 | • レポートコード：BNAJP06OT047 • 出版社/出版日：Bonafide Research / 2026年7月 • レポート形態：英文、PDF、82ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：IT・通信 |
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レポート概要
| ### 日本の自律型ネットワーク市場概要 - **市場成長と参入企業** 日本の自律型ネットワーク市場は、AIを活用した自律管理型ネットワークインフラへの需要により急速に成長している。ノキア、エリクソン、サムスン、シスコ、ファーウェイなどの大手ベンダーと、NTTドコモ、KDDI、ソフトバンク、楽天モバイルなど国内の通信大手が参入。 - **技術動向** 5Gスタンドアロン、マルチベンダーRAN環境、エッジコンピューティングの複雑化に対応し、AIネイティブかつエージェント型自律ネットワークへの移行が進展。 - **主要企業の取り組み** - NTTドコモはノキアの「MantaRay SON」「MantaRay AutoPilot」を導入し、TM Forum自律ネットワークレベル4の達成を目指す。 - ソフトバンクはデジタルツイン活用型運用自動化でTM Forumレベル3認証を日本で初取得。 - 楽天モバイルは18～24ヶ月以内にレベル5達成を目指す野心的な目標を掲げている。 ### 市場見通し - 2026年から2031年にかけて5億762万米ドル以上の市場拡大が予測される（ボナファイド・リサーチ）。 - 5Gスタンドアロン、オープンRAN、エッジコンピューティングの導入が市場成長を加速。 - 産業用IoT、自動運転、スマート製造、企業のDXなど、低遅延アプリケーションへの需要が成長を後押し。 - ネットワーク自動化により運用コスト最大55％削減、顧客満足度71％向上、エネルギー節約率21％増加と予測（TM Forum調査）。 ### 政策および規制環境 - 総務省は5Gの人口・道路カバー率を2030年度末までに99％に引き上げを目標。 - 26GHz帯新規追加など5G周波数帯拡充へ規制改正、パブリックコメント募集開始（2025年10月）。 - 専用周波数割当によるプライベート5Gネットワーク構築の推進が成長要因。 - 「社会5.0」やスマートインフラ政策により政府がネットワーク自動化とDX導入を支援。 ### 自律型ネットワーク導入と業界影響 - 5G展開、マルチクラウド導入、IoT普及、エッジコンピューティング進展により、通信・企業ネットワークが複雑化。運用効率向上とコスト削減のため自動化が必須。 - 楽天モバイルはAIファースト戦略で自律ネットワークを推進し、AIとクラウドネイティブ技術で差別化。 - NTTドコモ、KDDI、ソフトバンクはソニーやトヨタと共に6G研究をリードし、AIでリアルタイムネットワーク管理を最適化。 - サイバーセキュリティと規制遵守が通信事業者の重要課題。 ### 業界ニュース - NTTドコモがノキアのAIプラットフォーム「MantaRay AutoPilot」を日本初導入し、クラウド上で運用。 - ノキアの「MantaRay SON」がドコモのマルチベンダーRANに導入され、自律ネットワークレベル4運用を支援。 - サムスンとKDDIは5GスタンドアロンネットワークでAI搭載RAN Speed Optimizerによるスループット52％向上を実証。 - ソフトバンクがTM Forum自律ネットワークレベル3認証を日本初取得、IP障害管理の自動化展開。 ### セグメント分析 - **コンポーネント別** 自律型ネットワークは企業LAN、5Gインフラ、クラウド、SD-WAN、セキュリティなど複数ドメインで展開。AI活用による異常検出と対応が効率化。成熟環境でMTTDは2～4分、平均解決時間は10～22分。 - **サービス** 導入・運用支援は4～8ヶ月で実施。企業の契約単位で2,500～28,000ノード管理。インシデント対応速度も高速化。 - **組織規模別** - 大企業は30,000～220,000ノードを管理し、年間15,000～45,000エンドポイント追加。対応時間は8～18分に短縮。 - 中小企業は700～12,000ノードを管理し、年間500～3,000エンドポイント追加。インシデント解決は20～55分程度。 - **ソリューション別** 構成管理プラットフォームは1日あたり900～4,000の構成変更を自動化し、95～99％の成功率。 セルフヒーリングプラットフォームは検出された障害の74～90％を自動解決し、修復は5～15分以内に完了。 - **導入モデル別** オンプレミスは7～12ヶ月の導入期間、特に製造業・金融・政府で普及。 クラウド型は2～5ヶ月で導入完了、スケーラビリティが高い。 - **エンドユーザー別** - IT・通信事業者は12万～120万エンドポイントを管理し、数万件のイベントを毎分処理、重大インシデントは6～15分で解決。 - 銀行・金融機関は2万～22万エンドポイントを運用し、8～20分以内で重要サービス復旧。 - 交通機関は18,000～160,000資産を管理、IoTデータ分析で混乱を最小限に抑制。 ### レポート対象期間と内容 - 過去データ：2020年、基準年：2025年、推定年：2026年、予測：2031年 - 内容：市場規模・予測・セグメント分析、推進要因と課題、トレンド、主要企業分析、戦略提言 - エンドユーザー別：IT・通信、BFSI、運輸、政府、医療、小売、教育、その他 - 組織規模別：大企業・中小企業 - コンポーネント別：ソリューション・サービス - ソリューション別：監視分析、構成管理、最適化・自己修復 - 導入モデル別：オンプレミス・クラウド |
主な洞察
• 日本の自律型ネットワーク市場は、通信業界におけるAIを活用した自律管理型ネットワークインフラへの需要に牽引され、急速に成長しているダイナミックな産業です。この市場の特徴として、ノキア、エリクソン、サムスン、シスコ、ファーウェイといった国内外の大手ベンダーに加え、NTTドコモ、KDDI、ソフトバンク、楽天モバイルといった日本の通信大手が参入している点が挙げられます。
• 日本の市場では、ますます複雑化する5Gスタンドアロン、マルチベンダーRAN環境、およびエッジコンピューティングの導入を、人的介入を最小限に抑えて管理する必要性から、AIネイティブかつエージェント型の自律ネットワークソリューションへの顕著な移行が進んでいます。
• NTTドコモは、ノキアの「MantaRay SON」および「MantaRay AutoPilot」システムの導入を通じて、ネットワークがAIを活用してほとんどのタスクを自動化する「TM Forum自律ネットワークレベル4」の達成という明確な目標を掲げ、この動きを主導しています。
• ソフトバンクは、デジタルツインを活用した運用自動化システムを用いたIP障害管理シナリオに対し、2025年10月にTM Forumの自律ネットワークレベル3認証を日本で初めて取得しました。
市場見通し
• ボナファイド・リサーチが発表した調査レポート「Japan Autonomous Networks Market Outlook, 2031」によると、日本の自律型ネットワーク市場は、2026年から2031年にかけて5億762万米ドル以上に拡大すると予測されています。
• サービスプロバイダーが、5Gスタンドアロン、オープンRAN、エッジコンピューティングの導入など、現代の通信インフラの要件を満たすソリューションの開発に注力するにつれ、AI駆動型の自律型ネットワークへの移行は加速し続けています。
• 産業用IoT、自動運転車、スマート製造、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）など、低遅延アプリケーションへの需要の高まりは、自律型ネットワークソリューションにとって大きな成長機会をもたらしています。
• TM Forumの調査によると、ネットワーク自動化が成熟段階に達すれば、運用・保守コストを最大55％削減し、顧客満足度を71％向上させ、エネルギー節約率を21％高めることができるとされています。
政策および規制環境
• 総務省は、日本の電気通信分野における主要な規制当局であり、周波数帯の管理、機器の認可、競争の確保、および高品質なサービスへのアクセスを担っています。同省は、2030年度末までに、5Gの人口カバー率および道路カバー率をいずれも99％に引き上げることを目指しています。
• 総務省は、5G移動通信向けに26GHz帯を追加する規制改正を行い、2025年10月に同帯域における5Gネットワーク構築に関するパブリックコメントの募集を開始しました。
• 企業向けに専用周波数を割り当てることで、総務省は各組織がミッションクリティカルなアプリケーションに合わせたプライベート5Gネットワークを展開できるようにしており、これが5Gインフラの主要な成長の原動力となっています。
• 「社会5.0」やスマートインフラ構想など、より広範なデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援する政府プログラムは、ネットワーク自動化の導入を促進しています。経済産業省、総務省、およびデジタル庁の政策は、DXやオープンイノベーションを奨励し、補助金や規制改革を通じてネットワーク自動化の導入を促進することを目的としています。
自律型ネットワークの導入と業界への影響
• 日本の自律型ネットワーク市場は、主に5Gの展開、マルチクラウドの導入、IoTの普及、エッジコンピューティングによる通信ネットワークおよび企業ネットワークの複雑化によって牽引されています。組織は運用効率の向上とコスト削減の圧力に直面しており、プロビジョニングの迅速化、人為的ミスの低減、リソース活用の最適化のため、自動化が不可欠となっています。
• 楽天モバイルは、18～24ヶ月以内にTM Forumの自律型ネットワークレベル5を達成するという野心的な目標を掲げ、AIファースト戦略を加速させています。楽天のクラウドネイティブなイノベーションは、自律型ネットワークへの取り組みにおける重要な差別化要因となっています。
• 日本の通信大手であるNTTドコモ、KDDI、ソフトバンクは、ソニーやトヨタといったグローバルなテクノロジー企業と連携し、6G研究の最前線に立っています。AIは、膨大なデータトラフィックの管理、ネットワーク需要の予測、リアルタイムでの調整を通じて、6Gインフラを最適化します。
• サイバーセキュリティは、通信事業者の戦略を形作る重要な推進力となっています。各組織は、潜在的な脅威に対するネットワークのセキュリティ確保と、変化し続ける規制への準拠を最優先事項としているからです。
業界ニュース
• NTTドコモは、モバイルネットワークの品質を自動的に最適化するAI駆動型プラットフォームであるノキアの「MantaRay AutoPilot」システムを、日本で初めて導入しました。同システムは、パブリッククラウド上に導入された世界初の事例となります。同社は、TM Forumの自律ネットワークレベル4の達成を目指しています。
• ノキアとNTTドコモは、ドコモのマルチベンダーLTEおよび5G RAN全体に、ノキアの自律型「MantaRay SON」ソリューションの導入を開始しました。これは、日本においてノキアの5G基地局とドコモのシステムが初めて統合された事例となります。このソリューションは、レベル4の自律ネットワーク運用を実現するというドコモの目標を支援するものです。
• サムスンとKDDIは、KDDIの商用5Gスタンドアロンネットワークにおいて、サムスンのAI搭載RAN Speed Optimizerの試験を成功裏に完了し、5Gダウンリンクスループットを最大52％向上させました。この試験は、東京周辺の密集した都市部、郊外、および農村地域で実施されました。
• ソフトバンクは、IP障害管理シナリオにおいて、TM Forumの自律型ネットワークレベル3認証を日本で初めて取得しました。同社は、デジタルツインを基盤としたIPネットワーク運用自動化システムを開発し、全国に展開しました。
セグメント分析
日本の自律型ネットワーク市場：コンポーネントタイプ別
• 日本では、自律型ネットワークソリューションは通常、企業LAN、5Gインフラ、クラウドネットワーキング、SD-WAN、サイバーセキュリティプラットフォームなど、6～9の統合ネットワークドメインにまたがって導入されています。企業での導入には一般的に6～10ヶ月を要し、ソフトウェアプラットフォームには年間9～14回の機能およびセキュリティアップデートが提供されています。AIを活用した自動化により、検出されたネットワークの異常100件あたり68～85件のインシデントが解決されており、成熟した企業環境においては、平均検出時間（MTTD）は平均2～4分、平均解決時間は10～22分となっています。
• 日本における自律型ネットワークサービスでは、コンサルティング、統合、導入、およびマネージドサポートに、一般的に4～8ヶ月を要します。サービスプロバイダーは、企業1社あたりの契約において、通常2,500～28,000のネットワークノードを管理しています。AIを活用したサービス運用では、報告されたネットワークイベント100件あたり42～62件のインシデントを解決しており、問題の検出は3～8分以内に発生し、復旧はネットワークの複雑さやサービスの範囲に応じて、通常18～38分以内に完了します。日本の自律型ネットワーク市場：組織規模別
• 日本の大企業は、本社、製造施設、支店、クラウド環境にまたがる、30,000～220,000の接続ネットワークノードからなるインフラを運用しています。これらの組織は、プロビジョニング、ポリシー管理、サイバーセキュリティ、ネットワーク最適化を網羅する900～3,500の運用ワークフローを自動化しています。企業の事業拡大に伴い、通常、年間15,000～45,000の接続エンドポイントが追加されますが、自律型プラットフォームにより、重大なインシデントへの対応時間は8～18分に短縮されます。
• 日本の中小企業は、通常700～12,000のネットワークノードを管理しており、その運用は主にハイブリッドおよびクラウド管理型インフラストラクチャによって支えられています。各組織では、監視、エンドポイント管理、設定、セキュリティ管理に重点を置き、70～380の反復的な運用ワークフローを自動化しています。事業拡大に伴い、年間500～3,000台の接続デバイスが新たに導入されるのが一般的ですが、ネットワークインシデントは、インフラの成熟度に応じて、通常20～55分以内に解決されます。ソリューション別 日本自律型ネットワーク市場
• 構成管理プラットフォームは、企業環境全体で1日あたり900～4,000件の構成変更を自動的に実行しています。ルーター、スイッチ、ワイヤレスインフラ、仮想ネットワーク機能の標準的な導入は、導入規模に応じて5～50分以内に完了します。自動検証により、実行サイクル100回あたり95～99件の構成タスクが正常に検証され、手動による介入が大幅に削減されています。
• セルフヒーリングプラットフォームは、検出されたインシデント100件あたり74～90件のネットワーク障害を自動的に解決します。これは特に、企業のWAN、クラウド、および5Gインフラストラクチャにおいて顕著です。AI最適化エンジンは、相互接続された数万台のデバイス間でワークロードのバランスを継続的に調整し、サービスの継続性を維持します。自動化された修復ワークフローのほとんどは5～15分以内に完了し、適応型学習アルゴリズムにより、繰り返し発生するネットワーク障害が大幅に削減されます。
日本の自律型ネットワーク市場：導入モデル別
• 日本におけるオンプレミス型自律ネットワークの導入には、一般的に7～12ヶ月を要します。特に製造業、金融サービス、政府機関、および産業分野においてその傾向が顕著です。これらの環境では通常、8,000～120,000の物理および仮想インフラ資産が管理されており、ソフトウェアの定期メンテナンスは年4～6回実施されます。本番環境への導入に先立ち、インフラの試運転、検証、およびコンプライアンステストには、一般的に2～5週間を要します。
• クラウドベースの自律型ネットワークの導入は、企業におけるクラウド移行の取り組みが広く進んでいることを背景に、通常2～5ヶ月以内に完了します。これらの環境では、一般的に40,000～500,000の仮想ネットワークインスタンスをスケーリングでき、インフラの急速な拡張が可能となります。クラウドプラットフォームには年間12～18回のソフトウェア更新が行われ、追加のネットワークリソースのプロビジョニングは通常3～20分以内に完了します。
日本の自律型ネットワーク市場：エンドユーザー別
• 日本のITおよび通信事業者は、12万～120万の接続エンドポイントを含むインフラを管理しており、全国規模のブロードバンド、5G、企業向け通信、およびクラウドサービスを支えています。自律型プラットフォームは毎分数万件のネットワークイベントを処理し、重大なインシデントを6～15分以内に解決することを可能にしています。AIによる最適化により、大容量の全国ネットワークインフラ全体で通信の中断のない運用が支えられています。
• 日本の銀行および金融機関は、2万～22万の接続エンドポイントからなるネットワークを運用しており、決済システム、デジタルバンキングプラットフォーム、金融向けクラウドインフラを支えています。セキュリティプラットフォームは1日あたり700～1,800件のサイバーセキュリティおよび運用アラートを処理し、自律的な修復機能により、優先度の高いサービスを8～20分以内に復旧させます。継続的な監視により、金融取引処理の途切れのない運用が支えられています。
• 交通機関は、鉄道、空港、地下鉄システム、物流センター、インテリジェント交通インフラなど、18,000～160,000の接続資産を管理しています。自律型監視プラットフォームは、毎分数万件のIoTテレメトリ記録を分析し、交通流量とインフラの利用率を最適化しています。運用上のインシデントのほとんどは10～28分以内に解決され、交通ネットワーク全体での混乱が最小限に抑えられています。
本レポートの対象期間
• 過去データ対象年：2020年
• 基準年：2025年
• 推定年：2026年
• 予測年：2031年
本レポートで取り上げる内容
• 自律型ネットワーク市場：市場規模、予測、およびセグメント別分析
• さまざまな推進要因と課題
• 現在のトレンドと動向
• 主要企業プロファイル
• 戦略的提言
エンドユーザー別
• IT・通信
• BFSI（銀行・金融・保険）
• 運輸
• 政府
• 医療
• 小売
• 教育
• その他
組織規模別
• 大企業
• 中小企業（SME）
コンポーネントタイプ別
• ソリューション
• サービス
ソリューション別
• ネットワーク監視および分析
• ネットワーク構成および管理
• ネットワーク最適化および自己修復
導入モデルタイプ別
• オンプレミス
• クラウド
目次
1. 概要
2. 市場構造
2.1. 市場に関する考察
2.2. 前提条件
2.3. 制限事項
2.4. 略語
2.5. 出典
2.6. 定義
3. 調査方法
3.1. 二次調査
3.2. 一次データ収集
3.3. 市場形成と検証
3.4. レポート作成、品質チェックおよび納品
4. 日本の地理
4.1. 人口分布表
4.2. 日本のマクロ経済指標
5. 市場の動向
5.1. 主な洞察
5.2. 最近の動向
5.3. 市場の推進要因および機会
5.4. 市場の制約要因および課題
5.5. 市場のトレンド
5.6. サプライチェーン分析
5.7. 政策および規制の枠組み
5.8. 産業専門家の見解
6. 日本の自律型ネットワーク市場の概要
6.1. 金額別市場規模
6.2. 構成要素種類別の市場規模および予測
6.3. 組織規模別の市場規模および予測
6.4. ソリューション別の市場規模および予測
6.5. 導入モデル種類別の市場規模および予測
6.6. エンドユーザー別市場規模および予測
6.7. 地域別市場規模および予測
7. 日本の自律型ネットワーク市場のセグメンテーション
7.1. 日本の自律型ネットワーク市場（コンポーネント種類別）
7.1.1. 日本の自律型ネットワーク市場規模（ソリューション別、2020年～2031年）
7.1.2. 日本の自律型ネットワーク市場規模（サービス別、2020年～2031年）
7.2. 日本の自律型ネットワーク市場（組織規模別）
7.2.1. 日本の自律型ネットワーク市場規模（大企業別、2020年～2031年）
7.2.2. 日本の自律型ネットワーク市場規模（中小企業別、2020年～2031年）
7.3. 日本の自律型ネットワーク市場（ソリューション別）
7.3.1. 日本の自律型ネットワーク市場規模（ネットワーク監視・分析別）、2020年～2031年
7.3.2. 日本の自律型ネットワーク市場規模（ネットワーク構成・管理別）、2020年～2031年
7.3.3. 日本の自律型ネットワーク市場規模（ネットワーク最適化および自己修復別）、2020年～2031年
7.4. 日本の自律型ネットワーク市場（導入モデル別）
7.4.1. 日本の自律型ネットワーク市場規模（オンプレミス別）、2020年～2031年
7.4.2. 日本の自律型ネットワーク市場規模（クラウド別）、2020年～2031年
7.5. 日本の自律型ネットワーク市場（エンドユーザー別）
7.5.1. 日本の自律型ネットワーク市場規模（IT・通信別）、2020年～2031年
7.5.2. 日本の自律型ネットワーク市場規模（金融別）、2020年～2031年
7.5.3. 日本の自律型ネットワーク市場規模（運輸別）、2020年～2031年
7.5.4. 日本の自律型ネットワーク市場規模（政府部門別）、2020年～2031年
7.5.5. 日本の自律型ネットワーク市場規模（医療部門別）、2020年～2031年
7.5.6. 日本の自律型ネットワーク市場規模（小売部門別）、2020年～2031年
7.5.7. 日本の自律型ネットワーク市場規模（教育分野別）、2020年～2031年
7.5.8. 日本の自律型ネットワーク市場規模（その他分野別）、2020年～2031年
7.6. 日本の自律型ネットワーク市場（地域別）
7.6.1. 日本の自律型ネットワーク市場規模（北部）、2020年～2031年
7.6.2. 日本の自律ネットワーク市場規模（東部別）、2020年～2031年
7.6.3. 日本の自律ネットワーク市場規模（西部別）、2020年～2031年
7.6.4. 日本の自律ネットワーク市場規模（南部別）、2020年～2031年
8. 日本の自律型ネットワーク市場の機会評価
8.1. コンポーネント種類、2026年から2031年
8.2. 組織規模別、2026年から2031年
8.3. ソリューション種類、2026年から2031年
8.4. 導入モデル種類、2026年から2031年
8.5. エンドユーザー別、2026年から2031年
8.6. 地域別、2026年から2031年
9. 競争環境
9.1. ポーターの5つの力
9.2. 企業概要
9.2.1. 企業1
9.2.1.1. 企業概要
9.2.1.2. 企業概要
9.2.1.3. 財務ハイライト
9.2.1.4. 地域別分析
9.2.1.5. 事業セグメントおよび業績
9.2.1.6. 製品ポートフォリオ
9.2.1.7. 主要幹部
9.2.1.8. 戦略的動きおよび動向
9.2.2. 企業2
9.2.3. 企業3
9.2.4. 企業4
9.2.5. 企業5
9.2.6. 企業6
9.2.7. 企業7
9.2.8. 企業8
10. 戦略的提言
11. 免責事項
図表一覧
図1：日本における自律型ネットワーク市場の規模（金額別）（2020年、2025年、2031年予測）（単位：百万米ドル）
図2：コンポーネント種類ごとの市場魅力度指数
図3：組織規模別市場魅力度指数
図4：ソリューション種類別市場魅力度指数
図5：導入モデル種類ごとの市場魅力度指数
図6：エンドユーザー種類別市場魅力度指数
図7：地域別市場魅力度指数
図8：日本の自律型ネットワーク市場におけるポーターの5つの力
表の一覧
表1：2025年の自律ネットワーク市場に影響を与える要因
表2：コンポーネント種類別における日本の自律ネットワーク市場規模および予測（2020年～2031年見込み）（単位：百万米ドル）
表3：組織規模別における日本の自律ネットワーク市場規模および予測（2020年～2031年見込み） （単位：百万米ドル）
表4：ソリューション別 日本自律型ネットワーク市場規模および予測（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表5：導入モデルの種類別 日本自律型ネットワーク市場規模および予測（2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表6：日本の自律型ネットワーク市場規模および予測（エンドユーザー別、2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表7：日本の自律型ネットワーク市場規模および予測（地域別、2020年～2031年予測）（単位：百万米ドル）
表8：日本の自律型ネットワーク市場規模（ソリューション別）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表9：日本の自律型ネットワーク市場規模（サービス別）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表10：日本の自律型ネットワーク市場規模（大企業別）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表11：日本における自律型ネットワーク市場規模（中小企業向け）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表12：日本における自律型ネットワーク市場規模（ネットワーク監視・分析）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表13：日本における自律型ネットワーク市場規模（ネットワーク構成・管理）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表14：日本の自律型ネットワーク市場におけるネットワーク最適化および自己修復の市場規模（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表15：日本の自律型ネットワーク市場におけるオンプレミスの市場規模（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表16：日本の自律型ネットワーク市場におけるクラウドの市場規模（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表17：日本の自律型ネットワーク市場におけるIT・通信分野の市場規模（2020年～2031年、単位：百万米ドル）
表18：日本の自律型ネットワーク市場における金融分野の市場規模（2020年～2031年、単位：百万米ドル）
表19：日本の自律型ネットワーク市場における運輸分野の市場規模（2020年～2031年、単位：百万米ドル）
表20：日本の自律型ネットワーク市場規模（政府部門）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表21：日本の自律型ネットワーク市場規模（医療・ヘルスケア部門）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表22：日本の自律型ネットワーク市場規模（小売部門）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表23：日本の自律型ネットワーク市場規模（教育分野）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表24：日本の自律型ネットワーク市場規模（その他分野）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表25：日本の自律型ネットワーク市場規模（北部地域）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表26：日本の自律型ネットワーク市場規模（東部）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表27：日本の自律型ネットワーク市場規模（西部）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
表28：日本の自律型ネットワーク市場規模（南部）（2020年～2031年）（単位：百万米ドル）
| ※自律型ネットワーク（Autonomous Networks）とは、ネットワークの運用や管理を人手による介入をできるだけ減らし、システム自身が自律的に問題を検知・分析し、対応までを自動的に行うネットワークのことを指します。従来のネットワーク運用では機器の設定変更や障害対応、トラフィック管理などに多大な人手が必要でしたが、自律型ネットワークはこれらを機械学習や人工知能（AI）、自動化技術を活用して効率化し、ネットワークの品質向上や運用コスト削減を目指しています。 自律型ネットワークの主な特徴としては、「自己構成」、「自己最適化」、「自己修復」、「自己防御」という4つの能力があります。自己構成はネットワークが新たな機器を自動で認識し、設定・連携を行う機能です。自己最適化はトラフィックの状況を常に監視し、負荷分散やルーティングの調整を自動で行い、最適なネットワーク状態を維持します。自己修復は障害やトラブルを検知すると速やかに原因を特定し、必要な対策を実施することでサービス停止を最小化します。自己防御は外部からの攻撃や不正アクセスに対して異常を検知し、自動的に障害を回避したり防御策を講じたりする能力です。 自律型ネットワークには複数の種類があります。まず、通信キャリアや大規模データセンターで利用される大規模ネットワーク向けのものがあります。これらは多種多様な機器と膨大なトラフィックを管理する必要があるため、高度なAI・機械学習技術を駆使してリアルタイムでの運用自動化を実現します。また、企業内ネットワークや産業用ネットワークでの導入例も増えています。特にIoTデバイスが多数接続される環境では自己構成や自己修復機能によって運用の複雑さを軽減し、安定稼働を支えています。さらに、5Gや将来の6Gなど次世代モバイルネットワークに適用されるケースもあり、多様なサービスの品質保証や低遅延の維持に役立っています。 用途としては、ネットワーク運用の自動化や効率化が最も一般的です。具体的には、トラフィックの最適化によるネットワーク性能向上、障害発生時の迅速な復旧、セキュリティインシデントの早期検知と対応、サービス品質の維持および向上などが含まれます。また、クラウドコンピューティング環境やエッジコンピューティング環境でのネットワーク管理にも有効で、これらの分散型環境における運用負荷を大幅に軽減できます。さらに、産業分野ではスマートファクトリーや自動運転車両ネットワークの運用でリアルタイム制御と安全性確保を兼ね備えた自律型ネットワークが重要視されています。 関連技術には人工知能（AI）や機械学習、ビッグデータ解析、ソフトウェアデファインドネットワーク（SDN）、ネットワーク機能仮想化（NFV）、および自動化フレームワークがあります。AIや機械学習は膨大なネットワークデータからパターンや異常を検出し、予測や最適化の判断を支援します。ビッグデータ解析はログやトラフィック情報を処理し、運用インサイトを提供します。SDNはネットワークの制御を中央集中的に行い、柔軟で迅速なネットワーク設定変更を可能にします。NFVは従来ハードウェアベースであった機能をソフトウェアとして柔軟に実行し、拡張やリカバリーを効率化します。これらの技術を組み合わせることで自律型ネットワークの実現が目指されています。 また、自律型ネットワークの導入にあたっては、運用ポリシーの明確化やセキュリティ対策の強化も不可欠です。自動化が進むことで予期しない設定変更や誤動作がサービスに影響するリスクもあるため、ポリシー管理やリスク評価ツールと連携した運用が求められます。さらに、ネットワーク全体を俯瞰できるモニタリングや可視化技術も重要で、問題発生時に速やかに状況把握や意思決定ができる体制作りが進んでいます。 総じて自律型ネットワークは、急速に増加する通信需要および複雑化するネットワーク環境に対応するための革新的なアプローチです。今後はAIの進化や通信技術の高度化とともに、自律的なネットワーク運用がより一般的になり、効率的かつ高品質なネットワークサービスの実現に寄与すると期待されています。 |
