AIをRANに組み込み、反応型から需要予測型へ　楽天シンフォニーが提言

通信事業者にとってRAN（無線アクセス網）は最もコスト負担が大きく運用も難しい領域だとされてきました。これまでの対策はベンダー連携や硬直した計画サイクル、事後対応の保守に依存し、導入された自動化も同じ作業をより速く少人数で行う発想が中心でした。
一方で、閉ループのタスク単位自動化は構造的な「天井」に近づいており、同じパラメータを最適化してもネットワーク自体の能力は変わらないと指摘されています。
楽天シンフォニーは、AIをRANの基盤能力としてアーキテクチャに組み込むことで、動的な資源配分やリアルタイムのサービス保証、需要に応じて振る舞いが変わるネットワークが可能になると論じています。
また、AI RANは既に稼働段階にある例として、楽天モバイルがIntelと協業し、既存インフラ上でRANスタック全体にわたるAIユースケースを検証していると紹介しました。
さらに、エージェント型AIは複数ステップの目標に向けてシステム間で行動し、フィードバックで適応できるため、運用改善にとどまらずネットワークを「プラットフォーム」として外部にAPI提供し、新たな収益モデルにつなげられるとしています。
同社は、需要主導で資源を実サービス要件に合わせて割り当てる設計が、帯域ではなく結果で課金するサービスや、イベント向けのダイナミックなスライシングなどを成立させると述べました。
価値創出の場を再設計し、知能・制御・サービス露出を分離して組み合わせ直す必要があるとし、Terrestrialと衛星を統合するNTN-TNの取り組みも含めて説明しています。

参照元：2026/04/28 「RAN Intelligence Is a Growth Strategy, Not Cost Play | Rakuten Symphony」 https://symphony.rakuten.com/blog/ran-intelligence-is-a-growth-strategy-not-a-cost-play