O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場 – グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別 (A1 メディエーター、デモ 1、E2 マネージャー (E2M)、E2 ターミネーター (E2T)、ロギング、RIC アラーム システム、RIC メッセージ ルーター (RMR)、RNIB、ルーティング マネージャー、CXX 用 xApp フレームワーク、Go 用 xApp フレームワーク、Python 用 xApp フレームワーク)、展開別 (集中型、分散型)、地域別、競合別、2019 年～ 2029 年予測

市場概要

世界の O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場は、2023 年に 45 億 3,000 万米ドルと評価され、2029 年までの予測期間中に 51.62% の CAGR で堅調な成長が見込まれています。

主要な市場推進要因

5G 導入の加速とネットワーク柔軟性の需要

世界の O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場を推進する主な要因は、世界中で 5G ネットワークの導入が加速していることです。データ レートの向上、レイテンシの低減、ネットワーク容量の増加に対する需要により、5G インフラストラクチャが急速に展開されています。 Near-RT RIC は、無線アクセス ネットワーク (RAN) 機能のインテリジェントで動的なオーケストレーションを提供することで、5G ネットワークで極めて重要な役割を果たします。通信事業者が 5G の可能性を最大限に活用しようとすると、O-RAN の原則が提供する柔軟性が不可欠になります。Near-RT RIC により、通信事業者は RAN リソースを最適化し、帯域幅を効率的に割り当て、さまざまなネットワーク条件に適応して、より機敏で応答性の高い通信インフラストラクチャを促進できます。

オープンで分散化されたネットワーク アーキテクチャへの移行

グローバル O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場は、ネットワーク アーキテクチャのオープン性と分散化への根本的な移行によって推進されています。従来のモノリシック RAN アーキテクチャは、仮想化とソフトウェア定義の原則を活用したオープンで相互運用可能なソリューションに置き換えられています。オープン インターフェイスと標準化されたプロトコルを推進する O-RAN Alliance のイニシアチブは、この変革を加速させました。Near-RT RIC はこのパラダイム シフトの要として機能し、分散化された RAN 環境内でインテリジェントな制御とオーケストレーション機能を提供します。このトレンドの推進力は、RAN 展開における柔軟性、ベンダーの多様性、イノベーションの必要性を業界が認識していることであり、最終的にはより競争力と適応性の高い環境につながります。

インテリジェントなオーケストレーションと最適化の需要

現代の通信ネットワークの複雑さが増し、ユーザーの需要が動的に変化していることから、Near-RT RIC が提供するインテリジェントなオーケストレーションと最適化の需要が高まっています。ネットワークが進化して、拡張モバイル ブロードバンド (eMBB)、大規模マシン型通信 (mMTC)、超信頼性低遅延通信 (URLLC) などのさまざまなサービスをサポートするようになると、適応型でリアルタイムの RAN 制御の必要性が極めて重要になります。Near-RT RIC は、RAN 機能を動的にオーケストレーションし、リソース割り当てを最適化し、さまざまなネットワーク条件に適応することで、この需要に対応します。ここでの原動力は、新興のアプリケーションやサービスの多様な要件を満たすことができる、より効率的で応答性の高いネットワークを求める業界の追求です。

人工知能と機械学習の進歩

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 機能の統合は、世界の O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場における重要な原動力です。AI と ML により、Near-RT RIC はネットワークの動作から学習し、将来の状況を予測し、ほぼリアルタイムで情報に基づいた決定を下すことができます。この原動力は、AI アルゴリズムの進歩、計算能力の向上、およびトレーニング モデル用の大規模なデータセットの可用性によって推進されています。AI と ML を活用することで、Near-RT RIC は RAN パラメーターを最適化し、ネットワークの輻輳を予測し、問題に積極的に対処して、ネットワーク パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスの向上に貢献できます。業界が追求する自己最適化および自律ネットワークは、Near-RT RIC における AI と ML の統合の原動力となっています。

コスト削減と運用効率の目標

コスト削減と運用効率は、O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラーの採用における重要な推進力となっています。従来の RAN アーキテクチャには、独自のハードウェアと緊密に統合されたソリューションが含まれることが多く、結果として資本支出と運用支出が高額になります。O-RAN のオープンで分散化されたアプローチにより、通信事業者はベンダーの多様性を導入し、最適なコンポーネントを選択し、市販の既製 (COTS) ハードウェアを活用できます。Near-RT RIC は、インテリジェントな制御および最適化機能を提供することで、ネットワーク状態に動的に適応し、リソース管理を自動化することで運用効率の向上に貢献します。コストを最小限に抑え、運用効率を高めたいという思いから、通信事業者は O-RAN の原則を採用するようになり、Near-RT RIC はこれらの目標を実現する上で極めて重要な役割を果たしています。

主要な市場の課題

相互運用性の複雑さと標準化の課題

世界の O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場が直面している大きな課題の 1 つは、相互運用性と進行中の標準化の取り組みに伴う複雑さです。業界がオープンで分散型のネットワーク アーキテクチャへと移行する中、異なるベンダーのコンポーネント間でシームレスな相互運用性が求められています。ただし、さまざまな Near-RT RIC ソリューション間で実装、インターフェイス、プロトコルが異なるため、この相互運用性を実現するのは困難です。標準化されたインターフェースがないと、多様なコンポーネントを統合する際に障害となり、統合の問題、パフォーマンスの不一致、O-RAN が提供しようとしている柔軟性の制限につながる可能性があります。O-RAN Alliance などの業界アライアンスは、共通インターフェースの定義に積極的に取り組んでいますが、標準化のプロセスは複雑で、さまざまな関係者の合意が必要です。

オープン RAN 環境におけるセキュリティ上の懸念

セキュリティ上の懸念は、特にオープン RAN 環境において、O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラーの採用に大きな課題をもたらします。O-RAN の分散型でオープンな性質により、包括的に対処する必要のある新しい攻撃ベクトルと脆弱性が生じます。ニアリアルタイム RIC は RAN 機能のオーケストレーションと最適化に重要な役割を果たすため、通信ネットワークのセキュリティと整合性を確保することが最も重要になります。課題には、インターフェースのセキュリティ保護、不正アクセスの防止、潜在的なサイバー脅威からの保護などがあります。業界の関係者は協力して、堅牢なセキュリティ フレームワークを確立し、暗号化プロトコルを実装し、Near-RT RIC 展開のセキュリティ体制を強化するためのベスト プラクティスを開発する必要があります。

既存の RAN インフラストラクチャとの統合の課題

O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラーを既存の RAN インフラストラクチャと統合することは、ネットワーク オペレーターにとって大きな課題となります。多くのオペレーターは、O-RAN のオープンで分散化された原則に対応するようには設計されていない可能性のある RAN 展開を確立しています。既存のインフラストラクチャを改造して Near-RT RIC 機能をサポートするには、互換性の問題に対処し、レガシー プロトコルに対処し、従来の RAN コンポーネントと最新の RAN コンポーネントの共存を管理する必要があります。課題は、既存のサービスに支障をきたしたり、ネットワーク全体のパフォーマンスを低下させたりすることなく、Near-RT RIC の利点を活用したスムーズな移行を確実に実現することです。

AI/ML の統合と最適化の複雑さ

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の機能を O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラーに統合すると、独自の課題が生じます。AI と ML は RAN 運用の適応性と効率性を高めると期待されていますが、これらのテクノロジーをシームレスに統合するには、アルゴリズム開発、モデルのトレーニング、リアルタイム応答性の確保における複雑さに対処する必要があります。課題には、ニアリアルタイムの意思決定のための AI/ML モデルの最適化、デバイス上の処理に必要な計算リソースの管理、ワイヤレス ネットワークの動的で予測不可能な性質への対応などがあります。業界は、インテリジェント RAN コントローラの可能性を最大限に活用し、自己最適化および自律ネットワークの約束を果たすために、これらの課題を克服する必要があります。

多様なサービスのためのネットワーク スライシングの管理

O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラ市場が進化するにつれて、ネットワーク スライシングの管理が大きな課題として浮上しています。ネットワーク スライシングは、特定のサービス要件に合わせて調整された分離された仮想ネットワークの作成を可能にする重要な機能です。ただし、それぞれ異なるパフォーマンスとレイテンシの要件を持つ多様なサービス向けに複数のネットワーク スライスを効率的に管理することは困難です。リソースを調整し、分離を確保し、変化するサービス需要に動的に適応するには、ニア RT RIC 内での高度なオーケストレーションおよび調整メカニズムが必要です。これらの課題に対処することは、業界全体の幅広いサービスとアプリケーションに対応できる柔軟でスケーラブルなネットワークを実現するために不可欠です。

主要な市場動向

O-RAN Near-RT RIC によるネットワーク アーキテクチャの進化

世界の O-RAN Near-Real-Time RAN インテリジェント コントローラー市場では、ネットワーク アーキテクチャの進化が顕著なトレンドとなっています。Near-RT RIC は、無線アクセス ネットワーク (RAN) にインテリジェンスとプログラマビリティを導入することで、この進化において極めて重要な役割を果たしています。このトレンドは、より柔軟で動的な RAN アーキテクチャへの移行を特徴としており、これにより通信事業者はネットワーク パフォーマンスを最適化し、リソース割り当てを強化し、多様なサービスをサポートできるようになります。 RAN レベルでのインテリジェンスの導入により、ほぼリアルタイムの意思決定が可能になり、通信ネットワーク全体の効率性と適応性が向上します。

5G 展開の加速と O-RAN 採用

O-RAN Near-RT RIC 市場の重要なトレンドは、5G 展開の加速と O-RAN 原則の広範な採用です。5G ネットワークが世界中で展開されるにつれて、5G インフラストラクチャのパフォーマンスを最適化する上でインテリジェント RAN コントローラーの重要性がますます認識されるようになっています。Near-RT RIC は、RAN 機能のリアルタイム オーケストレーションと制御を容易にすることで、5G ネットワークの要件と一致し、オペレーターが強化されたユーザー エクスペリエンス、低遅延通信、効率的なリソース利用を実現できるようにします。

相互運用性とコラボレーションの取り組み

相互運用性とコラボレーションの取り組みは、O-RAN Near-RT RIC 市場の顕著なトレンドとして浮上しています。業界がオープン性と分散性の原則を採用するにつれて、さまざまなベンダーの Near-RT RIC ソリューション間の相互運用性を確保するための協調的な取り組みが行われています。O-RAN Alliance などの業界アライアンスは、コラボレーションを促進し、共通のインターフェイスを定義し、Near-RT RIC コンポーネントのシームレスな統合を促進する標準を確立する上で重要な役割を果たしています。この傾向は、ベンダー ロックインを回避し、イノベーションのペースを加速しながら、より多様で競争力のあるエコシステムを作成することを目指しています。

人工知能と機械学習の統合

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 機能の統合は、O-RAN Near-RT RIC 市場における注目すべき傾向です。AI および ML アルゴリズムによって強化された Near-RT RIC は、リアルタイム データとネットワーク状態に基づいて RAN 機能を動的に最適化する機能を強化します。この傾向は、インテリジェント コントローラーが変化する環境に適応し、ネットワークの動作を予測し、問題に積極的に対処できる、自律的で自己最適化されたネットワークへの戦略的シフトを反映しています。 Near-RT RIC に AI と ML を組み込むことは、ネットワーク パフォーマンスの最適化、運用コストの削減、より回復力と応答性に優れた通信インフラストラクチャの確保において重要な役割を果たすことになります。

Near-RT RIC 導入におけるセキュリティと信頼性

セキュリティと信頼性は、Near-RT RIC ソリューションの導入における重要なトレンドとして浮上しています。これらのインテリジェント コントローラーが RAN の不可欠なコンポーネントとなるにつれて、通信ネットワークのセキュリティを確保することが最も重要になります。このトレンドには、暗号化、認証、安全なインターフェイスなどの堅牢なセキュリティ対策の実装が含まれ、潜在的なサイバー脅威や不正アクセスから Near-RT RIC 導入を保護します。業界の関係者は、セキュリティ上の懸念に積極的に対処し、Near-RT RIC ソリューションの信頼性と回復力に対する信頼を構築して、インテリジェントでオープンな RAN アーキテクチャの進化する環境のための安全な基盤を育んでいます。

セグメント別インサイト

コンポーネント インサイト

CXX セグメント向け xApp フレームワーク

xApp フレームワークの優位性は、O-RAN エコシステム内でのイノベーションと新しいサービスの迅速な導入を促進する能力に表れています。世界中の開発者は、複数のプログラミング言語をサポートし、専門知識とアプリケーション要件に最適な言語を使用できる xApp フレームワークを好んでいます。xApp フレームワークの適応性により、O-RAN ニアリアルタイム RIC 市場の最前線に留まり、オペレーター、サービス プロバイダー、およびより広範な通信業界の進化するニーズに対応できます。

xApp フレームワークは、O-RAN アーキテクチャ内のさまざまなアプリケーションとコンポーネント間の相互運用性を促進することで、協力的でオープンなエコシステムを促進します。この協力的な側面は、ベンダーの多様性を重視し、さまざまな貢献者からの革新的なソリューションのシームレスな統合を可能にするという、O-RAN の中核原則と一致しています。その結果、xApp フレームワークは、O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場を支配しているだけでなく、市場を統合する力としても機能し、オープンでインテリジェントで効率的な RAN 展開の世界的な実現に貢献しています。

地域の洞察

この地域では、5G テクノロジーが急速に広範に採用されており、O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラーの展開と利用にとって肥沃な土壌が生まれています。北米の通信事業者は、高速で低遅延の接続に対する高まる需要を満たすために 5G ネットワークを積極的に展開しており、インテリジェント RAN コントローラーの必要性が最も重要になっています。Near-RT RIC は、5G ネットワークのパフォーマンスを最適化する上で重要な役割を果たし、次世代通信テクノロジーの最前線に留まるというこの地域の取り組みと一致しています。

世界の O-RAN ニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー市場におけるこの地域のリーダーシップは、共同イニシアチブと業界アライアンスによってさらに推進されています。北米企業はグローバル標準化の取り組みに積極的に参加し、オープン インターフェースと相互運用可能なソリューションの開発に貢献しています。この共同精神により、O-RAN 原則の採用を加速する活気のあるエコシステムが育まれます。

最近の開発

• 2023 年 3 月、 Nokia と AT&T は、ネイティブ E2 インターフェースを備えた高度なニアリアルタイム RAN インテリジェント コントローラー (RIC) xApps の試験が成功したことを発表しました。Nokia は、xApp 操作用に特別に設計された Open RAN 準拠のニアリアルタイム RIC および E2 インターフェースのネイティブ サポートを提供する最初の大手 RAN ベンダーとして先駆者となっています。この試験により、高度な 5G ユース ケースに対するニアリアルタイム RIC および xApp アプローチの可能性が検証されました。このトライアルは、AT&T ネットワーク内の Nokia AirScale 基地局と統合された Nokia の商用準リアルタイム RIC プラットフォームで実施され、動的 RAN 最適化のための E2SM ポリシー サービスを使用した準リアルタイム xApps の有効性を実証しました。ニアリアルタイム RIC を利用することで、通信事業者は 5G ネットワーク内の特定のユーザー グループ、周波数レイヤー、またはサービス品質 (QoS) クラス識別子向けにサービスを最適化できます。さらに、Nokia のニアリアルタイム RIC プラットフォームと xApps は、既存のインターフェイスを利用できる柔軟性を提供し、個々の通信事業者ネットワークの固有の要件に合わせた RAN 最適化を可能にします。

主要市場プレーヤー

• Nokia Corporation
• 楽天モバイル株式会社
• Samsung Electronics Co., Ltd.
• Sterlite Technologies Limited
• Telefonaktiebolaget LM Ericsson
• IS-Wireless
• Parallel Wireless, Inc.
• VIAVI Solutions Inc.
• HCL Technologies Limited
• Casa Systems, Inc.