JP6178194B2 - 通信トラヒック予測装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、通信トラヒック予測装置およびプログラムに係り、特に、コール数に基づいて将来の通信トラヒック、特に将来の日常的な通信トラヒックを予測する通信トラヒック予測装置およびプログラムに関する。

トラヒック特性の実績値に基づいて将来の通信トラヒックを算出する技術が特許文献１−４に開示されている。

特許文献１には、日時によって変動する通信地域のトラヒック量を予測する方式として、移動体・携帯通信網における位置登録情報を監視・測定し、かつ発呼した移動体端末の発呼状況も監視・測定し、これらの過去の実績値に基づいて将来の日時および地域毎の発呼状況を予測する技術が開示されている。

特許文献２には、変動する通信地域のトラヒックを予測する方式として、電気通信設備におけるトラヒックおよび電気通信設備のサービス提供地域から地図上の各位置（単位地域）に依存したトラヒックを算出し、この位置依存トラヒックの実績値から将来の位置依存トラヒックを予測する技術が開示されている。各単位地域のトラヒック量は、電気通信設備のサービス提供地域と観測単位地域との面積比により、電気通信設備間のトラヒックを観測単位地域間のトラヒックとして算出される。

特許文献３には、バックボーン回線やINET回線など固定網の通信トラヒック量を予測する方式として、ネットワーク上でパケットが流れた時間およびパケットのサイズを測定し、かつトラヒック量およびその変動に影響を与える外的要因（カレンダ情報やイベントの状況など）を管理し、これらの情報に統計解析手法を適用して将来のトラヒック量を予測する技術が開示されている。

特許文献４には、新規サービス普及時に発生するであろう通信トラヒック量を予測する方式として、新規サービスのトラヒック量に影響を与えるサービス加入者数や、過去の同様サービス普及時のトラヒック量の傾向・実績等を管理・測定し、これらに基づいて将来の新規サービス普及時のトラヒック量を予測する技術が開示されている。

特開2004-80315号公報 特開2001-168985号公報 特開2012-253445号公報 特開2012-182677号公報

特許文献１は、位置登録に関する信号情報、シグナリングを測定することで呼数を予測し、呼数の予測結果に基づいて通信トラヒックの量を予測する。したがって、端末ユーザが位置登録に関する在圏地域（位置登録で管理する地域・エリアの単位）の境界領域において移動を繰り返すと、必要以上に位置登録情報が発生して位置登録情報数がユーザ数に比例しなくなる。その結果、位置登録情報数とトラヒック量との相関関係も低くなり、トラヒック量の予測精度が低下してしまう。

特許文献２−４は、トラヒック量の実績値に時系列予測方式を適用して予測トラヒック量を直接算出している。しかしながら、時系列予測の精度は通信トラヒックの総量や一通信当たりのトラヒック量の変動幅が大きくなるほど低下するため、今日のように一通信当たりのトラヒック量が多い通信と少ない通信とが混在するトラヒック環境下では予測精度が低下するという技術課題があった。

さらに、特許文献２では単位地域ごとに地理依存トラヒックが測定されるものの、各単位地域のトラヒック量は、各地域が住宅街、商店街、オフィス街等のいずれであるかとは無関係に、総トラヒック量に対する面積比として算出される。しかしながら、各単位地域の面積比率とトラヒック比率とは等価とは限らないので、トラヒック量を高精度で予測することができなかった。

このように、従来技術では将来のトラヒック量を予測する際、過去ないし現在のトラヒック量に基づく時系列予測手法等を用いていた。しかしながら、近年ではコンテンツおよびサービスの多様化に伴って、一通信当たりのトラヒック量や、これらを束ねた最終的なトラヒック量（以下、一通信当たりのトラヒック量に対して「トラヒック総量」と表現する場合もある）の変動幅が大きくなる傾向があるため、特に将来の日常的な通信トラヒック総量を予測しようとしたときに、その予測精度が低下するという技術課題があった。ここで、日常的なトラヒックとは、対象エリアにおいて日常的に発生するトラヒックを指し、花火大会や大地震発生時等の非日常時のトラヒックは含まない。

一通信当たりのトラヒック量やトラヒック総量の変動幅が大きくなる原因として、トラヒック量がユーザの利用するコンテンツやサービスに大きく依存することがある。すなわち、一通信当たりのトラヒック量が比較的少ないテキストデータ中心のコンテンツやサービスと、一通信当たりのトラヒック量が比較的多い傾向にある動画像中心のコンテンツやサービスとが混在している。よって、一通信当たりのトラヒック量やトラヒック総量の変動幅が大きくなる。

また、ユーザが時間帯や場所によって利用するコンテンツやサービスを変えることも原因と考えられる。例えば、同じ駅や路線沿いであっても、朝はWebによるニュースや情報ページの閲覧が多い一方、夕方は画像つきのソーシャルメディアサービスの利用が多いなど、時間帯によって利用サービスが異なることが考えられ、これがトラヒック量の差異に繋がる。

さらに、オフィス街では電子メールの送受信など小容量トラヒックの通信が多い一方、住宅街では動画閲覧、アプリやOSのUpDateといった大容量トラヒックの通信が多いなど、場所に依っても利用サービスが異なることが考えられ、これもトラヒック量の差異に繋がる。

さらに、上記のようなトラヒック変動の課題とは別に、基地局等の電気通信設備の新設や撤去により、周囲の既設基地局やセクタにも影響が及ぶことに加えて、基地局のセクタは、日々の運用により逐次変更、更新される。このため、電気通信設備におけるトラヒックおよび電気通信設備のサービス提供地域からトラヒック変動を取得し、予測に用いるとすると、例えば基地局の撤去に伴い残存基地局のトラヒック量が増加するため、今後も当該残存基地局のトラヒック量が増加するという誤った予測結果が算出され得る。すなわち、同じセクタでも異なる地域のトラヒックを収容する状況が生じ、このようにデータの諸元が変更されると、一元的な管理・予測が難しくなる。

本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、一通信当たりのトラヒック量やトラヒック総量の変動幅にかかわらず、さらにはデータの諸元変更にかかわらず、トラヒック特性の実績値に基づいて、将来の日常的な通信トラヒック総量を精度良く予測できる通信トラヒック予測装置およびプログラムを提供することにある。

上記の目的を達成するために、本発明は、通信トラヒック量を予測する通信トラヒック予測装置において、監視エリアを地理依存で、たとえばメッシュ状に地理依存で区分した単位地域ごとに、１回の通信試行単位であるコール（Attempt）数および１コール当たりのトラヒック量を含むトラヒック特性を測定する手段と、トラヒック特性に基づいて、単位地域ごとに将来のコール数および１コール当たりのトラヒック量のうち少なくともコール数を予測する手段と、前記コール数の予測結果に基づいて将来の予測トラヒック総量を算出する手段とを具備した点に特徴がある。

本発明によれば、以下のような効果が達成される。
(1)トラヒック総量の将来の日常的な予測値を算出するにあたり、コンテンツやサービスといった通信内容の差異や変化の影響による突発的あるいは一時的な変動が少ないコール数を予測し、予測コール数および１コール当たりのトラヒック量代表値の積の総和としてトラヒック総量の将来の日常的な予測値を算出する一方、突発的あるいは一時的な変動成分・変動要因が多いために日常的な予測には不向きな１コール当たりのトラヒック量は予測に用いないので、将来の日常的な通信トラヒック総量を正確に予測できるようになる。ここで、１コール当たりのトラヒック量代表値としては、１コール当たりのトラヒック量の平均値や中央値、所定パーセント値等を採用できる。

(2)１コール当たりのトラヒック量の変化に、例えば規則性や選択性などが認められて高い予測精度を期待できる場合には、コール数のみならず１コール当たりのトラヒック量についても予測するようにしたので、将来の日常的な通信トラヒック総量を更に正確に予測できるようになる。

(3)トラヒック特性の分割および予測トラヒック総量の算出が、無線基地局毎やそのアンテナ単位毎といったセクタ単位ではなく、無線基地局等の諸元に依存しない地理依存のメッシュ単位で画一的に行われるので、諸元が変更されても各単位地域ではトラヒック特性の傾向が維持され、適宜の予測手法により高精度な予測が可能になる。

(4)コール数と１コール当たりのトラヒック量とを別々に予測できるので、それぞれのサンプル数やサンプル条件等を異ならせた独立予測が可能になる。その結果、

(4a)例えば、配信動画の高解像度化（例えば、フルHD化）のスケジュール等が別途に与えられる場合には、これを１コール当たりのトラヒック量に反映させることで、将来のトラヒック総量をより正確に予測できるようになる。

(4b)例えば、人気端末の新発売や新規顧客の獲得キャンペーンなどが予定されている場合には、当該キャンペーンの実施により見込まれる新規顧客数をコール数に反映させることで、将来のトラヒック総量をより正確に予測できるようになる。

(4c)トラヒック量を予測する際の地理依存性や時間依存性を、コール数と１コール当たりのトラヒック量とに分離して独立に反映できるので、地理依存性や時間依存性をトラヒック総量の予測値により正確に反映できるようになる。

本発明の第１実施形態に係る通信トラヒック予測装置の主要部の構成を示した機能ブロック図である。 通信端末の位置を三点測位により計測する方法を示した図である。 本発明の第１実施形態の動作を示したフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る通信トラヒック予測装置の主要部の構成を示した機能ブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る通信トラヒック予測装置の主要部の構成を示した機能ブロック図である。 通信方式ごとに第１の実施形態を適用して単位地域ごとに予測トラヒック総量を算出する予測処理の流れを示したフローチャートである。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る通信トラヒック予測装置の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、汎用のコンピュータやサーバに各機能を実現するアプリケーション（プログラム）を実装して構成しても良いし、あるいはアプリケーションの一部がハードウェア化またはROM化された専用機や単能機として構成しても良い。ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。

位置情報付き通信ログ収集部５は、各通信端末の通信ログとして、１コール（通信試行単位）ごとに時刻情報、送信元情報、宛先情報ならびに各通信端末が通信した際に見えた（通信可能であった）基地局および当該各基地局との間の通信遅延時間を含む各種の情報を収集し、さらに各通信遅延時間を利用した測位結果（例えば、図２に示した三点測位）または各通信端末に搭載されたGPS機能により推定された位置を位置情報として記録する。

位置情報付き通信ログDB１は、別途に与えられる分割情報に基づいて、監視エリアを仮想的にメッシュ状に分割することで地理依存の単位地域（たとえば、１km×１kmの矩形）を多数定義し、前記各通信ログを、その位置情報に基づいていずれかの単位地域と紐付けてデータベース化する。前記分割情報は、分割対象のエリアと、たとえば国土地理院や総務省が規定するメッシュ基準・単位（サイズ）に関する情報とを含んでいる。

トラヒック特性測定部２は、各単位地域と紐つけられた通信ログに基づいて、単位地域ごとに、コール数（Attempt数）Cおよび１コール当たりのトラヒック量V/Cを含むトラヒック特性を測定する。

トラヒック予測部３は、単位地域ごとに得られるコール数Cの現在までの測定結果に適宜の予測手法を適用して将来のコール数Cfを単位地域および単位時間ごとに予測する。予測手法としては、例えば、Autoregressive（自己回帰）、Moving Average（移動平均）またはARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)のような時系列予測手法を適用できる。

あるいはSeasonal成分（季節や周期変動）を考慮し、かつ固有のパラメータを過去の実績データから自動的に算出して予測に反映するSeasonal Auto ARIMAのような時系列予測手法を適用しても良い。さらには、上記のような時系列予測手法以外にも、SVM（サポートベクターマシーン）やNN（ニューラルネットワーク）、遺伝アルゴリズムや機械学習アルゴリズムなどの予測手法を適用しても良い。

前記単位時間は、固定時間（例えば、１時間周期）であっても良いし、あるいはトラヒック量の多い単位地域はより短い時間周期とする一方、トラヒック量の少ない単位地域はより長い時間周期とするなど、各単位地域のトラヒック特性に応じて動的に変更しても良い。

予測トラヒック総量算出部４は、単位時間ごとに前記コール数Cの予測結果Cfと前記１コール当たりのトラヒック量の統計値（実績値）M（=V/C）とを乗じることで、将来の予測トラヒック総量Vf（=Cf×V/C）を単位地域ごとに算出する。

図３は、本実施形態の動作を示したフローチャートであり、ステップＳ１では、前記トラヒック特性測定部２において、前記位置情報付き通信ログDB１に蓄積されている通信ログに基づいて、単位地域ごとにコール数Cの実績値が測定され、さらに１コール当たりのトラヒック量V/Cの統計値が算出される。

ステップＳ２では、前記トラヒック予測部３において、前記コール数Cの実績値に適宜の予測手法を適用して将来の予測コール数Cfが算出される。ステップＳ３では、前記予測トラヒック総量算出部４において、単位地域ごとにコール数Cの予測値Cfに１コール当たりのトラヒック量の統計値V/Cを乗じて予測トラヒック総量Vfが算出される。このとき、コール数Cが1時間単位の予測値であれば、予測トラヒック総量Vfも単位地域かつ1時間ごとに算出される。また、前記統計値V/Cに関しては、異常値やノイズ成分を除去するために、その平均や中央値、所定パーセント値（%ile、例えば99%ile）などを用いても良い。

本実施例によれば、コール数（C）および１コール当たりのトラヒック量（V/C）の積の総量として算出されるトラヒック総量の将来の日常的な予測値を算出するにあたり、コンテンツやサービスといった通信内容の差異や変化の影響である突発的あるいは一時的な変動が少ないコール数Cを予測する一方、突発的あるいは一時的な変動成分・変動要因が多いために日常的な予測には不向きな１コール当たりのトラヒック量は予測に用いないようにしたので、将来の日常的な通信トラヒック総量を正確に予測できるようになる。

また、本実施例によれば、トラヒック特性の分割および予測トラヒック量の算出が、無線基地局やそのアンテナ単位といったセクタ単位ではなく、無線基地局等の諸元に依存しない画一的なメッシュ単位で行われるので、トラヒック特性とは直接関係の無い諸元の変更によりトラヒック特性の時系列傾向が変化し、これに伴って予測精度が低下してしまうことを防止できるようになる。

さらに、本実施例によれば、コール数と１コール当たりのトラヒック量とを別々に予測できるので、例えば、配信動画の高解像度化（例えば、フルHD化）のスケジュール等が別途に与えられる場合には、これを１コール当たりのトラヒック量の変化（例えば、1000kB/Callが6か月先には1500kB/Callに増加など）に反映させることで将来のトラヒック総量をより正確に予測できるようになる。

また、例えば人気端末の新発売や新規顧客の獲得キャンペーンなどが予定されている場合には、当該キャンペーンの実施により見込まれる新規顧客数をコール数に反映させることで将来のトラヒック総量を、より正確に予測できるようになる。

さらに、トラヒック量を予測する際の地理依存性や時間依存性を、コール数と１コール当たりのトラヒック量とに分離して独立に反映できるので、例えばある時間帯で通信トラヒック量が日常的に増加する場合でも、これがコール数の増加に起因するものであって１コール当たりのトラヒック量とは無関係であれば、この時間依存性はコール数のみに反映させ、１コール当たりのトラヒック量には反映させないようにできる。その結果、地理依存性や時間依存性をトラヒック総量の予測値に、より正確に反映できるようになる。

図４は、本発明の第２実施形態の機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表している。

上記の第１実施形態では、トラヒック特性の測定結果に基づいてコール数Cのみを予測し、この予測結果Cfと１コール当たりのトラヒック量V/Cの統計値とを乗じることで将来の日常的な通信トラヒック総量Vfが予測されていた。

これに対して、本発明の第２実施形態では、トラヒック予測部３がトラヒック特性の測定結果に基づいて将来のコール数Cfおよび１コール当たりのトラヒック量Mfのいずれをも予測し、予測トラヒック総量算出部４は、単位地域および単位時間ごとに各予測結果Cf，Mfを乗じることで、将来の予測トラヒック総量Vf（Cf×Mf）を単位地域ごとに算出する。

本実施例によれば、コール数（C）および１コール当たりのトラヒック量（V/C）の積の総量として算出されるトラヒック総量の将来の日常的な予測値を算出するにあたり、コンテンツやサービスといった通信内容の変化、流行り廃りにかかわらず突発的あるいは一時的な変動がきわめて少ないコール数Cのみならず、１コール当たりのトラヒック量についても予測するようにしたので、１コール当たりのトラヒック量の変化に、例えば規則性や選択性などが認められて高い予測精度を期待できる場合には、将来の日常的な通信トラヒック総量を更に正確に予測できるようになる。

なお、上記の各実施形態では通信方式等の相違に言及していないが、通信方式（3G方式やLTE方式）や周波数帯（バンドクラス）に関して複数種の通信が混在していれば、図５に示したように、トラヒック特性をさらに通信方式や周波数帯ごとに分析、予測しても良い。

図６は、通信方式ごとに前記第１の実施形態を適用して単位地域ごとに予測トラヒック量Vfを算出する予測処理の流れを示したフローチャートである。

ステップＳ２１では、単位地域ごとに3G回線のコール数C_3gおよび１コール当たりのトラヒック量V/C_3gが測定・算出され、さらにLTE回線のコール数C_lteおよび１コール当たりのトラヒック量V/C_lteが測定・算出される。

ステップＳ２２では、単位地域ごとに3G回線およびLTE回線の各通信方式比率R_3g、R_lteが、例えば所定の期間内における各回線の総コール数の比率として算出される。

ステップＳ２３では、単位地域ごとに3G回線およびLTE回線の各コール数の実績値の合計（合計コール数）C_sumが算出される。ステップＳ２４では、前記合計コール数C_sumの実績値に、例えば時系列予測方式に適用して予測コール数Cfが算出される。

ステップＳ２５では、１コール当たりのトラヒック量の平均{（V/C_3g＋V/C_lte）/2}と前記予測コール数Cfとを乗じることで、3G方式およびLTE方式の予測トラヒック総量の合算値が算出される。このとき、前記１コール当たりのトラヒック量の平均値は通信方式比率R_3g、R_lteに応じた重み付け平均としても良い。

ステップＳ２６では、前記予測トラヒック総量の合算値に前記通信方式比率R_3g、R_lteを乗じることで、3G回線の予測トラヒック総量Vf_3gおよびLTE回線の予測トラヒック総量Vf_lteが算出される。

なお、上記の実施形態では、予測トラヒック総量を通信方式ごとに予測するに際して、各通信方式の予測トラヒック総量が、ステップＳ２５において各方式の合算値として求められた後、ステップＳ２６において各通信方式の比率に応じた割合で分割して求められるものとして説明したが、初めから通信方式ごとに求められるようにしても良い。

さらに、上記の実施形態では、予測トラヒック総量を通信方式ごとに予測するに際して、3G回線およびLTE回線の各通信方式比率R_3g、R_lteが予め総コール数の比率として算出されるものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、最初に通信方式ごとに予測コール数を算出し、その予測結果を用いて通信方式比率R_3g、R_lteが算出されるようにしても良い。

あるいは、通信方式（3G，LTE）の区別なく測定された全コール数に基づいて各通信方式のコール数の合算値を予測し、次いで、当該合算値の予測結果を、各通信方式の例えば販売・稼働台数の実績や計画に基づく通信方式別の比率で分割し、当該通信方式ごとに分割されたコール数と１コール当たりのトラヒック量に基づいて予測トラヒック総量を算出するようにしても良い。

１…位置情報付き通信ログDB，２…トラヒック特性測定部，３…トラヒック予測部，４…予測トラヒック総量算出部，５…位置情報付き通信ログ収集部

Claims (10)

1. 移動端末の通信トラヒック量を予測する通信トラヒック予測装置において、
   監視エリアを地理依存で分割した単位地域ごとに、コール数および１コール当たりのトラヒック量を含むトラヒック特性を測定するトラヒック特性測定手段と、
   前記トラヒック特性に基づいて、単位地域ごとに将来のコール数および１コール当たりのトラヒック量のうち少なくともコール数を予測するトラヒック予測手段と、
   前記コール数の予測結果に基づいて予測トラヒック総量を単位地域ごとに算出する予測トラヒック総量算出手段とを具備したことを特徴とする通信トラヒック予測装置。
2. 前記予測トラヒック総量算出手段は、前記単位地域ごとに、前記コール数の予測結果と前記１コール当たりのトラヒック量の統計値とに基づいて将来の予測トラヒック総量を算出することを特徴とする請求項１に記載の通信トラヒック予測装置。
3. 前記予測トラヒック総量算出手段は、前記単位地域ごとに、前記コール数および１コール当たりのトラヒック量の各予測結果に基づいて将来の予測トラヒック総量を算出することを特徴とする請求項１に記載の通信トラヒック予測装置。
4. 前記監視エリアがメッシュ状に分割されたことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の通信トラヒック予測装置。
5. 前記予測トラヒック総量算出手段は、予測トラヒック総量を単位地域および／または単位時間ごとに算出することを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の通信トラヒック予測装置。
6. 前記予測トラヒック総量算出手段は、予測トラヒック総量を単位地域および／または単位時間ごとに算出し、
   前記単位時間が、前記単位地域ごとにそのトラヒック特性に応じて異なることを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の通信トラヒック予測装置。
7. 前記予測トラヒック総量算出手段は、前記予測トラヒック総量を通信方式ごとに予測することを特徴とする請求項１ないし６のいずれかに記載の通信トラヒック予測装置。
8. 前記予測トラヒック総量算出手段は、予測トラヒック総量を全ての通信方式の合算値として予測し、その後、当該合算値を各通信方式の比率に基づいて分割することを特徴とする請求項７に記載の通信トラヒック予測装置。
9. 前記トラヒック予測手段は、通信方式の区別なく測定された全コール数に基づいて各通信方式のコール数の合算値を予測し、
   前記予測トラヒック総量算出手段は、当該合算値の予測結果を各通信方式の比率に基づいて分割し、当該通信方式ごとに分割されたコール数と１コール当たりのトラヒック量に基づいて予測トラヒック総量を算出することを特徴とする請求項７に記載の通信トラヒック予測装置。
10. 移動端末の通信トラヒック量を予測する通信トラヒック予測プログラムにおいて、
    通信位置の位置情報が記述された通信ログを記憶するデータベースから通信ログを取得し、単位地域ごとに、コール数および１コール当たりのトラヒック量を含むトラヒック特性を測定する手順と、
    前記トラヒック特性に基づいて、単位地域ごとに将来のコール数および１コール当たりのトラヒック量のうち少なくともコール数を予測する手順と、
    前記コール数の予測結果に基づいて予測トラヒック総量を単位地域ごとに算出する手順とを、コンピュータに実行させる通信トラヒック予測プログラム。