ホワイトペーパーCisco Visual Networking Index： 全世界のモバイル データ トラフィックの予測、2011 〜 2016 年アップデート
2012 年 2 月 14 日 「Cisco® Visual Networking Index（VNI）：全世界のモバイル データ トラフィックの予測」のアップデートは、ビジュアル ネットワーキング アプリケーションが世界中のネットワークに及ぼす影響を追跡し、予測することを目的とした継続的なイニシアティブ「Cisco VNI Forecast」の一環として実施されました。このホワイト ペーパーでは、世界の主要なモバイル データに関するシスコの予測と、そのトラフィックの増加の傾向について述べます。要約2011 年および 2012 年のモバイル ネットワーク2011 年、全世界のモバイル データ トラフィックは 2.3 倍に増加し、4 年連続で 2 倍以上の増加となりました。2011 年のモバイル データ トラフィックの増加率は予測よりも高い値になりました。昨年の予測では、増加率は 131 % と予測されていましたが、実際の 2011 年の全世界のモバイル データ トラフィックの増加率は 133 % でした。 昨年のモバイル データ トラフィックは、2000 年の全世界のインターネット全体の 8 倍でした。2011 年の全世界のモバイル データ トラフィック（1 ヵ月あたり 597 ペタバイト）は、2000 年の全世界のインターネット トラフィック全体（1 ヵ月あたり 75 ペタバイト）の 8 倍以上でした。 2011 年は、モバイル ビデオ トラフィックが初めて 50 % を超えました。2011 年末には、モバイル ビデオ トラフィックがトラフィックの 52 % となりました。 2011 年、モバイル ネットワークの接続速度は 66 % 高速になりました。2011 年の全世界のモバイル ネットワークのダウンストリームの平均速度は、2010 年の 189 kbps から上昇し、315 kbps でした。2011 年のスマートフォンによるモバイル ネットワーク平均接続速度は、2010 年の 968 kbps から上昇し、1344 kbps となりました。 2011 年、第 4 世代（4G）接続が 4G 以外の接続に対し、平均で 28 倍のトラフィックを生成しました。現在、モバイル接続の中で 4G 接続の割合はわずか 0.2 % ですが、すでにモバイル データ トラフィックの 6 % を占めています。 モバイル データの利用者の上位 1 % が生成するモバイル データ トラフィックは、1 年前の 35 % から減少し、24 % になっています。シスコが実施したモバイル データの利用状況の調査によると、モバイル データ トラフィックは昨年中に均等化し、現在はこの数年間の固定ネットワークと同様の 1:20 の比率に近付いています。 2011 年に、スマートフォンによる利用量の平均は約 3 倍になりました。2011 年のスマートフォン 1 台あたりのトラフィック量の平均は、2010 年の 55 MB/月から増加し、150 MB/月でした。 現在全世界で利用されている携帯端末の中でスマートフォンが占める割合はわずか 12 % ですが、全世界の携帯端末のトラフィックの 82 % 以上がスマートフォンで生成されています。2011 年には、一般的なスマートフォンの場合、基本的な機能を持つ一般的な携帯電話（生成されるモバイル データ トラフィックはわずか 4.3 MB/月）の 35 倍のモバイル データ トラフィック（150 MB/月）が生成されています。 2011 年の全世界の携帯端末とタブレット PC のトラフィックの 33 % が、デュアルモードまたはフェムトセルで固定ネットワークへオフロードされました。2011 年、毎月 72 ペタバイトのスマートフォンおよびタブレット PC のトラフィックが固定ネットワークへオフロードされました。2011 年に、携帯電話およびタブレット PC から送信されたトラフィックは 147 ペタバイト/月でしたが、オフロードが行われなければ 217 ペタバイト/月になっていました。 Android でのデータの利用量が、iPhone を超えるレベルになっています。2011 年末では、米国と西ヨーロッパで Android の利用量が、iPhone の利用量を超えないにしても同等になりました。 2011 年、モバイル デバイスの 10 % が IPv6 に対応可能であったと推定されます。この推定値は、ネットワーク接続速度と OS の機能に基づくものです。 2011 年には、モバイル接続されるタブレット PC が 3 倍の 3400 万台になりました。各タブレット PC では、スマートフォンの平均の 3.4 倍のトラフィックが生成されました。2011 年のタブレット PC 1 台あたりのモバイル データ トラフィックは 517 MB/月で、スマートフォン 1 台あたりでは 150 MB/月でした。 2011 年には、1 億 7500 万台のノート PC がモバイル ネットワークに接続されました。各ノート PC では、スマートフォンの平均の 22 倍のトラフィックが生成されました。ノート PC 1 台あたりのモバイル データ トラフィックは、2010 年の 1.5 GB/月から 46 % 増加して、2.1 GB/月でした。 2010 年のスマートフォン以外の携帯電話による利用は 1.9 MB/月でしたが、2011 年には 2.3 倍の 4.3 MB/月に増加しました。依然として、基本的な携帯端末がネットワーク上のデバイスの大部分（88 %）を占めています。 2016 年までのモバイル ネットワークモバイル データ トラフィックは今後 5 年間に以下のようなマイルストーンを達成する見込みです。
全世界のモバイル データ トラフィックは、2011 年から 2016 年の間に 18 倍に増加する見込みです。2011 年から 2016 年までのモバイル データ トラフィックの年平均増加率（CAGR）は 78 % と予測され、2016 年には 10.8 エクサバイト/月に達する見込みです。 2012 年末までに、モバイル接続されるデバイス台数が世界の人口を超え、2016 年には 1 人あたりのモバイル デバイス台数が 1.4 台になります。2016 年には、モバイル接続されるデバイス（Machine-to-Machine（M2M）モジュールを含む）が 100 億台を超える見込みです。これは、同期の世界の人口（73 億人）を超えています。 2016 年までに、モバイル ネットワークの接続速度は 9 倍に増加する見込みです。モバイル ネットワークの平均接続速度（2011 年は 189 kbps）は、2016 年には 2.9 Mbps を超える見込みです。 2016 年、4G は接続の 6 % になりますが、トラフィック全体の 36 % を占める見込みです。2016 年、4G 接続が 4G 以外の接続に対し、平均で 9 倍のトラフィックを生成します。 2016 年までに、世界のすべてのモバイル デバイスの 39 % が IPv6 モバイル ネットワーク接続に対応可能と推定されます。2016 年には、40 億台を超えるデバイスが IPv6 対応になる見込みです。 2016 年までに、全世界のモバイル データ トラフィックの 3 分の 2 がビデオになります。モバイル ビデオは 2011 年から 2016 年の期間で 25 倍に増加し、今回の予測対象期間末までにモバイル データ トラフィック全体の 70 % 以上を占める見込みです。 2016 年には、モバイル接続されているタブレット PC によって、2012 年の全世界のモバイル ネットワークとほぼ同量のトラフィックが生成される見込みです。2016 年にタブレット PC によって生成されるモバイル データ トラフィックの量（1.1 エクサバイト/月）は、2012 年の全世界のモバイル データ トラフィックの合計（1.3 エクサバイト/月）に匹敵する見込みです。 2016 年には、スマートフォンで平均 2.6 GB/月のトラフィックが生成される見込みで、これは 2011 年の平均（150 MB/月）の 17 倍です。2016 年のスマートフォン トラフィックの合計は現在の 50 倍になる見込みで、CAGR は 119 % の見込みです。 2016 年までに、デュアルモード デバイスとフェムトセルで、毎月 3.1 エクサバイト以上のモバイル データ トラフィックが固定ネットワークへオフロードされる見込みです。デュアルモードおよびフェムトセルによる携帯端末およびタブレット PC のトラフィックのオフロードが行われないと、モバイル データ トラフィックの合計は、2011 年から 2016 年までの CAGR が 78 %（18 倍の増加）という予測に反して、84 % の CAGR（21 倍）で増加します。 モバイル データ トラフィックの成長率が最も高い地域は中東とアフリカで、CAGR は 104 % です。アジア太平洋の 84 % と中央および東ヨーロッパの 83 % がこれに続きます。 2016 年、全世界のモバイル データ トラフィックで中国が 2011 年の 5 % 未満から増加し、10 % 以上を占める見込みです。 付録 A で、VNI 予測の詳細と予測方法を示します。 2011 年の総括と 2012 年の見通しモバイル データ トラフィックが 2011 年に 2 倍以上増加2011 年に全世界のモバイル データ トラフィックは 2.3 倍（133 %）に増加し、4 年連続で 2 倍を超える増加となりました。世界的に不透明な経済情勢で、段階的なモバイル データ パッケージが普及し、固定ネットワークへオフロードされるモバイル トラフィックが増加したにもかかわらず、このように増加が続いている状況は、モバイル業界の勢いを示しています。 モバイル データ トラフィックが 2012 年も引き続き 2 倍の見込みシスコでは、トラフィックの増加率は、2012 年は徐々に減少していくことを反映し、2.1 倍（110 %）になると予測しています。デバイスの構成比の変化と、固定ネットワークからモバイル ネットワークへのトラフィックの移行によって、増加率が高くなる可能性があります。その一方で、段階的な価格設定とトラフィックのオフロードによって、その影響が小さくなる可能性もあります。モバイル データ トラフィックの現在の増加率は、1997 年から 2001 年の固定ネットワークの増加率（年間の増加率の平均は 150 % でした）に似ています（表 1）。固定ネットワークは、150 % 前後の増加率が 5 年間続きました。 表 1 現在の全世界のモバイル データの増加は、1990 年代終盤の全世界のインターネットの増加に類似
出典：Cisco VNI Mobile、2012 年 モバイル データと固定ネットワークのデータのトラフィックは、長期的には同様の増加率に落ち着くと予想されますが、今後 10 年間は、固定ネットワークのデータの増加率よりもモバイル データの増加率が高い状態が続く見込みです。 2011 年から 2016 年の全世界のモバイル データ トラフィック2016 年までに、モバイル データ トラフィックの合計は、1 ヵ月あたり 10.8 エクサバイト（2011 年の 18 倍）まで増加すると予測されています。2011 年から 2016 年までの間、モバイル データ トラフィックは 78 % の CAGR で増加する見込みです（図 1）。 
図 1 シスコは 2016 年までにモバイル データ トラフィックが 10.8 エクサバイト/月になると予測 アジア太平洋と西ヨーロッパの地域で、2016 年までに、全世界のモバイル トラフィックの半分以上を占める見込みです（図 2 を参照）。中東とアフリカでは CAGR が最大（104 %）となり、この予測期間で 36 倍に増加する見込みです。アジア太平洋（この地域に日本も含まれるようになりました）では CAGR が第 2 位（84 %）となり、この予測期間で 21 倍に増加する見込みです。新興市場となる地域（中央および東ヨーロッパ、ならびにラテン アメリカ）ではそれぞれ、83 % と 79 % の CAGR があり、中東とアフリカを加えると、モバイル データ トラフィック全体に占める割合は、2011 年末の 15 % から上昇し、2016 年には 19 % まで増加する見込みです。 
図 2 世界のモバイル データ トラフィックの予測（地域別） 以降のセクションでは、モバイル データ トラフィックの増加に関係する 10 の主要なトレンドを説明します。 トレンド 1：デバイスの多様化図 3 は、モバイル データ トラフィックの増加の要因となるデバイスを示しています。今後もノート PC とネットブックによって生成されるトラフィックが大きな割合を占める見込みですが、2016 年までには、タブレット PC や M2M ノードなどの新しいデバイスのカテゴリがトラフィックのかなりの部分を占めるようになる見込みです。 
図 3 ノート PC とスマートフォンによってトラフィックが増加 トラフィック増加の主な要因として、高性能な携帯端末、タブレット PC、ノート PC がモバイル ネットワークに普及したことが挙げられます。これらのデバイスは、前世代のモバイル機器がサポートしていなかった一般ユーザ向けのコンテンツやアプリケーションに対応しています。図 4 でわかるように、1 台のスマートフォンで生成されるトラフィックは基本的な機能を持つ携帯電話の 35 台分に相当し、1 台のタブレット PC では基本的な携帯電話の 121 台分、1 台のノート PC では基本的な携帯電話の 498 台分のトラフィックが生成されます。 
図 4 高性能なデバイスによってトラフィックが大幅に増加 2016 年までに、モバイル ユーザの 25 % がモバイル接続されているデバイスを 2 台以上所有し、9 % が 3 台以上のデバイスを所有します（図 5）。現在、一般にモバイル ユーザはデバイスごとに異なるモバイル データ サービスに加入する必要がありますが、複数のモバイル デバイスを所有するユーザが増加したことで、モバイル事業者は複数台のデバイスに対応可能なより包括的なパッケージを検討中です。 
図 5 2016 年までにモバイル ユーザの 25 % がモバイル接続されているデバイスを 2 台以上所有する見込み トレンド 2：デバイスごとの平均トラフィックの増加デバイスごとの平均トラフィックが、予測期間中に急速に増加すると予測されています（表 2 を参照）。 表 2 デバイスごとのトラフィックの増加（MB/月）：抜粋
出典：Cisco VNI Mobile、2012 年 デバイスごとのトラフィックの増加率は、デバイスの台数の増加率を上回っています。表 3 で示しているように、新しいデバイスのモバイル データ トラフィックの増加率は、ユーザの増加率の 2 〜 5 倍です。 表 3 全世界のデバイス台数の増加率と全世界のモバイル データ トラフィックの増加率の比較
出典：Cisco VNI Mobile、2012 年 データの利用の増加を促進する主な要因には、次のようなものがあります。
トレンド 3：モバイル ビデオモバイル ビデオ コンテンツのビット レートは他の種類のモバイル コンテンツよりも非常に大きいので、モバイル ビデオが 2016 年までのモバイル トラフィックの増加の大きな要因となる見込みです。2011 年から 2016 年のモバイル ビデオの CAGR は 90 % と予測され、予測するモバイル アプリケーション カテゴリで最も高い増加率を示しています。2016 年までにモバイル ネットワークのトラフィックは、1 ヵ月あたり 10.8 エクサバイトとなり、そのうちの 7.6 エクサバイトがビデオによるトラフィックとなる見込みです（図 6）。 
図 6 モバイル ビデオは 2016 年までにモバイル データ トラフィックの 70 % 以上を占める見込み トレンド 4：モバイル クラウドの導入モバイル デバイスにはメモリと速度の限界があり、クラウド アプリケーションやクラウド サービスがなければ、メディア消費デバイスとしての役割を果たすことができなくなります。Netflix、YouTube、Pandora、Spotify などのクラウド アプリケーションやクラウド サービスによって、モバイル ユーザはモバイル デバイスのメモリ容量および処理能力の限界を乗り越えることができます。クラウドでビデオや音楽のストリーミングを楽しむ 8 GB スマートフォンのユーザは、2 年のうちにデバイスに保存可能な容量を超えるコンテンツを利用する見込みです。Netflix、Pandora、Facebook を取り入れるスマートフォン ユーザは、電子メールや Web アプリケーションのみを取り入れるスマートフォン ユーザに比べ、2 倍以上のトラフィック量を生成します（図 7）。 
図 7 クラウド メディア アプリケーションによりスマートフォン トラフィックが倍増 多くのインターネット ビデオ アプリケーションがクラウド アプリケーションに分類できるため、モバイル クラウド トラフィックはビデオと同様の傾向を示します。2016 年、全世界のモバイル データ トラフィックでクラウド アプリケーションが 2011 年末の 45 %（269 ぺタバイト/月）に対し、71 %（7.6 エクサバイト/月）を占める見込みです。2011 年から 2016 年までに、モバイル クラウド トラフィックは 28 倍に増加し、年平均成長率は 95 % となる見込みです。 トレンド 5：モバイル ネットワークから固定ネットワークへのトラフィックのオフロードモバイル データの多くはユーザの自宅で利用されています。自宅で固定ブロードバンドや Wi-Fi アクセス ポイントを利用するユーザ、または通信業者が所有するフェムトセルやピコセルのサービスを受けるユーザの場合、モバイル デバイスとポータブル デバイスから生成されるトラフィックが大きな割合でモバイル ネットワークから固定ネットワークにオフロードされます。 モバイル接続されているすべてのデバイスのモバイル データ トラフィック合計に対する割合を見ると、モバイル オフロードは 2011 年の 11 %（72 ぺタバイト/月）から 2016 年には 22 %（3.1 エクサバイト/月）に増加しています（図 8）。オフロードを利用しなければ、全世界のモバイル データ トラフィックは 78 % の CAGR ではなく、84 % で増加します。オフロードの規模は、スマートフォンの普及率、携帯端末におけるデュアルモードの割合、自宅でモバイル インターネットを利用する割合、自宅で Wi-Fi を利用して固定回線でインターネット接続が可能なデュアルモード スマートフォンの所有者の割合によって決まります。 
図 8 2016 年にはモバイル データ トラフィック全体の 22 % がオフロードされる見込み 携帯端末とタブレット PC のモバイル データ トラフィック合計に対する割合を見ると、モバイル オフロードは 2011 年の 33 %（72 ぺタバイト/月）から 2016 年には 31 %（3.1 エクサバイト/月）へとわずかに減少しています（図 9）。携帯端末とタブレット PC のモバイル データ トラフィック合計は、2011 年の 145 ぺタバイト/月から増加し、2016 年までに 6.9 エクサバイト/月に達する見込みです。タブレット PC と携帯端末からオフロードされるトラフィックの割合は、この予測期間で相対的に横ばい状態が続いています。先進地域のオフロードの割合は、今回の予測期間を通して着実に上昇しているものの、多くの発展途上国や地域でオフロードの割合が減少することによって増加分が相殺されます。発展途上国の市場でオフロードの割合が減少するのは、モバイルのみのデータ ユーザ数の増加と自宅で Wi-Fi を利用できるモバイル データ ユーザ数の減少によるものです。 
図 9 2016 年に携帯端末とタブレット PC のトラフィックの 31 % がオフロードされる見込み トレンド 6：4G 効果によりモバイル ネットワークの接続速度が 2016 年までに 9 倍に増加2011 年の全世界のモバイル ネットワークの平均接続速度は、315 kbps でした。平均速度は 56 % の年平均増加率で向上し、2016 年には 2.9 Mbps を超える見込みです。現在、スマートフォンは第 3 世代（3G）以上が一般的で、全体の平均の 4 倍を超える速度です。2016 年までに、スマートフォンの速度は 4 倍に増加し、5.2 Mbps に達する見込みです。 速度が向上すると利用が増加することを示す事例がありますが、速度の向上と利用の増加の間に遅れが生じることがよくあり、その遅れは数ヶ月の場合も数年の場合もあります。Cisco VNI 予測では、アプリケーションのビット レートと各国の平均速度の関連が見られます。トラフィックに関しての予測結果におけるトレンドの多くは、速度の予測にも見られます。先進地域と比較した場合、発展途上の国や地域での増加率が高くなっています（表 4）。 表 4 地域別および国別のモバイル ネットワークの平均接続速度の予測（kbps）
出典：Cisco VNI Mobile、2012 年 この予測期間でモバイル接続速度の向上につながる重要な促進要因は、4G モバイル接続の割合の増加です。モバイル WiMAX や Long Term Evolution（LTE）などの 4G 接続では、大きな割合を占めるモバイル データ トラフィックが生成されるため、トラフィックに大きな影響を与えます。現在、モバイル接続の中で 4G 接続の割合はわずか 0.2 % ですが、すでにモバイル データ トラフィックの 6 % を占めています。2016 年、4G は接続の 6 % になりますが、トラフィック全体の 36 % を占める見込みです。 現在、4G 接続が 4G 以外の接続に対し、28 倍のトラフィックを生成しています。これには 2 つの理由があります。第 1 に、最近は、平均して使用率が高い家庭用ブロードバンド ルータとノート PC の 4G 接続が多いことです。第 2 に、速度の向上によって高帯域幅のアプリケーションの導入と利用が進んだため、4G ネットワークのスマートフォンでは 3G または 3.5G ネットワークの同じモデルのスマートフォンよりトラフィックが 50 % 増加する傾向にあることです。 スマートフォンの 4G 接続に占める割合が大きくなるにつれ、4G デバイスと 4G 以外のデバイスの平均トラフィックの差が縮まります。それでも、2016 年の 4G 接続のトラフィックは 4G 以外の接続の 9 倍になる見込みです。 トレンド 7：段階的な価格設定の影響（上位ユーザの整理）無制限のデータ プランから段階的なモバイル データ パッケージに移行しつつあるサービス プロバイダーが世界中で増加しています。先ごろ、段階的な価格設定によるトラフィック増加への影響を評価するために、成熟したモバイル市場から 2 社の Tier 1 グローバル サービス プロバイダーを選び、そのデータに基づいて、段階的な価格設定の導入期間にわたってケース スタディが行われました。このケース スタディの調査結果は、サードパーティのデータ分析会社によって提供されたデータをシスコが分析したものです。この会社では、モバイル サービスの明細（データ使用量を含む）へのアクセスが与えられるボランティアの参加者を確保しています。このケース スタディのデータには、22,000 台以上のデバイスの 22 ヵ月間に及ぶ利用状況が反映されています。シスコでは、価格プラン、オペレーティング システム、デバイス、およびユーザの分類、デバイスの特性に関する関連情報の収集、探索的データ分析および統計的データ解析が行われました。調査結果は Tier 1 モバイル データ通信事業者の実際のデータを表すものですが、新興市場や Tier 2 プロバイダーを含めた全体的な予測によって推定値が下がる傾向にあります。 約 2 年間の調査期間で、すべてのデータ プランに対する段階的プランの割合は、4 % から 29 % に上昇しましたが、無制限プランは 81 % から 63 % まで減少しました。なお、無制限プランは利用パターンの制約がありません。1 年の範囲で見ると、段階的プランでのデバイスあたりの平均利用量は、144.3 MB/月から 388 MB/月へと、比率にして 169 % の増加でした。一方、無制限プランのデバイスあたりの利用量は、より高い 391 MB/月から 715 MB/月へと、83 % の緩やかなペースで増加しました。 それでも、段階的プランの効果はあります。段階的プランの件数および各段階的プランの利用が増加するなか、段階的価格プランによる平均接続利用量は無制限プランの半分になります。段階的データ プランと無制限データ プランの接続で帯域幅利用量の差が縮まる傾向にあり、Pandora、YouTube、Facebook、Netflix のようなサービスの使用量の拡大によりモバイル データ トラフィックの利用が総じて増大していることがわかります。無制限プランによって、モバイル アプリケーションの導入が進み、モバイル ブロードバンドでの Web 利用が増加しました。段階的な価格設定の場合、必要なネットワーク管理をサポートしながら、モバイル データ トラフィック量の増大につながる新規サービスの導入と利用が衰えずに続くかどうかは、まだ不明です。 多くの場合、段階的価格プランは、特にモバイル データ ユーザの上位 1 % となるモバイル データのヘビー ユーザを制限する目的で設けられます。モバイル データのヘビー ユーザを調査したところ、モバイル ユーザの上位 1 % は毎月入れ替わるため、実際には上位 5 % を示すことが明らかになっています。たとえば、モバイル データの利用者が 1000 ユーザ規模の場合、上位 1 % は 10 ユーザとなります。ただし、毎月同じ 10 人のユーザの集合が上位 1 % に分類されるのではなく、むしろより広い 50 人の利用者が上位 1 % に入れ替わり登場します。このような上位 5 % のユーザは、任意の月に上位 1 % に入る可能性があり、後続の月では交互に入れ替わります。この傾向はモバイル データ アプリケーションの利用上の特性によるものです。 平均的な上位 1 % のモバイル データ ユーザによる 1 ヵ月あたりのトラフィック（MB）は利用量全体に対して確実に減少しています。2 年間の調査の開始当初では、トラフィックの 52 % が上位 1 % によって生成されていました。22 ヵ月に及ぶ期間の終盤になると、上位 1 % が 1 ヵ月あたりのトラフィック全体の 24 % を生成しています（図 10）。同様に、調査初期には上位 10 % のモバイル データ ユーザが、月間トラフィックの 83 % を生成しましたが、現在では 54 % に低下しています。 
図 10 上位 1 % が 1 ヵ月目に月間データ トラフィックの 52 % を生成、これに対して 21 ヵ月目では 24 % を生成 段階的価格プランが上位 1 % のモバイル ユーザの制限に効果があり、上位 1 % 以外のユーザによって増加が支えられていることは、上位 20 % の利用が上位 1 % にも増して急速に伸びていることからも伺えます（図 11）。 
図 11 上位 20 % が前年比 102 % で急増 1 ヵ月あたり 2 GB 以上のトラフィックを生成するモバイル ユーザの割合が前年に比べ大幅に増加し、2011 年末ごろにはユーザの 3 % に達しています（図 12）。 
図 12 ユーザの 1 % が 5 GB/月、3 % が 2 GB/月以上を使用 段階的な価格設定についてのケース スタディの詳細は、付録 B を参照してください。 トレンド 8：データの利用量で Android が Apple をリード段階的な価格設定についてのケース スタディを開始した当初、Apple オペレーティング システムのデータ利用量は、他のスマートフォン プラットフォームより高くないものの、同程度でした。ところが現在は、Android ベースのデバイスが互角になり、接続利用時の 1 ヵ月あたりのトラフィック（MB）によれば、そのデータ利用量は Apple デバイスより 29 % 高くなっています（図 13）。 
図 13 オペレーティング システムごとの 1 ヵ月あたりのトラフィック（MB） オペレーティング システムごとの利用量の詳細は、付録 B を参照してください。 トレンド 9：（モバイル）インターネットの活用対象物、マシン、またはセンサー間のセルラー通信により M2M 接続が増大しています。この接続は、優れた運用効率の実現を目的とした、スマート メーター、ビジネス向けおよび一般ユーザ向けのサーベイランス、在庫管理、車両管理、および医療用モジュールの形をとっています。M2M テクノロジーは広範な業界にわたって使用されています。リアルタイムの情報の監視は新しいビデオ搭載セキュリティ システムを導入する企業および病院に役立ち、患者の病状を遠隔監視する医療従事者を助けるので、帯域幅を大量に消費する M2M 接続の普及が加速しています。従来はセルラー ネットワークに直接接続されていなかった機器やデバイス（家庭用の電化製品、車両、エネルギー メーター、自動販売機など）がネットワークに接続されるようになってきています。 M2M の高帯域幅のシナリオは、次のような多くのカテゴリで実現されつつあります。
モバイル デバイスと類似する M2M 機能は、第 2 世代（2G）から 3G および 4G テクノロジーに移行中です。2011 年から 2016 年までに、M2M トラフィックは全世界で 22 倍に増加し、年平均成長率は 86 % となる見込みです。また、2016 年の M2M トラフィックは 508,022 TB/月に達します。2016 年には、モバイル データ トラフィック全体で M2M が 2011 年末の 4 % に対し、5 % を占める見込みです。2016 年、1 ヵ月あたりのモバイル データ トラフィックで M2M モジュールが 2011 年の 71 MB/月から増加し、266 MB/月を生成する見込みです（図 14）。 
図 14 Machine-to-Machine トラフィックは 2011 年から 2016 年までに 22 倍に増加する見込み 2016 年には、アジア太平洋地域が 259.7 ペタバイト/月で M2M カテゴリの首位に立ち、2011 年から 2016 年までの CAGR は 88 % となる見込みです。中東とアフリカの地域では、2011 年から 2016 年までの CAGR が最大（90 %）となり、2016 年の M2M トラフィックは 23 ペタバイト/月です。 トレンド 10：IPv6 対応モバイル デバイス電気通信業界では、未解決の IPv4 アドレス空間の枯渇が認識されつつあります。実際に、2011 年 2 月 3 日にインターネット割り当て番号事務局（IANA）が最後の中央プールから使用可能な IPv4 アドレスを割り当てたことで示されるように、世界規模での IPv4 アドレスの枯渇が急速に迫っています。一部地域でこの影響が即座に現れています。アジア太平洋は 2011 年 4 月に IPv4 レジストリを使い切っており、ヨーロッパのレジストリは 2012 年半ばに枯渇するとの予測です。 こうした展開の渦中、Cisco VNI チームは IPv6 対応モバイル デバイスの予備調査を開始しました。この調査は、IPv6 対応モバイル デバイスの台数予測を目的としたもので、ISP で設定される IPv6 接続付きモバイル デバイスや IPv6 モバイル データ トラフィックの調査ではありません。 最初の調査結果で、IPv6 対応モバイル デバイスの素晴らしい能力が明確になりました。モバイル ネットワークの利用とデータ トラフィックの拡大をけん引する新世代デバイスを考慮し、シスコは 2016 年までにスマートフォンとタブレット PC の 71 %（16 億台）が IPv6 に対応可能と予測しています（2011 年の 38 %（2 億 4000 万台）のスマートフォンとタブレット PC から増加）。これは、デバイスが接続されるモバイル ネットワーク インフラストラクチャのタイプ（3.5G 以上）を十分に加味した上で、これらのデバイスの大部分が OS（Android iOS、Symbian、次世代 RIM、WindowsPhone）を介して IPv6 に対応可能という予測に基づいています。 
図 15 2016 年までに全世界の IPv6 対応スマートフォンおよびタブレット PC が 16 億台に到達 より広い視野からモバイル デバイスの状況を見ると、2016 年までに、世界中のモバイル デバイスの 39 % が IPv6 に対応できると予想されます。これは 2011 年の 10 % から増加しています。特定セグメントではアプリケーション要件のレベルが低いため（たとえば、スマートフォン以外の商品など）、IPv6 に対応しないこともありますが、一般にノート PC ではモバイル ネットワーク インフラストラクチャへの接続時にデフォルトで IPv6 を有効にするため、高速接続のノート PC などのセグメントは可能性があります。 
図 16 2016 年までに全世界の IPv6 対応デバイスが 40 億台に到達 新世代 IPv6 対応モバイル デバイスが受け入れられる有数の地域については、アジア太平洋がこの予測期間全般で他をリードし、2016 年に 6 億 8900 万台に達します。アジア太平洋地域の IPv4 レジストリの枯渇を考え合わせると、この地域の特異な需給傾向の錯綜が IPv6 の導入に特有の影響を及ぼしていることがわかります。 最初の分析は可能性の目安となりますが、ユーザや ISP が IPv6 接続を、IPv4 接続とともに、または IPv4 接続の代用として積極的に採用するかどうかを予測するものではありません。それでも、モバイル デバイスによる IPv6 ベースのインターネット通信がモバイル ネットワークで充実しつつあることは、新世代モバイル デバイス、リッチ メディア アプリケーション、コンテンツ アベイラビリティなどの優れた指標によって暗示されます。 Cisco VNI チームは今後も IPv6 の分析を続け、固定デバイスとワイヤレス デバイス、および IP トラフィックについて掲載する 2012 年 6 月の Visual Networking Index でアップデートを提供する予定です。 まとめモバイル データ サービスは、多くのネットワーク ユーザにとって必要不可欠なものになろうとしています。大部分の人はモバイル音声サービスをすでに必需品と見なし、モバイル データ サービス、ビデオ サービス、TV サービスは急速な勢いで一般ユーザの生活に欠くことのできない要素となりつつあります。一般ユーザだけでなく企業でも幅広く利用され、先進国と新興国の両方の市場へ深く浸透するモビリティは変幻自在であることがわかります。携帯電話の加入者は急速に増加し、帯域幅の需要はデータとビデオにより高まっています。モバイルでの M2M の接続は引き続き増加します。マクロ経済では世界各地の景気が不透明にもかかわらず、今後 5 年間はモバイル ビデオの利用の勢いが衰えないと予測されています。バックホールのキャパシティが増加するので、モバイル ブロードバンド、データ アクセス、およびビデオのサービスの提供にあたって一般ユーザの利用状況に効果的に対応でき、モバイル インフラストラクチャのコストを抑制できます。 次世代モバイル ネットワークの展開には、サービスの携帯性と相互運用性の向上が必要です。モバイルおよびポータブル機器の急増により、このような機器が高性能コンピューティングと強化されたリアル タイム ビデオおよびマルチメディアを提供するネットワークに透過的に接続できることが、差し迫ったニーズとして生じています。こうしたオープンさは、共有可能なアプリケーションとサービスを拡大し、モバイル ブロードバンドの可能性を拡大します。ワイヤレス環境の拡大によって、モバイル ネットワークを利用する一般ユーザが増加し、スケール メリットと、ビットあたりのコスト低減に対するニーズが高まります。 新しい形の広告、メディアとコンテンツの関係、モバイル サービス（M2M、ライブのゲーム、（将来的には）拡張現実など）とともに多くのビジネス モデルが出現しているので、サービス プロバイダーとオーバー ザ トップ ビデオのプロバイダーの両者に有益な状況を形成することが必要となります。モバイル事業者、コンテンツ プロバイダー、アプリケーション開発者などがモバイル ネットワークを行き交うビデオ トラフィックから利益を上げようとするため、新しいパートナーシップ、エコシステム、戦略の統合が必要となります。事業者はインフラストラクチャへの設備投資を増やす一方で、ビデオ トラフィックから効率的に利益を上げるという課題に取り組まなければなりません。俊敏性を向上させ、迅速に対応を行い、Web 3.0 ユーザに革新的なサービスを提供できるようにする必要があります。ネットが持つ中立性に関する規制プロセスとモバイル事業者のビジネス モデルが進展するものの、最高の品質と速度に関する一般ユーザの要求に合致しないケースが発生します。以前は有線ネットワークを利用しないと実現できなかったエクスペリエンスをワイヤレス テクノロジーで提供するためには、今後数年間が事業者およびサービス プロバイダーにとって重要となります。この間に、将来の多くのモバイル対応デバイスやアプリケーションを展開することのできる適応力の高いプラットフォームを構築するための、ネットワーク展開計画を作成する必要があります。 関連情報お問い合わせは E メールで traffic-inquiries@cisco.com 宛にお送りください。 付録 A：Cisco VNI による全世界のモバイル データ トラフィック予測表 5 は、Cisco VNI による全世界のモバイル データ トラフィックの予測の詳細なデータを示しています。ポータブル デバイスのカテゴリには、モバイル データ カードを使用するノート PC、USB モデム、およびセルラー ネットワークとの接続に対応しているその他のポータブル デバイスが含まれています。 表 5 全世界のモバイル データ トラフィック（2011 〜 2016 年）
出典：シスコ、2012 年 Cisco VNI による全世界のモバイル データ トラフィックの予測は、Informa Telecoms & Media、Strategy Analytics、Infonetics、Ovum、Gartner、IDC、Dell’Oro、Synergy、ACG Research、Nielsen、comScore、Arbitron Mobile、Maravedis、International Telecommunications Union（ITU）が公表したデータを一部使用しています。 Cisco VNI の予測方法では最初に接続とデバイスの数、そして増加率を示し、アプリケーションの採用率を適用します。次に、アプリケーションのユーザ ベースに対して、シスコが予測した分単位の使用時間と、そのアプリケーションの 1 分あたりの KB を乗算します。この手法によって基本的要因に密接に関連した予測ができるようになりました。また、シスコ固有のデータ ソースを使用し、アプリケーション、セグメント、地域、デバイスに関しても、より詳細に予測できるようになりました。
付録 B：段階的価格設定によるモバイル データ利用への直接的影響に関するケース スタディ段階的価格設定とモバイル データ トラフィックの増加段階的な価格設定の影響は徐々に現れます。1 ユーザあたりのモバイル データ トラフィックは、平均で 1 ヵ月あたり 5.4 % 増加しています（表 6）。 表 6 1 ユーザあたりのモバイル データ トラフィックは、平均で 1 ヵ月あたり 5 % 増加
出典：シスコ、2012 年 1 ユーザあたりのトラフィック（MB/月）は、調査 22 ヵ月目が 1 ヵ月目より有意に増加しています（表 7）。すべてのモバイル プランとモバイル データ プランを比較した場合、1 ユーザあたりのトラフィック（MB/月）増加率はほとんど同じです。段階的な価格設定の効果により、モバイル データの増加率が鈍化する予兆が見られますが、この時期に入手したデータでは各ユーザのモバイル データ トラフィックの全体的な増加に有意な変化はありません。 表 7 モバイル ユーザが生成するトラフィックは段階的な価格設定の導入後も有意に増加（増加率は低下していない）
出典：シスコ、2012 年 1 ヵ月あたり 2 GB 以上のトラフィックを生成するモバイル データ ユーザの数は、対象期間中に 3 倍に増加しました。また、1 ヵ月あたり 200 MB 以上のトラフィックを生成するユーザの割合は、12 % から 24 % に倍増しました（表 8）。 表 8 モバイル データ ユーザの 1 % が、1 ヵ月あたり 5 GB のトラフィックを生成
出典：シスコ、2012 年 データ利用量が急速に増加していることで、利用量の制限のためだけに段階的価格設定を導入しているサービス プロバイダーには課題が発生しています。モバイル データの上限が利用量よりも低すぎると、競合他社にとってのビジネス チャンスとなる可能性があります。このため、多くのサービス プロバイダーでは、別料金でのテザリングやホットスポットなど、特別なパッケージや追加のデータ サービスを用意しています。加入者はこのようなサービスにはデータの上限ほど注意しないことが多いのですが、このようなサービスでもデータ利用が多くなる傾向があり、サービス プロバイダーの収益源となります。 オペレーティング システムごとのモバイル データ トラフィックの量段階的プランの効果は明らかですが、段階的プランと無制限プランのいずれの場合も、平均接続利用量は増加を続けています。Android ベースおよび Apple ベースのデバイスは、段階的プランと無制限プランを問わず、帯域幅の利用を促進する要因として突出しています。段階的および無制限の両プランで Android ベースのデバイスは、Apple ベースなどのモバイル オペレーティング システムを搭載するデバイスに対して、平均利用量（MB/月）が上回りました（表 9 および表 10）。 表 9 無制限プランによるモバイル オペレーティング システム別利用量（MB/月）
出典：シスコ、2012 年 表 10 段階的価格プランによるモバイル オペレーティング システム別利用量（MB/月）
出典：シスコ、2012 年 モバイル データ利用者の上位 1 % の役割の変化固定ブロードバンドと同様、モバイル データ利用者の上位 1 % によるトラフィックが、モバイル データ トラフィックの大きな割合を占めています。しかし、このケース スタディのデータによると、その割合の不均衡は徐々に解消されつつあります。利用者の上位 1 % によるトラフィック量は 52 % から、22 ヵ月目には 24 % に減少しました（表 11 および表 12）。 表 11 ユーザ層ごとのトラフィックの割合（1 〜 11 ヵ月目）
出典：シスコ、2012 年 表 12 ユーザ層ごとのトラフィックの割合（12 〜 21 ヵ月目）
出典：シスコ、2012 年 上位の層のトラフィックの割合が減少している場合がありますが、トラフィック量は引き続き増加しています（表 13）。 表 13 ユーザ層ごとの 1 ヵ月あたりの平均トラフィック量（MB）
出典：シスコ、2012 年 段階的価格プランでは、無制限プランよりも利用量（MB/月）が低下しています。しかし、全体的にはこういった増加率低下の兆候はほとんどなく、堅調な増加が見られ、段階的価格設定への移行によるモバイル データ トラフィック全体への即時的な影響は見られません。 |
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Cisco Visual Networking Index：全世界のモバイル データ トラフィックの予測、2011 〜 2016 年アップデート