AIによるネットワーク自動最適化（SON）【通信キャリア】 
基地局の電波出力やアンテナ角度（チルト）を、AIがトラフィック状況に応じて自動調整するSON（Self-Organizing Network）を導入する施策です。花火大会などのイベント時の突発的な混雑や、新規基地局設置時の電波干渉を自動で回避し、通信品質を維持します。メリットは、エンジニアの人手によるチューニング工数の削減と、ユーザー体感品質（スループット）の向上です。成功には、リアルタイムなトラフィックデータの収集・分析と、AIの判断ミスを防ぐためのガードレール（安全装置）設計が必要です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
品質向上 運用効率化 |
| 業界② |
通信キャリア |  対象 |
ネットワーク最適化チーム 無線エンジニア |
 費用 |
1000〜10000万円 |  実施期間 |
240 |
主なToDo
- 各基地局のトラフィックデータと品質データをリアルタイム収集する
- AIが最適なパラメータを算出し、ネットワーク機器に自動反映する
- 異常発生時に自動で切り戻す（ロールバック）機能を実装する
期待できる効果
AIによる電波の自動最適化により、突発的な混雑時でも安定した通信品質を維持。エンジニアの手動チューニング工数を削減しつつ、スループットの向上によりユーザーの体感品質を最大化させ、ネットワーク品質への不満を根絶します。
躓くところ
AIが電波干渉を誤判定して広範囲の圏外を発生させるなどのデッドロックリスクがあります。AIの判断を監視するガードレールの設計が難しく、最終的には人間のエンジニアによる緊急介入体制を維持し続けなければならない点が課題です。
狙えるチャネル
