株式会社NTTドコモ
株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）は、AIを活用してモバイルネットワークの通信品質を自動で最適化するノキア製「MantaRay AutoPilot」システム（以下、本システム）を2026年6月19日（金）に国内で初めて※1導入しました。さらに、本システムをパブリッククラウド上に構築し、パブリッククラウド上のシステムからドコモネットワークの最適化を行うことに世界で初めて※1成功しました。
ドコモは、2025年11月のノキア製SONシステム（以下、MantaRay SON※2）の導入※3により、ネットワーク運用者（以下、オペレーター）が従来手動で行っていた作業に要する時間を短縮し、よりタイムリーできめ細やかな品質改善を実現しました。MantaRay SONでは、ネットワークの変化に応じて適切な設定変更を実施するクローズドループ※4制御による品質改善を実現しましたが、SONによる自動化を通じて改善すべきパラメータやその設定変更ポリシーは、引き続きオペレーターにより事前に設計・設定が必要となります。MantaRay SONによる品質改善の取り組みを進める中で、改善対象となるパラメータの設計や設定変更ポリシーを通信が混雑する場所や時間帯に合わせてリアルタイムに設計・設定することの難しさが課題でした。
本システムは、上記のパラメータ定義・設定変更ポリシーのリアルタイムな設計・設定自動化を実現します。本システムの導入により、オペレーターは目標とする品質の指標（インテント）※5をシステムに投入するだけで、AIが自動でお客さまのご利用状況などの基地局の通信品質データを収集・分析し、改善すべきパラメータや設定変更ポリシー（設定値や実行タイミング）をリアルタイムに導き出します。さらにMantaRay SONと連動することで、最短15分という短い時間でクローズドループ制御自体の制御の最適化を実行します。これらの一連のサイクルを繰り返すことで、これまでMantaRay SON単独では難しかった、通信が混雑する場所や時間帯に応じた改善対象となるパラメータの設計や設定変更ポリシーを、AIが昼夜問わずリアルタイムに実行することが可能となります。これにより、さらなる品質改善サイクルの最適化を図り、さまざまな利用環境においてより安定したデータ通信の提供を実現します。
本システムの導入にあたり、ドコモでは本システムをパブリッククラウド上に構築し、クラウド環境からドコモネットワークの最適化を行うことを実現しました。これにより、ハードウェアの調達状況に左右されることなく、迅速なシステム導入の実現に寄与します。また、クラウド上で提供されるさまざまなAI基盤との連携もめざしてまいります。
ドコモは、本システムの活用を通じて、通信事業者の国際的な業界団体であるTM Forum※6が定める「自律型ネットワーク レベル4※7」の達成をめざします。
今後、商用環境での運用を通じて効果を検証し、AIを活用したネットワーク運用のさらなる高度化を進め、お客さまへより良い通信サービスを提供し続けてまいります。
※1：2026年6月22日時点、ドコモ調べ
※2：SONはSelf-Organizing Networkの略。基地局同士が互いに連携し、電波状況などを自動で最適化する仕組みです。
「MantaRay SON」はノキアが提供するSON製品の1つです。
※3：「国内初、ノキア製SONシステムによりマルチベンダーLTEと5G間の運用自動化を実現」（2025年11月25日 報道発
表）
https://www.docomo.ne.jp/info/news_release/2025/11/25_00.html
※4：システムがネットワークを常に監視し、変化に応じた適切なアクションを自動で実行する動作をクローズドループと呼ん でいます。
※5：オペレーターが本システムに対して「何をしたいか」という意図や目的のこと。本システムでは、ネットワーク運用者が 「特定エリアの通信品質を一定以上（●Mbps以上）に保つ」といった目的を設定することをさします。
※6：通信業界やIT業界の主要企業が加盟する国際的な非営利業界団体。業界標準の策定やベストプラクティスの共有などを行 っています。
※7：TM Forumが定めるネットワーク運用の自動化レベルの指標（レベル0～5）の1つ。「高度な自律性」と定義され、AIが 状況を予測し、人間の指示なしに自律的にネットワークの制御や管理を行う段階をさします。
※本プレスリリースに記載されている会社名および製品・サービス名は、各社の登録商標または商標です。
別紙
「MantaRay AutoPilot」の技術詳細
1. 概要
「MantaRay AutoPilot」は、ノキアが開発したAI駆動型のネットワーク品質最適化システムで
す。ドコモのモバイルネットワークに導入されている既存の最適化基盤MantaRay SONと協調し
て動作し、インテント（運用の意図や目的）に基づいた自律的なネットワーク運用を実現しま
す。これにより、従来のルールベースの自動化から、AIによる継続的かつ高度な自律最適化へと
進化させます。
2. システム構成と動作プロセス
本システムは、基地局とMantaRay SONと「MantaRay AutoPilot」の3つで構成され、以下のプ ロセスを繰り返すことでネットワークを自律的に最適化します。
(1) データ収集
MantaRay SON配下の各基地局から、通信品質やトラヒック量などの性能データをリアルタイム に収集します。
(2) AIによる分析と判断
「MantaRay AutoPilot」が、収集した性能データと、オペレーターによってあらかじめ設定され た「インテント」（例：「特定エリアの通信速度を●Mbps以上に維持する」）を基に、AIを用い て分析、学習、評価を行います。これにより、改善すべきパラメータや最適な実行タイミングを 自律的に判断します。
(3) 最適化指示
AIの判断に基づき、最短15分間隔で品質最適化の指示をMantaRay SONに送ります。
(4) 最適化実行
指示を受けたMantaRay SONが、対象となる基地局の設定を遠隔で変更し、ネットワーク品質の 最適化を実行します。
3. 従来の運用との比較
従来のMantaRay SONによる運用では、最適化の周期が1日単位であり、どのような設定変更を行
うかの検討や、変更後の効果測定は人手で行う必要がありました。「MantaRay AutoPilot」の導
入により、これらのパラメータ検討から効果測定までの一連のプロセスがAIによって完全に自動化
されます。これにより、最適化のサイクルが最短15分へと大幅に短縮され、人手を介さずに、より
迅速かつきめ細やかな品質改善が可能となります。
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