特許 7481595 通信管理装置および通信管理方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-04-30

(45)【発行日】2024-05-10

(54)【発明の名称】通信管理装置および通信管理方法

(51)【国際特許分類】

   H04W 24/02 20090101AFI20240501BHJP

   H04W 48/20 20090101ALI20240501BHJP

   H04W 88/18 20090101ALI20240501BHJP

【ＦＩ】

H04W24/02

H04W48/20

H04W88/18

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2024009141

(22)【出願日】2024-01-25

【審査請求日】2024-01-25

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】397036309

【氏名又は名称】株式会社インターネットイニシアティブ

(74)【代理人】

【識別番号】100118902

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 修

(74)【代理人】

【識別番号】100106208

【弁理士】

【氏名又は名称】宮前 徹

(74)【代理人】

【識別番号】100196508

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100195408

【弁理士】

【氏名又は名称】武藤 陽子

(72)【発明者】

【氏名】柿島 純

【審査官】永井 啓司

(56)【参考文献】

【文献】特許第７４１８６４９（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２１／００９２６１０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１２０５１９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１８－１５６３８５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｂ ７／２４－ ７／２６

Ｈ０４Ｗ ４／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

通信端末が、第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、各基地局の通信エリアに在圏している回数を示す第１観測データを取得するように構成された第１取得部と、
前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした回数を、前記第１ウェブサイトを含む全てのウェブサイトにアクセスする回数で割った値に基づく確率分布を事前分布とし、かつ、前記第１観測データに基づいて得られた、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと前記各基地局の通信エリアに在圏している回数を、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスしている回数で割った値に基づく確率分布を尤度関数とし、前記尤度関数は前記各基地局に対応して求められ、前記事前分布に対して前記尤度関数で更新した事後分布である、前記通信端末が前記各基地局の通信エリアに在圏している条件のもと前記第１ウェブサイトにアクセスする回数に基づく確率分布を、ベイズ推定により前記各基地局に対応して推定するように構成された学習部と、
前記各基地局に対応して推定された前記事後分布の値を比較し、値が最大となる事後分布に対応する、前記通信端末が在圏する通信エリアの基地局を特定するように構成された特定部と、
特定された基地局の情報を通信制御情報として出力するように構成された出力部と
を備える通信管理装置。

【請求項2】

請求項１に記載の通信管理装置において、
さらに、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした回数を示す第２観測データを取得するように構成された第２取得部を備え、
前記事前分布は、前記第１観測データに基づいて設定される
ことを特徴とする通信管理装置。

【請求項3】

請求項１に記載の通信管理装置において、
前記学習部は、前記第１観測データに基づいて、最尤推定法を用いて推定された前記尤度関数を最大にするパラメータを、前記事後分布を最大にするパラメータとして推定することで、前記事後分布を推定する
ことを特徴とする通信管理装置。

【請求項4】

請求項１に記載の通信管理装置において、
さらに、前記通信制御情報に基づいて、前記第１ウェブサイトを提供する複数のクラウド拠点のクラウドのうち、前記特定された基地局からの物理的な距離が最も短いクラウド拠点のクラウドの情報を取得するように構成された第３取得部と、
前記第３取得部によって取得された前記クラウド拠点のクラウドの情報に応じて、所定の通信規格のコアネットワークに対して、前記通信端末の接続先を前記クラウド拠点のクラウドとする指示を行うように構成された通信制御部と
を備える通信管理装置。

【請求項5】

請求項２に記載の通信管理装置において、
さらに、加入者識別情報を有する前記通信端末が在圏した通信エリアの基地局および在圏した時間を示す在圏ログを、所定の通信規格のコアネットワークから収集するように構成された第１収集部と、
前記第１収集部によって取得された前記在圏ログに含まれる前記加入者識別情報に割り当てられた端末ＩＰアドレスを前記コアネットワークから収集するように構成された第２収集部と、
前記第２収集部によって収集された前記端末ＩＰアドレスに基づいて、前記加入者識別情報ごとの、サイトＩＰアドレスを有するウェブサイトへのアクセス時間を含むアクセスログを前記コアネットワークから収集するように構成された第３収集部と
を備え、
前記第１取得部は、前記第１収集部によって収集された前記在圏ログと、前記第３収集部によって収集された前記アクセスログとに基づいて、前記第１観測データを取得し、
前記第２取得部は、前記第３収集部によって収集された前記アクセスログに基づいて、前記第２観測データを取得する
ことを特徴とする通信管理装置。

【請求項6】

通信端末が、第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、各基地局の通信エリアに在圏している回数を示す第１観測データを取得する第１取得ステップと、
前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした回数を、前記第１ウェブサイトを含む全てのウェブサイトにアクセスする回数で割った値に基づく確率分布を事前分布とし、かつ、前記第１観測データに基づいて得られた、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと前記各基地局の通信エリアに在圏している回数を、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスしている回数で割った値に基づく確率分布を尤度関数とし、前記尤度関数は前記各基地局に対応して求められ、前記事前分布に対して前記尤度関数で更新した事後分布である、前記通信端末が前記各基地局の通信エリアに在圏している条件のもと前記第１ウェブサイトにアクセスする対応する確率分布を、ベイズ推定により前記各基地局に対応して推定する学習ステップと、
前記各基地局に対応して推定された前記事後分布の値を比較し、値が最大となる事後分布に対応する、前記通信端末が在圏する通信エリアの基地局を特定する特定ステップと、
特定された基地局の情報を通信制御情報として出力する出力ステップと
を備える通信管理方法。

【請求項7】

請求項６に記載の通信管理方法において、
さらに、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした回数を示す第２観測データを取得する第２取得ステップを備え、
前記事前分布は、前記第２観測データに基づいて設定される
ことを特徴とする通信管理方法。

【請求項8】

請求項６に記載の通信管理方法において、
前記学習ステップは、前記第１観測データに基づいて、最尤推定法を用いて推定された前記尤度関数を最大にするパラメータを、前記事後分布を最大にするパラメータとして推定することで、前記事後分布を推定する
ことを特徴とする通信管理方法。

【請求項9】

請求項６に記載の通信管理方法において、
さらに、前記通信制御情報に基づいて、前記第１ウェブサイトを提供する複数のクラウド拠点のクラウドのうち、前記特定された基地局からの物理的な距離が最も短いクラウド拠点のクラウドの情報を取得する第３取得ステップと、
前記第３取得ステップで取得された前記クラウド拠点のクラウドの情報に応じて、所定の通信規格のコアネットワークに対して、前記通信端末の接続先を前記クラウド拠点のクラウドとする指示を行う通信制御ステップと
を備える通信管理方法。

【請求項10】

請求項７に記載の通信管理方法において、
さらに、加入者識別情報を有する前記通信端末が在圏した通信エリアの基地局および在圏した時間を示す在圏ログを、所定の通信規格のコアネットワークから収集する第１収集ステップと、
前記第１収集ステップで取得された前記在圏ログに含まれる前記加入者識別情報に割り当てられた端末ＩＰアドレスを前記コアネットワークから収集する第２収集ステップと、
前記第２収集ステップで収集された前記端末ＩＰアドレスに基づいて、前記加入者識別情報ごとの、サイトＩＰアドレスを有するウェブサイトへのアクセス時間を含むアクセスログを前記コアネットワークから収集する第３収集ステップと
を備え、
前記第１取得ステップは、前記第１収集ステップで収集された前記在圏ログと、前記第３収集ステップで収集された前記アクセスログとに基づいて、前記第１観測データを取得し、
前記第２取得ステップは、前記第３収集ステップで収集された前記アクセスログに基づいて、前記第２観測データを取得する
ことを特徴とする通信管理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、通信管理装置および通信管理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、クラウド等のアクセスログを解析することで、各通信端末がアクセス要求を行ったクラウド上のファイルを特定できる技術が知られている。特許文献１に開示された技術によれば、ウェブサーバなどのサーバ単位または複数のサーバを一元管理する推定装置によってアクセスログが記録され、特定のウェブサイト等にアクセスした複数の通信端末の各々のアクセス傾向を分析する。このようなアクセス傾向の分析結果は、ウェブサイト等のサービスを提供する側が、ユーザに対してより個別化したサービスを提供するために活用されていた。

【0003】

しかし、特許文献１が開示するアクセスログは、各通信端末がアクセスし得る任意の複数のウェブサイトのアクセスを記録したログではない。また、特許文献１が開示するアクセスログは、無線アクセスネットワーク（ＲＡ）あるいはコアネットワーク側で、通信端末の移動にともなって切り替わる各基地局からどのウェブサイトにアクセスされたのかを記録したものでもない。そのため、特許文献１が開示するアクセスログやその分析結果は、伝送遅延時間短縮のための、例えば、ＭＥＣ（Ｍｕｌｔｉ－ａｃｃｅｓｓ Ｅｄｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）に代表されるエッジコンピューティングなどに活用することが困難であった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１８－１５６３８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

このように、従来の技術によれば、伝送遅延時間を短縮するために、基地局単位でユーザのアクセス傾向を把握することができなかった。

【0006】

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、伝送遅延時間を短縮するために、基地局単位でユーザのアクセス傾向を把握することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決するために、本発明に係る通信管理装置は、通信端末が、第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、各基地局の通信エリアに在圏している回数を示す第１観測データを取得するように構成された第１取得部と、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布とし、かつ、前記第１観測データに基づいて得られた、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと前記各基地局の通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数とし、前記事前分布に対して前記尤度関数で更新した事後分布である、前記通信端末が前記各基地局の通信エリアに在圏している条件のもと前記第１ウェブサイトにアクセスする確率分布を、ベイズ推定により推定するように構成された学習部と、推定された前記事後分布の値が最大となる事後分布における、前記通信端末が在圏する通信エリアの基地局を特定するように構成された特定部と、特定された基地局の情報を通信制御情報として出力するように構成された出力部とを備える。

【0008】

また、本発明に係る通信管理装置において、さらに、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした回数を示す第２観測データを取得するように構成された第２取得部を備え、前記事前分布は、前記第２観測データに基づいて設定してもよい。

【0009】

また、本発明に係る通信管理装置において、本発明に係る通信管理装置は、前記学習部は、前記第１観測データに基づいて、最尤推定法を用いて推定された前記尤度関数を最大にするパラメータを、前記事後分布を最大にするパラメータとして推定していてもよい。

【0010】

また、本発明に係る通信管理装置において、さらに、前記通信制御情報に基づいて、前記第１ウェブサイトを提供する複数のクラウド拠点のクラウドのうち、前記特定された基地局からの物理的な距離が最も短いクラウド拠点のクラウドの情報を取得するように構成された第３取得部と、前記第３取得部によって取得された前記クラウド拠点のクラウドの情報に応じて、所定の通信規格のコアネットワークに対して、前記通信端末の接続先を前記クラウド拠点のクラウドとする指示を行うように構成された通信制御部とを備えていてもよい。

【0011】

また、本発明に係る通信管理装置において、さらに、加入者識別情報を有する前記通信端末が在圏した通信エリアの基地局および在圏した時間を示す在圏ログを、所定の通信規格のコアネットワークから収集するように構成された第１収集部と、前記第１収集部によって取得された前記在圏ログに含まれる前記加入者識別情報に割り当てられた端末ＩＰアドレスを前記コアネットワークから収集するように構成された第２収集部と、前記第２収集部によって収集された前記端末ＩＰアドレスに基づいて、前記加入者識別情報ごとの、サイトＩＰアドレスを有するウェブサイトへのアクセス時間を含むアクセスログを前記コアネットワークから収集するように構成された第３収集部とを備え、前記第１取得部は、前記第１収集部によって収集された前記在圏ログと、前記第３収集部によって収集された前記アクセスログとに基づいて、前記第１観測データを取得し、前記第２取得部は、前記第３収集部によって収集された前記アクセスログに基づいて、前記第２観測データを取得してもよい。

【0012】

上述した課題を解決するために、本発明に係る通信管理方法は、通信端末が、第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、各基地局の通信エリアに在圏している回数を示す第１観測データを取得する第１取得ステップと、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布とし、かつ、前記第１観測データに基づいて得られた、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと前記各基地局の通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数とし、前記事前分布に対して前記尤度関数で更新した事後分布である、前記通信端末が前記各基地局の通信エリアに在圏している条件のもと前記第１ウェブサイトにアクセスする確率分布を、ベイズ推定により推定する学習ステップと、推定された前記事後分布の値が最大となる事後分布における、前記通信端末が在圏する通信エリアの基地局を特定する特定ステップと、特定された基地局の情報を通信制御情報として出力する出力ステップとを備える。

【0013】

また、本発明に係る通信管理方法において、さらに、前記通信端末が前記第１ウェブサイトにアクセスした回数を示す第２観測データを取得する第２取得ステップを備え、前記事前分布は、前記第２観測データに基づいて設定してもよい。

【0014】

また、本発明に係る通信管理方法において、前記学習ステップは、前記第１観測データに基づいて、最尤推定法を用いて推定された、前記尤度関数を最大にするパラメータを、前記事後分布を最大にするパラメータとして推定することで、前記事後分布を推定してもよい。

【0015】

また、本発明に係る通信管理方法において、さらに、前記通信制御情報に基づいて、前記第１ウェブサイトを提供する複数のクラウド拠点のクラウドのうち、前記特定された基地局からの物理的な距離が最も短いクラウド拠点のクラウドの情報を取得する第３取得ステップと、前記第３取得ステップで取得された前記クラウド拠点のクラウドの情報に応じて、所定の通信規格のコアネットワークに対して、前記通信端末の接続先を前記クラウド拠点のクラウドとする指示を行う通信制御ステップとを備えていてもよい。

【0016】

また、本発明に係る通信管理方法において、さらに、加入者識別情報を有する前記通信端末が在圏した通信エリアの基地局および在圏した時間を示す在圏ログを、所定の通信規格のコアネットワークから収集する第１収集ステップと、前記第１収集ステップで取得された前記在圏ログに含まれる前記加入者識別情報に割り当てられた端末ＩＰアドレスを前記コアネットワークから収集する第２収集ステップと、前記第２収集ステップで収集された前記端末ＩＰアドレスに基づいて、前記加入者識別情報ごとの、サイトＩＰアドレスを有するウェブサイトへのアクセス時間を含むアクセスログを前記コアネットワークから収集する第３収集ステップとを備え、前記第１取得ステップは、前記第１収集ステップで収集された前記在圏ログと、前記第３収集ステップで収集された前記アクセスログとに基づいて、前記第１観測データを取得し、前記第２取得ステップは、前記第３収集ステップで収集された前記アクセスログに基づいて、前記第２観測データを取得してもよい。

【発明の効果】

【0017】

本発明によれば、通信端末が第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布とし、かつ、通信端末が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと各基地局の通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数とし、事前分布に対して尤度関数で更新した事後分布である、通信端末が各基地局の通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする確率分布をベイズ推定により推定する。そのため、伝送遅延時間を短縮するために、基地局単位でユーザのアクセス傾向を把握することができる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】図１は、本発明の実施の形態に係る通信管理装置を含む通信管理システムの構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、本実施の形態に係る通信管理装置が備える収集部の構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、本実施の形態に係る通信管理装置がＡＭＦから収集する在圏ログのデータ構造を説明するための図である。

【図4】図４は、本実施の形態に係る通信管理装置がＳＭＦから収集する端末ＩＰアドレスが記憶されたテーブルのデータ構造を説明するための図である。

【図5】図５は、本実施の形態に係る通信管理装置がＤＮＳから収集するアクセスログのデータ構造を説明するための図である。

【図6】図６は、本実施の形態に係る通信管理装置が記憶する第２記憶部のデータ構造を説明するための図である。

【図7】図７は、本実施の形態に係る通信管理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図8】図８は、本実施の形態に係る通信管理装置による推定処理を示すフローチャートである。

【図9】図９は、本実施の形態に係る通信管理装置による推定処理を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、本実施の形態に係る通信管理システムによる通信制御処理を示すシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１０を参照して詳細に説明する。

【0020】

［通信管理システムの構成］
図１は、本発明の実施の形態に係る通信管理装置１を備える通信管理システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る通信管理システムは、例えば、５Ｇモバイル通信ネットワークに設けられ、移動通信を行う通信端末２が特定のウェブサイトにアクセスする場合に、どの基地局ＢＳを経由してアクセスするのかを確率モデルに基づいて推定する。さらに、通信管理システムは、通信端末２が、特定された基地局ＢＳから物理的な距離が最も短いクラウド拠点のクラウド５０と通信するように通信制御を行う。

【0021】

通信管理システムは、推定装置１Ａと通信制御装置１Ｂとを備える通信管理装置１、５Ｇモバイル通信に対応する通信端末２、複数の基地局ＢＳ０～ＢＳｎ、コアネットワーク４、および複数のクラウド５０を備える。

【0022】

通信端末２は、ＳＩＭ２０を備え、スマートフォンなどの携帯通信端末、タブレット型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータなどとして実現される。ＳＩＭ２０の契約プロファイルには、ユーザの加入者識別情報が格納され、携帯電話の回線契約に割り当てられる加入者識別番号（ＩＭＳＩ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）、加入者であるユーザの電話番号（ＭＳＩＳＤＮ：Ｍｏｂｉｌｅ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｄｉｒｅｃｔｏｒｙ Ｎｕｍｂｅｒ）、ＳＩＭカード番号（ＩＣＣＩＤ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｃａｒｄ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）などの識別子情報が含まれる。通信端末２は、ＳＩＭ２０のＩＭＳＩによって一意に識別される。

【0023】

通信端末２には、さらに、端末を一意に識別する端末ＩＰアドレスが割り当てられている。端末ＩＰアドレスは、ローカルＩＰアドレスやグローバルＩＰアドレスを用いることができる。なお、通信端末２は、ｍ台（ｍは正の整数）存在する。

【0024】

基地局ＢＳ０～ＢＳｎ（ｎは正の整数）は、５Ｇ方式に対応した無線基地局で構成され、通信エリアに在圏する通信端末２とコアネットワーク４との間の通信を中継する。基地局ＢＳ０～ＢＳｎは、バックホールリンクなどのネットワークＬを介してコアネットワーク４と接続する。以下において、基地局ＢＳ１～ＢＳｎを区別しない場合には、基地局ＢＳと総称する場合がある。

【0025】

コアネットワーク４は、通信管理装置１とＬＡＮやＷＡＮなどのネットワークＮＷを介して接続されている。コアネットワーク４は、Ｕ－ｐｌａｎｅ内の複数のＵＰＦ（Ｕｓｅｒ Ｐｌａｎｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）４０、Ｃ－ｐｌａｎｅ内のノードである複数のＡＭＦ（Ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）４１、ＳＭＦ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）４２、およびＤＮＳ（Ｄｏｍａｉｎ Ｎａｍｅ Ｓｙｓｔｅｍ）４３を備える。なお、コアネットワーク４が備える他の機能については図示を省略している。

【0026】

ＵＰＦ４０は、ユーザプレーン機能であり、無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）と、インターネットなどのデータネットワークとの間のデータパケットを処理する。本実施の形態では、単一のＣ－ｐｌａｎｅで複数のＵＰＦ４０の制御が可能である。また、複数のＵＰＦ４０は、５Ｇモバイル通信ネットワークにおいて、物理的に異なる位置に配置された装置である。各ＵＰＦ４０は、インターネット上の各クラウド５０と接続され、通信端末２は、各ＵＰＦ４０を介して、各クラウド５０が提供するウェブサイトにアクセスすることができる。

【0027】

ＡＭＦ４１は、アクセスおよび移動管理装置であり、各エリアに移動した通信端末２の登録や無線接続を管理する。本実施の形態では、ＡＭＦ４１は、複数台設けられ、各々は、通信管理装置１との通信を行うための通信インターフェース４１ａを備える。図３は、ＡＭＦ４１が管理する在圏ログのテーブル４１０を示す。在圏ログは、通信端末２のＩＭＳＩと、通信端末２が在圏した通信エリアの基地局ＢＳと、在圏した時間であるタイムスタンプとが関連付けられた情報である。例えば、通信端末２のＩＭＳＩ１には、通信端末２による移動に応じて切り替わった基地局ＢＳ０～ＢＳｎと、それぞれの基地局ＢＳ０～ＢＳｎに在圏した時間がタイムスタンプとして記録されている。

【0028】

ＳＭＦ４２は、セッション管理機能であり、通信端末２からインターネット等のデータネットワーク間のＰＤＵ（Ｐａｃｋｅｔ Ｄａｔａ Ｕｎｉｔ）セッションの確立、変更、リリース等を行う。本実施の形態に係るＳＭＦ４２は、通信管理装置１と通信を行うための通信インターフェース４２ａを備える。また、ＳＭＦ４２は、図４のテーブル４２０に示すように、通信端末２のＩＭＳＩと、ＩＭＳＩに割り当てられた端末ＩＰアドレスと、通信端末２が使用しているＵＰＦ４０とが関連付けられた情報を記憶する。

【0029】

ＤＮＳ４３は、ドメイン名システムであり、ドメイン名とＩＰアドレスとを紐づけし、ＩＰネットワーク上で管理する。本実施の形態に係るＤＮＳ４３は、通信インターフェース４３ａを備え、通信インターフェース４３ａを介して通信管理装置１と通信を行う。また、本実施の形態に係るＤＮＳ４３は、通信端末２がアクセス要求したウェブサイトのサイトＩＰアドレスのアクセスログを記憶する。図５に示すようにＤＮＳ４３は、通信端末２の端末ＩＰアドレスと、ウェブサイトのサイトＩＰアドレスと、端末ＩＰアドレスによってサイトＩＰアドレスにアクセスされた時間を示すタイムスタンプとを関連付けたテーブル４３０を記憶する。

【0030】

クラウド５０は、所定のウェブサイトやウェブアプリケーションなどを提供し、各々のクラウド５０は、地理的に互いに離れたクラウド拠点を有する。クラウド拠点とは、各クラウド５０を構成する物理的な機器が配置された地理的な位置あるいは領域を示す。各クラウド５０は、サーバ、データセンタ、ＭＥＣサーバなどのエッジサーバとすることができる。図１の例では、クラウド１、クラウド２、およびクラウドＺ（Ｚは正の整数）の各々は、サイトＩＰアドレス「サイトＩＰ１」の第１ウェブサイトを提供するクラウド拠点として地理的に互いに離れた位置に分散配置されている。

【0031】

例えば、図１に示すように、ＩＭＳＩ１および端末ＩＰ１が割り当てられている通信端末２が基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している。通信端末２は、基地局ＢＳ０およびＵＰＦ４０を介していずれかのクラウド５０に接続し、サイトＩＰ１の第１ウェブサイト「ｗｗｗ．１１１」にアクセスする。図１の例では、基地局ＢＳ０－ＵＰＦ４０－クラウド５０間の距離は、次の通りとなっている。［基地局ＢＳ０－ＵＰＦ＿１－クラウド１間の距離Ｒ１］＞［基地局ＢＳ０－ＵＰＦ＿２－クラウド２間の距離Ｒ２］＞［基地局ＢＳ０－ＵＰＦ＿Ｚ－クラウドＺ間の距離ＲＺ］。したがって、通信端末２がサイトＩＰ１の第１ウェブサイトにアクセスする場合、基地局ＢＳ０から最短経路をとるＵＰＦ＿Ｎを介してクラウドＺと通信を行うことで、ＭＥＣを利用した遅延時間の抑制が可能となる。

【0032】

他方において、ユーザのアクセス傾向に応じて、通信端末２は特定の基地局ＢＳを介して、より頻繁に特定のウェブサイトにアクセスする場合がある。例えば、近年のリモートワークでは、通信端末２に紐づけられたユーザは、自宅に居ながら勤務先の会社の所定のウェブサイトにアクセスする。このような場合、ユーザは、会社の位置にある基地局ＢＳではなく、自宅に近い基地局ＢＳを介してより頻繁に会社のウェブサイトにアクセスする。本実施の形態に係る通信管理システムでは、このようにユーザ毎、すなわち通信端末２ごとの基地局ＢＳ単位でのデータネットワークのアクセス傾向をベイズ推定により推定し、通信端末２が所定のウェブサイトにアクセスする確率が最も高い経由基地局ＢＳを特定する。さらに、通信管理システムは、特定された基地局ＢＳから最短経路にあるクラウド拠点のクラウド５０で通信端末２が通信を行うように通信制御を行う。

【0033】

［通信管理装置の機能ブロック］
通信管理装置１は、推定装置１Ａおよび通信制御装置１Ｂを備える。推定装置１Ａは、ベイズ推定を用いて、各通信端末２が各基地局ＢＳの通信エリアに在圏する条件のもと特定のウェブサイトにアクセスする確率分布をベイズ推定により推定し、推定結果に基づいて、各通信端末２が所定のウェブサイトにアクセスする確率が最も高い経由基地局ＢＳを特定する。通信制御装置１Ｂは、各通信端末２が、推定装置１Ａで特定された基地局ＢＳから最短距離のクラウド拠点のクラウド５０と通信するように通信制御を行う。

【0034】

なお、以下では、通信管理装置１が、ｍ台の通信端末２のうち、ＩＭＳＩ１および端末ＩＰ１が割り当てられている通信端末２が、第１～第ｋウェブサイトのうち、第１ウェブサイトにアクセスする際に経由する確率が最も高い基地局ＢＳを特定する場合について例示して説明する。

【0035】

推定装置１Ａは、収集部１０、第１取得部１１Ａ、第２取得部１１Ｂ、学習部１２、特定部１３、出力部１４、および第１記憶部１５を備える。収集部１０は、図２に示すように、第１収集部１０Ａ、第２収集部１０Ｂ、および第３収集部１０Ｃを備える。

【0036】

収集部１０は、一定期間ごとの通信端末２の在圏ログ、および通信端末２のウェブサイトのアクセスログを収集する。収集部１０は、例えば、１日単位や１か月単位などの任意に設定された期間のログを収集することができる。

【0037】

第１収集部１０Ａは、加入者識別情報であるＩＭＳＩを有する通信端末２が在圏した通信エリアの基地局ＢＳ０～ＢＳｎおよび在圏した時間を示す在圏ログを、コアネットワーク４から収集する。より具体的には、第１収集部１０Ａは、コアネットワーク４のＡＭＦ４１が記憶するテーブル４１０（図３）を参照し、通信端末２ごとの在圏ログを収集する。

【0038】

第２収集部１０Ｂは、第１収集部１０Ａによって収集された通信端末２の在圏ログに含まれているＩＭＳＩに割り当てられた端末ＩＰアドレスをコアネットワーク４から収集する。より具体的には、第２収集部１０Ｂは、コアネットワーク４のＳＭＦ４２が記憶するテーブル４２０（図４）を参照し、通信端末２のＩＭＳＩに割り当てられた端末ＩＰアドレスを収集する。

【0039】

第３収集部１０Ｃは、第２収集部１０Ｂで収集された通信端末２の端末ＩＰアドレスに基づいて、ＩＭＳＩごとの、サイトＩＰアドレスを有する各ウェブサイトへのアクセス時間を含むアクセスログをコアネットワーク４から収集する。より具体的には、第３収集部１０Ｃは、コアネットワーク４が備えるＤＮＳ４３が記憶するテーブル４３０（図５）を参照し、通信端末２の端末ＩＰアドレスをキーとして、アクセスログを収集する。

【0040】

第１取得部１１Ａは、通信端末２が、第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している回数を示す第１観測データを取得する。第１取得部１１Ａは、第１収集部１０Ａによって収集された在圏ログと、第３収集部１０Ｃによって収集されたアクセスログとに基づいて、第１観測データを取得する。また、第１取得部１１Ａは、後述の学習部１２における推定処理で用いる訓練データとして、一定の条件を満たす十分なデータ数の第１観測データを取得することができる。

【0041】

第２取得部１１Ｂは、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスした回数を示す第２観測データを取得する。第２取得部１１Ｂは、第３収集部１０Ｃによって収集されたアクセスログに基づいて、第２観測データを取得する。通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスする際に経由する基地局ＢＳは、複数の基地局ＢＳ０～ＢＳｎのうちのどの基地局ＢＳであってもよく、第２観測データにおいて基地局ＢＳは特定されていない。

【0042】

学習部１２は、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布とし、かつ、第１観測データに基づいて得られた、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数とし、事前分布に対して尤度関数で更新した事後分布である、通信端末２が各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする確率分布を、ベイズ推定により推定する。学習部１２は、事前分布を第２観測データに基づいて設定してもよい。

【0043】

本実施の形態では、学習部１２は、さらに一定の条件のもと、最尤推定法を用いて推定された尤度関数を最大にするパラメータを、事後分布を最大するパラメータとして推定することで、確率モデルの事後分布を推定する。

【0044】

前述したように、本実施の形態に係る通信管理装置１は、尤度と確率モデル、すなわちパラメータの事前分布とから、ベイズの定理により、事後分布を推定するベイズ推定を採用する。以下、学習部１２がベイズ推定で用いる確率モデルのパラメータについて説明する。

【0045】

学習部１２は、まず、事象Ｘを、ある原因となった事象とする。また、事象Ｙを、原因により起きたと想定される事象とする。事象Ｘ、Ｙは確率変数として扱われる。具体的には、事象Ｘは、あるＩＭＳＩおよび端末ＩＰアドレスが割り当てられている通信端末２が特定のウェブサイトにアクセスしている事象として定義される。一例として、事象Ｘは、ＩＭＳＩ１および端末ＩＰ１が割り当てられている通信端末２が、第１～第ｋウェブサイトのうち、サイトＩＰ１の第１ウェブサイトにアクセスしている事象として説明される。

【0046】

一方、事象Ｙは、あるＩＭＳＩおよび端末ＩＰアドレスが割り当てられている通信端末２が各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している事象として定義される。例えば、事象Ｙは、ＩＭＳＩ１および端末ＩＰ１が割り当てられている通信端末２が、複数の基地局ＢＳ０～ＢＳｎのうち、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している事象として説明される。

【0047】

学習部１２は、事象Ｘが発生する確率分布Ｐ（Ｘ）を、観測データが与えられる前のパラメータの分布である事前分布として設定する。例えば、学習部１２は、第２取得部１１Ｂによって取得された第２観測データに基づいて、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている確率分布Ｐ（Ｘ）を設定することができる。

【0048】

具体的には、学習部１２は、一定期間において、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている回数（第２観測データ）を、第１～第ｋウェブサイトまでの全てのウェブサイトにアクセスする回数で割った値に基づいて、事前分布Ｐ（Ｘ）を設定することができる。第１～第ｋウェブサイトまでの全てのウェブサイトにアクセスする回数は、第３収集部１０Ｃによって収集された通信端末２のアクセスログによって得られる値である。学習部１２は、例えば、１日単位や１か月単位など任意に設定された期間の事前分布Ｐ（Ｘ）を設定することができる。

【0049】

学習部１２は、さらに、観測データの表現方法である尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）を設定する。尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、パラメータの値が条件付けされているときに、観測データの事象Ｙがどれだけモデルから発生しやすいかを表す。具体的には、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している確率分布として表される。

【0050】

学習部１２は、尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）を設定する際に、第１取得部１１Ａが取得した、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している回数（第１観測データ）を、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている回数で割った値に基づいて設定することができる。通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている回数は、第３収集部１０Ｃにより収集されるログに基づいてカウントされる。

【0051】

学習部１２は、ベイズの定理を利用して、尤度関数、事前分布、および第１観測データおよび第２観測データから得られる情報を反映させ、事象Ｙが発生した条件のもと事象Ｘが発生する確率である事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定することができる。前述したように、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、ＩＭＳＩ１および端末ＩＰ１が割り当てられている通信端末２が、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している条件のもと、第１ウェブサイトにアクセスする確率分布である。本実施の形態では、次式（１）のベイズの定理に基づいた、次式（２）で表されるベイズ推定式に基づいて事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）が推定される。

【0052】

【数1】

【0053】

上式（１）の分母にＰ（Ｙ）＝Σ_ＸＰ（Ｙ｜Ｘ）Ｐ（Ｘ）を代入すると、次式（２）で表される。

【0054】

【数2】

【0055】

上式（２）の下段のベイズ推定式の分母において例示する、「第１ウェブサイト以外のサイトにアクセス中、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している回数」は、ＩＭＳＩをキーとして第１収集部１０Ａによって収集された在圏ログのタイムスタンプと、第３収集部１０Ｃによって収集されたアクセスログのタイムスタンプとの比較に基づいてカウントされる。また、「第１ウェブサイト以外のサイトにアクセスしている回数」は、第３収集部１０Ｃによって収集されたアクセスログに基づいてカウントされる値である。

【0056】

上式（１）のベイズの定理、および上式（２）のベイズ推定式では、一般に、訓練データのデータ数Ｎが十分に大きい場合（Ｎ→∞）には、尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）が事前分布Ｐ（Ｘ）より支配的になるため最尤推定法で得られるパラメータに一致する。すなわち、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）≒尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）の関係で近似することができる。したがって、学習部１２は、尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）の回帰問題として、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の推定を行うことができる。

【0057】

この場合、学習部１２は、通信端末２が基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している回数である事象Ｙを、観測点ｘにおける観測値ｔとして、次式（３）のＭ次多項式で表した関数ｆ（ｘ）で近似する。

【数3】

【0058】

上式（３）において、ｘは、観測点の集合体である。上式（３）のパラメータｗは、次式（４）で表される。

【数4】

【0059】

上式（４）においてΦは、次式（５）で表される。

【数5】

すなわち、Φは、Ｎ個の観測点ｘ_ｎについて、それぞれを０～Ｍ乗した値を並べた行列である。

【0060】

上式（４）のｔ_ｎは、観測点ｘ_ｎのそれぞれで算出された事象Ｙ、すなわち観測データに含まれる目的変数を並べたベクトルｔ_ｎ＝（ｔ_１，・・・，ｔ_Ｎ）^Ｔを表す。具体的には、第１観測データが、各観測点ｘ_ｎで通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスし、かつ、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏していることを示す場合にはｔ＝１、それ以外の場合はｔ＝０とする。例えば、観測点が４（Ｎ＝４）の場合、ｔ＝（１，０，０，１）等として表される。

【0061】

学習部１２は、観測点ｘの数Ｎとして、例えば、１万個（１分単位）を用いることができる。この場合、（ｘ_１，・・・，ｘ_Ｎ）＝（１，・・・，１００００）となる。より詳細には、１万個の観測点ｘの観測値ｔには、通信端末２が第１～第ｋウェブサイトにアクセスし、かつ、基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏するあらゆる組み合わせに係るケースが含まれる。具体的には、１万個の観測点ｘにおける観測値ｔのうち、例えば、２０００個の観測値ｔが、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスし、かつ、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏する値を示す場合があるとする。この場合、１万個のうち、例えば、別の３０００個の観測値ｔは、通信端末２が第２ウェブサイトにアクセスし、かつ、別の基地局ＢＳ１の通信エリアに在圏する値を示す場合があり得る。

【0062】

ここで、観測値ｔ_ｎの分散σ^２は次式（６）で表される。

【数6】

【0063】

学習部１２は、例えば、１分単位で１万個の観測点ｘを周期Ｎとして、観測点ｘ_ｎで観測値ｔ_ｎが得られる確率に基づいて、周期Ｎの事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を次式（７）により推定する。観測点ｘ_ｎで観測値ｔ_ｎをとる確率は、次式（７）の正規分布に従う。

【0064】

【数7】

【0065】

したがって、学習部１２は、上式（７）のＰ（ｔ｜ｆ（ｘ_ｎ）、σ^２）が最大となるような値ｔを、観測点ｘ_ｎにおける事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の推定値とする。例えば、上式（７）の観測点ｘ_ｎでの観測値ｔの値を、０、１として順次代入していき、確率Ｐが最大となる値を、観測値ｔ_ｎの推定値、すなわち事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の推定値とすることができる。

【0066】

学習部１２は、複数の基地局ＢＳ０～ＢＳｎの各々について、事象Ｙの設定を変更して、各基地局ＢＳ０～ＢＳｎについての事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定する。さらに、学習部１２は、ｍ台の通信端末２、および第１～第ｋウェブサイトの各々についても、事象Ｘおよび事象Ｙの設定を変更し、それぞれの場合についての事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定することができる。

【0067】

特定部１３は、学習部１２によって推定された事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の値が最大となる事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）における、通信端末２が在圏する通信エリアの基地局ＢＳを特定する。具体的には、特定部１３は、学習部１２によって推定された、各基地局ＢＳ～ＢＳｎに対応する事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の値を比較し、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の値が最大となる事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）における基地局ＢＳを特定する。

【0068】

例えば、特定部１３は、通信端末２が基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする第１の事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）、通信端末２が基地局ＢＳ１の通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする第２の事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）、および通信端末２が基地局ＢＳｎの通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする第ｎの事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の値を比較する。第１の事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）が最大値である場合には、特定部１３は、対応する基地局ＢＳ０を特定することができる。

【0069】

出力部１４は、特定された基地局ＢＳの情報を通信制御情報として出力する。具体的には、出力部１４は、通信制御装置１Ｂに、通信制御情報を送出する。

【0070】

第１記憶部１５は、上式（２）のベイズ推定式、および上式（３）～（７）の最尤推定法に係る式を記憶する。また、第１記憶部１５は、第１観測データおよび第２観測データを記憶する。

【0071】

次に、通信管理装置１が備える通信制御装置１Ｂの構成について説明する。図１に示すように、通信制御装置１Ｂは、第３取得部１６、第２記憶部１７、および通信制御部１８を備える。通信制御装置１Ｂは、推定装置１Ａから出力された通信制御情報に基づいて、通信端末２に対する通信制御処理を行う。

【0072】

第３取得部１６は、出力部１４からの通信制御情報に基づいて、第１ウェブサイトを提供する複数のクラウド拠点のクラウド５０のうち、特定部１３によって特定された基地局ＢＳ０からの物理的な距離が最も短いクラウド拠点のクラウド５０の情報を取得する。第３取得部１６は、第２記憶部１７から、最短経路にあるクラウド拠点のクラウド５０の情報を取得する。

【0073】

第２記憶部１７は、図６のテーブル１７０を記憶する。テーブル１７０は、各基地局ＢＳ０～ＢＳｎと、ＵＰＦ＿１～ＵＰＦ＿Ｎの各々と、サイトＩＰ１～サイトＩＰｋの各々を提供するクラウド拠点であるクラウド１～クラウドＺとの間の物理的な距離を記憶する。サイトＩＰ１～サイトＩＰｋは第１～第ｋウェブサイトに対応する識別情報である。テーブル１７０は複数の通信端末２で共有される情報である。ここで、一例として、通信端末２がサイトＩＰ１にアクセスする経由基地局ＢＳは、基地局ＢＳ０と推定された場合について考える。

【0074】

この場合、第３取得部１６は、図６に示すテーブル１７０の破線の領域で示される、基地局ＢＳ０－ＵＰＦ＿１－クラウド１間の距離３０ｋｍと、基地局ＢＳ０－ＵＰＦ＿２－クラウド２間の距離２０ｋｍと、および基地局ＢＳ０－ＵＰＦ＿Ｚ－クラウドＺ間の距離３ｋｍとを比較する。なお、クラウド１～クラウドＺは、それぞれがサイトＩＰ１のクラウド拠点である。図６に示すように、通信端末２は、基地局ＢＳ０から、ＵＰＦ＿Ｎを介してクラウドＺと通信を行う場合に最短経路をとる。したがって、第３取得部１６は、第２記憶部１７からＵＰＦ＿Ｎの情報を取得する。

【0075】

通信制御部１８は、第３取得部１６によって取得されたクラウドＺの情報に応じて、コアネットワーク４に対して、通信端末２の接続先を、クラウドＺとする指示を行う。より具体的には、通信制御部１８は、コアネットワーク４のＳＭＦ４２に対して、ＩＭＳＩ１に係る通信端末２がＵＰＦ＿Ｎで通信を行うよう指示を送る。通信制御部１８による通信制御により、通信端末２は、基地局ＢＳ０から、ＵＰＦ＿Ｎを介してサイトＩＰ１のクラウド拠点であるクラウドＺと通信を行うことで、基地局ＢＳ０から最短経路でサイトＩＰ１にアクセスすることができる。

【0076】

［通信管理装置のハードウェア構成］
次に、上述した機能を有する通信管理装置１を実現するハードウェア構成の一例について、図７を用いて説明する。

【0077】

図７に示すように、通信管理装置１は、例えば、バス１０１を介して接続されるプロセッサ１０２、主記憶装置１０３、通信インターフェース１０４、補助記憶装置１０５、入出力Ｉ／Ｏ１０６を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。

【0078】

主記憶装置１０３には、プロセッサ１０２が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。プロセッサ１０２と主記憶装置１０３とによって、図１に示した推定装置１Ａの収集部１０、第１取得部１１Ａ、第２取得部１１Ｂ、学習部１２、特定部１３、通信制御装置１Ｂの第３取得部１６、通信制御部１８など通信管理装置１の各機能が実現される。

【0079】

通信インターフェース１０４は、通信管理装置１と各種外部電子機器との間をネットワーク接続するためのインターフェース回路である。

【0080】

補助記憶装置１０５は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。補助記憶装置１０５には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。

【0081】

補助記憶装置１０５は、通信管理装置１が実行するベイズ推定および最尤推定プログラムを格納するプログラム格納領域を有する。また、補助記憶装置１０５は、通信端末２の通信制御を行うための通信制御プログラムを格納する領域を有する。補助記憶装置１０５によって、図１で説明した第１記憶部１５、第２記憶部１７が実現される。さらには、例えば、上述したデータやプログラムなどをバックアップするためのバックアップ領域などを有していてもよい。

【0082】

入出力Ｉ／Ｏ１０６は、外部機器からの信号を入力したり、外部機器へ信号を出力したりする入出力装置である。

【0083】

表示装置１０７は、有機ＥＬや液晶ディスプレイなどのディスプレイで構成される。

【0084】

なお、推定装置１Ａおよび通信制御装置１Ｂをそれぞれ別個のハードウェア構成としてもよく、その場合、推定装置１Ａおよび通信制御装置１Ｂの各々が、図７に示すハードウェア構成を備える。

【0085】

［通信管理装置の動作］
次に、上述した構成を有する通信管理装置１の動作を、図８および図９のフローチャートを参照して説明する。図８および図９は、推定装置１Ａによる推定処理を示すフローチャートである。

【0086】

まず、図８に示すように、収集部１０が備える第１収集部１０Ａは、ＡＭＦ４１から通信端末２の在圏ログを収集する（ステップＳ１）。より具体的には、第１収集部１０Ａは、ＡＭＦ４１のテーブル４１０を参照し、通信端末２に割り当てられているＩＭＳＩ１が在圏する通信エリアの基地局ＢＳ０～ＢＳｎおよび在圏した時間を示すタイムスタンプを収集する。

【0087】

次に、収集部１０が備える第２収集部１０Ｂは、ＳＭＦ４２から通信端末２の端末ＩＰアドレスを取得する（ステップＳ２）。具体的には、第２収集部１０Ｂは、ＳＭＦ４２のテーブル４２０を参照し、通信端末２のＩＭＳＩ１に割り当てられている端末ＩＰ１を取得する。

【0088】

次に、収集部１０が備える第３収集部１０Ｃは、ＤＮＳ４３から、通信端末２によるウェブサイトのアクセスログを収集する（ステップＳ３）。より具体的には、第３収集部１０Ｃは、ＤＮＳ４３が記憶するテーブル４３０を参照し、ステップＳ２で取得された端末ＩＰ１によるウェブサイトのサイトＩＰアドレスの指定とタイムスタンプとを収集する。

【0089】

続いて、第１取得部１１Ａは、通信端末２が、第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと、各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している回数を示す第２観測データを取得する（ステップＳ４）。第１取得部１１Ａは、第１収集部１０Ａによって収集された在圏ログと、第３収集部１０Ｃによって収集されたアクセスログとに基づいて、第１観測データを取得する。また、第１取得部１１Ａは、後述の学習部１２における推定処理に用いる訓練データとして、所定の条件を満たす十分なデータ数の第１観測データを取得することができる。第１観測データにより、尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）が設定される。

【0090】

第２取得部１１Ｂは、通信端末２が特定のウェブサイトにアクセスした回数を示す第２観測データを取得する（ステップＳ５）。第２取得部１１Ｂは、第３収集部１０Ｃによって収集されたアクセスログに基づいて、第２観測データを取得する。第２観測データにおいては、通信端末２が第１～第ｋウェブサイトにアクセスする際に経由する基地局ＢＳは、複数の基地局ＢＳ０～ＢＳｎのうちのどの基地局ＢＳであってもよく、また特定される必要はない。第２観測データにより、事前分布Ｐ（Ｘ）を設定することができる。

【0091】

次に、学習部１２は、第２観測データに基づいて得られた、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布Ｐ（Ｘ）とし、かつ、第１観測データに基づいて得られた、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）とし、事前分布Ｐ（Ｘ）に対して尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）で更新した事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定する（ステップＳ６）。事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、通信端末２が各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする確率分布である。

【0092】

ここで、図９を参照して、学習部１２による最尤推定法を用いた事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の推定処理について説明する。まず、学習部１２は、事象Ｙの観測値ｔを上式（３）の関数ｆ（ｘ）で近似する（ステップＳ６０）。また、ステップＳ１２において、学習部１２は、上式（６）に従って分散σ^２を計算する。

【0093】

次に、学習部１２は、上式（７）の正規分布に従った、観測点ｘ_ｎで観測値ｔ_ｎが得られる確率Ｐを用いて、周期Ｎの観測点ｘ_ｎの事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定する（ステップＳ６１）。具体的には、学習部１２は、上式（７）に、例えば、０．１刻みの値（０．１，０．２，・・・，０．９，１）を観測値ｔの値として順次代入し、最も確率が高い値を観測値ｔ_ｎとし、観測値ｔ_ｎに基づいて事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定する。その後、処理は、図８のステップＳ７に移る。

【0094】

図８に戻り、学習部１２は、全ての基地局ＢＳ０～ＢＳｎについての、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を算出すると（ステップＳ７：ＹＥＳ）、特定部１３は、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）の値が最大の値となる基地局ＢＳを特定する（ステップＳ８）。一方、学習部１２は、全ての基地局ＢＳ０～ＢＳｎについての事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）が算出されていない場合（ステップＳ７：ＮＯ）、ステップＳ４からステップＳ６までの処理を繰り返す。

【0095】

その後、出力部１４は、ステップＳ８で特定された基地局ＢＳの情報を、通信制御情報として通信制御装置１Ｂに出力する（ステップＳ９）。

【0096】

［通信管理システムの動作シーケンス］
次に、通信管理装置１が備える通信制御装置１Ｂの通信制御処理を、図１０の通信管理システムの動作シーケンスを参照して説明する。まず、通信端末２は、在圏する通信エリアの基地局ＢＳ０を介して、さらにＵＰＦ＿１を介してクラウド１と通信し、サイトＩＰ１の第１ウェブサイトにアクセスしている（ステップＳ１００）。なお、ステップＳ１００では、通信端末２の通信開始時にランダムに割り当てられたＵＰＦ＿１によりクラウド１に接続している。

【0097】

次に、コアネットワーク４が備えるＳＭＦ４２は、ＩＭＳＩ１を有する通信端末２が、ＵＰＦ＿１を介してサイトＩＰ１にアクセスしているとの情報を通信管理装置１に対して通知する（ステップＳ１０１）。ＳＭＦ４２はテーブル４２０を参照して通知を行う。通信管理装置１の第１取得部１１Ａおよび第２取得部１１Ｂは、ＳＭＦ４２からの通知を取得する。

【0098】

次に、通信管理装置１が備える通信制御装置１Ｂは、推定装置１Ａの出力部１４から出力された通信制御情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、通信制御情報として、通信端末２が、基地局ＢＳ０の通信エリアに在圏する条件のもと、サイトＩＰ１の第１ウェブサイトにアクセスする確率分布の値が最も高いとの情報が取得される。

【0099】

次に、通信制御装置１Ｂの第３取得部１６は、ステップＳ１０２で取得された基地局ＢＳ０の情報に基づいて、サイトＩＰ１の第１ウェブサイトを提供するクラウド５０のうち、基地局ＢＳ０からの物理的な距離が最短となるクラウド拠点のクラウドＺに接続するＵＰＦ＿Ｎの情報を取得する（ステップＳ１０３）。具体的には、第３取得部１６は、第２記憶部１７が記憶するテーブル１７０を参照し、サイトＩＰ１の第１ウェブサイトのクラウド拠点のクラウド１～クラウドＺのうち、基地局ＢＳ０－ＵＰＦ４０－クラウド５０間の物理的な距離が最短となるＵＰＦ＿Ｎを選択する。

【0100】

次に、通信制御装置１Ｂの通信制御部１８は、ＳＭＦ４２に対してＩＭＳＩ１に係る通信端末２が、ＵＰＦ＿Ｎを使用して通信すべきことを示す通信制御指示を送出する（ステップＳ１０４）。続いて、ＳＭＦ４２は、通信制御指示に応じて、ＵＰＦ＿Ｎに対してＩＭＳＩ１の通信端末２とのセッション確立の指示を送出する（ステップＳ１０５）。次に、セッション確立指示を受け取ったＵＰＦ＿Ｎは、通信端末２とのセッションを確立する（ステップＳ１０６）。

【0101】

その後、ＵＰＦ＿Ｎは、通信端末２とセッションが確立したことを示す通知をＳＭＦ４２に送出する（ステップＳ１０７）。次に、ＳＭＦ４２は、ＩＭＳＩ１に係る通信端末２に対してＵＰＦ＿Ｎとの通信を行うよう指示を行う（ステップＳ１０８）。その後、通信端末２は、通信指示に応じて基地局ＢＳ０からＵＰＦ＿ＮおよびクラウドＺとの通信を行い、サイトＩＰ１の第１ウェブサイトにアクセスする（ステップＳ１０９）。

【0102】

以上説明したように、本実施の形態に係る通信管理装置１によれば、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布とし、かつ、第１観測データに基づいて得られた、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数とし、事前分布に対して尤度関数で更新した事後分布である、通信端末２が各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする確率分布を推定する。そのため、伝送遅延時間の短縮のために、基地局ＢＳ０～ＢＳｎ単位でユーザのアクセス傾向を把握することができる。

【0103】

また、本実施の形態に係る通信管理装置１によれば、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスする確率が最も高い基地局ＢＳ０を特定する。そのため、ＭＥＣを利用して、通信端末２が、基地局ＢＳ０から最短距離にあるクラウド拠点のクラウド５０と通信を行うように通信管理を行うことができる。その結果として、通信端末２の通信における伝送遅延を抑制することができる。

【0104】

また、本実施の形態に係る通信管理装置１によれば、ベイズ推定の特別な場合における最尤推定法を利用するため、事象Ｘの観測データおよび尤度関数Ｐ（Ｙ｜Ｘ）に基づいて、事後分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を推定することができる。

【0105】

なお、上述の実施の形態では、５Ｇに準拠する通信管理システムである場合を例示したが、６Ｇ等に準拠する通信管理システムであってもよい。

【0106】

また、上述した通信管理装置１では、推定装置１Ａと通信制御装置１Ｂとが一つの装置内に設けられている場合について説明した。しかし、推定装置１Ａと通信制御装置１Ｂとは、ネットワーク上に分散して独立した装置として構成されていてもよい。また、推定装置１Ａおよび通信制御装置１Ｂが備える各機能部についてもそれぞれがネットワーク上に分散して構成する場合が含まれる。

【0107】

以上、本発明の通信管理装置および通信管理方法における実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。

【符号の説明】

【0108】

１…通信管理装置、１Ａ…推定装置、１Ｂ…通信制御装置、１０…収集部、１０Ａ…第１収集部、１０Ｂ…第２収集部、１０Ｃ…第３収集部、１１Ａ…第１取得部、１１Ｂ…第２取得部、１２…学習部、１３…特定部、１４…出力部、１５…第１記憶部、１６…第３取得部、１７…第２記憶部、１８…通信制御部、２…通信端末、２０…ＳＩＭ、４…コアネットワーク、４０…ＵＰＦ、４１…ＡＭＦ、４２…ＳＭＦ、４３…ＤＮＳ、５０…クラウド、１０１…バス、１０２…プロセッサ、１０３…主記憶装置、４１ａ、４２ａ、４３ａ、１０４…通信インターフェース、１０５…補助記憶装置、１０６…入出力Ｉ／Ｏ、ＢＳ０～ＢＳｎ…基地局、Ｌ、ＮＷ…ネットワーク。

【要約】

【課題】伝送遅延時間を短縮するために、基地局単位でユーザのアクセス傾向を把握することを目的とする。
【解決手段】
通信管理装置１は、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスした確率分布を事前分布とし、かつ、第１観測データに基づいて得られた、通信端末２が第１ウェブサイトにアクセスしている条件のもと各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している確率分布を尤度関数とし、事前分布に対して尤度関数で更新した事後分布である、通信端末２が各基地局ＢＳ０～ＢＳｎの通信エリアに在圏している条件のもと第１ウェブサイトにアクセスする確率分布を、ベイズ推定により推定する学習部１２と、推定された事後分布の値が最大となる事後分布における、通信端末２が在圏する通信エリアの基地局ＢＳを特定する特定部１３とを備える。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】