量子コンピューティング基盤を活用した新たなネットワーク最適化手法を商用導入

株式会社NTTドコモ
～世界初！位置登録信号とページング信号の同時最適化手法を開発～

　株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、量子アニーリング技術を活用した量子コンピューティング基盤※1で、新たなネットワーク最適化手法「TA-List※2最適化アルゴリズム」（以下、本技術）を世界で初めて開発※3し、商用の基地局で導入しました。本技術は、ネットワークでお客さまがご使用の端末（以下、端末）の位置を把握するために端末からネットワークに送信する位置登録信号と、着信時にネットワークから端末に送信するページング信号の両方を同時に最小化するものです。本技術の適用により、最大で位置登録信号65.3%、ページング信号7.0%を同時に削減することに成功しました。




図1. 本技術の導入イメージ

　端末が位置登録をするエリアの情報はTA-Listに登録されており、端末が現在のTA-Listに登録されていないエリアに移動すると位置登録を行うため、各エリアの範囲を広げるとエリア跨りの頻度が減り、位置登録信号も減少します。一方、エリアが広がることでエリア内にある基地局の数は多くなるため、同一エリアにおけるページング信号が増加します。TA-Listの変更は基地局の増加に伴って組み合わせの数が膨大になり、従来のコンピューターでは位置登録信号とページング信号の両方を最小化する解（TA-Listと基地局の組み合わせ）を導出することが困難でした。ページング信号の負荷と位置登録信号の負荷はエリアによって異なり、本技術の導入により、位置登録信号とページング信号のどちらを優先的に削減するかを選択することが可能となります。さらにもう一方の信号も最小化させることが可能です。その結果、制御信号を削減し無線リソースを増加させることで通信速度の向上につながります。

　ドコモは今後も、量子コンピューティング基盤の研究開発に取り組み、活用技術の進化とともにさまざまな分野の課題解決に取り組んでまいります。

※1　NTTドコモ 「サービスの最適化をめざし量子コンピューティング基盤を開発」
※2　ページング信号を送るエリアであるTA（Tracking Area）の集合帯であり、複数の基地局のカバーエリアをまとめた端末
　　 の位置を管理するエリアの単位
※3　2026年2月13日時点、ドコモ調べ

【別紙1】
　　　　　　　　　　「TA-List最適化アルゴリズム」の概要

1. 携帯電話の在圏場所を把握する仕組み（TAとTA-Listの設計）
　携帯電話がネットワークに接続しいつでも着信できる状態を維持するためには、ネットワークが端末
の現在位置を把握する仕組みが不可欠です。この仕組みは主に、「TA」と「TA-List」いう二つのエリ
ア概念によって管理されています。
　TAは複数の基地局からなるグループで、電話やメッセージを端末に着信させる必要がある場合、ネッ
トワークは最後に端末が通信したTA内の基地局に対し一斉に呼び出し信号を送信します。この呼び出し
信号をページング信号と呼びます。
　TA-Listは複数のTAからなるさらに大きいグループで、端末が最後の通信の後、別のTAに移動してい
る場合、最後に端末が通信したTAにページング信号を送信しても端末は応答することができません。こ
の場合、そのTAを含むTA-List内の全基地局にページング信号を再送することで端末からの応答を待ち
ます。端末がTA-Listの外に出た場合は、端末自らが位置登録信号を発し、別のTA-Listに移動したこと
を通知することでネットワークが端末の位置を把握します。

　従来のネットワーク運用における課題は、この位置登録信号とページング信号の量がトレードオフの
関係にあることです。TA-Listを小さくすると位置登録信号が頻繁に発生し、大きくすると着信時のペー
ジング信号が広範囲に及びます。特に、スマートデバイスやIoT機器の普及によりページング信号のデ
ータ量は増加傾向にあり、基地局設備への処理負荷が増大しています。

2. TA-List割当における課題と最適化手法
　本技術は、通信ネットワークの基地局運用の最適化をめざすものです。具体的には、端末の移動デー
タや着信データなどの大量の統計データをもとに、位置登録信号数とページング信号数を最小化するた
めの最適な基地局のグループ（TAとTA-List）を決定します。
　ドコモは、2024年にTA-List内のTAの配置を最適化するTA最適化アルゴリズムを開発しました※1。
TA最適化アルゴリズムはページング信号の削減を可能とするものの、TA-Listを変更しないため、位置
登録信号の最適化を行うことができませんでした。また従来の移動通信における端末位置管理に関する
問題は、「位置登録信号」と「ページング信号」の量がトレードオフの関係にある点でした。TA-Listの
エリア設定を小さくすれば位置登録信号が頻繁に発生し、大きくすれば着信時のページング信号が広範
囲に及び、いずれもネットワーク負荷増大の原因となっていました。ネットワーク負荷が最小になるよ
うに最適なTAやTA-Listを構成する事は、TA及びTA-Listと基地局の設定の組み合わせが指数的に増大す
るため、従来のコンピューターでは困難でした。

　ドコモでは、この課題を解決するため、量子アニーリング技術を活用し、ページング信号と位置登録
信号を同時に最適化する「TA-List最適化アルゴリズム」を開発しました。これにより、トレードオフの
関係にある両信号について最適なバランスを調整することが可能になりました。この最適なバランスと
は、着信時のページング信号を抑えつつ、かつ人が多く移動する動線沿いなどでは位置登録信号を抑制
する最適なTAおよびTA-Listを自動的に設計できることを意味します。エリア特性や端末の移動状況に
より、位置登録信号とページング信号のどちらを優先して削減すべきかが異なるため、これらのバラン
スを考えた最適化が重要になります。

　TA-List最適化では、組み合わせ最適化において課題となる両信号数を最小化する問題を定式化し、ア
ニーリング型量子コンピューターで解くことができるQUBO形式※4に変換したのち、量子アニーリン
グ技術による求解を行いました。その結果、膨大な計算量を要する最適解の探索が、わずか5分程度と
いう短時間で可能になり、全国規模へのスケールアップを実現しました。さらに、ネットワーク運用上
の制約（例：図１の鉄道などの重要動線にTA-Listの境目を置かない ）も問題設定に組み込むことで、
鉄道の動線に沿ってTA-Listが形成され、同時に発生する位置登録信号が減少し、ネットワークへの負荷
を抑制することができます。

3. 本技術の導入結果
　本技術は全国への適用が進んでいますが、特定エリアに本アルゴリズムを適用した結果、顕著な改善
が見られました。特に、端末がTA-Listを跨いで移動する際に発生する位置登録信号数が、１日のピーク
時の値がネットワーク適用後に65.3%削減するという大きな効果を確認しました。同時に、着信時に基
地局から端末に送信されるページング信号数（基地局平均）についても、１日のピーク時の信号数が7.
0%削減されることを確認しました。通常、位置登録信号を削減するとページング信号が増加する関係
にありますが、本技術の最適化の効果により両方の信号を同時に削減することができました。これらの
制御信号の削減によって空いた無線リソースをお客様の通信に利用することにより、通信速度の向上が
期待できます。
　今回量子コンピューティングが、ネットワークの運用に大きな貢献をすることが確認できました。今
後も、量子コンピューティング基盤の研究開発に取り組み、社会のさまざまな課題解決に取り組んでま
いります。


　

　　　　　　　　　　図2. 最適化結果のネットワーク適用時の位置登録信号数の変化



　

　　　　　　　　　図3. 最適化結果のネットワーク適用時のページング信号数の変化


※4　 組み合わせ最適化問題を、0または1をとるバイナリ変数の二次形式として表現したモデル。QUBO形式へ変換すること
　　 で、アニーリング型量子コンピューターで問題を解くことができる。