5. 生成AIで作成する5GシステムへのAIの適用と開発環境へのAIの導入の推測と説明

Last updated at 2025-04-25Posted at 2025-04-22

1. はじめに
2. 3GPPの複雑性を克服するためのモバイルキャリア/装置ベンダ/チップセットベンダの戦略的アプローチ
3. 3GPP Wordファイルの自動分析と処理
4. 3GPP仕様処理のための社内AIの活用
5. AI主導の差分更新による効率的な開発
6. 5Gシステム開発およびテスト自動化におけるAIの応用
7. ケーススタディ：主要モバイルキャリアによるAIと自動化の取り組み
8. 課題、機会、および将来の動向
9. 結論
10. 関連ドキュメント
11. 引用文献

1. はじめに

第5世代移動通信システム（5G）は、より高速なデータレート、超高信頼・低遅延通信（URLLC）、および大量のマシンタイプ通信（mMTC）といった、かつてない機能を提供することで、モバイル通信の状況を一変させています¹。これらの高度な機能は、国際電気通信連合（ITU）の5Gビジョンに基づいて、第3世代パートナーシッププロジェクト（3GPP）によって策定された一連の包括的な技術仕様によって実現されています⁵。3GPPの仕様は、無線アクセス、コアネットワーク、およびサービス機能を含む5Gシステムのあらゆる側面を網羅しており、異なるデバイスやネットワーク間でのグローバルな相互運用性と機能性を保証する統一されたフレームワークを提供します⁵。3GPPの技術仕様は、Release 15（2018年）、Release 16（2020年）、Release 17（2022年）、そして最新のRelease 18など、複数のリリースを通じて継続的に進化しており、それぞれが新しい機能や機能拡張を導入しています¹。

しかし、5Gシステムの開発者が3GPPの技術仕様を利用するにあたっては、いくつかの課題が存在します。その最も大きな課題は、仕様自体の複雑さとその膨大な量です¹。5G技術の高度な性質と、サポートされる幅広いユースケースにより、3GPPの仕様は非常に詳細かつ広範なものとなっています。さらに、3GPPの文書は数が多く、その内容は技術の進歩に合わせて常に更新されているため、開発者が最新の情報を把握し、システムが仕様に準拠していることを保証することは困難です⁹。仕様は自然言語で記述されていることが多く、プログラムによる解釈が難しいという点も、開発プロセスを複雑にしています¹²。

このような複雑さと量の課題に対処するために、5Gシステム開発、特に大規模モバイルキャリアにおける開発においては、分析、プログラム生成、および試験の自動化が不可欠となっています¹²。さらに、人工知能（AI）は、3GPP仕様に含まれる情報を理解し、活用するための強力なソリューションを提供する可能性を秘めています¹¹。本稿では、3GPP技術仕様の複雑性を克服するために大規模モバイルキャリアが採用している戦略、特に自動化とAIの活用に焦点を当てて調査・推測を行います。具体的には、3GPPのWordファイルをプログラム処理する自動解析、自動プログラム生成、試験、Wordファイルを処理するAIの内製、そしてAIによる差分抽出と効率的な更新・テストといったシナリオについて検討します。

5Gへの移行は、4Gから5Gへの移行に見られるように、各世代のモバイル技術が進化するにつれて、より洗練されたツールと戦略を必要とします。5G仕様の複雑性の増大は、高度な開発アプローチの必要性を強調しています¹。3GPP仕様の継続的なリリースサイクルは、開発チームがシステムを常に最新の状態に保つ必要があり、静的な手動アプローチでは長期的に持続不可能であることを示唆しています¹。

2. 3GPPの複雑性を克服するためのモバイルキャリア/装置ベンダ/チップセットベンダの戦略的アプローチ

電気通信標準の複雑さを管理するための一般的な戦略として、モバイルキャリア/装置ベンダ/チップセットベンダは、3GPP仕様で定義されているさまざまなコンポーネントに合わせて、システム設計にモジュール式アプローチを採用しています¹⁷。サービスベースアーキテクチャ（SBA）などのフレームワークとアーキテクチャを利用することで、3GPPの定義に従ってネットワーク要素間のインタラクションを管理できます¹。キャリアは、すべての仕様を一度に実装しようとするのではなく、展開ロードマップに関連する特定のリリースと機能に焦点を当てることがよくあります²¹。

モバイルキャリア/装置ベンダ/チップセットベンダは、3GPPのワーキンググループに積極的に参加することで、仕様の開発に影響を与え、初期段階で洞察を得ています²。O-RANアライアンスなどの業界アライアンスやパートナーシップは、オープンスタンダードと無線アクセスネットワークにおけるインテリジェントな自動化を推進しています²⁷。

3GPPは、仕様リリースの開発に並行ワークフローシステムを採用しており、複数のリリースが同時に開発されています⁸。キャリアは、初期段階では非スタンドアロン（NSA）モードで5Gを実装することが多く、初期の3GPPリリースで定義されているように、既存の4Gインフラストラクチャを活用してから、スタンドアロン（SA）モードに移行します¹。その後のリリース（Release 16、17、18など）では、継続的な開発とテストの取り組みが必要となる機能拡張と新機能が導入されています¹。

初期段階で5GをNSAモードで展開するという戦略的決定は、完全な5G SAコアの実装の複雑さに対する直接的な対応であり、キャリアは既存のインフラストラクチャを活用し、ネットワークを徐々に進化させることで、より迅速に5Gサービスを展開できます¹。3GPPなどの標準化団体への積極的な参加は、標準に影響を与えるだけでなく、新しい仕様の背後にある情報や理由を早期に把握し、開発戦略に役立てることができます²。

表1：3GPPリリースの進化と主要機能

リリース番号	完了年	5Gシステム開発に関連する主要機能/焦点分野
Release 15	2018年	5G NR、NSA展開、サービスベースアーキテクチャ（SBA）の基本機能、eMBB
Release 16	2020年	SA展開の初期フル5Gシステム、URLLCとmMTCの機能拡張、ネットワークスライシング、V2X
Release 17	2022年	5Gシステムのさらなる機能拡張、NR RedCap、高精度測位、URLLCの強化
Release 18	2024年	5G-Advancedの導入、AI/MLの統合、XRの機能拡張、ネットワーク省電力の強化

3. 3GPP Wordファイルの自動分析と処理

3GPP仕様をWord形式でプログラム的に解析および分析するための方法とツールが検討されています。Pythonなどのプログラミング言語を使用してカスタムスクリプトを開発し、DOCXファイルから情報を抽出して処理することが考えられます¹⁰。Word文書をXMLやMarkdownなどのより処理しやすい形式に変換するためのライブラリやツールを利用することも可能です¹⁶。テキストチャンキングやメタデータ抽出などの手法を採用して、分析のために情報を整理することもできます¹⁶。

自動コード生成とテストケース作成におけるユースケースとしては、仕様からプロトコル定義やメッセージ形式を抽出し、コードスタブやデータ構造を自動的に生成することが挙げられます⁴¹。必須パラメータとオプションパラメータを識別して、プロトコル実装を検証するための基本的なテストケースを生成することも可能です¹²。

直接ファイル処理の利点と限界は以下の通りです。

利点: ソース仕様への直接アクセス、特定のニーズに基づいた高度にカスタマイズされた処理の可能性。
限界: 異なる仕様やリリース間での文書形式のばらつきへの対応の複雑さ、AIなしでの意味理解の難しさ、仕様の進化に伴う処理スクリプトの継続的な更新の必要性。

Wordファイルのプログラム処理は、仕様コンテンツに直接アクセスする手段を提供しますが、本質的な意味理解の欠如により、高度なタスク（コード生成や洗練されたテスト自動化など）にはその能力が限定されます¹⁰。一方で、DOCXなどの文書形式を処理し、より構造化された形式に変換するためのオープンソースツールやライブラリの利用可能性は、モバイルキャリアが仕様分析において基本的なレベルの自動化を実装するための参入障壁を低くします¹⁰。

4. 3GPP仕様処理のための社内AIの活用

3GPP仕様を理解し、活用するための独自のAIツールを開発する傾向が高まっています。主要なモバイルキャリアやベンダーは、5Gに関連するネットワーク管理、自動化、および開発プロセスを強化するためにAI/MLに投資しています¹⁴。AIは、技術標準の理解、ネットワーク最適化の自動化、および顧客サービスの改善など、さまざまなタスクで検討されています¹⁵。

AIは、仕様のセマンティック分析、情報検索、および知識抽出に活用されています。自然言語処理（NLP）を使用して、仕様の意味とコンテキストを理解します¹⁶。3GPP仕様に関連するクエリに回答するためのAI搭載チャットボットが開発されています¹⁶。検索拡張生成（RAG）などの手法を採用して、仕様コンテンツに基づいて正確でコンテキストを認識した応答を提供します¹⁵。

AIを活用したソリューションの例としては、クエリ応答、要約、および変更追跡があります。チャットボットを開発して、長い仕様を要約したり、異なるリリース間の変更を強調表示したりできます¹⁶。自然言語クエリを使用して、膨大な3GPP文書コレクション内の特定の情報を検索できるツールも作成されています¹⁰。

3GPP仕様処理のための社内AIツールの開発は、従来のプログラムによる方法の限界と、AIがより深い理解とより高度な自動化を提供できる可能性をモバイルキャリアが戦略的に認識していることを示しています¹⁴。AI搭載チャットボットおよびRAGシステムの開発への注力は、エンジニアや開発者が複雑な3GPP仕様に含まれる情報に簡単にアクセスして理解できるようにする必要性を強調しています¹⁵。

5. AI主導の差分更新による効率的な開発

AIを使用して、仕様バージョンの変更を識別および抽出する方法が検討されています。AIは、異なるバージョンの仕様を比較し、追加、変更、または削除されたセクションを自動的に識別するようにトレーニングできます¹⁶。セマンティック差分などの手法を使用して、単純なテキスト比較を超えて変更の性質を理解することもできます。

これらの差分変更に基づいて、コードベースとテストスイートの更新プロセスを自動化します。AIは、仕様変更が既存のコードに与える影響を分析し、必要な修正を提案する可能性があります⁴⁶。同様に、AIは、仕様の変更に基づいて更新または作成する必要のあるテストケースを識別できます¹²。

効率の向上と開発時間の短縮の可能性は大きいです。変更点のみに焦点を当てることで、開発者は仕様全体を手動で確認し、コードベースとテストを更新するのに比べて、時間と労力を大幅に節約できます。このアプローチは、手動更新から生じる可能性のあるエラーや不整合のリスクを軽減することもできます。

仕様更新の差分分析を実行し、ターゲットを絞ったコードおよびテスト修正を提案するAIの能力は、モバイルキャリア/装置ベンダ/チップセットベンダが開発プロセスを合理化し、新しい5G機能をより迅速に採用するための重要な機会となります。研究スニペットは、3GPP仕様のAI主導の差分更新を具体的に詳述していませんが、スニペット46は、要件分析やコード生成などのタスクにおけるソフトウェア開発へのAIのより広範な応用について議論しており、仕様更新の処理に同様のAI応用が可能な可能性を示唆しています。スニペット16は、「仕様バージョンのリリース比較」に言及しており、この方向への動きを示しています。AI主導の差分更新の実装には、テキストの変更だけでなく、基礎となるシステムアーキテクチャと3GPP仕様で定義されている機能に対するそれらの変更の意味合いを理解できる高度なAIモデルが必要となります。複数のスニペット(1)で強調されているように、3GPP仕様の複雑さは、単純なテキスト差分だけでは不十分であり、AIが電気通信ドメインをより深く理解して変更の影響を正確に評価する必要があることを示唆しています。

6. 5Gシステム開発およびテスト自動化におけるAIの応用

AIは、仕様分析を超えて、5G開発ライフサイクル全体に幅広く応用されています。AIは、5Gネットワークにおけるネットワーク計画、リソース割り当て、および最適化に使用されています²⁷。AI/ML技術は、5G RANにおけるモビリティ管理、負荷分散、およびエネルギー効率の改善に適用されています³⁷。AIは、CSIフィードバック、ビーム管理、およびポジショニングを含む5Gエアインターフェースの強化にも検討されています²⁹。

AI搭載ツールは、テストケースの生成、障害予測、およびネットワーク最適化に利用されています。AIは、要件と仕様を理解することで、テストケースの生成を支援できます¹²。AI/MLは、5Gネットワークにおける異常検出と障害予測に使用されており、信頼性を向上させ、ダウンタイムを削減しています²。

AIは、コンプライアンスと相互運用性を確保する上で重要な役割を果たします。AIは、ネットワークコンポーネントとデバイスが3GPP標準に準拠していることを検証するのに役立ちます¹²。AI搭載テストは、マルチベンダー5G環境で重要な、異なるベンダーの機器間の相互運用性を保証できます²⁷。

5GにおけるAIの応用は、仕様分析にとどまらず、ネットワークライフサイクル管理のさまざまな側面を包含しており、計画と展開から最適化とメンテナンスまで、AIの変革の可能性が広く認識されていることを示しています²。特に、テスト自動化とコンプライアンス検証へのAIの利用は、複雑で進化し続ける5Gの状況において非常に重要であり、スケーラブルで効率的な方法で信頼性、パフォーマンス、および標準への準拠を保証する手段を提供します¹²。

7. ケーススタディ：主要モバイルキャリアによるAIと自動化の取り組み

主要なモバイルキャリア（Verizon、Vodafone、China Mobile、NTT Docomoなど）が、5G開発プロセスにおいて自動化とAIをどのように実装しているかの具体例を検討します。

Verizon: O-RAN展開において、エネルギー効率のためにSamsungのAI搭載Energy Saving Manager（AI-ESM）とQualcommのRICを使用しています³¹。ネットワーク保守と異常検出のためにGoogle CloudとAIを検討しています⁶⁹。顧客体験を向上させ、運用を合理化するために生成AIを活用しています⁷⁰。
Vodafone: 5Gのエネルギー効率を向上させるためにEricssonとAIソリューションを試行しています⁷¹。ネットワークライフサイクルの強化、ドキュメントの自動化、および顧客フルフィルメントの改善のために生成AIを使用しています⁷²。顧客サポートのためにAI搭載仮想アシスタントを採用しています⁷³。
China Mobile: グローバルな6G標準化作業を主導し、ネットワーク拡張のためのAI/ML研究に積極的に関与しています¹⁴。ネットワーク管理と最適化のためにAI機能を備えた「CN Brain」を開発しています⁷⁷。
NTT Docomo: パートナーと協力して5G NRトライアルを実施し、6G時代におけるエアインターフェースの機能拡張とネットワーク制御のためにAIを検討しています⁶¹。3GPPおよびO-RAN仕様に積極的に貢献しています⁸²。

これらのキャリアの戦略、ツール、および達成された利点を強調します。エネルギー効率、ネットワーク最適化、顧客体験の向上、および6Gなどの将来のネットワーク技術への道を開くことに重点を置いています。予測分析、ルーチンタスクの自動化、およびネットワーク運用におけるインテリジェントな意思決定のためにAI/MLを活用しています。

主要なモバイルキャリアは、5Gネットワークのさまざまな側面でAIに積極的に投資し、展開しており、複雑さ、効率性、および顧客体験の課題に対処するためのテクノロジーの能力に対する強い信念を示しています¹⁴。エネルギー管理、ネットワーク最適化、および顧客サービスなどの分野におけるAI実装の具体的な例を示しています。モバイルキャリア、テクノロジーベンダー、および標準化団体間のAI for 5Gの分野における協力の傾向は、この急速に進化する分野におけるイノベーションを推進し、ベストプラクティスを確立するための集団的努力の必要性に対する共通の理解を示唆しています³¹。

表2：主要モバイルキャリアによるAIアプリケーションの例

モバイルキャリア	AIアプリケーション分野	使用されるAI技術	達成/期待される主な利点
Verizon	エネルギー効率	AI搭載Energy Saving Manager（AI-ESM）、Qualcomm RIC	O-RAN展開におけるエネルギー消費の削減
Verizon	ネットワーク保守と異常検出	Google Cloud AI	ネットワークの信頼性とパフォーマンスの向上
Verizon	顧客体験と運用	生成AI	顧客インタラクションの改善、運用の合理化
Vodafone	エネルギー効率	Ericsson AIソリューション	5G無線ユニットのエネルギー消費量の削減
Vodafone	ネットワークライフサイクル	生成AI	ドキュメントの自動化、顧客フルフィルメントの改善
Vodafone	顧客サポート	AI搭載仮想アシスタント	24時間365日の顧客サポート、問い合わせ解決の高速化
China Mobile	6G標準化とネットワーク拡張	AI/ML	将来のモバイルネットワーク技術の推進
China Mobile	ネットワーク管理と最適化	CN Brain（AI機能搭載）	ネットワークリソースの最適化、サービスの迅速な展開
NTT Docomo	エアインターフェース機能拡張とネットワーク制御	AI	スループットの向上、ネットワークパフォーマンスの最適化
NTT Docomo	5G NRトライアル	AI	5G技術の早期検証と商用化の加速

8. 課題、機会、および将来の動向

3GPP仕様の利用を完全に自動化する上での残りのハードルとしては、自然言語仕様に内在する複雑さと曖昧さが挙げられ、高度なAIモデルが必要となります¹²。AIが生成したコードとテストケースの精度と信頼性を確保することは依然として懸念事項であり、人間の監督と検証が必要となります⁴⁷。3GPP仕様分析と処理のためにAIモデルをトレーニングするための、大規模で高品質なデータセットの必要性も課題として残っています⁴⁵。

将来のモバイルネットワーク世代（6Gなど）におけるAI/MLの進化する役割は、6GがAIネイティブになること、デバイス、無線、およびRAN全体にAIが深く組み込まれることが想定されています²。AI/MLは、6Gにおけるネットワーク自動化、最適化、および新しいサービスとアプリケーションのサポートにおいて、さらに重要な役割果たすと予想されています²。

この分野における標準化とコラボレーションの考慮事項としては、モバイルネットワークにおけるAI/MLのためのデータ収集と管理プロセスを標準化するための3GPP内での継続的な取り組み¹⁴、および3GPP仕様処理のためのAI搭載ツールの開発と展開を促進するためのオープンスタンダードとフレームワークの必要性²⁸が挙げられます。

6Gへの移行は、次世代モバイルネットワークに想定されている高度な機能を管理および実現するために、AIへの依存度がさらに高まる可能性があります。これにより、3GPP仕様のAI搭載ツールの開発がさらに重要になります²。この分野におけるAIの可能性は非常に大きいですが、データ可用性、モデルの信頼性、および自然言語標準の固有の複雑さに関連する課題により、3GPP仕様の利用における自動化とAIの利点を完全に実現するには、業界内での継続的な研究、開発、およびコラボレーションが必要となります¹²。

表3：AI主導の3GPP仕様処理における課題と機会

カテゴリ	具体的な項目	説明/解説
課題	自然言語の複雑さ	自然言語仕様に内在する曖昧さと複雑さは、完全な自動化を困難にする可能性があります。
課題	モデルの信頼性	AIが生成したコードとテストケースの精度と信頼性を確保するには、人間の監督が必要です。
課題	データ可用性	3GPP仕様分析用のAIモデルをトレーニングするための高品質なデータセットが必要です。
機会	差分更新	AIは仕様の変更を識別し、コードとテストのターゲットを絞った更新を提案できます。
機会	ネットワーク最適化	AIは、5Gネットワークの計画、展開、および最適化を支援できます。
機会	コンプライアンスと相互運用性	AIは、3GPP標準への準拠と異なるベンダー間の相互運用性を保証できます。

9. 結論

本稿では、3GPP技術仕様から5Gシステム装置を開発する困難性を克服するための対策として、一般的な大規模モバイルキャリアの5Gシステム（UE,gNB,5GC）の開発者が、3GPPの技術仕様書からの自動解析、自動プログラム生成、試験を用いているという前提に基づき、その現状と可能性について調査・推測を行いました。

提示された3つのシナリオ（Wordファイルのプログラム処理、AIによる処理、差分更新とテスト）について、大規模モバイルキャリアがどの程度実施しているか、または実施する可能性が高いかを推測すると、まずWordファイルのプログラム処理については、基本的なデータ抽出や整理には利用されている可能性はあるものの、高度な意味理解が困難なため、限定的な利用に留まっていると考えられます。次に、AIによる処理については、主要なモバイルキャリアがネットワーク管理、自動化、顧客サービスなど、さまざまな目的でAIに積極的に投資しており、3GPP仕様の解析においても、AIを活用したチャットボットや情報検索ツールなどの開発が進んでいることから、今後もその利用が拡大していく可能性が高いと言えます。最後に、AIによる差分更新とテストについては、開発効率の大幅な向上が期待できるため、現在研究開発が進められており、将来的にはより高度なAIモデルの登場とともに、実用化される可能性が高いと推測されます。

全体として、自動化とAIの活用は、3GPP技術仕様の複雑さと量に対処し、より効率的で迅速な5Gシステム開発を実現するための鍵となります。これらの技術は、開発コストの削減、ネットワークの信頼性とパフォーマンスの向上、そして新しい5G機能やサービスの迅速な展開に貢献する可能性を秘めています。将来のAIネイティブネットワーク（6G）への移行を考慮すると、電気通信標準の利用におけるAI搭載ソリューションへの投資の重要性はますます高まると言えるでしょう。

10. 関連ドキュメント

🔗 記事を読む

11. 引用文献

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NTT and DOCOMO Successfully Demonstrates On-Demand Unified Control of Computing Services Through Network and Service Integration —Advancing AI Utilization in the 6G Era with In-Network Computing - NTT Group, 4月 22, 2025にアクセス、 https://group.ntt/en/newsrelease/2025/03/03/250303a.html
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NTT DOCOMO Contributions to 5G Standardization - NTT Technical Review, 4月 22, 2025にアクセス、 https://www.ntt-review.jp/archive/ntttechnical.php?contents=ntr202012fa12.html
Adopting neural language models for the telecom domain - Ericsson, 4月 22, 2025にアクセス、 https://www.ericsson.com/en/blog/2022/1/neural-language-models-telecom-domain
AI/ML in 3GPP: Progress, Challenges, and the Road to 6G - The 3G4G Blog, 4月 22, 2025にアクセス、 https://blog.3g4g.co.uk/2025/03/aiml-in-3gpp-progress-challenges-and.html
3GPP AI/ML - 5G | ShareTechnote, 4月 22, 2025にアクセス、 https://www.sharetechnote.com/html/5G/5G_AI_ML.html

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