図1　5Gアクセスの広がりはこれから　出�Z：Ericsson Mobility Report

これは、通信機�_メーカー�j�}のEricssonが�Q2�v発行しているEricsson Mobility Reportの最新�､���らかにされたもの。現時点での5G導入は世�c的にまだ1割以下。モバイル加入�v数は80億に達しているが（図1）、その内の5G加入�v数は2021�Q��に5億8000万加入が予�[されている。��世�cのまだ7.3%にすぎない。2026�Qに向けて徐々にその数を�\やしていく。予�[では、2026�Qに35億加入になると見ているため、日本企業にもチャンスは�科�にある。また、6Gも�T局はミリ�Sのような��長�\術がコアとなるため、5Gをしっかりやっていかなければ6Gの機会も失うことになる。

5Gから始まる新しいサービスではないが、5G時代はモバイル通信だけではなく、�w定電�BへのアクセスFWA（Fixed Wireless Access）も��発になっている（図2）。4Gの終わりごろから5GにかけてFWA加入�vが�\えている。FWAは光ファイバが敷かれていない地域へのブロードバンドサービスを提供するもので、最も�~�@な�盜颪砲�けるミリ�SサービスはFWAで提供されている。いわばラストワンマイル問��をワイヤレス通信で解��する。

図2　FWAは�Pびる 　出�Z：Ericsson Mobility Report

日本では、電柱から電柱に�pって光ファイバがかなり普及しているが、欧�Δ覆蛭��茲鯆_��する国々では電柱がなく電�B線や電��線を地下に�mめ込んでおり、光ファイバを地下に敷設するのはコストが高すぎる。このため、光ファイバは通信インフラ��線以外、ほとんど普及していない。無線でブロードバンドが可�Δ砲覆�4GあたりからFWAがラストワンマイルの��め�}となっている。�盜颪任魯潺��S（28GHz帯）がFWAとして使われてり、マッシブMIMOとビームフォーミングを組み合わせることでワンマイル（1.6km）の�{�`は届きそうだ。

エリクソンジャパンのCTOである藤�K雅宜��によると、国内でも楽�WモバイルやUQモバイルなどが5GのFWAを進めているという��新たに光ファイバの敷設工��をするよりもFWAの�気��Wく済みそうだ。FWAはラストワンマイルだけではなく、小型基地局（スモールセル）向けにも使われているという。

加えて、5G当初は4Gと5GのミックスとなるNSA（Non-Stand Alone）�擬阿�中心となっており、Ericssonはそのために時分割で4Gと5Gを切り��えられるダイナミックスペクトラムシェアリング�\術を開発、すでに12万局以�屬隆霖篭匹貌各�されているという。

ただし、FWAのデータトラフィックの�Pび率は20%で�Pび��けるが、モバイルデータトラフィックの�気��Pび率は�jきく、�Q率53%で�Pびていくと予�[している。こういった�Pびを推進するのがやはりスマートフォンやIoT機�_などの5Gデバイス。デバイスが�\え、データ量も�\えると見て、ミリ�S�\術がこれから広がり、マッシブMIMO（Multiple Input Multiple Output）アンテナと共に世�c的に拡�jしていきそうだ。

IoTデバイスも��々と�Pびており、IoT専��の��いLPWA（Low Power Wide Area）�v線だけではなく、ビデオ画�気療疏�を中心としたブロードバンドIoTもこれから�Pびる��向を��している（図3）。Wi-FiやBluetooth経�yでインターネットとつなげる�Z�{�`IoTが現在は最も�Hいが、�Pび率はブロードバンドIoTとLPWAにおいて共に23%の成長率が見込まれている。

図3　IoT専���v線であるLPWAやブロードバンドIoTの成長が見込まれている　出�Z：Ericsson Mobility Report

5Gの通信周�S数を低い�笋砲盥�げて、5Gの普及を�膿覆靴茲Δ箸いζ阿�も出ている（図4）。これは、��来のサブロクと�}ばれる6GHz以下の周�S数帯をミッドバンドとして、ハイバンドのミリ�S（28GHz/39GHz帯）に加えて、ローバンド(600MHz帯)も加えるもの。周�S数が低い�気�データレートは��いが、カバレージは広くなるからだ。�\術的には�Mしくない。

図4　3�|類の周�S数帯で5Gの�膿覆鮨泙襦―儘Z：Ericsson Mobility Report

ローバンドは5Gというより4Gに�Zいが、ローバンド以外届きにくい地域をカバーし、低����を提供できる。さらにデータレートの��さは、例えばローバンドとミッドバンドの両�気梁唹茲鮖箸Ε�ャリヤアグリゲーション�\術でカバーする。加えてマッシブMIMOで電�Sの感度を�屬欧襪海箸皺��Δ澄�

工場や港湾、流通倉�U、�j��院、空港など広い土地を�eつ企業や工業団地での使��が�rんなローカル5G（ワイヤレスWAN）も今後進化が��くだろう（図5）。

図5　ワイヤレスWANでの�W��が見込まれている　出�Z：Ericsson Mobility Report

EricssonはさらにAIを使ったネットワークの最適化を進めている。5Gの通信トラフィックには教師データがないため、教師なし学�{を使い、参照信���p信電��やバッテリ充電�X��、ダウンリンクのスループットなどを最適化する。その�kつ、�啣蹴��{（Reinforcement training）と�}ばれる学�{�桔，鮖箸辰�AIでは、デジタルツインを�W��してまずシミュレーションで���iトレーニングを行い、それを実際のネットワークに適��してトレーニング・学�{・トレーニング・学�{を何�vか行い、最適値を求めていく。

��例の�kつとして�啣蹴��{で、5Gのアンテナの角度を遠隔で調�Dする場合の最適角を学�{させることを行っている。スペイン通信業�vMasMovilは、11月はじめから12月に渡り学�{させた�T果、アンテナの角度をトラフィック量に応じて最適な角度を�O動で調�Dできるようになり、ダウンリンクのスループットを12%改��したという。また、スイスのSwisscomでの��例でも同様にして、ダウンリンクの送信出��を平均20%削��したとしている。

参考�@料
1. コロナ�Kでの通信量の�\�jを裏��けたEricsson Mobility Report (2020/07/14)