情報指向ネットワーク（ICN）は，コンテンツのIDを用いてコンテンツを発見・転送する技術で，従来のホスト指向型ネットワークに代わる方式として研究されている．本研究では，ICNの経路探索に蟻コロニー最適化（ACO）を用いて，最大可用帯域経路を効率的に探す手法を提案している．リンク容量に基づいてフェロモンを更新し，ボトルネック帯域を最大化する経路選択を可能にする．ACOの分散型アルゴリズムの特性を活かして，ネットワークの変化にも柔軟に対応しつつ，効率的なルーティングを実現する．シミュレーションの結果，ボトルネック帯域が最大となる経路へのルーティング確率を世代を重ねるごとに高めることが確認された．