3GPPの自己組織化ネットワーク（SON）を備えた通信・無線アクセスネットワーク（RAN）において、AI、特に機械学習（ML）の活用は以前から行われてきましたが、近年は大手テック企業による巨額投資を背景に、その適用範囲が急速に拡大しています。2024年2月のMobile World Congressでは、複数の通信・IT企業や研究機関が連携し、RANの性能向上や新たな価値創出を目的とした「AI-RANアライアンス」が発足しました。

当ウェビナー前半では、AI-RANの現状を概観するとともに、「AI for RAN（RAN最適化のためのAI）」「AI on RAN（RAN上で動作するAI）」「AI and RAN（AIとRANの統合的進化）」という3つの主要カテゴリーを軸に、その技術的方向性とユースケースを解説します。また、GPUのRAN導入といった新潮流にも触れ、性能向上と引き換えに生じうる消費電力増加の課題についても整理します。

後半では、通信業界におけるカーボンフットプリントの現状に焦点を当て、66社の通信サービスプロバイダーを対象とした通信エネルギー・持続可能性（TES）調査の結果を紹介します。これにより、エネルギー効率化や環境負荷低減に向けた取り組みの実態と課題を明らかにします。

最後に、AI-RANとTESの両側面を踏まえ、これらの進展が将来の6Gネットワークにどのような意味を持つのかを考察し、今後の通信インフラの方向性について展望します。