SpeedData

8月のモバイル回線と通信

2025年8月度モバイル回線品質比較レポート

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。

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8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5G5G5G5G
新潟5G5G5G5G
東京5G5G5G5G
名古屋5G5G5G5G
大阪5G5G5G5G
福岡5G5G5G5G
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8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8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。
今月は福岡でのソフトバンクの測定値異常と、各エリアでの大幅な品質変動が特徴的でした。

総合評価

キャリア別総合品質評価(全国6都市平均)
順位キャリア総合評価特徴
1位au★★★★★全地域で安定した低レイテンシを実現。総務省基準達成率83.3%で他社を大きく上回る。
2位ソフトバンク★★★☆☆福岡での測定値異常により評価下落も、他5都市では高品質維持。基準達成率61.1%。
3位楽天モバイル★★★☆☆地域格差が顕著。福岡で大幅改善、名古屋で大幅悪化。パケットロス基準は全都市達成。
4位ドコモ★★☆☆☆ジッター基準を全都市で未達成。基準達成率27.8%で構造的改善が急務。

地域別の特徴(前月からの変化を含む)

北日本エリア(札幌・新潟)
札幌
auとソフトバンクが改善、楽天は悪化、ドコモは全指標悪化
新潟
楽天が大幅改善(RTT 22.5%、ジッター 29.5%向上)、ソフトバンクは悪化
関東・中部エリア(東京・名古屋)
東京
auが大幅改善(RTT 21.7%向上)、楽天がパケットロス83.3%改善
名古屋
auがパケットロス完全解決、楽天が全指標で大幅悪化(60%以上)
関西・九州エリア(大阪・福岡)
大阪
各社が異なる強みで競争、バランス良い改善
福岡
楽天が大幅改善でトップに、ソフトバンクは測定値異常

総務省基準との比較

総務省基準(95パーセンタイル)の達成状況
地域 指標 キャリア
au ドコモ 楽天モバイル ソフトバンク
札幌レイテンシ
56ms
×
1054ms
×
307ms
×
78ms
ジッター
9.6ms
×
257ms
×
106ms

16.6ms
パケットロス
0%
×
25%

0%

0%
新潟レイテンシ
43ms

58ms
×
310ms

55ms
ジッター
6.3ms
×
30.7ms
×
107ms

6.9ms
パケットロス
0%

0%

0%

0%
東京レイテンシ
41ms
×
153ms
×
316ms

57ms
ジッター×
21.9ms
×
59.8ms
×
117ms

18.5ms
パケットロス
0%

0%

0%

0%
名古屋レイテンシ
48ms
×
553ms
×
186ms

54ms
ジッター
7.3ms
×
168ms
×
106ms

15.8ms
パケットロス
0%
×
10%

0%

0%
大阪レイテンシ
60ms
×
492ms
×
308ms

43ms
ジッター×
20.2ms
×
199ms
×
107ms

8.6ms
パケットロス
0%

0%

0%

0%
福岡レイテンシ
60ms
×
204ms

61ms
×
642ms
ジッター
14.6ms
×
55.4ms

9.8ms
×
423ms
パケットロス
0%

0%

0%
×
75%

※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

大幅な品質改善を記録したケース

楽天モバイル(福岡)
RTT 59.5%改善、ジッター 89.7%改善で一気にトップ水準に到達
au(東京)
RTT 21.7%改善で首都圏での優位性を確立
au(名古屋)
パケットロス100%改善(35→0)で完璧な水準を実現

測定値の大幅悪化が観測されたケース

ソフトバンク(福岡)
基準値を大幅に超過する測定値を記録。RTT 103.5%悪化、ジッター 1634%悪化、パケットロス 1895%悪化
楽天モバイル(名古屋)
全指標で大幅悪化。RTT 61.2%悪化、ジッター 69.3%悪化、パケットロス 240%悪化
ドコモ(全国)
ジッター基準を全6都市で未達成。総務省基準達成率27.8%

総務省基準達成状況の傾向

キャリア別総務省基準達成率(18項目中)
キャリア達成項目数達成率前月比主な特徴
au15/1883.3%維持レイテンシ・パケットロス基準で安定
ソフトバンク11/1861.1%低下福岡の測定値異常により3項目失点
楽天モバイル7/1838.9%維持パケットロス基準は全都市達成
ドコモ5/1827.8%微改善ジッター基準を全都市で未達成

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。
累積分布関数

札幌

散布図

2025年8月の札幌のモバイル回線品質の散布図
2025年8月の札幌におけるモバイル4社の通信品質の散布図

累積分布関数

2025年8月の札幌のモバイル回線品質の累積分布関数
2025年8月の札幌におけるモバイル4社の通信品質の累積分布関数

積分による比較(7月→8月の改善状況)

札幌における各キャリアの積分値と改善率(値が小さいほど品質が良い)
キャリア Round Trip Time ジッター パケットロス
7月 8月 改善率 7月 8月 改善率 7月 8月 改善率
au 5,997 5,113 14.7% 653 598 8.4% 90 20 77.8%
ドコモ 36,741 40,107 -9.2% 15,410 16,432 -6.6% 970 1,080 -11.3%
楽天モバイル 10,985 10,791 1.8% 2,644 3,298 -24.7% 5 35 -600%
ソフトバンク 6,073 5,249 13.6% 901 831 7.8% 95 95 0.0%

新潟

散布図

2025年8月の新潟のモバイル回線品質の散布図
2025年8月の新潟におけるモバイル4社の通信品質の散布図

累積分布関数

2025年8月の新潟のモバイル回線品質の累積分布関数
2025年8月の新潟におけるモバイル4社の通信品質の累積分布関数

積分による比較(7月→8月の改善状況)

新潟における各キャリアの積分値と改善率(値が小さいほど品質が良い)
キャリア Round Trip Time ジッター パケットロス
7月 8月 改善率 7月 8月 改善率 7月 8月 改善率
au 3,352 3,333 0.6% 350 327 6.6% 0 10 -∞
ドコモ 6,351 6,312 0.6% 1,378 1,425 -3.4% 105 105 0.0%
楽天モバイル 14,950 11,588 22.5% 6,630 4,676 29.5% 25 5 80.0%
ソフトバンク 4,158 4,642 -11.6% 473 502 -6.1% 95 95 0.0%
⚠️ 注記:auのパケットロス改善率「-∞」は、7月の完璧な0から8月に10へ変化したことを示します。数学的には無限大の悪化率となりますが、実際の影響は軽微です。

東京

散布図

2025年8月の東京のモバイル回線品質の散布図
2025年8月の東京におけるモバイル4社の通信品質の散布図

累積分布関数

2025年8月の東京のモバイル回線品質の累積分布関数
2025年8月の東京におけるモバイル4社の通信品質の累積分布関数

積分による比較(7月→8月の改善状況)

東京における各キャリアの積分値と改善率(値が小さいほど品質が良い)
キャリア Round Trip Time ジッター パケットロス
7月 8月 改善率 7月 8月 改善率 7月 8月 改善率
au 4,148 3,247 21.7% 1,013 974 3.8% 200 80 60.0%
ドコモ 6,986 6,806 2.6% 2,320 2,528 -9.0% 120 120 0.0%
楽天モバイル 12,737 12,323 3.3% 5,506 5,333 3.1% 30 5 83.3%
ソフトバンク 4,013 4,151 -3.4% 1,085 1,017 6.3% 95 100 -5.3%

名古屋

散布図

2025年8月の名古屋のモバイル回線品質の散布図
2025年8月の名古屋におけるモバイル4社の通信品質の散布図

累積分布関数

2025年8月の名古屋のモバイル回線品質の累積分布関数
2025年8月の名古屋におけるモバイル4社の通信品質の累積分布関数

積分による比較

積分による比較(7月→8月の改善状況)

名古屋における各キャリアの積分値と改善率(値が小さいほど品質が良い)
キャリア Round Trip Time ジッター パケットロス
7月 8月 改善率 7月 8月 改善率 7月 8月 改善率
au 4,116 4,214 -2.4% 485 484 0.2% 35 0 100%
ドコモ 15,523 17,380 -12.0% 6,468 7,638 -18.1% 385 410 -6.5%
楽天モバイル 3,574 5,762 -61.2% 1,100 1,862 -69.3% 25 85 -240%
ソフトバンク 5,970 5,938 0.5% 1,280 1,201 6.2% 120 95 20.8%

大阪

散布図

2025年8月の大阪のモバイル回線品質の散布図
2025年8月の大阪におけるモバイル4社の通信品質の散布図

累積分布関数

2025年8月の大阪のモバイル回線品質の累積分布関数
2025年8月の大阪におけるモバイル4社の通信品質の累積分布関数

積分による比較(7月→8月の改善状況)

大阪における各キャリアの積分値と改善率(値が小さいほど品質が良い)
キャリア Round Trip Time ジッター パケットロス
7月 8月 改善率 7月 8月 改善率 7月 8月 改善率
au 5,320 5,928 -11.4% 1,190 1,366 -14.8% 200 165 17.5%
ドコモ 14,944 14,433 3.4% 10,546 10,192 3.4% 210 205 2.4%
楽天モバイル 13,059 10,664 18.3% 6,031 4,411 26.9% 10 65 -550%
ソフトバンク 5,851 4,767 18.5% 651 702 -7.8% 95 100 -5.3%

福岡

散布図

2025年8月の福岡のモバイル回線品質の散布図
2025年8月の福岡におけるモバイル4社の通信品質の散布図

累積分布関数

2025年8月の福岡のモバイル回線品質の累積分布関数
2025年8月の福岡におけるモバイル4社の通信品質の累積分布関数

積分による比較(7月→8月の改善状況)

福岡における各キャリアの積分値と改善率(値が小さいほど品質が良い)
キャリア Round Trip Time ジッター パケットロス
7月 8月 改善率 7月 8月 改善率 7月 8月 改善率
au 5,320 6,461 -21.4% 1,190 1,389 -16.7% 200 35 82.5%
ドコモ 14,944 16,939 -13.3% 10,546 1,705 83.8% 210 115 45.2%
楽天モバイル 13,059 5,289 59.5% 6,031 621 89.7% 10 25 -150%
ソフトバンク 5,851 11,905 -103.5% 651 11,287 -1634% 95 1,895 -1895%

考察

ソフトバンクの福岡における測定値異常

8月18日13時から継続的に、福岡のソフトバンクでパケットロスの大幅増加が観測され、その結果レイテンシとジッターにも大きな影響が出ています。
測定値の変化には予兆が見られることが多く、今回の場合は8月12日から17日にかけて、散発的にパケットロスが発生していました。

福岡のソフトバンクにおける2025年8月の測定値変化
福岡ソフトバンクにおける測定値の時系列変化(基準値を大幅に超過する期間を記録)

技術的示唆と改善方向

今月の測定結果は、遅延の主要因が基地局よりもキャリア内部ネットワーク(バックホールやルーティング)に集中する傾向を示しています。
特に福岡でのソフトバンクの遅延の例は、内部ネットワークの問題が品質に与える影響の大きさを実証しています。
エンドポイント側から計測・監視する弊社が提供するサービスを利用することで、障害の予兆を検知し、早めに手を打つことが可能となります。

9月1日に、総務省が通信障害などが起きたときに事業者に求める事故報告について基準を変更する旨の記事が掲載されました。
「データ通信の障害報告、対象を拡大へ 総務省」
電子メールや携帯電話などのデータ通信サービスについて、迅速な報告を求める「重大な事故」の基準を拡大されます。

携帯電話などのデータ通信では今まで「継続時間が1時間以上かつ影響利用者が100万人以上」の事故が対象でしたが、影響利用者数を「10万人以上」に見直されます。
また、110番などの緊急通報を扱わない音声サービスと同等の基準のままです。
電子メールなど無料のインターネット関連サービスは事故の「継続時間が12時間以上かつ影響利用者が100万人以上」でしたが、事故の継続時間を「2時間以上」となります。

総務省は通信障害などが重大な事故に該当する場合、電気通信事業法に基づき事業者に総務省への速やかな一報と、30日以内の詳細な事故報告を求めることになります。

以上からも、以下の技術的な施策が必要です。

全国各地からのエンドポイント側からの定常的な計測・監視
リアルタイムに通信状況をLayer2までではなく、Layer3~Layer7までをカバーして、HTTPSやSMTP、POP/IMAPなどのプロトコルも計測・監視する
内部ルーティング最適化
遅延集中区間の特定と経路最適化
TCP実装の現代化
SACK有効化とECN運用によるロス起因の遅延抑制
キュー管理改善
AQM導入によるジッター安定化
地域別対策
測定値異常エリアの個別対応

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