楽天シンフォニーは、モバイルネットワークオペレーター向けにAIを活用したネットワーク容量予測モデルを導入しました。このモデルは、機械学習と深層学習アルゴリズムを使用して、ネットワークに展開されたセルのデータトラフィックレベルを予測します。これにより、ネットワークエンジニアは将来のトラフィックやユーザー数、物理リソースブロック（PRB）、および容量を予測することができます。従来のルールベースの方法では、容量の問題が発生してから対応することが一般的でしたが、このAIモデルを使用することで、問題が発生する前にボトルネックや容量制約を特定し、パフォーマンスへの影響を未然に防ぐことが可能になります。また、ネットワーク拡張計画のスケーラビリティも向上します。このモデルは、実際のネットワークトラフィックデータを基にトレーニングされており、現場、セル、クラスタレベルでの運用が可能です。

参照元：2025/04/04 「Rakuten Symphony’s Top 25 AI initiatives: Capacity forecasting and management」 https://symphony.rakuten.com/blog/rakuten-symphonys-top-25-ai-initiatives-capacity-forecasting-and-management