AI-RAN時代におけるRANオートメーション、SON、RIC、SMO、rApps、xApps、dApps：2026年～2040年 - 機会、課題、戦略、および予測

要約

RAN（無線アクセスネットワーク）は、セルラーインフラの中で最もコストが高く、技術的に複雑で、電力消費量の多い部分ですが、その自動化は、モバイル通信事業者がL4（高度自律）および最終的にはL5（完全自律）運用を目指すAN（自律ネットワーク）への道のりにおいて、極めて重要な要素となります。AI（人工知能）やML（機械学習）と組み合わせることで、RANの自動化は、OpEx（運営費）対収益比率の低減、エネルギー消費の最小化、CO2（二酸化炭素）排出量の削減、回避可能なCapEx（設備投資）の先送り、パフォーマンスの最適化、ユーザー体験の向上、そして新サービスの実現を通じて、モバイルネットワークの経済性を大きく変革する可能性を秘めています。

Rakuten Mobile, China Mobile, STC (Saudi Telecom Company), TDC NET、およびその他数社の通信事業者は、すでに実稼働中のRAN運用において、特定のユースケース向けに限定的なレベルではありますが、L4の自律化を実現しています。このレベルの意図主導型クローズドループRAN自動化がもたらす、実証済みかつ定量化可能なメリットには、顧客体験を損なうことなく20％のエネルギー節約を実現することから、毎年行われるハッジ巡礼などの大規模イベントにおけるセル障害を最大60％削減することまで多岐にわたります。地上公衆移動通信ネットワーク以外にも、RANの自動化は携帯電話業界の他の分野でも注目を集めており、NTN（非地上ネットワーク）のリソースオーケストレーションや地上・衛星間の相互接続から、エージェント型AIを活用したプライベート5Gネットワーク管理、洋上携帯電話ネットワーク展開における適応型電力制御、ドローン対策のためのISAC（統合センシング・通信）、戦術的5Gネットワークの電波規制に至るまで、幅広いアプリケーションをサポートしています。

RAN自動化市場の起源は2010年代初頭に遡ります。当時、SON（自己組織化ネットワーク）技術――組み込み型のD-SON（分散型SON）およびC-SON（集中型SON）の実装形態――が導入され、自己構成、自己最適化、自己修復を通じてセルラーネットワークの複雑性を軽減する取り組みが始まりました。より高いレベルの自律性の追求に加え、レガシーSONソリューションにおけるマルチベンダー間の相互運用性、スケーラビリティ、および遅延に関する制約が相まって、RANのプログラム可能性と自動化をさらに高める標準ベースのコンポーネントを備えたOpen RANオートメーションへの移行が加速しています。これらには、ニアRT（リアルタイム）および非RT RIC（RANインテリジェントコントローラ）、SMO（サービス管理・オーケストレーション）フレームワーク、rApps（RANアプリケーション）、xApps（拡張アプリケーション）、dApps（分散アプリケーション）などが含まれます。

特に、SMOおよびNon-RT RIC層でホストされる一元的に調整されたrAppsは、ネットワーク全体にわたるマルチベンダーRAN自動化における好ましいアプローチとして台頭しています。これは、特に新しいRANの入れ替えや展開契約において、ハイブリッドおよびOpen RANアーキテクチャがますます一般的になっているためです。さらに、SMOプラットフォームは、可観測性、インテリジェンス、インテント管理、および閉ループ自動化を結びつける、ドメイン横断的なネットワーク自律性の共通基盤として位置づけられています。スウェーデンの無線通信大手エリクソンから、スペインのプライベート5Gオーケストレーション専門企業Neutroonに至るまで、複数のSMOプロバイダーが、エンドツーエンドの管理と自動化のためのコアネットワークインターフェースをすでに組み込んでいます。

AT&T、Verizon、Telus、Vodafone、DT（Deutsche Telekom）、Swisscom、STC、NTTドコモ、中華電信、Telstraなどを含む（これらに限定されませんが）既存ネットワークを運用する事業者間では、SMO／非RT RICの導入が加速し始めており、RANベンダー提供、サードパーティ製、および自社開発のrAppを通じて、数千カ所のセルサイトにわたるネットワーク全体の自動化を実現しようとしています。これは、グリーンフィールド事業者の楽天モバイルが、10社の異なるRU（無線ユニット）およびDU/CU（分散型・集中型ユニット）ベンダーから供給された、Open RAN準拠の35万セルにわたり、RICを全国規模で展開し、自社開発およびサードパーティ製のrAppを統合した動きに続くものです。

DU／CUベンダーの消極的な姿勢により、xAppsやニアリアルタイム（Near-RT）RICの導入は遅れていましたが、最近提案されたE3（Edge‑Enhanced Exposure）インターフェースへの関心が高まっています。このインターフェースは、dAppsがOpen RANベースバンドノードと直接連携するための標準化されたメカニズムを提供し、xAppsの10ミリ秒という遅延制限を超えた閉ループ制御を可能にします。これには、5Gおよび将来の6G展開における下位層のパフォーマンス最適化、位置情報、統合センシング、スペクトル共有、干渉キャンセルなどが含まれます。RANベンダーやアプリケーション開発者――ノキア、NVIDIA、Radisys、IS-Wireless、Cohere Technologies、DeepSig、ISCO International、Unikie、Booz Allen Hamilton、ODC（ORAN Development Company）など――は、すでにE3インターフェースのサポートを表明しています。一部のベンダーがdAppsに代わる選択肢として追求しているのは、サブスクリプション型のライセンシングモデルを通じて、既存のRANプラットフォーム向けのソフトウェアアップグレードとして、独自のAI対応リアルタイム最適化機能を提供することです。例えば、エリクソンは最近、サービスプロバイダー向けのソフトウェアサブスクリプションサービスを立ち上げました。このサービスでは、AI/MLモデルをRANベースバンドおよび無線機に直接組み込み、スケジューリング、リンク適応、ビームフォーミング、多層協調などのユースケースにおいて、マイクロ秒レベルの推論を通じて性能と効率を向上させます。

一般に「AI-for-RAN」と呼ばれる、RANの自動化と最適化に向けたAI、ML、およびその派生技術のより深い統合は、広範なAI-RANの動きの中で最も商業的に成熟した側面です。この動きには、共有されたGPU加速インフラ上でRANと外部のAIワークロードを共存させる「AI-and-RAN」、およびモバイル加入者向けのエッジAIサービスを実現する「AI-on-RAN」も含まれます。当初からAIネイティブシステムとして標準化が進められている最初の6Gネットワークが2030年頃に開始されることで、ハードウェアに依存しないソフトウェア主導のイノベーションの範囲が大幅に拡大し、業界は完全自律的なネットワーク運用に一歩近づくものと期待されています。また、RANデジタルツインもますます重要な役割を果たすと予想されており、これにより通信事業者は、AI対応のエアインターフェース機能を検証し、高忠実度の仮想環境において最適化アルゴリズムをトレーニングした上で、実際の6Gネットワークに導入することが可能になります。

主に、ネットワークレベルでの一元的に調整されたSMO/RIC対応の自動化への投資拡大と、組み込み型リアルタイムインテリジェンスを実現するためのAI-for-RANソフトウェアのアップグレード、およびRANノードにおける静的なルールベースのアルゴリズムの置き換えへの投資拡大に牽引され、AI-RANの自動化および最適化ソフトウェア・サービスへの年間支出は、今後4年間でCAGR9％で拡大し、2030年末までに最終的に11億米ドルに達すると見込まれています。従来のSONや独自仕様のネットワークレベル自動化、AI-for-RANのアップグレード、Open RANのSMO/RICおよびd/x/rApps、RF計画ツール、自動テスト・測定ソリューションなどを含む、より広範なRAN自動化市場全体の支出は、同期間中にCAGR約4％で拡大すると予測されています。

レポート『AI-RAN時代のRAN自動化、SON、RIC、SMO、rApps、xApps、dApps：2026年～2040年–機会、課題、戦略および予測」と題する本レポートでは、バリューチェーン、市場促進要因・課題、普及の障壁、基盤技術、機能分野、ユースケース、主要な動向、将来のロードマップ、標準化、ケーススタディ、エコシステム参加企業のプロファイルおよび戦略など、RAN自動化市場に関する詳細な評価を提示しています。また、本レポートでは、2026年から2040年にかけてのRANおよびエンドツーエンドのモバイルネットワーク自動化に関する、世界および地域別の市場規模予測も提供しています。予測対象は、3つのネットワークドメイン、9つの機能領域、3つのアクセス技術世代、12のユースケースカテゴリー、3つのネットワークタイプ、2つのサプライヤーカテゴリー、および5つの地域市場を網羅しています。

本レポートには、レポート内で提示されているすべての数値予測に関する定量データを網羅した、関連するExcelデータシート一式が付属しています。

予測のセグメンテーション

以下の各サブ市場およびそのサブカテゴリーごとに、市場予測が提示されています：

• モバイルネットワーク自動化のサブマーケット
  • RAN
  • モバイルコア
  • xHaulトランスポート
• RAN自動化の機能領域
  • 従来のSONおよびベンダー固有のRAN自動化
    • SONおよび独自開発のネットワークレベル自動化プラットフォーム
    • リアルタイムのRANインテリジェンスおよび自動化を実現するAIを活用したRANソフトウェアアップグレード
  • SMO/RICおよびOpen RANの自動化
    • 非リアルタイム（Non-RT）RICおよびSMO
    • ニアリアルタイム（Near-RT）RIC
    • rApps
    • xApps
    • dApps
  • RF計画・最適化ツール
  • 試験・計測ソリューション
• アクセス技術の各世代別サブマーケット
  • LTE
  • 5G
  • 6G
• ユースケースセグメント
  • PCI、RACH、および構成の自動化
  • モビリティ、ハンドオーバー、および負荷管理
  • RANリソースおよびパフォーマンスの最適化
  • エネルギー効率と持続可能性
  • スペクトル管理およびマルチRAT接続
  • ネットワークの回復および保護
  • マッシブMIMO、ビームフォーミングおよび下位層の最適化
  • ネットワークスライシングおよび垂直統合型アプリケーション
  • ISAC、位置特定および追跡
  • ネットワーク計画および進化
  • 自動化およびAIの活用
  • マルチドメインのユースケース
• ネットワークの種類
  • 公共移動体通信事業者ネットワーク
  • NTNインフラストラクチャ
  • プライベート・セルラー・ネットワーク
• サプライヤーのカテゴリー
  • RANベンダー
  • サードパーティサプライヤー
• 地域別市場
  • 北米
  • アジア太平洋
  • 欧州
  • 中東・アフリカ
  • ラテンアメリカおよび中米

目次

第1章 導入

第2章 RANオートメーションの概要

• RANオートメーションとは？
  • 反復的な手作業の自動化
  • RANアナリティクスとデータ駆動型の意思決定
  • AI（人工知能）とML（機械学習）の統合
  • SMO（サービス管理・オーケストレーション）フレームワーク
• インテリジェントRAN導入における自動化のレベル
  • L0–手動運用
  • L1–支援型管理
  • L2–部分自律型ネットワーク
  • L3–条件付き自律ネットワーク
  • L4–高度に自律的なネットワーク
  • L5–完全自律型ネットワーク
• RAN自動化の機能領域
  • SON（自己組織化ネットワーク）の概念
  • RIC（RANインテリジェントコントローラー）、rApps、xApps、dApps
  • RANインフラストラクチャに組み込まれたAI機能
  • 自動化を活用したRANの計画および最適化
  • RANテストおよび計測ソリューション
• RAN自動化のバリューチェーン
  • 半導体およびAI/ML実現技術のスペシャリスト
  • RANソフトウェアおよびインフラベンダー
  • rApp/xApp/dAppおよび自動化アプリケーション開発者
  • RIC、SMO、OSSプラットフォームプロバイダー
  • RAN計画・最適化ソフトウェアサプライヤー
  • テスト・計測ソリューションプロバイダー
  • 無線サービスプロバイダー
  • エンドユーザー
• 市場促進要因
  • RANインフラの複雑化
  • AI-RAN、Open RAN、vRANの導入
  • TCO（総所有コスト）の削減
  • 省エネ、持続可能性、および環境保全
  • 運用AI、生成AI、エージェント型AI技術の普及
  • 加入者体験およびネットワークパフォーマンス上のメリット
  • ネットワークスライシングと新たな収益創出の機会
  • プライベート5G、ニュートラルホスト、および非地上波ネットワークの普及
• 市場の障壁
  • サービスプロバイダーの収益停滞とコスト削減策
  • 既存RAN設備への再投資サイクルの遅延
  • 導入に関連する技術的課題
  • 標準化のギャップとマルチベンダー間の相互運用性
  • d/x/rApps間の競合の緩和
  • 既存RANベンダーの支配的地位
  • 保守的な姿勢と自動化への信頼
  • ネットワークセキュリティとプライバシーに関する懸念

第3章 RAN自動化技術、アーキテクチャ、およびユースケース

• 従来のSONソリューション
  • 適用分野
  • SONアーキテクチャ
• オープン仕様に基づくRIC、SMO、rApps、xApps、およびdApps
  • アーキテクチャ要素
  • オープンインターフェース
• AIネイティブRANインフラストラクチャ
  • 6Gネットワーク向けAI/MLベースのエアインターフェース
  • マイクロ秒レベルのインテリジェントなRAN制御および最適化
  • リアルタイム推論および意思決定におけるdAppsコンセプトとの相乗効果
  • AI-RANのワークロード共有およびエッジAIサービスのためのプラットフォームとしてのRAN
• RANの計画および最適化
  • RAN計画・最適化ソフトウェアプラットフォーム
  • 屋内無線ネットワーク設計向け専用製品
  • その他のRAN運用支援・最適化ツール
• テスト・計測ソリューション
  • RICプラットフォームおよびその他のRAN自動化製品のテスト
  • テスト・計測ソリューションにおける自動化およびAI/ML機能
• RANを超えた自動化とインテリジェンス
  • モバイルコアネットワーク
  • xHaul（フロントホール、ミッドホール、バックホール）伝送
  • デバイス主導のインテリジェンスと最適化
• ネットワーク自動化のユースケース
  • 近隣関係、PCIおよびRACHの最適化
  • モビリティおよびハンドオーバー管理
  • RANリソースの最適化
  • エネルギー効率と持続可能性
  • スペクトル管理およびマルチRAT接続
  • ネットワークの回復・保護
  • マッシブMIMO、ビームフォーミングおよび下位層の最適化
  • ネットワークスライシング、プライベート5G、屋内通信、NTNおよび垂直市場向けアプリケーション
  • ネットワーク計画および進化
  • 自動化およびAIの活用
  • マルチドメイン、コアおよびトランスポート関連のユースケース

第4章 インテリジェントRAN導入における主要な動向

• SONからOpen RANベースのRIC、SMO、rApps、xApps、dAppsへの移行
  • 初期段階からのAI/MLの統合
  • きめ細かな洞察と高速な制御ループ
  • マルチベンダー間の相互運用性とスケーラビリティ
  • RANアプリケーション開発者の多様化したエコシステム
  • 開発を加速させるSDK（ソフトウェア開発キット）
• より高度な自動化への道
  • クローズドループ自動化への信頼の構築
  • サービス中心の自動ネットワーク最適化
  • インテント主導のネットワークおよびサービス管理
  • ゼロタッチ運用に向けた長期ビジョン
• 運用向けAIおよびML
  • 従来のルールベースのソリューションからAIアルゴリズムへの移行
  • ネットワーク運用自動化のための機械学習モデル
  • 教師あり学習および教師なし学習
  • RL（強化学習）
  • フェデレーテッドラーニング
  • ディープラーニング
• 生成AI（Generative AI）
  • 従来のAI/MLとの違い
  • GAN（生成対抗ネットワーク）
  • VAE（変分オートエンコーダー）
  • トランスフォーマーアーキテクチャ
  • LLM（大規模言語モデル）
  • RAN運用向け自然言語インターフェース
• エージェント型AI
  • AI支援型運用から自律実行へ
  • シングルエージェントおよびマルチエージェントアーキテクチャ
  • RANの自動化・最適化のためのエージェント型AI
  • SMO/RICとの統合および閉ループ自動化
  • 運用上のガードレールと人的監視
• ネットワークデータ分析
  • 記述的分析
  • 診断分析
  • 予測分析
  • 処方的分析
• ネットワーク運用の可観測性
  • RANテレメトリの可視性の向上
  • 補足データソースの統合
  • エンドツーエンドのネットワーク可観測性の制御
• クラウドネイティブおよびソフトウェア中心のネットワーキング
  • クラウドネイティブ技術
  • マイクロサービスおよびSBA（サービスベースアーキテクチャ）
  • ネットワークの仮想化とコンテナ化
  • ネットワークのプログラム可能性を実現するSDN
  • DevOpsおよびCI/CD（継続的インテグレーションおよびデリバリー）
• その他の動向とトレンド
  • RANの集約と多層協調
  • 産業用、企業内、公共施設におけるプラグアンドプレイ型スモールセル
  • プライベート5Gネットワーク管理のためのRAN自動化
  • 特定業界向けのユースケースへの対応
  • FWA（固定無線アクセス）の導入
  • D2D（Direct-to-Device）衛星接続およびTN-NTNの統合
  • 共有スペクトルおよび非免許帯域
  • ネットワークスライシングの実現
  • AI-RANおよびエッジコンピューティング
  • アプリケーション認識
  • 動的セキュリティ

第5章 標準化および共同イニシアチブ

• 3GPP（第三世代パートナーシップ・プロジェクト）
  • リリース8～14：LTE SONの機能
  • リリース15：5G ANR、NWDAF、およびMDAF
  • リリース16：5G SON、MDT、およびL2測定のサポート
  • リリース17：5Gネットワークのインテリジェンスと自動化の拡大
  • リリース18：5GアドバンストシステムにおけるRAN自動化のためのAI/ML基盤の構築
  • リリース19：AI/MLエアインターフェースフレームワーク、予測型CCO、MROの機能強化、およびNTN/スライス対応MDT
  • リリース20：5G-Advancedへの進化に向けた、AI/ML、自己最適化、およびMDTのさらなる機能強化
  • リリース21以降：6G RANの自動化および新たなAI/MLのユースケース
• AI-RANアライアンス
  • RAN向けAI
  • AIとRAN
  • RANにおけるAI
• ETSI（欧州通信標準化機構）
  • OCG AI（AIに関する運用調整グループ）
  • 特定のISG（業界仕様グループ）およびTC（技術委員会）
• GSMA（GSM協会）
  • AIおよびネットワーク自動化に関する取り組み
• GTAA（世界のテレコムAIアライアンス）
  • 通信業界におけるAI変革の加速
  • 通信事業運営向け多言語LLM
• IETF（インターネット技術タスクフォース）
  • 自動ネットワーク管理の標準化
• ITU（国際電気通信連合）
  • ITU-R（ITU無線通信部門）
  • ITU-T（ITU通信標準化部門）
• Linux Foundation
  • OCUDUエコシステム財団
  • ONAP（オープン・ネットワーク・オートメーション・プラットフォーム）
  • その他のAIおよびネットワーク自動化関連プロジェクト
• NGMNアライアンス
  • SONの定義と推奨事項
  • AIに基づくネットワーク自動化および自律化
  • エネルギー効率と持続可能性のためのグリーン・フューチャー・ネットワーク
• ONF（オープン・ネットワーキング・ファウンデーション）
  • SMaRT-5G（持続可能なモバイルおよびRAN変革5G）
  • SD-RAN（Software-Defined RAN）：ニアリアルタイム（Near-RT）RICおよび模範的なxApps
  • RRAIL（RAN RICおよびアプリケーション相互運用性ラボ）
• O-RANアライアンス
  • SMOおよびRICアーキテクチャ仕様
  • RAN自動化のユースケース
  • O-RAN SC（ソフトウェア・コミュニティ）
  • テストおよび統合サポート
• OSA（OpenAirInterface Software Alliance）
  • M5G（MOSAIC5G）：フレキシブルRANおよびコアコントローラ
  • FlexRIC（フレキシブルRANインテリジェントコントローラ）およびxApp SDKフレームワーク
• OSSii（運用支援システム相互運用性イニシアティブ）
  • マルチベンダーOSSの相互運用性の実現
• SCF（Small Cell Forum）
  • スモールセルのSONおよびRANオーケストレーション
• TelcoFabric
  • xApps、rApps、およびその他のアーティファクト
• TIP（Telecom Infra Project）
  • OpenRANプロジェクトグループ
  • TelcoAIプロジェクトグループ
• TMフォーラム
  • AN（自律ネットワーク）の高レベルな側面への対応
  • AN規格および自律性レベルの評価ツール
• その他の取り組みおよび学術調査

第6章 RAN自動化のケーススタディ

• AT&T
• Bell Canada
• Bharti Airtel
• Boldyn Networks
• BT Group
• DT（Deutsche Telekom）
• Elisa
• Globe Telecom
• NTT DoCoMo
• Ooredoo
• Orange
• Rakuten Mobile
• Singtel
• SK Telecom
• SoftBank
• STC（Saudi Telecom Company）
• Swisscom
• Telecom Argentina
• Telefonica Group
• Telstra
• Telus
• TIM（Telecom Italia Mobile）
• Turkcell
• Verizon Communications
• Vodafone Group
• 世界各国のRAN自動化プロジェクトの概観

第7章 エコシステムの主要企業

• 1Finity（Fujitsu）
• A10 Networks
• A5G Networks
• Aalyria
• Abside Networks
• Acentury
• Actiontec Electronics
• Adtran
• Advaya Networks
• Aglocell
• AI-LINK
• AiORA Solutions
• Aira Technologies
• AirHop Communications
• Airspan Networks
• AiVader
• Aliniant
• Allot
• Alpha Networks
• Amantya Technologies
• Amazon/AWS（Amazon Web Services）
• AMD（Advanced Micro Devices）
• Amdocs
• AmpliTech
• ANDREW（Amphenol Corporation）
• Anktion（Fujian）Technology
• Anritsu
• Antevia Networks
• AppLogic Networks（Formerly Sandvine）
• Arcadyan Technology Corporation（Compal Electronics）
• Argela
• Arm
• ArrayComm（Chengdu ArrayComm Wireless Technologies）
• Arrcus
• Artemis ITS（Integrated Technical Services）
• Artemis Networks
• Artiza Networks
• AsiaInfo Technologies
• Askey Computer Corporation（ASUS–ASUSTeK Computer）
• ASOCS
• Aspire Technology（NEC Corporation）
• ASTRI（Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute）
• Ataya
• ATDI
• Atesio
• Atrinet（ServiceNow）
• Auray Technology（Auden Techno）
• Aviat Networks
• AWTG
• Azcom Technology
• Baicells
• Battelle
• Betacom
• Blare Technologies
• BLiNQ Networks
• Blu Wireless
• Booz Allen Hamilton
• BravoCom
• Broadcom
• BTI Wireless
• BubbleRAN
• B-Yond/Reailize
• C3Spectra
• CableFree（Wireless Excellence）
• Capgemini Engineering
• Cassava AI
• CBNG（Cambridge Broadband Networks Group）
• Celfinet（Cyient）
• Celona
• CelPlan Technologies
• Ceragon Networks
• CGI
• Chengdu NTS
• CICT–China Information and Communication Technology Group（China Xinke Group）
• Ciena Corporation
• CIG（Cambridge Industries Group）
• Cirrus360
• Cisco Systems
• Clavister
• Cloudnet.ai
• CloudRAN.AI（Cloudnet.ai）
• Cohere Technologies
• Comarch
• Comba Telecom
• Commsquare
• Compal Electronics
• COMSovereign
• Conekt.ai
• Contela
• coRAN LABS
• Creanord
• CUJO AI
• Cyient
• CyShield
• DeepSig
• Dell Technologies
• Delta Electronics
• DGS（Digital Global Systems）
• Digis Squared
• Digitata
• D-Link Corporation
• Druid Software
• EDX Wireless
• eino
• Encora
• Ericsson
• Eridan Communications
• Errigal
• E-Space
• ETRI（Electronics &Telecommunications Research Institute, South Korea）
• EXFO
• F5
• Fairspectrum
• Federated Wireless
• Firecell/Accelleran
• Flash Networks
• Flycomm
• Forsk
• Fortinet
• Four Dot Infinity
• Foxconn（Hon Hai Technology Group）
• Fraunhofer HHI（Heinrich Hertz Institute）
• FullRays
• FusionLayer
• Future Connections
• FYRA
• G REIGNS（HTC Corporation）
• Gemtek Technology
• GENEViSiO（QNAP Systems）
• Gigamon
• GigaTera Communications（KMW）
• GlobalLogic（Hitachi）
• Globalstar
• Google（Alphabet）
• Groundhog Technologies
• GXC（Formerly GenXComm）
• HCLTech（HCL Technologies）
• Helios（Fujian Helios Technologies）
• HFR Networks
• Highstreet Technologies
• Highway 9 Networks
• Hitachi
• HPE（Hewlett Packard Enterprise）
• HSC（Hughes Systique Corporation）
• Huawei
• IBM
• iBwave Solutions
• Icebreaker Technical Solutions
• iConNext
• Infosys
• Infovista
• Inmanta
• Innova Solutions
• Innovile
• Intel Corporation
• InterDigital
• Intracom Telecom
• Invences
• Inventec Corporation
• iPosi
• ISCO International
• IS-Wireless
• Itential
• ITRI（Industrial Technology Research Institute, Taiwan）
• JaggedXY
• JMA Wireless
• JRC（Japan Radio Company）
• Juniper Networks（HPE–Hewlett Packard Enterprise）
• KCCTech
• Kenmei
• Key Bridge Wireless
• Keysight Technologies
• KMW
• Kumu Networks
• LatenceTech（Latence Technologies）
• Laude
• Lemko Corporation
• Lenovo
• LIG Accuver（Formerly InnoWireless）
• Lime Microsystems
• LIONS Technology
• LITE-ON Technology Corporation
• LitePoint（Teradyne）
• LS telcom
• LTTS（L&T Technology Services）
• LuxCarta
• MantisNet
• Marvell Technology
• Mavenir
• Meta
• MicroNova
• Microsoft Corporation
• MikroTik
• MitraStar Technology（Unizyx Holding Corporation）
• Mobileum
• Moso Networks
• Mycom
• Nash Technologies
• Nearby Computing
• NEC Corporation
• Net AI
• Netcracker Technology（NEC Corporation）
• NETSCOUT Systems
• Netsia（Argela）
• NeuroRAN
• Neutral Wireless
• Neutroon Technologies
• New H3C Technologies（Tsinghua Unigroup）
• New Postcom Equipment
• Nextivity
• NextNav
• Nokia
• Novowi
• NumoData
• NuRAN Wireless
• NVIDIA Corporation
• NXP Semiconductors
• Oceus Networks
• ODC（ORAN Development Company）
• Omega Wireless
• OneLayer
• Ookla
• Opanga Networks
• OREX（NTT DoCoMo）
• Origami Networks
• P.I. Works
• Palo Alto Networks
• Parallel Wireless
• Pente Networks
• Phluido
• Picocom
• Pivotal Commware
• Polystar|Elisa Industriq
• Potevio（CETC–China Electronics Technology Group Corporation）
• QCT（Quanta Cloud Technology）
• Qualcomm
• Quanta Computer
• RADCOM
• Radisys（Reliance Industries）
• Radware
• Rakuten Symphony
• RAN Flow
• Ranlytics
• Ranplan Wireless
• Rebaca Technologies
• Red Hat（IBM）
• RED Technologies
• REPLY
• Ribbon Communications
• RIMEDO Labs
• Rivada Networks
• Rockfish Data
• Rohde &Schwarz
• Ruijie Networks
• RunEL
• SageRAN（Guangzhou SageRAN Technology）
• Samji Electronics
• Samsung
• Sasken Technologies
• Satori Solutions
• SE-RAN.ai
• Sercomm Corporation
• ServiceNow
• Shabodi
• Signalwing
• SIRADEL
• Skyfora
• Skyvera（TelcoDR）
• SmartViser
• Snowflake
• SOLiD
• Solid State of Mind
• Sooktha
• Spectrum Effect
• Spirent Communications（Keysight Technologies）
• SRS（Software Radio Systems）
• SSC（Shared Spectrum Company）
• Star Solutions
• Subex
• Sunwave Communications
• Supermicro（Super Micro Computer）
• Sutherland
• SynaXG Technologies
• Systemics-PAB
• T&W（Shenzhen Gongjin Electronics）
• Tarana Wireless
• TCS（Tata Consultancy Services）
• TEASOL Technologies
• Tech Mahindra
• Tecore Networks
• TECTWIN
• Telchemy
• Telrad Networks
• TEOCO/Aircom
• ThinkRF
• TI（Texas Instruments）
• Tiami Networks
• TietoEVRY
• Totogi
• Tropico（CPQD–Center for Research and Development in Telecommunications, Brazil）
• TTG International
• Tupl
• ULAK Communication
• Unikie
• Vavitel（Shenzhen Vavitel Technology）
• Verveba Telecom
• VHT（Viettel High Tech）
• VIAVI Solutions
• VMware（Broadcom）
• VNL–Vihaan Networks Limited（Shyam Group）
• Wave Electronics（Korea）
• WDNA（Wireless DNA）
• Weaver Labs
• WIM Technologies
• Wind River Systems
• Wipro
• WiSights Lab
• Wiwynn（Wistron Corporation）
• WNC（Wistron NeWeb Corporation）
• Xingtera
• ZaiNar
• Z-Com
• Zhone Technologies（Formerly DZS）
• Zinkworks
• ZTE
• zTouch Networks
• Zyxel（Unizyx Holding Corporation）

第8章 市場規模と予測

• モバイルネットワークの自動化
• ネットワークドメイン別サブマーケット
  • RANの自動化
  • モバイルコア自動化
  • xHaulトランスポートの自動化
• RAN自動化の機能領域
  • 従来のSONおよびベンダー固有のRAN自動化
  • SMO/RICおよびオープンRANオートメーション
  • RAN計画・最適化ツール
  • テスト・計測ソリューション
• 従来のSONおよびベンダー固有のRAN自動化サブマーケット
  • SONおよび独自ネットワークレベル自動化プラットフォーム
  • リアルタイムのRANインテリジェンスおよび自動化を実現するAI-for-RANソフトウェアのアップグレード
• SMO/RICおよびOpen RAN自動化サブマーケット
  • 非リアルタイム（Non-RT）RICおよびSMO
  • ニアリアルタイム（Near-RT）RIC
  • rApps
  • xApps
  • dApps
• アクセステクノロジーの世代
  • LTE
  • 5G
  • 6G
• ユースケースのセグメント
  • PCI、RACH、および設定の自動化
  • モビリティ、ハンドオーバー、および負荷管理
  • RANリソースおよびパフォーマンスの最適化
  • エネルギー効率と持続可能性
  • スペクトル管理およびマルチRAT接続
  • ネットワークの修復および保護
  • マッシブMIMO、ビームフォーミングおよび下位層の最適化
  • ネットワークスライシングおよび垂直統合型アプリケーション
  • ISAC、位置特定および追跡
  • ネットワーク計画および進化
  • 自動化およびAIの活用
  • マルチドメインのユースケース
• ネットワークのタイプ
  • 公共移動体通信事業者ネットワーク
  • NTNインフラストラクチャ
  • プライベート・セルラー・ネットワーク
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第9章 結論・戦略的提言

• なぜ市場は成長の兆しを見せているのか？
• 今後のロードマップ：2026年～2040年
  • 2026年～2030年：ブラウンフィールド・ネットワークにおけるネットワーク全体のRAN自動化の拡大
  • 2031年～2035年：AIネイティブな6G RAN運用、リアルタイムのプログラマビリティ、およびクロスドメインの自動化
  • 2036年～2040年：ユビキタスな自律性とゼロタッチL5ネットワーク運用に向けて
• RAN自動化による実世界でのメリットとTCO削減の可能性の検証
• インテリジェント・オートメーションがRANエンジニアリングの役割に与える影響
• 最適化エンジニアに求められる新たなスキルと能力
• より高度なネットワーク自律性への進展
• 従来のSONからオープンRANオートメーションへの継続的な移行
• SON時代の「ウォールドガーデン型」自動化の枠を超え
• SMO／非RT RICおよびrAppの導入加速
• dAppsおよびE3インターフェースへの関心の高まり
• RAN向け組み込みAIソフトウェアのアップグレード
• AIネイティブな6Gシステムに向けた長期的な進化
• ユースケースおよびAI/MLアルゴリズムの高度化
• エネルギー効率と持続可能性への強い注力
• クロスドメインの自動化に向けて
• 衛星NTN統合に向けたRANの自動化
• エージェント型AIと自律型プライベート5Gネットワーク
• SMO/RICエコシステムにおける統合の兆し
• d/x/rApp開発者による多様なコミュニティ
• 通信事業者が支援するベンチャー企業と学術機関からのスピンオフ企業
• 市場をリードしているのはどのサプライヤーか？
• 戦略的提言
  • RAN自動化ソリューションプロバイダー
  • モバイル通信事業者