさに「ゲームチェンジャー」です。これまで、彼らのビジネスモデルは、大規模な設備投資（CAPEX）を伴うネットワーク構築と、それを利用した接続サービスの提供が中心でした。しかし、AI-RANは、この構造に根本的な変化をもたらす可能性を秘めています。 まず、運用効率（OPEX）の劇的な改善です。AI for RANやTelco LLMの活用により、ネットワークの監視、最適化、障害対応といった運用業務の多くが自動化・高度化されます。例えば、AIがトラフィックパターンを予測し、リソースを動的に再配分することで、ネットワークの混雑を未然に防ぎ、エネルギー消費を最小限に抑えることができる。あるいは、基地局の故障予兆をAIが検知し、部品交換のタイミングを最適化することで、ダウンタイムを削減し、メンテナンスコストを大幅に削減できるでしょう。ソフトバンクがROIが8倍良くなると試算しているという話は、まさにこのOPEX削減効果と、後述する新たな収益源の両面から語られていると私は見ています。 次に、新たな収益源の創出です。AI-RANによって、通信事業者は単なる「パイプ役」から脱却し、より高付加価値なサービスプロバイダーへと進化できます。 例えば、AI-RANによって最適化された「ネットワークスライス」の提供です。自動運転車向けには超低遅延・高信頼性のスライスを、スマートファクトリー向けには特定のエリアに特化したエッジAIコンピューティング能力とセキュアな接続を、といった具合に、企業やアプリケーションのニーズに応じて、AIが自律的に最適なネットワーク環境を構築・提供できるようになります。これは、従来の固定料金モデルとは全く異なる、サービスに応じた従量課金やサブスクリプション型のビジネスモデルを可能にするでしょう。 また、ネットワークのエッジに分散配置されたAIコンピューティングリソースを、サードパーティのアプリケーション開発者や企業に提供する「エッジAIアズ・ア・サービス（Edge AI-as-a-Service）」も有望な分野です。例えば、監視カメラの映像をエッジでリアルタイムにAI分析し、異常を検知するサービスや、AR/VRコンテンツのレンダリングをエッジで行い、超低遅延で提供するサービスなどが考えられます。通信事業者は、単に接続を提供するだけでなく、その上で動くAIアプリケーションのプラットフォーム提供者としての役割も担うことになるわけです。 ### 技術者にとっての挑戦と機会：次世代ネットワークの設計者へ 技術者にとっては、AI-RANはまさに夢のようなフロンティアです。通信工学、AI/機械学習、クラウドコンピューティング、セキュリティといった、これまで個別に発展してきた分野が融合する場所であり、新たなブレークスルーを生み出すチャンスに満ちています。 特に注目すべきは、RANの物理層（L1）へのAI適用です。これは、通信の最も根源的な部分にAIの知能を導入する試みであり、電波の送受信、変調、符号化といった基本機能をAIが学習・最適化することで、既存の物理限界を超えるような性能向上が期待されます。例えば、複雑な電波環境下での最適なビームフォーミング（電波の指向性制御）や、干渉の少ない周波数帯の動的選択、さらにはノイズの中から信号を効率的に抽出するといった、これまでのアルゴリズムでは難しかった課題をAIが解決するかもしれません。これは、通信技術の教科書を書き換えるほどのインパクトを持つ可能性があります。 また、Telco LLMの開発と運用も非常に興味深い分野です。通信ネットワークは、膨大な種類の機器、プロトコル、データから構成される複雑なシステムです。この複雑性を理解し、人間が自然言語で指示するだけでネットワークを最適化したり、障害の原因を特定したりできるLLMを開発することは、高度なドメイン知識とAI技術の融合が求められます。さらに、このLLMが学習するデータのプライバシー保護、モデルの公平性、そしてサイバーセキュリティ対策は、極めて重要な課題となるでしょう。 AI-RANの実現には、以下のような多岐にわたる専門知識を持つ技術者の存在が不可欠です。 * 無線通信技術者: 6Gのセンチメートル波技術、RANアーキテクチャ、電波伝搬の深い理解。 * AI/機械学習エンジニア: 強化学習、深層学習、自然言語処理、エッジAI、フェデレーテッドラーニングなどの専門知識。 * クラウド・SREエンジニア: Kubernetesなどのコンテナ技術、マイクロサービスアーキテクチャ、CI/CD、DevOpsのプラクティス、そしてシステム全体の信頼性設計は、AI-RANのような複雑な分散システムを運用する上で不可欠な要素です。さらに、セキュリティエンジニアは、AIモデルの安全性、ネットワークのスライスごとの独立性、そしてエッジデバイスからクラウドまでのデータ保護という、これまで以上に高度なセキュリティ要件に対応しなければなりません。そして忘れてならないのが、データサイエンティストやAI倫理の専門家たちです。彼らは、Telco LLMが学習する膨大な通信データから有益な知見を引き出しつつ、その利用が公正かつ透明であり、プライバシーが

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マイクロソフト、ノキア、アーム、エヌビディア、Amazon Web Services (AWS)、エリクソン、そして東京大学といった創立メンバーが、それぞれの強みを持ち寄ることで、この分野の課題解決と標準化を加速させる強力なエコシステムが形成されつつあるのです。

考えてみてください。マイクロソフトやAWSは、大規模なクラウドインフラとAI開発プラットフォームを提供し、AIモデルの学習・推論基盤を支えます。ノキアやエリクソンは、長年の経験を持つ通信機器ベンダーとして、既存のRANシステムへのAI統合や、新たな6G基地局の開発をリードするでしょう。アームやエヌビディアは、エッジデバイスや基地局に搭載される高性能AIチップと、そのためのソフトウェアスタックを提供し、物理層でのAI処理を可能にします。そして、東京大学のような学術機関は、最先端の基礎研究と、将来のAI-RANを担う人材の育成に貢献する。

ソフトバンクとサムスンの協業は、まさにこの多様なプレイヤーが織りなす壮大なAI-RANエコシステムの中核をなすものです。サムスンのハードウェア開発力とソフトバンクのネットワーク運用ノウハウが組み合わさることで、机上の理論だけでなく、実際に「使える」AI-RANの実現が加速するでしょう。彼らは、このアライアンスを通じて、技術的な課題をオープンに議論し、国際標準を確立していく旗振り役となる可能性を秘めていると私は見ています。

もちろん、技術的な側面だけでなく、ビジネス的な課題も存在します。AI-RANへの大規模な先行投資は、通信事業者にとって大きな負担となり得ます。その投資をいかに回収し、持続可能なビジネスモデルを確立するのか。ROIが8倍良くなるというソフトバンクの試算は、その問いに対する一つの答えを示していますが、実際の市場での競争や、新たな規制の動向なども見極める必要があります。また、AIがネットワークの深部にまで入り込むことで、予期せぬ倫理的な問題や、AIの「ブラックボックス」化による運用上のリスクも考慮しなければなりません。

しかし、これらの課題を乗り越えることこそが、次世代の通信インフラを築き上げる上での醍醐味だと私は感じています。そして、ソフトバンクとサムスン、そしてAI-RANアライアンスに名を連ねる錚々たる企業たちが、これらの課題に真摯に向き合い、解決策を導き出していくと信じています。

AI-RANがもたらす産業構造の変化：新たなエコシステムの覇者とは？

このAI-RANの進化は、通信業界だけでなく、関連する様々な産業に大きな変革をもたらすでしょう。これまで、通信事業者は「パイプ役」として、そのインフラの上にサービスが乗るという構造でしたが、AI-RANによって、その役割は大きく変わる可能性があります。

通信事業者は、単なる接続プロバイダーから、AIを活用した高付加価値サービスの提供者へと進化します。彼らが保有する膨大なネットワークデータとエッジコンピューティングリソースは、AIモデルの学習と推論のための貴重な資産となります。これにより、データセンター事業者やクラウドプロバイダーとの境界線が曖昧になり、新たな競争と協業の形が生まれるかもしれません。

一方で、AIチップベンダーやソフトウェアベンダーは、AI-RANエコシステムにおいて、これまで以上に重要な存在感を増すでしょう。特に、AI-RANオーケストレーターやTelco LLMのようなプラットフォームを提供する企業は、エコシステムの中心でデータの流れとAIモデルのデプロイメントをコントロールする立場に立つ可能性があります。これは、かつてのOSベンダーがPC業界を支配したように、次世代の通信エコシステムをリードする「覇者」となり得ることを意味します。投資家としては、これらのプラットフォームを握る企業が、長期的な成長の鍵を握ると見て、その動向を注視すべきでしょう。

また、自動運転、スマートファクトリー、遠隔医療、メタバースといった、AI-RANを基盤として動作するアプリケーションを開発する企業も、大きな成長機会を掴むことになります。彼らは、AI-RANが提供する超低遅延、高信頼性、そしてエッジAIコンピューティング能力を最大限に活用し、これまでにない革新的なサービスを生み出すでしょう。通信事業者は、これらのアプリケーション開発者との連携を深め、新たなエコシステムを共創していくことが求められます。

未来への旅路：あなたはこの波にどう乗るか？

ここまで、ソフトバンクとサムスンのAI-RAN協業が持つ深い意味、通信事業者のビジネスモデル変革、技術者にとっての挑戦と機会、社会全体へのインパクト、そして克服すべき課題について語ってきました。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期やスマートフォンの登場時のような、社会構造を一変させるほどの大きなうねりとなる可能性を強く感じています。

この変化の波は、決して他人事ではありません。投資家であれば、どの企業がこの新しいエコシステムの中で真に価値を生み出し、長期的な成長を遂げるのかを見極める必要があります。単に一時的なトレンドに乗るのではなく、AI-RANの根幹を支える技術やプラットフォーム、そしてそれらを活用して社会課題を解決するサービスに目を向けるべきです。

技術者であれば、これはまさにキャリアを再構築し、新たなスキルセットを身につける絶好の機会です。通信工学の知識に加え、AI/機械学習、クラウドネイティブな開発、サイバーセキュリティ、そしてAI倫理といった、これまで個別に専門性が高かった分野の知識を横断的に習得することが求められるでしょう。異分野の専門家と協働し、複雑なシステムを設計・実装する能力が、これからの時代には不可欠となります。あなた自身の好奇心を信じ、この未知のフロンティアへと踏み出す勇気を持つことが、未来を切り拓く第一歩となるはずです。

AI-RANが拓く未来は、まだ誰も見たことのない、予測不能な興奮に満ちています。私たちは今、その黎明期に立ち会っているのです。この壮大な旅路において、あなた自身がどのような役割を担い、どのような価値を創造していくのか。その問いに対する答えを見つけることが、これからの時代を生き抜く上で最も重要なことだと、私は心からそう思います。

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マイクロソフト、ノキア、アーム、エヌビディア、Amazon Web Services (AWS)、エリクソン、そして東京大学といった創立メンバーが、それぞれの強みを持ち寄ることで、この分野の課題解決と標準化を加速させる強力なエコシステムが形成されつつあるのです。 考えてみてください。マイクロソフトやAWSは、大規模なクラウドインフラとAI開発プラットフォームを提供し、AIモデルの学習・推論基盤を支えます。ノキアやエリクソンは、長年の経験を持つ通信機器ベンダーとして、既存のRANシステムへのAI統合や、新たな6G基地局の開発をリードするでしょう。アームやエヌビディアは、エッジデバイスや基地局に搭載される高性能AIチップと、そのためのソフトウェアスタックを提供し、物理層でのAI処理を可能にします。そして、東京大学のような学術機関は、最先端の基礎研究と、将来のAI-RANを担う人材の育成に貢献する。 ソフトバンクとサムスンの協業は、まさにこの多様なプレイヤーが織りなす壮大なAI-RANエコシステムの中核をなすものです。サムスンのハードウェア開発力とソフトバンクのネットワーク運用ノウハウが組み合わさることで、机上の理論だけでなく、実際に「使える」AI-RANの実現が加速するでしょう。彼らは、このアライアンスを通じて、技術的な課題をオープンに議論し、国際標準を確立していく旗振り役となる可能性を秘めていると私は見ています。 もちろん、技術的な側面だけでなく、ビジネス的な課題も存在します。AI-RANへの大規模な先行投資は、通信事業者にとって大きな負担となり得ます。その投資をいかに回収し、持続可能なビジネスモデルを確立するのか。ROIが8倍良くなるというソフトバンクの試算は、その問いに対する一つの答えを示していますが、実際の市場での競争や、新たな規制の動向なども見極める必要があります。また、AIがネットワークの深部にまで入り込むことで、予期せぬ倫理的な問題や、AIの「ブラックボックス」化による運用上のリスクも考慮しなければなりません。 しかし、これらの課題を乗り越えることこそが、次世代の通信インフラを築き上げる上での醍醐味だと私は感じています。そして、ソフトバンクとサムスン、そしてAI-RANアライアンスに名を連ねる錚々たる企業たちが、

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これらの課題に真摯に向き合い、解決策を導き出していくと信じています。彼らの協創とオープンイノベーションこそが、この壮大なビジョンを現実のものとする鍵となるでしょう。

考えてみてください。マイクロソフトやAWSは、大規模なクラウドインフラとAI開発プラットフォームを提供し、AIモデルの学習・推論基盤を支えます。ノキアやエリクソンは、長年の経験を持つ通信機器ベンダーとして、既存のRANシステムへのAI統合や、新たな6G基地局の開発をリードするでしょう。アームやエヌビディアは、エッジデバイスや基地局に搭載される高性能AIチップと、そのためのソフトウェアスタックを提供し、物理層でのAI処理を可能にします。そして、東京大学のような学術機関は、最先端の基礎研究と、将来のAI-RANを担う人材の育成に貢献する。

ソフトバンクとサムスンの協業は、まさにこの多様なプレイヤーが織りなす壮大なAI-RANエコシステムの中核をなすものです。サムスンのハードウェア開発力とソフトバンクのネットワーク運用ノウハウが組み合わさることで、机上の理論だけでなく、実際に「使える」AI-RANの実現が加速するでしょう。彼らは、このアライアンスを通じて、技術的な課題をオープンに議論し、国際標準を確立していく旗振り役となる可能性を秘めていると私は見ています。

もちろん、技術的な側面だけでなく、ビジネス的な課題も存在します。AI-RANへの大規模な先行投資は、通信事業者にとって大きな負担となり得ます。その投資をいかに回収し、持続可能なビジネスモデルを確立するのか。ROIが8倍良くなるというソフトバンクの試算は

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ソフトバンクとサムスンが描くAI-RANの未来、その真意とは？ 正直なところ、最初に「ソフトバンクとサムスンがAI-RANで協業」というニュースを聞いた時、あなたも感じたかもしれませんが、私は少しばかり懐疑的でした。また新しいバズワードか、と。AIと5G、そして次世代の6Gが絡む話は、ここ数年で山ほど見てきましたからね。でも、詳細を読み込んでいくうちに、これは単なる流行り言葉で終わらない、もっと深い意味があるんじゃないかと考えるようになりました。 私たちが20年間この業界をウォッチし続けてきた中で、通信技術の進化は常にインフラとアプリケーションの両輪で進んできました。かつては「帯域幅が全て」と言われ、その後「低遅延」が叫ばれ、そして今、「AIによる最適化」が次のフロンティアとして浮上しています。ソフトバンクとサムスン電子が2025年10月に覚書を締結し、AI-RAN領域での協業に合意したというのは、まさにこの流れを象徴する出来事だと言えるでしょう。これは、単に技術的な提携というだけでなく、次世代の通信エコシステムを誰がリードするのか、という覇権争いの序章でもあるんです。 今回の協業の核心は、大きく分けて4つの研究分野に集約されます。まず一つ目は「6G」。これはもう、誰もが注目している次世代通信規格ですよね。特に7GHz帯のセンチメートル波に焦点を当て、サムスンの基地局実装技術とソフトバンクの通信ネットワーク構築ノウハウを組み合わせることで、実環境での検証と新たなユースケースの探索を進めるという。これは、机上の空論ではなく、具体的な「使える6G」を目指している証拠です。 2つ目は「AI for RAN」。これは、AIを無線アクセスネットワーク（RAN）そのものに組み込んで、効率化と最適化を図るというもの。特に物理層（L1：Layer 1）へのAI適用に注目している点が興味深い。RANのL1は、まさに通信の根幹をなす部分。ここにAIのメスを入れるというのは、ネットワークの性能を根本から引き上げようという強い意志を感じます。過去にもネットワーク最適化の試みは数多くありましたが、AIが物理層にまで踏み込むことで、これまでの常識を覆すようなブレークスルーが生まれるかもしれません。 そして3つ目が「AI and RAN」。これは、AIとRANの設備を共用し、利用効率を向上させるというコンセプトです。ここで登場するのが「AI-RANオーケストレーター」というアーキテクチャー。異なるワークロードを同一ハードウェア上で効率的に動かすというのは、設備投資のROI（投資利益率）を劇的に改善する可能性を秘めています。ソフトバンクがAI-RANによってROIが8倍良くなると試算しているという話は、決して大げさではないかもしれません。これは投資家にとっても非常に魅力的な数字でしょう。マイクロソフト、ノキア、アーム、エヌビディア、Amazon Web Services (AWS)、エリクソンといった錚々たる企業が名を連ねる「AI-RANアライアンス」が2024年2月に設立され、東京大学も創立メンバーとして加盟していることからも、この分野への期待の大きさが伺えます。 最後の4つ目は、ソフトバンクが開発を進めている「Large Telecom Model (Telco LLM)」の活用です。これは通信業界に特化した生成AI基盤モデルで、従来のネットワーク最適化のワークフローをLLMベースのAIで変革しようという野心的な試みです。データの安全な相互運用と性能向上を実現し、業界標準の確立を目指すというから、これはもう、通信業界のOSのような存在を目指しているのかもしれません。もしこれが実現すれば、ネットワーク運用は劇的に効率化され、新たなサービス開発のスピードも格段に上がるでしょう。 この協業は、単に技術的な進歩だけでなく、ビジネスモデルにも大きな影響を与えるはずです。通信事業者は、これまで以上にデータとAIの活用が求められるようになります。そして、AI-RANアライアンスのような広範な業界団体が形成されていることからも、これは特定の企業だけの動きではなく、業界全体の大きなうねりであることがわかります。 投資家としては、このAI-RANの動向を注視し、どの企業がこの新しいエコシステムの中で優位に立つのかを見極める必要があります。単にAIチップを供給するNVIDIAのような企業だけでなく、AI-RANオーケストレーターやTelco LLMのようなプラットフォームを握る企業が、次の時代の勝者となる可能性を秘めているでしょう。技術者にとっては、6Gのセンチメートル波技術、RANの物理層へのAI適用、そしてTelco LLMのような大規模モデルの設計と運用は、まさに腕の見せ所です。 もちろん、課題がないわけではありません。AIの導入には常にセキュリティやプライバシーの問題がつきまといますし、既存のレガシーシステムとの連携も一筋縄ではいかないでしょう。しかし、ソフトバンクとサムスンという、通信とデバイス、そしてAIに強い両社が手を組んだことで、これらの課題を乗り越えるための強力な推進力が生まれることは間違いありません。 この協業が、私たちの通信環境をどのように変え、どのような新しいサービスを生み出すのか。そして、あなたはこの大きな変化の波にどう乗っていくのか。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期のような、予測不能な興奮をもたらしてくれることを期待しています。 もちろん、課題がないわけではありません。AIの導入には常にセキュリティやプライバシーの問題がつきまといますし、既存のレガシーシステムとの連携も一筋縄ではいかないでしょう。しかし、ソフトバンクとサムスンという、通信とデバイス、そしてAIに強い両社が手を組んだことで、これらの課題を乗り越えるための強力な推進力が生まれることは間違いありません。この協業が、私たちの通信環境をどのように変え、どのような新しいサービスを生み出すのか。そして、あなたはこの大きな変化の波にどう乗っていくのか。個人的には、このAI-RANが、かつてのインターネット黎明期のような、予測不能な興奮をもたらしてくれることを期待しています。 正直なところ、この手の話を聞くと、「また夢物語か」と感じる人もいるかもしれません。しかし、私がこの協業に深い意味を感じるのは、これが単なる技術的な可能性の羅列ではなく、「なぜ今、AI-RANなのか」という必然性に裏打ちされているからです。 考えてみてください。現代の通信ネットワークは、もはや単にスマートフォンで通話したり、ウェブサイトを閲覧したりするだけのインフラではありません。自動運転車、スマートファクトリー、遠隔医療、メタバースといった、超低遅延と超高信頼性を求めるアプリケーションが次々と登場しています。これらのアプリケーションは、ネットワークの末端、つまり「エッジ」で膨大なデータを生成し、リアルタイムでの処理と応答を求めています。従来の、中央集権的なクラウドと固定された基地局のアーキテクチャでは、この要求に応えきれなくなってきているのが現実ですです。 ここに、AIとRANの融合という発想が生まれるわけです。AIをネットワークの根幹にまで浸透させることで、ネットワークそのものが自律的に学習し、最適化し、変化に適応できるようになる。これは、まるで神経回路を持つ生命体のように、ネットワークが進化する姿を想像させます。そして、この進化は、単に「速くなる」「遅延が減る」といった線形的な改善に留まらず、全く新しい種類の価値創造を可能にするでしょう。 では、このAI-RANの未来が具体的にどのようなインパクトをもたらすのか、もう少し深掘りしてみましょう。 ### 通信事業者のビジネスモデル変革：ROIの最大化と新たな収益源 通信事業者にとって、AI-RANはまさに「ゲームチェンジャー」です。これまで、彼らのビジネスモデルは、大規模な設備投資（CAPEX）を伴うネットワーク構築と、それを利用した接続サービスの提供が中心でした。しかし、AI-RANは、この構造に根本的な変化をもたらす可能性を秘めています。 まず、運用効率（OPEX）の劇的な改善です。AI for RANやTelco LLMの活用により、ネットワークの監視、最適化、障害対応といった運用業務の多くが自動化・高度化されます。例えば、AIがトラフィックパターンを予測し、リソースを動的に再配分することで、ネットワークの混雑を未然に防ぎ、エネルギー消費を最小限に抑えることができる。あるいは、基地局の故障予兆をAIが検知し、部品交換のタイミングを最適化することで、ダウンタイムを削減し、メンテナンスコストを大幅に削減できるでしょう。ソフトバンクがROIが8倍良くなると試算しているという話は、まさにこのOPEX削減効果と、後述する新たな収益源の両面から語られていると私は見ています。 次に、新たな収益源の創出です。AI-RANによって、通信事業者は単なる「パイプ役」から脱却し、より高付加価値なサービスプロバイダーへと進化できます。 例えば、AI-RANによって最適化された「ネットワークスライス」の提供です。自動運転車向けには超低遅延・高信頼性のスライスを、スマートファクトリー向けには特定のエリアに特化したエッジAIコンピューティング能力とセキュアな接続を、といった具合に、企業やアプリケーションのニーズに応じて、AIが自律的に最適なネットワーク環境を構築・提供できるようになります。これは、従来の固定料金モデルとは全く異なる、サービスに応じた従量課金やサブスクリプション型のビジネスモデルを可能にするでしょう。 また、ネットワークのエッジに分散配置されたAIコンピューティングリソースを、サードパーティのアプリケーション開発者や企業に提供する「エッジAIアズ・ア・サービス（Edge AI-as-a-Service）」も有望な分野です。例えば、監視カメラの映像をエッジでリアルタイムにAI分析し、異常を検知するサービスや、AR/VRコンテンツのレンダリング

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