KDDI(株) 技術統括本部 技術企画本部 モバイル技術企画部長 吉田 智將 氏

携帯電話の未来へ向けて ~『auネットワーク品質向上への取り組み』その1~

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by [2013年6月21日]

KDDI(株) 技術統括本部 技術企画本部 モバイル技術企画部長 吉田 智將 氏

5月29日から5月31日まで東京ビッグサイトで開催されていた様々な最新無線通信技術を紹介する展示会、『ワイヤレス・テクノロジー・パーク 2013』では、「セミナー・プログラム」と題して現在無線通信技術の第一線で活躍する様々な人々を講師に迎えたセミナーが多数開講されていました。

今回はその中から、KDDI(株) 技術統括本部 技術企画本部 モバイル技術企画部長の吉田 智將氏を迎え、『auネットワーク品質向上への取り組み』と題して5月30日に行われたセミナーの内容を3回に分けてご紹介します。

その2はこちら
その3はこちら

最悪のタイミングとなった今回のセミナー

5月30日、という日付でお気づきになった方もおられると思いますが、今回のこのセミナー、よりにもよって開催日当日のほぼ終日に渡って、関東地方全域でLTE通信系のトラブルを発端として3G通信を含むネットワーク全体の障害が発生している状況での開催となってしまいました。

そう、当日は展示会の会場となった東京ビッグサイトの館内でも、au端末に限ってLTE/3G回線経由でのインターネット通信がほぼ完全に麻痺状態に陥っている、まさにその真っ最中だったのです。

そんなこれ以上ないほど非常に間の悪いタイミングでの登壇となった吉田氏はまずそのことについて謝罪しつつ、そのような状況下で品質向上ということでプレゼンさせていただくのは忍びないのですが、と前置きして今回の講演が始まりました。内容は、エリアの通信品質改善を主なテーマとしています。

トラフィック動向

日本のスマートフォン普及状況と将来予測
実績部分では一次関数的な曲線を描いており、予測値もこの曲線に概ね従う形でプロットされている。

最初に示されたのは、スマートフォン普及状況全体の動向です。

ここで吉田氏は2013年度の時点で既に日本国内のスマートフォンユーザー数が5,000万を超え、普及率も50パーセントに達している、と指摘しました。

スマートフォンの国別普及率
フィーチャーフォンでのインターネット接続サービスの展開で先行したことが祟って、日本でのスマートフォン普及率は2012年の時点で約37パーセントで、この時点で既に50パーセント台前半から60パーセント台後半に到達していた他の先進国各国と比較して大きく遅れている。

その一方でこの普及率は急激な伸びを示しているように見えるものの、日本では先にフィーチャーフォンでインターネット対応が普及したこともあって中々ブラックベリーなどの端末が普及しなかったのに対し、他の国々、特に(通信プロトコルとして)GSMを使っている国ではスマートフォンの普及がかなり進んでいて、スペインでは66パーセント程度普及している、としました。

そのため、昨年(2012年度)時点での日本の普及率が37パーセントだとしたら、(他国の実績から考えて)今後50パーセント、60パーセントと伸びてゆくのは明白で、スマートフォンの普及が進んでくると考えている、との見解が示されました。

auデータトラフィック状況
スマートフォンのサービス提供が開始された2010年以降、フィーチャーフォンのデータトラフィックは漸減傾向を示しているのに対し、スマートフォンのデータトラフィックは二次関数的な曲線を描いて急増を続けている。

このような状況下でauではフィーチャーフォンを合わせて3,000万台以上、3,500万台程度の(契約)端末があり、具体的な数字は示せないもののスマートフォンの端末台数は5倍くらいに激増しており、端末台数の絶対値はフィーチャーフォンより少ないものの、(auのトラフィック全体の)9割以上がスマートフォンによるものになっているのが現状である、と説明がありました。

スマートフォン1台あたりの月間データ量
2年で約2.4倍、とユーザーが積極的に利用するようになるにつれて月間通信データ量が増えており、2012年末の時点で既にフィーチャーフォンの30倍に達している。

続けて、吉田氏は実際にスマートフォンが月間に1台あたりどの程度(トラフィックを)使っているかについて、この2年間(KDDIでスマートフォンを発売開始した2010年から昨年末まで)で2.4倍、今はもう少し増えているような状況で、フィーチャーフォンと比較すると30倍程度の(利用に伴う)月間データ量の差が生じている、と説明、これはスマートフォンでYouTubeのような大量のデータを扱う動画配信サイトへアクセスすることなどに伴う月間通信データ量の増大が原因であることを示唆しました。

スマートフォンの普及率が50パーセントにようやく達した現状でさえ、既にスマートフォンはこれまでのフィーチャーフォンでは扱えなかった大きなデータサイズの動画再生などによって、これほどのトラフィック増大を発生させているのです。

今後のデータトラフィック予測
2015年度には2010年度比で少なくとも約25倍にまでデータトラフィックが増大することが見こまれており、この値は今年度の実績により更に上方修正される可能性が高い。

こうして見てくると気になるのが、データトラフィックの急増が今後どのように推移するのか、についてです。縦軸の値が示されていないことを断りつつ示されたKDDIの予測グラフでは、二次関数的な曲線を描いてトラフィック総量が増大することが想定されており、昨年までのデータから2010年から2015年の間で見た場合に約25倍、今年度の実績を基にした場合には今後更に見直しが(上方修正の形で)必要となるほどの倍率でトラフィックが伸びていることが説明されました。

このあたりの予測は、先ほど説明されたここ2年間の実績から類推しても十分納得の行く数字です。

続いて、首都圏の山手線沿線エリアを題材としてエリアごとのデータトラフィック状況についての資料が示されたのですが、残念ながらこれはKDDI社内で分析に使用されているツールとのことで、撮影禁止とアナウンスがあったため、示すことができません。

そのため、ここでは文章のみによって説明する他無いのですが、このツールによって時間軸に沿って視覚化された各エリア(100m×100mのメッシュ単位で基地局単位のデータではない、との由)ごとのトラフィック状況は、見事なまでに山手線の時間帯ごとの混雑状況と、山手線をハブとして各方面に伸びる各社局線との乗換駅での乗降数の実績を反映、視覚化したものとなっています。

こうしたトラフィック量の地点単位での変動は、当然ながらスマートフォン普及の影響をもろに被ることになります。基地局のセクターの配下にあった端末が1台スマートフォンに置換されるだけで、端末が30台増えるのと同じだけのトラフィック増となるのですから、当然と言えば当然の話ですが、現状ではこのトラフィック変動はエリア単位でかなり格差が大きく、凸凹になっています。

具体的に言えば、昼休みの時間帯の渋谷駅周辺地域ではトラフィックが急増して一日の最大値を記録する、といった実態に即したデータが示されています。

もっとも、こうした時間単位・エリア単位でのトラフィックの激しい不均衡は問題があり、何らかの対策が求められることになります。

トラフィック急増への対処策

トラフィック対処策
代表例として『流量』を減らすものが3種、『容量』を増やすものが3種、それぞれ例示された。

トラフィック対処策として考えられるのは大きく分けて2つ、流れるトラフィックの流量を減らすか、流せる容量を増やすか、のいずれかです。

吉田氏はこれら2つの対処策の代表例として、以下の3種ずつを示し、auではこれらを組み合わせて対策している、としました。

○流量減少:
 ・トラフィック制御技術
 ・トラフィック規制
 ・トラフィックオフロード
○容量増:
 ・新周波数割当
 ・周波数利用効率向上
 ・基地局密度向上

いずれも対策としては正攻法のものばかりです。

続いて、これら6種の対策それぞれの具体的な中身の解説が行われました。

CDN技術によるインターネットアクセスの抑制

トラフィック制御技術(CDN技術)
au傘下の韓国CD Networks社が開発した、コンテンツキャッシュによるインターネットアクセス削減技術の概念図。

まず、トラフィック制御技術については、幾つかある対策の1つとして、CDN(Contents Delivery Network)技術が紹介されました。

このCDN技術は、auの子会社である韓国CD Networks社が開発したものです。この技術は、各種サイトで配信されているコンテンツに対するアクセスが各端末からリクエストされた際に、それらのサイトの該当ファイルをただダウンロードして端末に送信するのではなく、モバイルCDNサーバと呼ばれるサーバにそれらリクエストされたコンテンツの内容を保持(キャッシュ)しておくというものです。

こうすることで、アクセス頻度の高いコンテンツについては直接当該サイトにアクセスせず、それらのモバイルCDNサーバに置かれたキャッシュファイルを端末に送信する、つまりインターネットアクセスを途中で折り返して端折るようにすることで、ネットワーク全体の負荷を軽減しよう、というものです。

この技術を使えば、例えばYouTubeの人気動画に対するアクセスの集中に対しても、実質的なファイルアクセスをCDNサーバ→基地局→端末に局限できるため、auのネットワークとコンテンツサーバとの間の混雑軽減に大きな効果が得られることになります。

トラフィック制御技術(Video Pacing技術とテキスト圧縮技術)
ユーザーが動画再生時に最後まできちんと再生しないことが多い、という利用実態に着目したデータダウンロードコントロール技術であるVideo Pacing技術と、古典的なテキスト圧縮技術の概念図。

さらに、動画については、Video Pacingという技術を用いることで、更に負荷軽減が可能となることも示されました。

一般にVoD(Video on Demand)形の動画配信サービスでは、先読みバッファを持たせることで、動画再生が途切れたりコマ落ちしたりすることを極力抑止するような設計になっています。

しかし、吉田氏はこの動画再生で最後まで全て視聴するユーザーが少なく、再生が途中で打ち切られることで、そこから先のダウンロード済みデータが無駄になると指摘しました。

Video Pacingはこうした先読みと再生途中打ち切りによる無駄なダウンロードを極力減らすための技術で、データ量に合わせて端末にダウンロード配信されるペースを制御し、再生打ち切り時に無駄になるデータ量を最小限に抑える役割を果たします。

CDN技術の場合は端末とモバイルCDNサーバの間の通信データ量縮小には全く効果がないのですが、このVideo Pacing技術の場合は、端末-基地局間の3GあるいはLTE通信の部分の負荷軽減も期待できることになります。

また、PCなどでも一般的なテキスト圧縮技術が当然に導入されていることにも触れられました。

ヘビーユーザー通信速度規制

次に、トラフィック規制の実態について説明がありました。

トラフィック規制(ベビーユーザーの通信速度規制)
トラフィック規制の手段としては古典的なヘビーユーザー規制だが、現在は一律的、固定的な抑制ではなく、基地局混雑度を基準にした動的な抑制に移行している。

トラフィック規制、というと3G通信の時代から行われてきた、大量のデータをやりとりする、いわゆるヘビーユーザーに対する通信速度規制が真っ先に思い浮かびます。

吉田氏も最初にこの規制を挙げましたが、その主旨は、混雑している基地局をなるべく多くのユーザーに使って貰うことにある、というものでした。

そのため、3G時代に最初に導入されたヘビーユーザーの一律規制については、混雑していない基地局までヘビーユーザーが利用できないというのは逆に不公平であるとし、技術開発を経て現在は(恐らく他のオペレーター各社も)3G・LTEの双方共に混雑している基地局にのみヘビーユーザー規制をかけるシステムとなっている、と説明されました。

その規制は直近3日間の通信量によって判定され、3Gスマートフォンの場合は300万パケット以上、LTEスマートフォンの場合は1GB以上、それぞれ利用された場合、ダウンロード方向で最大128Kbpsに通信速度が制限されることになります。

ちなみに3Gの300万パケットという値は、1パケット=128バイトから384メガバイトとなり、3日でこれだけのデータ量を、それも3G回線でダウンロードするというのはかなり極端かつ限られた状況でしかあり得ない、ということになります。3日で1GBというLTEの規制条件も概ね納得できる数字で、この規制の発動条件は現状から判断する限りは、相当緩い部類に入ると言えます。

なお、吉田氏はこの規制について、使えるところはたくさん使っていただきたい、というのが主旨であるとも語っており、この発言からは特定基地局への一極集中は防ぎたいがトラフィックそのものの増大は図りたい、というキャリア各社のジレンマが垣間見えます。

総量規制

トラフィック規制(料金プランによる総量規制)
4G LTEサービスより導入が始まった、基本7ギガバイト/月+2ギガバイト単位での追加という構成の料金プラン。7ギガバイトを超過しても追加料金なしでの利用は一応可能だが、その場合はヘビーユーザーの通信速度規制時並みに通信速度が低下することになるため、実用性は著しく低下する。

また、現状ではLTE限定ですが、総量規制という手法も用いられていることが説明されました。

auのLTEフラットプランでは、1ヶ月に7ギガバイトまでは特に何の制約もなく利用できるのですが、これを超過した場合、月末までダウンロード方向の速度がヘビーユーザー規制と同様、128Kbpsに制限された状態で耐え忍ぶか、それともエクストラオプションといって2ギガバイトごとに2,625円の追加料金を支払って、それまでと同様速度制限なしで追加利用できるようにするか、の2択となります。

吉田氏によれば、こうして総量規制をかけるのは日本だけではなく、海外、特に韓国などでは既に導入されている技術であるといいます。これを導入したことで、1加入者あたり1ヶ月の使用量が、昔は平均的、あるいは多少凸凹ができる程度のトラフィックで1日あたりの使用量も大体決まっていたものが、この7ギガバイト規制がかかるようになってからは、月初が多くてだんだん1日あたりの使用量が減ってくる様になっている由で、最後に規制がかかる前――auでは規制発動前に必ず警告メールが出されています――に、この警告が出された場合に、場合によっては自宅でのダウンロードをWi-Fiに切り替える、外で公衆Wi-Fiを利用する、といった形で回避が図られるようです。

ちなみに、当然ながらLTEからWi-Fiに切り替えた場合、その部分の通信量は総量規制の対象には含まれないため、Wi-Fiで回避するというのは(総量規制で先行した)韓国で良く行われている対応策なのですが、そのような使い方をする、というのが始まっているのが現状である、とのことです。
(以下、その2に続く)

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