2025年7月度モバイル回線品質比較レポート

遅延の真因を解明

回線品質とは

スマートフォンの利用シーンは大きく変化しています。
ビデオ通話、動画配信、オンラインゲームが主要な用途となり、コロナ禍以降はリモートワークでのWeb会議にも携帯通信が活用されるようになりました。

従来、携帯通信の品質評価では上り・下りのスループット（通信速度）が重視されてきました。
スループット指標では、パケットロスが発生してもTCPの再送制御により一定の"ごまかし"が効いてきました。ところてん方式でデータを流す場合、多少の損失は帯域効率で吸収できる側面があったのです。
しかし、現在主流となっているビデオ会議やオンラインゲーム、リアルタイム通信などのアプリケーションは、高スループットよりもレイテンシ最小化が求められるタイプです。
レイテンシが悪化すると、TCPの再送が頻発してもユーザー体験の劣化が防げず、パフォーマンスのボトルネックとなります。

そのため、最新のネットワーク性能評価や最適化では、従来以上にレイテンシ・ジッター・パケットロスの3つの指標を重視する必要があります。

インターネット通信を高速道路に例えると、スループットは「車線数」に相当します。
車線が多ければ多くの車（データ）を流せますが、目的地への到着時間を決めるのは車線数だけではありません。
リアルタイム通信では、以下の3つの指標がより重要になります。

レイテンシ（遅延時間）

端末からサーバまでデータが往復する時間を指します。
高速道路で例えると「走行速度」に相当します。
この値が小さいほど、応答が速く、リアルタイム性の高い通信が可能になります。
ビデオ通話の音声遅延やオンラインゲームの反応速度に直接影響します。

ジッター

レイテンシの変動幅、つまり遅延時間のばらつきを示します。高速道路で例えると「到着時間のばらつき」に相当します。
この値が小さいほど通信が安定しており、ビデオ通話の音声品質やオンラインゲームの快適性に大きく影響します。
一定のリズムでデータが届くことが重要なリアルタイム通信では、特に重要な指標です。

パケットロス率

送信したデータのうち、途中で失われて届かなかった割合を示します。
高速道路で例えると「事故発生率」に相当します。
理想値は0%で、わずか2%のパケットロス率でも再送処理により大幅な遅延が発生し、動画の乱れや音声の途切れの原因となります。

なお、総務省の事業用電気通信設備規則の細目では、ITU-T Y.1541勧告に準拠して以下の品質基準が定められています。

• レイテンシの平均が70ms以下
• ジッターが20ms以下
• パケットロスは0.5％以下
• 上記を95パーセンタイルで満たす

本レポートでは、これらの基準を踏まえて各キャリアの回線品質を評価しています。

調査概要

調査名

2025年7月モバイル回線品質比較レポート

調査方法

フィッシャー三原則に則った定点計測・監視

計測手法

各都市に設置した計測機器から携帯通信回線を経由して、東京に設置したサーバまでのTraceroute InSessionを実行
※Traceroute InSessionとは、Catchpointが開発した新しいTCP tracerouteで、Pietrasanta Tracerouteという名前でオープンソースとして公開されています。TCPセッションを確立し、TCPの輻輳制御メカニズムとSACK（Selective ACKnowledgment）を活用してtracerouteを行う手法です。ファイアウォールによる偽のパケットロスを防止し、ロードバランサーの影響を回避して、より信頼性の高い測定を実現します。
※ジッターは、連続するping測定値のRTT（往復遅延時間）の差分の絶対値を求め、その平均値を算出しています。

計測頻度

ランダムな15分に1回
(ランダムに15分に1回とは、10:00、10:15、10:30のようなきっかりと15分ではなく、10:01、10:14、10:32のようにランダムさが加えられている)

標本の大きさ

各都市・各キャリア毎に2,976

通信種別

通信種別

都市名	NTTドコモ	au	ソフトバンク	楽天モバイル
札幌	5G	5G	5G	5G
新潟	5G	5G	5G	5G
東京	5G	5G	5G	5G
名古屋	5G	5G	5G	5G
大阪	5G	5G	5G	5G
福岡	5G	5G	5G	5G

計測機器

モバイルルータ(3GPP Release15対応)、計測マシンの性能、OSなど、全て統一されています。

調査期間

2025年7月1日〜31日

調査対象

計測都市: 札幌、新潟、東京、名古屋、大阪、福岡の全国6都市
計測キャリア: ドコモ、au、ソフトバンク、楽天モバイルの携帯キャリア4社

※本調査に関する内容をご掲載の際は、必ず「Spelldata調べ」と明記してください。

サマリー

2025年7月の計測結果から、各キャリアの回線品質を総合的に評価しました。
評価は、レイテンシ（遅延時間）、ジッター（遅延のばらつき）、パケットロス率の3つの指標を基に、総務省の品質基準を参考にして行いました。

総合評価

地域別の特徴

北日本エリア（札幌・新潟）

auとソフトバンクが高品質を維持。
新潟ではauが明確に優位。

関東・中部エリア（東京・名古屋）

ソフトバンクとauが僅差で競合。
名古屋は総合ではauが優位（ジッター最良・95パーセンタイル3指標達成）。

関西・九州エリア（大阪・福岡）

auとソフトバンクが安定した品質を提供（ジッターはソフトバンクが優位）。

総務省基準との比較

※〇：基準達成、×：基準未達成（レイテンシ：70ms以下、ジッター：20ms以下、パケットロス：0.5%以下）

注目すべき結果

ドコモの課題

札幌・名古屋ではRTT/ジッター/ロスの積分値が他社比で概ね2倍以上。
大阪・福岡でもRTTはau/ソフトバンク比で約2.5倍、ジッターはソフトバンク比で約16倍と大きい一方、楽天との比較では2倍未満の指標あり。

楽天モバイルの強み

全6都市でロス基準達成。
ロス積分値は5都市で最小（札幌5、東京30、名古屋25、大阪10、福岡10）。
新潟のみauが0で最小。

地域格差

新潟はauが3指標すべて最良（ロス0）で独走。
最大の差異自体は札幌が顕著（例：ドコモのジッター15,410はau653の約24倍）。

詳細データの見方

散布図

散布図は、縦軸にレイテンシのミリ秒、ジッター、パケットロス率を取り、横軸に日付を取って、観測値をプロットしたものです。
データの分布の概況を把握したり、分布パターンを把握するのに適しています。

累積分布関数

累積分布関数は、1か月の観測値を、小さい値から順番に並べたものです。
散布図が時間の流れで見るのに対して、累積分布関数は期間あたりの品質の分布状況を把握するのに適しています。
パフォーマンス分析では、累積分布関数で分析するのが一般的です。

積分による比較

累積分布関数の結果を数値として把握したり、比較分析したい場合には、このグラフの面積＝積分として分析します。
積分値は面積を表すため無単位となり、値が小さいほど品質が良いことを示します。
平均比較ではないので、正確に差を比較できます。
なお、積分値は全体的な品質傾向を示しますが、総務省基準で用いられる95パーセンタイル値とは必ずしも比例関係にないため、積分値が小さくても基準未達成となる場合や、積分値が大きくても基準達成となる場合があります。

札幌

散布図

累積分布関数

積分による比較

新潟

散布図

累積分布関数

積分による比較

東京

散布図

累積分布関数

積分による比較

名古屋

散布図

累積分布関数

積分による比較

大阪

散布図

累積分布関数

積分による比較

福岡

散布図

累積分布関数

積分による比較

考察

2025年7月の6都市計測から、モバイル回線の体感品質（低レイテンシ・低ジッター・低ロス）における各社の強みと課題が明確になりました。
総合的にはauが最良、ソフトバンクが僅差の2位、楽天モバイルは低ロスが強み、ドコモはレイテンシ/ジッターに広域の課題という結果です。

結論（要約）

au

レイテンシ基準達成は6/6都市、ジッターは5/6都市、ロスは6/6都市で達成。6都市合算のRTT積分値は28,253で最小。

ソフトバンク

ジッター基準は6/6都市で達成し最も安定。RTT積分値は31,916でauより約13%大きい（=やや遅い）が、安定性が高い。

楽天モバイル

ロス基準は6/6都市で達成。RTT/ジッターは未達が多く、RTT積分値合算は68,364（auの約2.42倍）。

ドコモ

ジッター基準達成は0/6都市、レイテンシは1/6都市のみ達成。RTT積分値合算は95,489でauの約3.38倍。

定量ハイライト（都市別の代表例）

札幌

ドコモのRTT積分値36,741はau5,997の約6.1倍、ジッターは15,410でau653の約23.6倍。
楽天はロス積分値5で最小。

新潟

auが顕著に良好。
ジッター350はソフトバンク473より約26%低く、ロスは0（最小）。

東京

RTTはソフトバンク4,013がドコモ6,986より約42.6%低い。
ロス基準は全社達成だが、ジッター基準はソフトバンクのみ達成。

名古屋

RTTは楽天3,574が最小、ジッターはau485が最小。
ドコモのRTT15,523はau4,116の約3.77倍。

大阪・福岡

RTTはauとソフトバンクが拮抗。
ジッターはソフトバンクが最小（大阪でソフトバンク651はau1,190より約45%低い）。
楽天は両都市ともロスが二桁前半（10）で良好。

総務省基準（95パーセンタイル）達成状況の傾向

レイテンシ

au 6/6、ソフトバンク 5/6、楽天 1/6、ドコモ 1/6。

ジッター

ソフトバンク 6/6、au 5/6、楽天 0/6、ドコモ 0/6。

パケットロス

au 6/6、ソフトバンク 6/6、楽天 6/6、ドコモ 4/6（札幌・名古屋で未達）。

※積分値は期間中の品質を面積で表す比較指標で、95パーセンタイル達成/未達と必ずしも比例しません（本文「詳細データの見方」を参照）。

技術的示唆（経路要因とTCP実装）

遅延は基地局よりもキャリア内部ネットワーク側（バックホールやルーティング）に集中する傾向が各都市で確認できました。
下図のように基地局通過後の内部経路で遅延が顕著化するケースでは、無線側の改善だけでは体感品質は向上しません。

また、経路によっては TCP SACKの未活用やECN未活用を示唆する挙動が見られ、わずかなロスでも再送の増加によりRTT・ジッターが悪化する可能性があります。
ロスの少ない楽天がRTT/ジッターで伸び悩む都市がある点も、輻輳前の通知（ECN）や再送効率（SACK）を含むエンドツーエンド最適化の重要性を示しています。

改善アクション（優先度順）

内部ルーティングとバックホールの最適化

遅延の集中区間を特定し、経路迂回・帯域増強・キュー制御の見直しを実施。

TCPスタックの現代化：

SACKの有効化とECNの適切な運用（AQM併用）でロス起因の再送・遅延・ジッターを同時に抑制。

混雑時キュー管理（AQM/CoDel等）

バッファブロート抑制により、特にジッターを安定化。

都市別の弱点対策

例）札幌の高RTT/ジッター（特にドコモ）、名古屋のドコモ高ロス、東京のジッター（ソフトバンク以外）に個別対処。

弊社のSpeedData（Catchpoint）は、TCPレベルの挙動を含む Traceroute InSession により、内部ネットワーク側の遅延・再送の発生点を都市/キャリア/時間帯単位で可視化し、しきい値逸脱時にリアルタイムで通知します。基地局増設に比べ短期・低コストで効果が出やすい 内部ネットワーク最適化＋TCP最適化 を継続的にご支援します。

調査データのダウンロード

本調査の生データを以下からダウンロードいただけます。
データの二次利用は自由ですが、出典として「Spelldata調べ」を明記してください。

データ形式

Microsoft Excel形式（.xlsx）

含まれるデータ

各都市・各キャリアの全各パーセンタイル測定値（RTT、ジッター、パケットロス）

ダウンロードリンク

• 札幌データ
• 新潟データ
• 東京データ
• 名古屋データ
• 大阪データ
• 福岡データ