Internet Infrastructure Review（IIR）Vol.67
2025年9月

この1年のブロードバンドトラフィック量は、INは9%の増加、OUTは4%の増加となっています。1年前はそれぞれ14%と12%でしたので、増加率は少し下がりました。ブロードバンドに関しては、IPv6・IPoEのトラフィック量も含めて示しています。IIJのブロードバンドにおけるIPv6は、IPoE方式とPPPoE方式があります。2025年6月時点で、IPoEのブロードバンドトラフィック量の全体に占める割合は、INで42%、OUTで49%と、全体の5割弱がIPoEとなっています。増加率は、昨年同月よりINで1ポイント減少、OUTで1ポイント増加とほとんど変化なく、IPoEへの移行が一巡したようです。

モバイルサービスは、コロナ禍の最初1年ほどは外出が減ったことで、トラフィックは横ばいでしたが、その後は増加傾向が続いています。モバイルはこの1年でINは29%、OUTは9%の増加となっています。1年前はそれぞれ29%と20%でした。モバイルサービスのINの比率が高いのは、アップロードが多い法人向けサービスの影響で、個人向けサービスに限ればIN比率はブロードバンド同様1/10程度です。

次に、この1年の平日の時間別ブロードバンドトラフィック量の推移を見ていきます。図-2に、昨年6月初旬の週から約4ヵ月おきに4つの週を選んで、各週の月曜から金曜の各時間の平均トラフィック量を示します。ここ数年学校が休みの時期は平日昼間のトラフィック量が増えるようになったので、学期途中の週を選んでいます。ここでのトラフィック量はPPPoEとIPoEの合計値です。下側の破線はそれぞれの週のアップロード量ですが、今回もダウンロード量に注目すると、夜中から早朝にかけてはトラフィック量はあまり増えていないものの、午前から夜にかけた時間帯においては着実に増えてきています。

表-1は、ブロードバンド利用者の1日のトラフィック量の平均値と中間値、分布の山の頂点にある最頻出値の推移を示します。分布の山に対して頂点が少しずれている場合は、最頻出値は分布の山の中央に来るように補正しています。分布の最頻出値を2024年と2025年で比較すると、INでは224MBから282MBに、OUTでは5620MBから6310MBに増えています。伸び率で見ると、INで1.26倍、OUTは1.12倍となっています。一方、平均値はグラフ右側のヘビーユーザの使用量に左右されるため、2025年には、INの平均は886MB、OUTの平均は6538MBと、最頻出値より大きな値になります。2024年には、それぞれ834MBと5743MBでした。なお、前述のように2020年分まではPPPoE利用者のみの数字で、2021年以降はPPPoE利用者とIPoE利用者を統合した数字になっています。

表-2はモバイルの値の推移で、2025年の最頻出値はINで16MB、OUTで126MB、平均値はINで19MB、OUTで172MBです。2024年の最頻出値はINで14MB、OUTで112MB、平均値はINで16MB、OUTで150MBでした。

図-5及び図-6では、利用者5,000人をランダムに抽出し、利用者ごとのIN/OUT使用量をプロットしています。X軸はOUT（ダウンロード量）、Y軸はIN（アップロード量）で、共にログスケールです。利用者のIN/OUTが同量であれば対角線上にプロットされます。

対角線の下側に対角線に沿って広がるクラスタは、ダウンロード量が1桁多い一般的なユーザです。各利用者の使用量やIN/OUT比率にも大きなばらつきがあり、多様な利用形態が存在することがうかがえます。モバイルでも、OUTが1桁多い傾向は同じですが、ブロードバンドに比べて利用量は大幅に少なくなっています。ブロードバンド、モバイル共に、2024年との違いはほとんど分かりません。

利用者間のトラフィック使用量の偏りを見ると、使用量には大きな偏りがあり、結果として全体は一部利用者のトラフィックで占められています。例えば、ブロードバンド上位10%の利用者がOUTの50%、INの73%を占めています。更に、上位1%の利用者がOUTの15%、INの44%を占めています。モバイルでは上位10%の利用者がOUTの48%、INの46%を占めていて、上位1%の利用者がOUTの12%、INの13%を占めています。これらの割合は昨年からほとんど変わっていません。

次に、トラフィックの内訳をポート別の使用量から見ていきます。最近では、ポート番号からアプリケーションを特定することは困難です。P2P系アプリケーションには、双方が動的ポートを使うものが多く、また、多くのクライアント・サーバ型アプリケーションがファイアウォールを回避するため、HTTPが使う80番ポートなどを利用します。大まかに分けると、双方が1024番以上の動的ポートを使っていればP2P系のアプリケーションの可能性が高く、片方が1024番未満のいわゆるウェルノウンポートを使っていれば、クライアント・サーバ型のアプリケーションの可能性が高いと言えます。そこで、TCPとUDPで、ソースとデスティネーションのポート番号の小さい方を取り、ポート番号別の使用量を見てみます。

表-3はブロードバンド利用者のポート使用割合について過去5年間の推移を示します。2025年の全体トラフィックの66%はTCPで、昨年から2ポイント減りました。HTTPSのTCP443番ポートの割合は、53%で前回からわずかに減りました。HTTPのTCP80番ポートの割合は6%で1ポイント減っています。QUICプロトコルで使われるUDP443番ポートは、23%で2ポイント増えました。

TCPの動的ポートは、わずかに減って6%でした。動的ポートでの個別のポート番号の割合はわずかで、最大の31000番でも1.6%となっています。

表-4はモバイル利用者のポート使用割合です。全体的にはブロードバンドの数字に近い値となっています。これは、スマートフォンでもPCと同様のアプリケーションを使うようになってきたことに加え、ブロードバンドにおけるスマートフォンの利用割合が増えているからだと考えられます。

ブロードバンドのポート別データは、PPPoEだけでIPoEを含まないので、固定ブロードバンド全体の傾向を表しているとは限りません。モバイルでのIPv4とIPv6の違いを見ると、IPv6ではTCPもUDPも443番ポートの割合がより大きくなっていて、IPoEでも同様の傾向があると考えられます。

図-7は、ブロードバンド全体トラフィックにおける主要ポート利用の週間推移を、2024年と2025年で比較したものです。TCPポートの80番・443番・1024番以上の動的ポート、UDPポート443番の4つに分けてそれぞれの推移を示しています。グラフでは、ピーク時の総トラフィック量を1として正規化して表しています。全体のピークは19時〜23時頃です。2024年と比較して、全体では大きな変化はありませんが、UDPポート443番が少し増えています。

図-8のモバイルでは、トラフィックの大半を占めるTCP80番ポートと443番ポート、UDP443番ポートについて推移を示します。2024年と比べると、ブロードバンドと同様にUDPポート443番が少し増えています。ブロードバンドに比べると、平日には、朝の通勤時間、昼休み、夕方と3つのピークがあるなど利用時間の違いがあります。

今回は主要コンテンツ事業者の平日の時間別トラフィックを見ていきます。図-9は、ブロードバンドのTCP及びUDPの送信元443番ポートのトラフィックについて、送信元IPアドレスから登録組織IDに当たるAS番号を取得し、主要コンテンツ事業者のAS番号について、平日の時間別のトラフィック量を2時間おきにプロットしたものです。主要コンテンツ事業者の多くは複数のAS番号を使っていますが、ここではトラフィック量が最も多いAS番号のみを取り上げます。また、これらの事業者は外部のコンテンツ配信ネットワーク（CDN）も使っていますが、外部CDN経由で配信されたコンテンツ分はカウントできません。従って、各事業者のトラフィック量はその事業者の総量を示す訳ではなく、あくまでAS単位のトラフィック量です。

トラフィックが最も多いのはGoogleで、ここにはYouTubeが含まれます。次はAmazonで、ここにはAmazon Prime Video も、Amazon Web Serviceを利用する他社のトラフィックも含まれます。Google、Amazon、Facebook、そしてTikTokを運営するBytedanceは、いずれも動画コンテンツの多い事業者で、夕方から夜にかけてピークがあり、一般家庭での動画視聴傾向を反映しています。これに対して、Appleは時間に関わらず一定したトラフィックがあり、自動的にアプリ更新などが行われている影響だと思われます。Microsoftは昼間の時間のトラフィックが多く、リモートワークなどの仕事関係の利用が窺えます。また、UDPの443番ポートだけを見ると、67%がGoogle、13%がFacebook、6%がBytedanceとなっています。