トラフィック

45-

トラフィックの現状と傾向
長 健二朗 ●株式会社インターネットイニシアティブ

福田 健介 ●国立情報学研究所

国内ブロードバンド契約者のダウンロード総量は約 988 Gbps
トラフィック増加は年率 40 % 程度で安定傾向
トラフィック量の現状

IIJ、ケイ・オプティコム、KDDI、NTTコミュニケーション

日本のブロードバンド普及率は高く、特に FTTH におズ、ソフトバンクBB、ソフトバンクテレコム、パワードコム

いては世界最高の先進国となり、誰もが速いインターネッの 7 社でスタートした。2006 年のKDDIとパワードコムのトを安く利用できる環境ができてきた。その一方で、ブ合併により、現在は 6 社 7ネットワークとなっている。

ントラフィック全体の約 6 割を占めるまでに至り、全体のトの基礎データを開示することによって、事実に基づいた健ラフィック増加を牽引している。

全なインターネットの発展に寄与することである。
企業機密であるトラフィック情報は個別の事業者では意味を持つ。トラフィック量が年率 100％の増加を続ける開示が難しい。そのためデータの入手が難しく、ともすれと10 年で 1000 倍にもなり、その実現のためには画期的なば、推測あるいは一部の偏ったデータをもとに議論や判技術的ブレークスルーが必要となる。しかし、年率 50％断がなされかねない。そこで、産官学の連携によって、トの増加なら10 年で 58 倍なので、既存技術の延長で対応ラフィック情報の秘匿性を維持しつつ、協力ISP 全社の合できる可能性が出てくる。

計値としてトラフィック量を公開している。集計結果は、総実際に、国内のトラフィック増加率は、一時より増加

務省の報道資料として、また、国際会議などの場で発表さ速度 が 鈍ってきている。国内主要 IX（JPIX、JPNAP、れ、ブロードバンド先進国である日本のバックボーンの現NSPIX）のトラフィック量は、ブロードバンドへの移行が状を示す貴重な資料として、あるいは、競合 ISP が協調し本格化した 2002 年には年率 400％もの伸びを示していたて大規模なトラフィック集計を行った世界初の事例として、が、ここ5 年ぐらいは年率 40％程度の増加で安定してい国内外から注目されている（＊2）（＊3）。

る。この要因として、ブロードバンド普及が一巡したことや、P 2 Pファイル交換トラフィックの伸びが鈍っていることが収集データ挙げられる。一方で、事業者の動画配信サービスやリッチ調査を開始するにあたり、協力ISP では、ほぼすべてコンテンツの増加で、一般ユーザーのトラフィック量は増えのバックボーンルーターのインターフェースカウンター値をてきている。全体として、項目別に見たトラフィック増加率

SNMP で取得し、データを保存していることが確認できは昨年とあまり変化はなく、トラフィック全体の傾向に大た。そこで、ルーターのインターフェースの共通分類を定義きな変化はないと言える。

し、これらのログを集計、個別 ISP のシェアなどがわからないように合算した結果を開示することにした。また、平協力 ISP によるトラフィック量調査

均値は加算可能であるが、最大値などは加算できないた

2004 年の総務省次世代 IPインフラ研究会報告書

で

（＊1）

め、平均値のみを扱うことにした。

は、今後のインターネットの在り方を考えるうえで重要な測定対象は、ISP 境界を越えるトラフィックである。一

基礎データとして、技術的かつ継続的なトラフィックデー

般に、ISP 境界は、顧客を接続するカスタマー境界と、ほタ集計の必要性を訴えると同時に、企業機密であるトラかの ISPと接続する外部境界に分けられる。協力 ISPとフィックデータの集計には産官学の協力による取り組みが協議の結果、各社の実運用と整合するよう、図 1（p. 144）欠かせないことが指摘された。に示すように共通分類を定義した。

これを受けて 2004 年 7月に、総 務省データ通信課を

データの収集は、トラフィック分類ごとに SNMPイン事務局に、学界の研究者と国内 ISP 7 社がトラフィック量ターフェースカウンター値を2 時間粒度で 1 か月分収集す調査の取り組みを始めた。データを提供する協力ISP は、ることにした。2 時間粒度のデータによって、各 ISP で大き│ インターネット白書 2009 │ 143

5

インフラストラクチャー 動 向

トラフィック量の伸び率は今後を予想するうえで重要な部調査の目的は、国内バックボーンにおけるトラフィック量
第ロードバンド利用者のトラフィック量が急増し、バックボー45-トラフィック

トラフィックの現状と傾向

図 1 定義した ISP 境界における 5 つのトラフィック分類（B1）
主要6IX外部トラフィック
JPNAP/JPIX/NSPIXP（B2）
その他国内外部トラフィック
ローカルIX
プライベートピアリング／トランジット（B3）
その他国際外部トラフィック

項目

分類

ブロードバンド（A 1）
カスタマートラフィック
ブロードバンド以外の（A 2）
カスタマー
トラフィック外部境界（A1）ブロードバンドカスタマートラフィック
DSL/CATV/FTTH

第都道府県別部

5（A2）
ブロードバンド以外のカスタマートラフィック
専用線
データセンター
ダイヤルアップ

ここには、ブロードバンド回線利用の中小企業も含まれる

専用線、データセンター、ダイヤルアップ利用者などのブロードバンド回線以外の顧客。なお、ここには、専用線接続の下流プロバイダーも含まれているので、その下にブロードバンドカスタマーが存在する場合もある（B 1）

主要 6 IX 外部トラフィック

国内主要 IX、つまり、JPIX、JPNAP、NSPIXP の東京および大阪で交換される外部トラフィック。これは我々の調査結果
を主要 IX 側での計測値と比較するため（B 2）

その他国内外部トラフィック

主要 6 IX 以外で交換される国内外部トラフィック。主に、プライベートピアリング、トランジット、ローカル IX で交換される国内外部トラフィック。ここでは、両端が国内にあるリンクを国内と定義している。したがって、グローバルな AS に国内で接続している場合も含まれる（B 3）

その他国際外部トラフィック

接続点が国外にあるような国際交換トラフィック

ISP

カスタマー境界内容

ADSL/CATV/FTTH などのブロードバンドサービスの顧客。

※（A 2）のブロードバンド以外のカスタマートラフィックは 4 社からしかデータが得られていない。これは、ISP のネットワーク構成によっては社内リンクと外部リンクの切り分けが難しく集計が困難なためである。そのほかの項目は全社からデータが提供されている。そのため、（A 2）のトラフィック量をほかの項目と直接比較することはできない。

■ YouTube などの動画サービスの影響で 国際トラフィックが伸びる
資料 5 - 4 -2 トラフィック増加年率の変化：カスタマート
ラフィック（上）と外部トラフィック
（下）
2.2

500
A1（in）400

A1（in）2.0

A1（out）
A2（in）
A2（out）

300

200

1.8
1.6

1.2
1

2004年 2005年 2005年 2006年 2006年 2007年 2007年 2008年 2008年
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月

200

B1（in）

2.0

B1（out）

B3（out）

B1（out）
B2（in）

増加年率（％）

トラフィック（Gbps）

B2（in）
B2（out）
B3（in）

100

2004年 2005年 2005年 2006年 2006年 2007年 2007年 2008年 2008年
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月

2.2
B1（in）150

A2（out）

1.4

100

0

A1（out）
A2（in）

増加年率（％）

トラフィック（Gbps）

インフラストラクチャー 動 向

資料 5 - 4 - 1 トラフィックの増加傾向：カスタマートラ
フィック（上）と外部トラフィック
（下）

1.8
1.6

B2（out）
B3（in）
B3（out）

1.4
50
1.20

2004年 2005年 2005年 2006年 2006年 2007年 2007年 2008年 2008年
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月

1

2004年 2005年 2005年 2006年 2006年 2007年 2007年 2008年 2008年
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月
5月
11月

なトラフィック変化があった場合にも特定が可能となる。

ンターフェースグループ分けの不備などが挙げられる。ト

前回の測定値やIXでの測定結果と比較し、食い違いがあラフィック量に予想外の変化が見つかった場合には、当該る場合には、原因の究明を行うようにしている。原因には、ISPに確認を依頼し、必要があればデータを再提出してもネットワーク構成の変更、障害、SNMP データの抜け、イらう確認体制をとっている。

144 │ インターネット白書 2009 │トラフィック

45-■ 国内ブロードバンド契約者のダウンロード総量は約 988Gbps（432 .9/0.438）と推定
資料 5 - 4 -3 計測データの IX 総流入量に占める割合
2004 年割合（%）

2005 年

2006 年

2007 年2008 年

9月

10 月

11 月

5月

11 月

5月

11 月

5月

11 月

5月

11 月

41 . 541 . 941 . 64241 . 443 . 141 . 542 . 441 . 8

42 . 643 . 8

協力 ISP 側における作業工数で大きいのは、トラフィッ
ク分類ごとにインターフェースのログリストを作成し、維持・管理する手間である。大手 ISP ではインターフェースロ■ ビジネストラフィックよりも■ 家庭での利用が大きく影響管理にも大きな労力を要する。協力 ISP 各社からは、調ブロードバンドカスタマー（in平均：295,412Mbps、out平均：423,445Mbps）

査の意義に対する理解、およびデータ収集への協力を受けている。
集計を開始した 2004 年 9月から 3 か月間は毎月データを収集したが、データの一貫性が検証されたので、その後

200G
0200G

月

火

水木

金土

日

ブロードバンド以外のカスタマー（in平均：121,158Mbps、out平均：87,593Mbps）

150G

inout

50G
0

月

火

水木

金土

日

トラフィックの増加傾向
資料 5 - 4 - 1にカスタマートラフィックと外部トラフィックの増加傾向を、
資料 5 -4 -2 にその増加年率の変化を示す。

流入量が伸びている。これは、YouTube に代表される国外の人気動画サービスの影響だと思われる。

2008 年には各項目で 15 〜 43％の増加が観測された。ブ

前述のように、A 2 は 4 社からしか提供されていないが、ロードバンドカスタマーに関しては、IN/OUTともに年率

この 4 社の合計値で見ると、A 1 :A 2 はほぼ 3 : 2となって27％の増加となっている。

いて、ブロードバンドカスタマーのトラフィックが全カスタトラフィックの増加傾向は昨年とほぼ同様で、以下の点が挙げられる。
● 2007 年と比べて、いずれの項目においても増加率に大きな変化はない。

マートラフィックの約 60％を占めている。
次に、B 1（OUT）とIX 側で測定した総流入量との比率を資料 5 - 4 - 3 に示す。B 1（OUT）は、IX 側の総流入量に対し、測定開始以来一貫して42％程度のシェアがあ●ブロードバンドトラフィック（A 1）の IN/OUTの差が開り、整合のとれたデータ収集ができていることが確認でいてきた。2004 年には INとOUT はあまり差がなかっきる。この数字を国内総トラフィックに対する協力 ISP のたが、2005 年以降の OUT（カスタマーのダウンロード）シェアだと仮定すると、2008 年 11月の国内ブロードバンの伸びが大きい。これは、2004 年には P 2 P ファイルド契約者のダウンロードトラフィック総量は約 988 Gbps

共有が全体量を支配していたのに対し、P 2 Pファイル（432 . 9 / 0 . 438）と推定できる（なお、2008 年 7月に総務共有の伸びが鈍り、代わってGyaO、YouTube、ニコニ省より過去のIX側の集計データが修正されたため、昨年

コ動画などの映像配信や、Ajaxなどを使ったリッチメの割合とは若干数字が変わっている）。

ディアコンテンツのトラフィックが増えてきたためと思われる。

カスタマートラフィック●その他、国内外部トラフィック（B 2）が主要 6 IX 外部ト

資料 5 -4 -4 は 2007年11月の週間カスタマートラフィック

ラフィック（B 1）より大きく、その差が開いてきている。

を示す。これは、6 社のDSL/CATV/FTTHカスタマーのこれは、大手 ISP 間のプライベートピアリングが広が合計値で、各曜日の同時間帯を平均した値である。休日はり、その結果、主要 IX でのパブリックピアリングからトトラフィックパターンが異なるため、除いて集計している。

ラフィックが移行しているためと思われる。
●国際トラフィックの伸び率が高く、特に 2006 年以降の5100G

資料 5 - 4 - 4（上）のブロードバンドカスタマーでは、一日のピークは、21 時から23 時で、夕方からトラフィックが増│ インターネット白書 2009 │ 145

インフラストラクチャー 動 向

計測結果

400G

部

算値である。なお、INとOUTは ISP からの視点である。

inout

第以下に示すデータは、6 社 7ネットワーク分のデータの合600G

トラフィック（bps）

は年に二度、5月と11月に計測と収集を行うようにした。

トラフィック（bps）

構成変更に追従する必要があるため、ログリストの維持・

資料 5 - 4 - 4 2008 年 11 月の週間カスタマートラフィッ
ク：ブロードバンドカスタマー（上）とブロードバンド以外のカスタマー（下）グの総数は 10 万以上にのぼる。また、頻繁なネットワーク

45-トラフィック

トラフィックの現状と傾向

え、深夜を過ぎるとトラフィックは急減する、週末は昼間のトラフィックが増えるなど、家庭での利用形態を反映している。平均で IN 側 295 Gbps、OUT 側 423 Gbps の流量があり、そのうち200 Gbps 以上は定常的にトラフィックがある。変動分は、利用者の操作がトリガーとなっているトラるトラフィックが占めると推測できる。
資料 5 - 4 - （4 下）のブロードバンド以外のカスタマーでも、時間別の変動や定常部分の割合といった家庭利用の特徴が出ていることがわかる。これは、ホームユーザー向けサーれる。上図と比べると、昼間のトラフィック量がやや大きい
第部

5程度で、従来主流だった企業や大学の就業時間のビジネストラフィック量の割合が小さくなっていることがわかる。
資料 5 - 4 - 5 は過去 5 年間のブロードバンドカスタマーの週間トラフィックをIN 側（上）とOUT 側（下）で比較しラフィック量が着実に増えてきていることがわかる。また、最近の傾向として、OUTの伸びが大きく、特に変動部分の割合が増えていることがわかる。
外部トラフィック
資料 5 - 4 - 6 は 2008 年 11月の週間外部トラフィックを示す。主要 IXトラフィック（上）とその他国内トラフィック（中）ていて、ホームユーザーのトラフィックの影響を大きく受けていることがわかる。国際トラフィック（下）に関しても、ピーク時間は同様であるが、変動部は流入が大きく、国外からのダウンロードが支配的である。

我々は、2004 年からISP の協力を得て、国内インターネットのトラフィック量を調査し、基礎データとして開示している。トラフィック量は着実に増加してきているが、過去 4年間の増加率は全体的に 20 〜 40％程度で安定していて、

水木

金土日

2008年11月
2007年11月
2006年11月
2005年11月
2004年11月

400G

200G
0月

火

水木

金土日

■ 家庭での利用が外部トラフィックに影響
資料 5 -4 -6 2008 年 11 月の外部トラフィック：主要 6 IX（上）、その他国内（中）、その他国際（下）主要6IX（in平均：105,243Mbps、out平均：100,302Mbps）

200G
150G

in
out

100G
50G
0

月

火

水木

金土日

その他国内
（in平均：152,417Mbps、out平均：129,563Mbps）

250G
200G

inout

150G
100G

トラフィック
（bps）

まとめ

火

600G

トラフィック（bps）のパターンは、ブロードバンドカスタマーのそれと酷似し月ブロードバンドカスタマー（out）（2008年11月423G、2007年11月339G、2006年1月262G、2005年11月193G、2004年11月132G）

トラフィック（bps）

インフラストラクチャー 動 向たものである。ピーク時間などの傾向に変化はないが、トブロードバンドカスタマー（in）（2008年11月295G、2007年11月237G、2006年1月193G、2005年11月146G、2004年11月115G）
500G
2008年11月
400G
2007年11月
300G
2006年11月200G
2005年11月
100G
2004年11月
0

トラフィック（bps）

ビスや専用線の下流にいるホームユーザーの影響だと思わ資料 5 - 4 - 5 過去 5 年間のブロードバンドカスタマート
ラフィックの増加傾向：IN（上）と OUT（下）トラフィック（bps）

フィックと考えられ、定常部分の多くは機械的に発生され■ ピーク時間には変化なく、■ トラフィック量が着実に増加

50G
0

月

火水木

金土

日

その他国際（in平均：172,960Mbps、out平均：109,737Mbps）

300G

inout

200G
100G
0月

火

水

木

金土

日

全体の利用傾向に大きな変化は見られない。しかし、過去にもブロードバンドへの移行や P 2 P ファイル交換の出現で大きくトラフィック傾向が変わったことを考えると将来の予測は難しく、地道な計測活動の継続が必要である。
参考文献（＊1）総務省「次世代 IP インフラ研究会第一次報告書」2004 年 6月（＊2）
Kenjiro Cho, Kensuke Fukuda, Hiroshi Esaki and Akira Kato.
The Impact and Implications of the Growth in Residential

146 │ インターネット白書 2009 │User-to-User Traffic. ACM SIGCOMM 2006 , pp 207- 218 .
Pisa, Italy. September 2006（＊3）Kenjiro Cho, Kensuke Fukuda, Hiroshi Esaki and Akira
Kato. Observing Slow Crustal Movement in Residential User
Traffic. ACM CoNEXT 2008 . Madrid, Spain. December
2008
すべての資料の出所 総務省「我が国のインターネットにおけるトラヒックの集計・試算」