小 特 集 の 発 行 に あ たって

畑本浩伸

編集チームリーダ
Hironobu Hatamoto

映像配信技術への誘い
世界は映像で満ちている．私が子供の頃，映像はテレビ，若しくは映画館を通して見るものであり，日常生活の中で映像が占める時間は限定的であった．21 世紀に入って大学院生の頃には，世界的に有名な動画像共有サービスの Web サイトにアクセスすることで，パソコンのディスプレイを通して映像を見ることが可能になった．近年においては，無線通信技術の発達とともにスマートフォンやタブレットなどの携帯端末でも大容量の動画像ファイルを受信することが可能となり，加えて，低価格の映像配信サービスが開始される
ことで，いつでも，どこでも，興味のある映像コンテンツを享受できる時代が到来している．
「映像」について新明解類語辞典（三省堂）で調べてみると，「カメラで撮影され，映画やテレビなどに映し出された画像」と記載されている．類語辞典における「映像」の項の周辺には，「活動写真，動画，アニメーション」など，物体，背景，絵に対して時間軸が加わることで，人の目で動きを感じることを意識した用語が数多く記載されている．動きがあることにより，静止画像と比べて動画像の情報量は大きくなる．静止画像の高精細化は近年続いており，動画像ファイルのサイズも一昔前よりも大きくなったと感じる．我々の目に映る実物からの反射光はアナログ情報であり，連続的であるがゆえに無限の情報量を持っている．アナログ情報はディジタル化によって離散的な有限の情報量となり半永久的に保存可能だが，人間は有限の寿命を持つアナログな存在であるため，臨場感や立体感のあるアナログ情報に近い生き生きとした映像コンテンツを無意識的に希求しているのではないかと考える．したがって，人間の願望が続く限り，映像配信の研究開発，サービスの進化は今後も長く続くと思われる．
本小特集では，映像配信とその周辺に関する研究動向，標準化，伝送技術，サービス，実証実験について解説し，過去から現在，そして未来の映像配信について読者が理解する
最初の一歩となることを目指した 6 本の記事を掲載している．映像配信の技術やサービスについて興味を持った読者は，6 本の記事を読み，参考文献をひも解くことで，新たな知見を得ることができると信じている．そして，獲得した知見を読者自身の専門分野に対し，
なんらかの形で役立ててほしい．私自身は無線通信の分野に軸足を置いているが，今回の小特集の編集を通して，映像配信に関する視野を広げることができたと思う．
最後に，本小特集の発行にあたり，原稿を御執筆して頂いた著者の皆様，加えて，編集作業，査読作業，校閲作業に御協力頂いた皆様に心から感謝致します．

小特集編集チーム
畑本浩伸，石橋圭介，大下裕一，笹部昌弘，
谷 重紀，中島昭範，山口典史，古川智章ⓒ電子情報通信学会 2019

解説

ITU-T におけるマルチメディア関連の
標準化動向
山本秀樹

1

Hideki Yamamoto 沖電気工業株式会社

表1

まえがき

国際電気通信連合電気通信標準化部門（ITU-T）は，
情報通信技術（ICT）の国際標準機関であり，企業メン
バーが直接参加し，ビジネスに必要な標準化を実施することができる場である．ITU-T の組織は 4 年に一度見直しが行われ，この 4 年を「会期」と呼んでいる．現
在の会期は 2017〜2020 年であり，11 の研究委員会（SG：Study Group）に分かれて標準化が行われている．
その中で，第 16 研究委員会（SG16）は，「マルチメ
ディア」という名前で呼ばれているが，その所掌範囲

テレビ放送と解像度の関係

解像度（画角）テレビ放送

SD（720px × 480px） アナログ放送
フル HD（1,920px × ハイビジョン放送
1,080px）（厳密には BS ハイビジョン：
1,920px × 1,080px、地上デジ
タル：1,440px × 1,080px）
4K UHD（3,840px × 4K 放送
2,160px）（UHD はウルトラ HD の略）
4K UHD（7,680px ×
4,320px）

8K 放送

は，映像・音声コーデックだけでなく，それらを使う
様々なアプリケーションとして，IPTV，アクセシビリ

影，球面ローテーション，全天球視点などの映像に関す

ティ，ディジタルサイネージ，e ヘルス，高臨場感サーる圧縮もサポートしている．更に，標準に対するデコー

ビス，及び ITS など，幅広く ICT アプリケーションのダの適合性を調べるためのテスト信号のセットなども規分野をカバーしている．

定している．映像圧縮に関する標準化は，SG16 の課題

本稿では，SG16 の課題のうち，コーデック，IPTV，

6 のグループ（Q6/16 と標 記 ）だけでなく，ISO/IEC

アクセシビリティ，ディジタルサイネージ，e ヘルス，

JTC 1/SC 29/WG11（MPEG）と共同で，ビデオ符号化

及び超高臨場感サービスの動向や最新の標準を紹介すのための Joint Collaborative Team on Video Coding

る．以下では，ITU-T の標準を H.xxx や F.xxx（x は数（JCT-VC）が行っている．2017 年には，JCT-VC によ字）で表す．本稿末の文献には主要な勧告のみ記す．

る High Efficiency Video Coding（HEVC）の標準化

2

活動に対して，米国テレビ芸術科学アカデミー（ATAS：
The Academy of Television Arts & Sciences）からエ

映像コーデック

ミー賞が贈られ一躍有名になった．エミー賞は，テレビ

2018 年 12 月 1 日から日本では新 4K8K 衛星放送が技術や科学技術の発展に寄与し，貢献の高かった企業・始まった．新 4K8K は，表 1 に示すように，地デジ（地団体や個人に対して授与される放送業界で最も権威のあ上デジタルテレビ放送）と比べて解像度がそれぞれ 4る賞である．

倍，16 倍と高く，秒間のフレーム数も 2 倍となっていH.265 の 次 の 符 号 化 技 術， 多 目 的 ビ デ オ 符 号 化

るが，データ量をそれぞれ約 2 倍，4 倍に抑えられてい（VVC：Versatile Video Coding）の検討は，同じく，る．地デジで使用されているコーデックは MPEG-2

Q6/16 と MPEG の Joint Video Experts Team（JVET）（H.262）であり，4K，8K は，最新のコーデック H.265

で現在進行中である．この VVC の最初の標準は，2020High Efficiency Video Coding（HEVC） を使用して

年 10 月完成を目標としている（図 1）．

（1）いるからである．H.265 は，単純な二次元のカメラ映像による動画像の圧縮だけではなく，全方位 360 度投
6

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019ⓒ電子情報通信学会 2019

小特集

映像配信技術への誘い

表2
勧告番号

図1

3

映像コーデック標準化の流れ

IPTV

IPTV 端末の勧告
対象端末

H.721

基本モデル

H.722

成熟モデル

H.723

モバイルモデル

H.724

複数端末連携モデル

ンやタブレットを用いて，無線 LAN やモバイル網を通じて，IPTV サービス事業者のサービスを受信する端末に関して規定している．そのため，IPTV 基本端末同様

IPTV は，インターネットではなく，通信事業者の管に，通信事業者の管理されたネットワーク上の複数の理された IP ネットワーク上での映像サービスを指す．

IPTV サービスの中から適切なサービスを選択するサー

ITU-T では，2008 年から 2010 年までの間に，要求条

ビス発見の機能を持たせており，インターネット上の映件，アーキテクチャ，サービスユースケース，QoE，

像サービス，いわゆる OTT（Over The Top）の端末

品質維持，メタデータなどの基本的な勧告が制定されとは異なる．

た．その後，新しい端末やサービスに関する標準化が進H.724 は，複数端末連携モデルを規定している．こ

行中である．表 2 に IPTV 端末の勧告の一覧を示し，

れは，モバイル端末（H.723）と STB（セットトップ

各々について紹介する．

ボックス，H.721 または H.722）との間で，情報を連携

IPTV サービスを普及させるため，世界各地で IPTV

させて，サービスを受けるというモデルである．H.724

に関する標準化が進められた中で，ITU-T では，日本かでは，サービスを連携させるための限られたネットワー

らの提案を基に，IPTV 基本端末の勧告 H.721 を 2008

ク内での端末の発見などについて規定されている．

年に制定した．

H.721 については，各国の IPTV 端末の状況に合わ

H.721 の中では，映像サービスとしては，VOD（ビせて 2020 年の改版（第 3 版）が予定されている．日本

デオオンデマンド）とリニア TV を，情報サービスとしの一般社団法人 IPTV フォーラムでは，2018 年 12 月て EPG（電子番組表）などの利用といったごく基本的

1 日からの新 4K8K 放送を，IPTV として再送信する際なサービスを受けるための端末の条件を規定しての規格を 2018 年 11 月に制定した（3）．H.721 の第 3いる．

版には，この規格の反映が予定されている．

H.721 では，IPTV の端末として，通信事業者の管理するサービス発見も記載されている．映像コーデックと4

し て は，MPEG-2（H.262），H.264，H.265 ま で， 画

2006 年 12 月 13 日の国連総会において，障害者権されたネットワークに接続し，そこからサービスを選択

格としては，SD から 8K までが規定されている．

アクセシビリティサービス

利条約が採択され，2008 年 5 月 3 日に発効した．障害

H.721 の第 1 版は，2009 年に制定された．その後，者権利条約は，障害者の人権及び基本的自由の享有を確

H.265 が 2013 年に制定され，2015 年に第 2 版に改訂

保し，障害者の固有の尊厳の尊重を促進することを目的された．通信プロトコルとしては，VOD 用として，としている．SG16 では，ICT によるアクセシビリティ

RTSP/RTP，HTTP（DASH），リニア TV 用としては，の向上を課題として取り上げ標準化を行っている．以下

マルチキャストによる RTP が規定されている．映像・では，IPTV を用いたアクセシビリティサービスの標準

音 声 の コ ン テ ナ と し て は，MPEG-2 TS だ け で な くを紹介する．

（2）

MMT（MPEG Media Transport）も含まれている．

通常のテレビは一方向の情報を得る機器であり，障害

H.722 は，成熟モデルであり，H.721 と違い，映像者の観点から眺めると，情報のアクセシビリティが備

コミュニケーション，学習，e コマース，医療，マルチ

わっているとは言えない．IPTV の場合，マルチメディ

ビューなどの様々なサービスが可能な端末を規定していアのフレームワークを活用することにより，映像においる．更に，視聴情報の収集や，映像の録画も可能となって様々な情報アクセシビリティ機能を付加することが可ている．

能となる．例えば，電波や IP による放送の受信と同時

H.723 は，モバイル端末モデルである．スマートフォに，IPTV による字幕，手話を画面上に表示し，音声で解説

ITU-T におけるマルチメディア関連の標準化動向

7

解

説

Technology Reviews and Reports

解説するといったものである．H.702 は，このような障害者向けの IPTV サービスの機能を三つのプロファイ

セシビリティ機能の厳密な同期までは求めない．
主要プロファイルは，拡張プロファイルでできなかった，映像とアクセシビリティ機能の同期を必須としていルとして定義している（4）．
図 2 に H.702 の全体のアーキテクチャを示す．この
図は H.702 に準拠した一般社団法人情報通信技術委員る．更に，録画映像やオンデマンドの映像に対する巻戻
しと読飛ばしの操作時の同期も必要としている．

会（TTC） の 標 準 文 書 JT-H702 か ら 抜 粋 し て い る．

H.702 は，国内の様々な障害者団体からの意見を反H.702 では，字幕・手話・音声解説などのアクセシビ

映しつつ標準化が行われた．ITU-T での承認後，情報通

リティの情報を提供するアクセシビリティメディアサー

信技術委員会の国内標準 JT H702 としても制定されてバ機能が IPTV アプリケーション機能に追加され，アクいる（5）．更に H.702 をベースとしたプロトタイプの評

セシビリティの情報を表示・制御するアクセシビリティ価実験を経て，現在実用サービスが始まっている．図 3

メディア表示処理機能が端末側（エンドユーザ機能）にに，評価実験時のシステム構成を示す．この実験では，追加されている．

放送に対する手話映像と字幕を IPTV サーバで配信し，三つのプロファイルの概要は以下のとおり．

STB 側で，放送とそれらを同一画面上に表示した．手基本プロファイルは，字幕のみを提供する．ユーザ

話や字幕はリアルタイムで付与しているため遅延があっは，字幕の言語，文字のサイズ，色，テキストの表示位たが，評価に立ち会った障害者の方からは，それよりも置，背景の色彩などを指定できるプロファイルである．

国際標準としてこのような機能が規格化されており，そ拡張プロファイルは，基本プロファイルに加えて手話れが実用可能なレベルにあることへの驚きと，すぐにで映像を同時に表示することができる．手話についても映も使いたいという意見が得られた．

像のサイズ，表示位置を選択することができる．また，
音声解説機能も提供する．ただし，主映像とこれらアク

図2

アクセシビリティサービスを提供する IPTV のアーキテクチャ（5）（TTC JTH702 から）

図３8通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

H.702 ベースの実験システムの構成

小特集

5

ディジタルサイネージ

映像配信技術への誘い

ソースから情報を得て，それらを複数のディジタルサイ
ネージを通じ，できるだけ多くの人に情報を提供しよう

ディジタルサイネージは，駅，図書館，公民館，学とするものである．そのためこのプラットホームには，校，観光地（浜辺）など，多くの人が集まる公共的な空配信管理や端末管理を含めたサービスの管理と，各種間に広く設置されており，情報提供手段として，重要なディジタルサイネージを接続するための共通インタ

社会インフラの役割を担うことが期待されている．幅広

フェースを持つことが期待される．また，共通フォー

く人が接するという意味でディジタルサイネージを考え

マットで情報を各ディジタルサイネージシステムに提供

ると，病院，ショッピングモール，映画館，ホテルのロするだけでなく，共通フォーマットに対応していない

ビーといった私的な空間に設置されているディジタルサ

ディジタルサイネージシステムに対しては，データ

イネージも公共向けとして分類することができる．このフォーマットの変換機能も要求される．

ような考えの下に，公共向けのディジタルサイネージを更に，接続されるディジタルサイネージシステム側

相互接続（システムをまたがる情報配信）するためには，災害等緊急時には，プッシュモード的に相互接続

は，共通 API や，データフォーマットやメタデータ，

サービスプラットホームからの情報を下流のディジタル

表示形態，通信環境，運用性，セキュリティといったこ

サイネージ端末に配信することが推奨される．

との検討が必要である．H.785.1 は，このような背景

H.751.1 は要求条件の文書であるため，具体的な変の下，公共の場での相互接続可能な情報サービスとして換方法までは記載されていないが，2020 年東京オリンのディジタルサイネージのサービスプラットホームと，ピック・パラリンピック競技大会に向けて，記載された

それにつながるディジタルサイネージの要求条件を定義機能を持つディジタルサイネージが公共の場に設置されしているることが期待される．

．図 4 は，ディジタルサイネージの相互接（6）

続サービスプラットホームを含む，公共の場でのディジ
タルサイネージの全体像である．
相互接続サービスプラットホームは，各種の公共機関の情報を持つクラウドサービスや，駅など個別の情報

図４6

高臨場感体験

高精細映像，3D 映像，多視点映像，立体音響などの公共の場でのディジタルサイネージの相互接続を提供するサービスプラットホーム（6）解説

ITU-T におけるマルチメディア関連の標準化動向

9

解

説

Technology Reviews and Reports

図５

超高臨場感ライブシステムのアーキテクチャ（7）図６ MBI プラットホーム構成図（内閣府 ImPACT 山川プログラム）

や出演者だけでなく，観客の映像や音声を遠隔会場に伝7送することで，リアルタイムに会場と一体となる感動を

持続可能な社会の発展のために健康の増進や高齢化体感する超高臨場感ライブ体験（ILE：Immersive Liveへの対応は，最重要な要素の一つであり，そのためにExperience）技術に関して，日本が主導して標準化を

ICT 技術の利活用は不可欠になりつつある．健康に関す進めている．

る機器の相互運用性，社会での普及という観点から最新

メディア技術を融合し，スポーツや音楽イベントの選手

既に，超高臨場感体験を提供するサービスのための要求条件（H.430.1），アーキテクチャのフレームワーク（H.430.2のマルチメディア ICT 技術を用いた遠隔医療や ICT 健
康保健の作業項目の標準化が行われている．

）及びサービスシナリオ（H.430.3）の 3

身近な体重計や血圧計といった健康に関連した機器件が標準化されている．図 5 に ILE のアーキテクチャに通信機能を持たせてデータを収集し，それを活用するを示す．現在，ILE システムのための MMT のサービスための機器の IF などの標準化がなされている．

（7）

設定，メディア伝送プロトコル及び信号情報の標準化が計画されている．
10e ヘルス

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

そのほか，日本からの提案で，脳の健康管理を実現するための基盤として，MRI を用いた脳情報を中心に，

小特集

映像配信技術への誘い

付帯情報として食事・睡眠・運動・仕事など生活習慣
や，健康状態・ストレス・そのほか様々な心理状態に関する質問紙の結果を蓄積する際の指標の標準化が行われた（H.861.1（8））．この脳に関わる情報は，Multimedia
Brain Information（MBI）と呼ばれている．MBI 及びそれを扱うプラットホームを標準化することにより，現在の脳の健康状態の把握から始まり，将来の脳の病気に対する予防のために，本人，測定設備の保有者，測定や診断を行う医師，及び情報を扱うシステム関係者がMBI を共有することを目指している．現在，この指標によるデータを使ったアプリケーションやサービスの事
例集の文書が作成中である．図 6 に脳情報システムを中心としたシステムの構成図を示す．

8

まとめ

本稿では，ICT の国際標準化団体である ITU-T におけるマルチメディア関係の研究委員会（SG16）で扱っている標準の動向や最新の標準を紹介した．誌面の関係
で ITS やそのほかのマルチメディアサービスに関する標準の説明は省略した．

SG16 の 最 新 の 動 向 は，TTC や 一 般 財 団 法 人 日 本
ITU 協会の機関誌で紹介されている．
■ 文献（1） ITU-T Rec. H.265（V5）, High efficiency videocoding, ITU, 2018.
（2） ITU-T Rec. H.721（V2）, IPTV terminal devices:
Basic model, ITU, 2015.
（3） IPTVFJ STD-0014, 高度 BS デジタル放送 IP 再送
信 運 用 規 定， 一 般 社 団 法 人 IPTV フ ォ ー ラ ム ,2018.
（4） ITU-T Rec. H.702 Cor.1, Accessibility profiles
for IPTV systems, ITU, 2017.
（5） TTC 標準 JT-H702, IPTV システム用アクセシビリ
ティプロファイル， 一般社団法人情報通信技術委
員会，2016.
（6） ITU-T Rec. H.785.1, Digital signage: Service
requirements and a reference model on
information services in public places via aninteroperable service platform, ITU, 2018.
（7） ITU-T Rec. H.430.2, Architectural framework
for immersive live experience（ILE）services,
ITU, 2018.
（8） I T U -T R e c . H . 8 6 1 . 1 , R e q u i r e m e n t s o nestablishing brain healthcare quotients, ITU,
2018.

SG16 では，昨今話題となっている，ブロックチェー
ンで有名な分散電子台帳技術（DLT）や人工知能（AI）
に関しても，それらのサービス面からの標準化のために，以下の二つの課題の設置を進めている．2019 年 3
月 19 日から開催される次回の SG16 会合で正式にこれ
らの課題が発足し標準化が開始される．
・AI 応用マルチメディアアプリケーション（Artificial Intelligence-enabled multimedia
applications）
・分散電子台帳と e サービス
（Distributed Ledger Technology and e-services）

山本秀樹 （正員）
1984 京大・工・電気卒．同年沖電気工業株式会社入社．研究所配属．
現在，映像配信関連事業の責任者．
TTC マルチメディア応用専門委員会
委員長．アジア太平洋電気通信標準化機関（ASTAP）マルチメディア応用専門家グループ議長．ITU-T SG16
副議長．情報処理学会 1993 年度研究賞，発明協会 2000 年度関東地方
発明表彰発明奨励賞を各受賞．2012
日本 ITU 協会賞，一般社団法人情報通信技術委員会 2013 年度
功労賞を各受賞．博士（工学）．

解説

ITU-T におけるマルチメディア関連の標準化動向

11

解

説

新 4K8K 衛星放送の特徴・
情報源符号化と伝送技術
筋誡 久 Hisashi Sujikai
市ヶ谷敦郎 Atsuro Ichigaya

1

はじめに

1990年

家庭での直接受信による衛星放送は 1984 年に世界に先駆けて日本で開始された．標準画質 ･ アナログ放送で始まった衛星放送は，1989 年に本放送に移行し，ハイ

日本放送協会放送技術研究所
日本放送協会放送技術研究所

2000 年

2010 年

2020 年

アナログ放送開始(1989年)終了(2011年)

デジタル放送ビジョンやディジタル放送など新しい放送技術を採用しながら全国に広く普及してきた．一方，NHK はハイビ

開始
(2000年)

新4K8K

ジョンに続く新たな放送メディアとして「スーパーハイ
ビジョン（8K）」の研究 ･ 開発を 1995 年から始め，8K

開始(2018年)は 4K と 合 わ せ て UHDTV（Ultra-High Definition
Television）として国際標準化され，次世代の放送シス

図1

衛星放送の歴史（BS 放送）

テムとして実用化されてきた．
総務省は，4K 及び 8K による次世代放送サービスを（2）を採用している．これらの規格は国（以降，BT.2100）

世界に先駆けて実現するため，2012 年から「放送サー

際電気通信連合無線通信部門（ITU-R：International

ビスの高度化に関する検討会」を開催し，「4K・8K の

Telecommunication Union-Radiocom munication

推進に関するロードマップ」を策定・公表した．2014＊1
Sector）
で標準化された 3,840 × 2,160 及び 7,680 ×

年のフォローアップ会合を経て 2015 年にロードマップ

4,320 画素の 4K，8K 映像を規定しており，BT.2020 はを改訂し，東京オリンピック・パラリンピック競技大会

従来の映像システムと同じダイナミックレンジ（SDR：が開催される 2020 年に「4K・8K 放送が普及し，多くStandard Dynamic Range），BT.2100 は従来よりも幅の視聴者が市販のテレビで 4K・8K 番組を楽しんでい広 い ダ イ ナ ミ ッ ク レ ン ジ（HDR：High Dynamic

る」ことなどを目標として定めた．このロードマップにRange）を表現できるという違いがある．これらの 4K，基づき，2016 年に 4K･8K 衛星放送の試験放送が開始

8K 映像はハイビジョンの HDTV に対し UHDTV と呼ばされ，2018 年 12 月 1 日には 4K･8K 衛星放送の本放れる．UHDTV はハイビジョンを高解像度化しただけと送（新 4K8K 衛星放送）が開始された（図１）．

思われがちであるが，映像の高解像度化だけでなく，1

本稿では，新 4K8K 衛星放送の特徴と情報源符号化及び伝送技術について解説する．

2

示を行うプログレッシブ方式であり，また，より見たま
ま を 再 現 可 能 な HDR と 広 色 域（WCG：Wide Color

新 4K8K 衛星放送の特徴

2.1 映像システム

Gamut）を採用した新たな映像表現が行えるフォーマットとなっている．
UHDTV の特徴である HDR と WCG について説明す新 4K8K 衛星放送の映像サービスは現在のデジタルハ

る．HDR は映像として表現できる明るさの範囲を広く

イビジョン放送を超える高品質なサービスの実現を目指する技術であり，暗いところから明るいところまで従来し，新たに高品質映像フォーマットとして ITU-R 勧告（1）
BT.2020（以降，BT.2020）
及び ITU-R 勧告 BT.2100

12秒間に 60 枚（60P）あるいは 120 枚（120P）の画面提

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019＊1

国際連合の専門機関の一つ．勧告とは国際的な技術基準を示したもの．
ⓒ電子情報通信学会 2019

小特集

映像配信技術への誘い

上層
Top
layer
TpFC
TpFL
TpSiL

TpFR
TpC

TpBL

TpSiR
TpBR

TpBC

Middle
layer
中層
FLc
FL

LFE1 BtFC LFE2
BtFL
BtFR

Bottom下層layer

FC

SiL

FRc
FR
SiR

BL

BR
BC

図3
図2

22.2ch 音響のチャネル配置とチャネルラベル

SDR と HDR の表現力の違い

る HDR かつ／または WCG による HDTV サービスもにない正確さで映像を表示することができる．例えば従採用している．

来の映像システムでは，逆光の人物撮影では背景をきれいに撮影しようと光量を絞ると人物が「黒つぶれ」し，

2.2 音響システム

人物をきれいに撮影しようと絞りを開くと背景が「白飛新 4K8K 衛星放送の音声サービスは現在のデジタルび」するという現象がしばしば生じる．このような現象は

ハイビジョン放送を超える高品質なサービスの実現を目表現できる明るさの範囲に対して，被写体の明るさの幅

指し，新たに高臨場感音響システムとして 22.2 マルチ（ダイナミックレンジ）が大きすぎることが原因であり，

チ ャ ネ ル 音 響 シ ス テ ム（22.2ch 音 響 ） を 採 用 し た．

片方をきれいに撮影しようとすると，もう一方がきれい

22.2ch 音響は ITU-R 勧告 BS.2051-1（3）に規定されていに撮影できる範囲を超えてしまうために生じる現象である三次元音響方式の中で最大のシステムであり，自然でる．HDR は図 2 に示すようにこのような映像でもきれい

高品質な三次元音場を再生可能である．22.2ch 音響のに背景と人物を表現することができるという特徴を持つ．

チャネル配置とチャネルラベルを図 3 に示す．22.2ch

また WCG は広色域を意味し，色の表現範囲を拡張

音響は三次元的に配置した 24 個のチャネルから構成さし，これまでの映像システムでは再現できなかった色をれ，聴取位置上方の上層 9 チャネル，聴取者の耳の高再現できるようにする仕組みである．これにより実物とさに相当する中層に 10 チャネル，聴取位置の下方の下変わらない発色の再現（実在する表面色の色域包含率

層 3 チャネルを配置し，更に 2 個の低域効果チャネル

99.9%．HDTV の場合 74.4%）を実現している．つま（LFE：Low Frequency Effects）によって実現される．

り，HDR 及び WCG によって従来の映像では表現でき

画面上の任意の位置に音像が定位可能であるとともに，ない陰影や鮮やかな色彩をほぼ見たままに再現すること聴取位置を取り囲む全方向から到来する音が再生可能でができ，新たな映像表現を実現することができると期待ある．自然で高品質な三次元音場を表現可能であり，高されている．これらを実現するために映像信号は従来の品質な音響体験を実現するために新 4K8K 衛星放送でハイビジョン信号の最大ビット深度 10bit に対し 12bit採用された．

にまで拡張されている．
について述べたが，本サービスでは UHDTV に限らず

3

既存の HDTV も放送サービスとして採用している．既

3.1 映像符号化方式

新 4K8K 衛星放送の新しい映像フォーマットの特徴

情報源符号化技術（4）存の HDTV 番組による多チャネルサービスが実現可能

UHDTV 信号は画素数だけでなく時間当りの画像の枚となるとともに，降雨時の受信信号レベルの低下などに数の増加，信号のビット深度の拡張によりそのデータ量は起因する難視聴対策として低階層サービスとしての数十倍に増加しており，情報源として伝送するためには高HDTV 放送を想定している．既に HDTV の番組の一部

効率なデータ圧縮技術が必要となる．そこで新 4K8K 衛でプログレッシブ方式による制作が行われていること，

星放送では最新の映像符号化の国際標準方式である ISO/UHDTV を HDTV にダウンコンバートしたコンテンツ

IEC 23008-2|ITU-T勧告H.265 High Efficiency Videoの放送が想定されることから，プログレッシブ方式によ

（5）
（6）
，
Coding（HEVC）
を採用することとした．HEVC は国

解説

新 4K8K 衛星放送の特徴・情報源符号化と伝送技術

13

解

説

Technology Reviews and Reports
表1

放送における主な符号化ツール比較

MPEG-2AVC

HEVC

符号化ブロックサイズ

16 × 16

16 × 1664 × 64〜8 × 8

直交変換

実数精度
DCT（8 × 8）

整数精度 DCT（8 × 8，4 × 4）

整数精度 DCT，DST，変換スキップ（32 × 32〜4 × 4）

画面内予測

なし

DC 予測＋最大 9 方向

DC 予測＋最大 33 方向＋ Planar 予測

動き補償予測ベクトル予測なし

周辺ブロックの MV
中央値による予測

周辺ブロックから最適な MV による予測＋マージ

インループフィルタなし

デブロッキングフィルタ

デブロッキングフィルタ＋ SAO

エントロピー符号化

二次元 VLCCAVLC または CABAC

CABAC

HDR/WCG 対応

×

×

○

時間スケーラブル機能

なし

なし

あり

表2

1,920 × 1,080

空間解像度
時間解像度

映像フォーマット

S
D
R
H
D
R

映像化方式の概要

60/1
ビット深度

7,680 × 4,320

60/P

60/P

60/P
8.10 bit

120/P

Rec. ITU-R BT.2020

ビット深度

10 bitカラリメトリRec. ITU-R BT.2020

伝達関数

ARIB STD-B32. SMPTE ST-2084
ISO/IEC 23008-2 | Rec. ITU-T H.265（HEVC）

SDR

Main, Main10

Main10

HDR

Main10

ティア
レベル

際標準化団体 ISO/IEC と ITU-T で標準化された方式で，

Main
4.1

5.1

5.2

6.1

6.2

表3

自営系業務用無線の特徴

標本化周波数48 kHzSG16/WP3/Q.6＊ 3（通称 VCEG：Video Coding Experts

入力量子化ビット数

16bit 以上

Group）で 設 立 し た 共 同 作 業 チ ー ム JCT-VC（Joint

最大入力チャネル数22.2chCollaborative Team on Video Coding）によって開発さ

符号化方式

MPEG-4 AAC，MPEG-4 ALS

それぞれ傘下の ISO/IEC JTC1/SC29/WG 11＊ 2（通称MPEG：Moving Picture Experts Group）とITU-T

れ た 方 式 で あ る．HEVC は こ れ ま で の MPEG-2 や
MPEG-4 AVC|H.264（以降，AVC）を拡張する形で開発開始当初から UHDTV を意識して開発されたことが挙げされており，従来の符号化方式同様，ブロック分割，予られる．特に解像度の高い映像のために従来の符号化方

測，予測残差信号に対する直交変換，量子化，ループフィ

式では固定されていた符号化ブロックサイズ（MPEG-2

ルタ，エントロピー符号化によって構成される．HEVC がや AVC ではマクロブロック）を拡張し，最大 64 × 64 の

既存の符号化方式と大きく異なる点の一つとして，標準化

可変符号化ブロックを選択可能にした．また，時間スケー

＊2

＊3

14

120/P

10.12 bit

カラリメトリ・伝達関数 Rec. ITU-R BT.709, xvYCC

符号化方式
プロファイル

3,480 × 2,160

ISO/IEC Joint Technical Committee 1/ Sub
Committee 29/ Working Group 11．国際標準化機構（ISO）と国際電気標準会議（IEC）の合同技術委員会における画像・映像圧縮符号化関連技術の標準化を行う副委員会に属する映像符号化方式の標準化作業グループ．
ITU-T Study Group 16/Working Party 3/Question. 6．
ITU の電気通信標準化部門（ITU-T: ITU-Telecommuni
cation Standardization Sector）の第 16 研究委員会に属するビデオ符号化専門グループ．

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

ラブル機能が標準でサポートされており，普及している
60P 対応受信機でも，将来の 120P 放送時に問題なく
60P 対応受信機で番組を視聴することが可能であるという後方互換性を持つ．HDR や WCG のサポートもしており，10bit 信号による符号化が可能であるなど多くの特徴を持つことから新 4K8K 衛星放送に採用されることになった．表 1 にハイビジョンデジタル放送で用いられている

小特集
表4

映像配信技術への誘い

ISDB-S3（新 4K8K 衛星放送）と ISDB-S（BS・東経 110 度 CS ハイビジョン放送）
放送方式

高度広帯域衛星デジタル放送方式（ISDB-S3）

衛星デジタル放送方式（ISDB-S）

変調方式

16APSK

TC8PSK

帯域幅（99% 電力）

34.5MHz

34.5MHz

シンボルレート

33.7561 Mbaud

28.86 Mbaud

ロールオフ率0.03

0.35

誤り訂正符号

外符号：BCH 符号
内符号：LDPC 符号（符号化率 7/9）

外符号：リードソロモン符号
内符号：畳込み符号（符号化率 2/3）

伝送多重制御信号

TMCC 信号（π /2 シフト BPSK）

TMCC 信号（BPSK）

1 中継機当りの情報ビットレート

99.9552 Mbit/s

52.17 Mbit/s

多重化方式

MMT・TLV

MPEG-2 TS

MPEG-2，AVCとHEVCの主な符号化ツールの違いを示す．

（8）
（
，9）
grated Services Digital Broadcasting - Satellite）」
が国内の通信及び放送分野の標準方式を検討している一使用されてきた．ISDB-S は，一つの衛星中継器で 2〜3

般社団法人電波産業会（ARIB：Association of Radio

チャネルのハイビジョン番組の放送が可能，ハイビジョン

Industries and Businesses）では放送における映像フォー

番組と標準画質番組の混在編成が可能，EPG（Electronic

マット，符号化レベル，プロファイル，符号化における制Program Guide：電子番組表）やBML（Broadcast

限事項などを ARIB STD-B32 に規定している．表 2 にMarkup Language：デジタルテレビ放送向けのコンテン概要を示す．より詳細な仕様は ARIB STD-B32 を参照さ

ツ記述言語）による各種データ放送が可能，一つの衛星

れたい．

中継器内に複数の事業者が独立にサービスを提供可能，（7）

強い雨により電波が減衰したときの放送の遮断時間を低
3.2 音声符号化方式

減する階層伝送が可能（降雨対応放送），伝送パラメータ

音声データの符号化では，最大 22.2ch に増えた音声

や 番 組 多 重 の 構 成 情 報 は TMCC（Transmission &データを伝送するために新たな放送用符号化方式としてMultiplexing Configuration Control）信号と呼ばれる制MPEG-4 AAC LC（Advanced Audio Coding Low

御信号によって受信機に常時通知される，といった特徴をComplexity）プロファイルを採用することとなった．

有し，国内における標準的なデジタル衛星放送方式として

MPEG-4 AAC は当初 22.2ch をサポートした規格では長年使用されてきた．しかし，ISDB-S は一つの中継器でなかったため，22.2ch の各チャネルの符号化を SCE

伝送可能な情報は最大約 52Mbit/s であり，8K のような（Single Channel Element：単一チャネル用の圧縮符号

情報量の多い映像サービスを伝送することができない．そ化），CPE（Channel Pair Element：2 チャネルをペアのため，新たな放送方式である「高度広帯域衛星デジタとして扱う圧縮符号化）及び LFE（LFE Element：LFE

（10）
（
，11）
ル放送方式（ISDB-S3）」が開発された（表 4，図 4）．

チャネル用の圧縮符号化）の組合せで実現する拡張技術

高 度 広 帯 域 衛 星 デ ジ タ ル 放 送 方 式 ISDB-S3 は，を標準化し，この拡張規格によって放送を行うこととし

ISDB-S の特徴に加え，次のような特徴を有している．

た．また，かねて要望が強かったロスレス符号化を実現
する MPEG-4 ALS（Audio Lossless）も採用することにより無ひずみの音声サービスも実現可能とした
（表 3）
．

4

（1）一つの衛星中継器で 1 チャネルの 8K 番組または3 チャネルの 4K 番組の放送が可能．
（2）多 重 方 式 と し て MMT（MPEG Media Transport）
・TLV（Type Length Value）方式を採用

衛星伝送技術4.1 伝送路符号化技術
BS･東経 110 度 CS による広帯域衛星放送では，伝送し，柔軟な放送・通信連携サービス実現が可能．
（3）ディジタル変調の基準信号点配置を示す信号（伝送信号点配置信号）の導入により衛星の非線形特性の影響があっても最適な誤り訂正復号が可能．

方 式とし て「 衛 星 デ ジ タ ル 放 送 方 式（ISDB-S： Inte解説

新 4K8K 衛星放送の特徴・情報源符号化と伝送技術

15

解

説

Technology Reviews and Reports

図4

ISDB-S3 における伝送符号化の基本構成

保することで，8K 番組を伝送することが可能となった．
一方，CN 比が低い状態であっても安定的に受信するためには，受信機における復調時の同期の確保が重要となる．ISDB-S3 では変調信号に対して周期的かつ間欠的に π /2 シフト BPSK 信号をバースト的に挿入すること
で，受信 CN 比が 0dB 以下においても安定した同期性能を確保している．また，伝送制御信号である TMCC
信号を同じ π /2 シフト BPSK 信号で伝送することにより，TMCC 信号を同期補強信号として利用可能である．
なお，ISDB-S3 は，降雨時にも安定した放送サービスの継続が可能な階層伝送に対応し，複数種類の変調方
式を時分割で組み合わせて伝送することが可能である．
伝送する信号の―部に QPSK などの所要 CN 比が低い
図5

右旋円偏波と左旋円偏波

変調方式を多重することで，降雨時の放送サービス遮断を軽減することができる．

16

上記特徴（1）について，伝送時の変調信号の帯域制

特 徴（2） に つ い て， 多 重 化 方 式 と し て 従 来 の限を行うロールオフフィルタのロールオフ率として

MPEG-2 TS に加え MMT･TLV 方式にも対応し，可変0.03（ISDB-S は 0.35）を採用することにより，変調信

長データの伝送が可能となった．TLV 多重化ではデー号のスペクトル波形を方形に近づけることで，電波法でタの種類と長さを示す情報をヘッダに多重しており，規定される 1 衛星中継器当りの占有帯域幅 34.5MHz を

MMT を格納した IP パケットのような任意の可変長デー

満たしながら，シンボルレートを 33.7561Mbaud までタを伝送できる．MMT は，放送や通信などの複数の伝増大させた．これにより，従来の ISDB-S のシンボル

送路を経由して伝送された信号が，共通の時刻情報を利

レート 28.86Mbaud と比較して周波数利用効率を約用して同期再生できるような仕組みを備え，高度化した

17% 拡大した．また，異なる振幅を有する変調信号点

放送・通信連携サービスの実現を可能とする．映像・音間の距離を最適化した APSK（Amplitude Phase Shift

声信号等は MMT パケット化された後に IP パケットでKeying：振幅位相変調）と，強力な誤り訂正能力を有伝送され，最終的に TLV パケット形式で多重される．

する LDPC（Low Density Parity Check）符号の採用

ISDB-S3 では，TMCC 信号に可変長パケットの先頭及により，エラーフリーで伝送可能な信号電力と雑音の比

び終了バイト位置をポインタ情報として記載することである所要 CN 比（Carrier-to-Noise ratio）を改善しで，伝送フレームに含まれる複数の可変長パケット位置

た．周波数利用効率の拡大と所要 CN 比の改善の結果，が識別可能となっている．

変調方式 16APSK と誤り訂正符号化率 7/9 の組合せで特徴（3）については，主信号変調方式と同一の変調伝送して，東京において直径 45cm の一般的なパラボ方式で既知の信号点を周期的かつ間欠的に伝送する伝送

ラアンテナで受信する場合，最悪月（年間を通じて最も信号点配置信号を導入することにより，衛星中継器の進

降雨量が多い月）のサービス時間率 99.5％を満たしな

行波管（TWT：Traveling-Wave Tube）の非線形特性

がら一つの衛星中継器で約 100Mbit/s の伝送容量を確の影響を補償する．中継器で非線形ひずみが生じても，

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集
既知のこの信号を受信機において平均化することで，非線形ひずみが引き起こす理想信号点からのずれを測定することが可能となっている．この値を誤り訂正符号のLDPC 復号に用いる対数ゆう度比計算に利用することで，非線形ひずみが生じても最適な LDPC 復号が可能となる．
ISDB-S3 は 2014 年に国内の新しい衛星放送方式として ARIB 標準規格として策定され，2016 年 12 月には ITU-R で勧告 BO.2098 として国際標準化された（12）．
4.2 受信技術
BS・東経 110 度 CS による衛星放送は，電波の偏波
面が時間とともに回転する円偏波を使用している．新4K8K 衛星放送は，従来の衛星放送で使用していた右旋
円偏波（以降，右旋波）に加え，左旋円偏波（以降，左旋波）の電波を使用する（図 5）．右旋波と左旋波の信号はそれぞれ独立して扱うことができるので，右旋波と同じ周波数帯で左旋波を伝送する．左旋波を受信するには右左旋両偏波対応の受信アンテナが必要である．
衛星から受信する 12GHz 帯の信号は，アンテナのLNB 変換器（Low Noise Block converter）で，より低い周波数である IF 信号（中間周波数）に変換される．
これまでの BS･ 東経 110 度 CS の右旋波は，IF 周波数
として 1.0GHz〜2.1GHz を使用しているが，新 4K8K
衛 星 放 送 の 左 旋 波 は こ の 上 位 周 波 数 の 2.2GHz〜
3.2GHz の伝送帯域を使用する．このため，新 4K8K 衛星放送を受信するためには，右左旋対応のパラボラアン
テナのほか，増幅器や分岐・分配器などが 1.0GHz〜
3.2GHz に対応した受信システムを構築する必要がある．
左旋波用の 2.2GHz〜3.2GHz の中間周波数帯域は，汎用的な ISM バンドや小電力データ伝送システム，衛星電話，BWA などと同じ周波数帯であり，無線 LANや電子レンジの使用時に発する電波などにも影響する．
衛星放送の受信設備の施工が不適切だった場合は，IF
周波数帯と同じ周波数を使用しているシステム全てと干渉する可能性があるため，受信設備からの漏えい電力
は，-49.1dBm 以 下（3m 離 れ て 46.2dBμV/m 以 下 ）／ 33.7561MHz となるように無線設備規則により規制されている．総務省は衛星放送用テレビ受信設備の施工の際に守るべきガイドラインを取りまとめている（13）．

5

おわりに

2016 年 8 月に開始された BS 衛星による 4K･8K 試
験放送では，平昌冬季五輪や FIFA ワールドカップなどが臨場感あふれる映像・音声で生中継された．新 4K8K
衛星放送の本放送開始に伴い，数多くの事業者が新しい映像配信技術への誘い広がっていくことが期待される．
■ 文献（1） Recommendation ITU-R BT.2020-2, Parametervalues for ultra-high definition television systems
for production and international programmeexchange, Oct.2015.
（2） Recommendation ITU-R BT.2100-2, Image
parameter values for high dynamic range
television for use in production and international
programme exchange, July 2016.
（3） Recommendation ITU-R BS.2051-2, Advanced
sound system for programme production, July
2018.
（4） 市ヶ谷敦郎，杉本岳大，竹内真也， 4K・8K 放送の規格解説〜映像・音声・マルチメディア符号化方式〜，
放送技術，vol.69, no.5, pp.166-170, May 2016.
（5） ISO/IEC 23008-2, Information technology −High efficiency coding and media delivery inheterogeneous environments − Part2：High
efficiency video coding, Oct.2017.
（6） Recommendation ITU-T H.265, High efficiency
video coding, Feb.2017.
（7） 一般社団法人電波産業会標準規格：ARIB STD-B32
3.11 版 , デジタル放送における映像符号化，音声
符化及び多重化方式 , July 2018．
（8） 一般社団法人電波産業会標準規格：ARIB STD-B20
3.0 版， 衛星デジタル放送の伝送方式， May 2001．
（9） H. Katoh, Transmission system for ISDB-S,
Proc．IEEE, vol.94, no.1, pp.289-295, Jan. 2006.
（10）一般社団法人電波産業会標準規格：ARIB STD-B44
2.1 版， 高度広帯域衛星デジタル放送の伝送方式，
March 2016．
（11）鈴木陽一，斎藤恭一，田中祥次， 4K･8K 放送の規格解説〜伝送路符号化方式 (ISDB-S3)〜, 放送技術 ,vol.69, no.7, pp.161-166, July 2016.
（12）Recommendation ITU-R BO.2098-0, Satellite
Transmission for UHDTV satellite broadcasting,Oct. 2016.
（13） 総務省 , 衛星放送用テレビ受信設備の施工ガイドラ
イン, July 2018，http://www.soumu.go.jp/main̲content/000555164.pdf

筋誡

久 （正員）

2001 NHK 入局．技術局で報道設備の開発や整備に従事．2005 放送技術研究所で衛星放送の研究を担当．
その後，技術局で中継放送所設備の整備業務などを経て，現在，放送技術研究所で次世代衛星放送の研究に従事．

市ヶ谷敦郎 （正員）1998 NHK 入 局．名古 屋 放 送 局で運行業務や開発に従事．2000 放送
技術研究所で映像符号化の研究を担
当．HEVC の標準化や 4K8K 衛星放送の実用化に従事．現在，放送技術研究所で次世代映像符号化の研究に従事．

放送サービスを展開する．今後ますます 4K8K 放送が解説

新 4K8K 衛星放送の特徴・情報源符号化と伝送技術

17

解

説

5G を活用した
超高精細 8K 映像伝送に関する実証試験
増野 淳 Jun Mashino （株）NTT ドコモ
留場宏道 Hiromichi Tomeba シャープ株式会社

1

年度「屋外において平均 4-8Gbit/s の超高速通信を可能

まえがきとする第 5 世代移動通信システムの技術的条件等に関

第 5 世代移動通信システム（以降，「5G」）は，図 1

する調査検討の請負」の概要と，その応用事例としてに示すように「大容量」「超高速」に加え，過去の移動「エンターテインメント」分野における 8K 映像伝送に通信システムにはなかった「多数同時接続」，「低遅延・関する実証試験の事例を紹介する．

高信頼」といった新たな特徴も有しており，我が国の経が期待されている．我が国が世界に先駆けて 5G を実現

2するため，総務省では，欧米，アジア諸国との連携強化

2.1 5G 概要

済成長に不可欠な IoT 時代の ICT 基盤として早期実現を図るとともに，5G の技術的条件を検討するため，平

5G では，従来の移動通信システムと比較し電波資源

成 28 年 10 月，情報通信審議会に「新世代モバイル通の豊富な高い周波数帯，具体的には図 2 に示すように

信システムの技術的条件」を諮問した．このような 5G

SHF 帯（3〜30GHz）等を積極的に活用することで，用の周波数確保等に向けた検討が行われたことを背景

超広帯域を活用した高速データレート伝送を実現する．

に，平成 29 年度からは，5G の総合的な実証試験

更 に， 図 3 に 示 す 超 多 素 子 ア ン テ ナ を 活 用 し たが（1）

Massive MIMO（Multiple Input Multiple Output）技

開始されている．
本稿では NTT ドコモが実施主体となり総務省から請術の導入で得られるビームフォーミング利得により，高け負った，平成 29 年度「人口密集地において 10Gbit/s

周波数帯で問題となる伝搬損の問題を補償しながら，多を超える超高速通信を可能とする第 5 世代移動通信シ

数のストリームを空間多重することで，数 Gbit/s 級のステムの技術的条件等に関する調査検討」，及び平成 30超高速・大容量通信を実現することができる．また，

図１
18

5G

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

5G が目指す世界と目標スペックⓒ電子情報通信学会 2019

小特集

図2

図3

映像配信技術への誘い

5G における周波数利用の考え方

超多素子アンテナによるビーム形通信

5G 端末の移動に応じてビーム形成方向を動的制御するも実施しているが，「エンターテイメント」「スマートシビーム追従技術により，携帯電話では不可欠と言える移ティ／スマートエリア」「医療」「オフィス／ワークプレ

動体アクセスへの対応も実現する．

イス」の四つの応用分野において様々なパートナー企業と協力し，5G 時代の多様なサービス・アプリケーショ

2.2 総務省「5G 総合実証試験」

ンの実現可能性を検証していることが特徴的である．以

総務省は，5G を社会実装させることを念頭に，世界

下では「エンターテイメント」分野における実証試験事

中の企業や大学等が参加できるオープンな環境を構築

例として，NTT ドコモとシャープで取り組んでいる超し，様々な応用分野における具体的なフィールドを活用

高精細（8K）映像伝送に関する実証試験事例を紹介すした 5G の総合的な実証試験を主導し，世界に先駆け我る．

が国で 5G を実現することを目指している．平成 30 年成され（2），東京をはじめ地方においても様々な試験が3実施されている．

3.1 8K 映像について

度の「5G 総合実証試験」は，六つの試験グループで構

8K 映像伝送技術

NTT ドコモは，前記 5G 総合実証試験の一部（試験

我々が日常的に扱う映像の解像度は高解像度化が進グループ GI）を請け負っており，我が国で 4.4〜4.9GHz

み，8K 映像の実用化に向けた取組みが盛んに行われて帯（以降，「4.5GHz 帯」），及び 27.5〜29.5GHz 帯（以おり，日本国内においては，2018 年 12 月に 4K・8K

降，「28GHz 帯」）の周波数帯に 5G を導入するため，映像による実用放送（衛星放送）が開始された（3）．現

当該周波数帯における電波伝搬特性の解明及び同周波数

在広く普及しているフルハイビジョン（2K）映像の解帯を用いた超高速通信に関して 5G の性能評価を実施し像度が 1,920 × 1,080 ピクセルであるのに対して，8Kている．具体的には平成 27 年度から先行して実施して映像の解像度は 7,680 × 4,320 ピクセルとなる．そのいる「第 5 世代移動通信システム実現に向けた研究開ため，8K 映像の伝送に要求されるデータレートは大幅発」の成果である種々の 5G 無線プラットホームなどをに増加し，フレームレート 120Hz のフルスペックの活用しながら，5G 時代のサービスやアプリケーション

8K に要求されるデータレートはおよそ 144Gbit/s に達を組み合わせた総合実証試験環境を効率的に立ち上げ，する．そのため，限られた周波数帯域の中で，8K 映像

様々な事業者に対し新たなサービスやアプリケーションを伝送するために，H.265（HEVC:High Efficiency Videoを創出できる機会を提供することで，5G を基点とした

（4）
（5）
,（6）
Coding）
や VVC（Versatile Video Coding）
等

新たな産業の創出や日本企業の競争力の強化につなげ，の高効率な映像符号化技術が必要となる．圧縮率の高い事業者や無線プラットホームベンダに対して新たな企業

符号化では，要求されるデータレートを数十 Mbit/s か間のコラボレーションを促進している．

ら 120Mbit/s 程度にまで圧縮可能であるが，符号処理試験グループ GI における調査検討では，電波伝搬特及び復号処理に係る遅延時間が存在する．遅延時間を低性の評価，伝送特性の評価などの無線技術に関する調査減するためには，圧縮率を低くする方法が考えられる
解説

5G を活用した超高精細 8K 映像伝送に関する実証試験

19

解

説

Technology Reviews and Reports
映像・コンテンツ

8K

医療セキュリティ

インフラ保守
検査システム図4

8K 映像の活用が期待される分野・領域の例

が，所要データレートが増加することを示唆している．

ブリックビューイングが期待されている．大規模パブ

そのため，8K 映像を柔軟に活用する上で，大容量の無リックビューイングを実現する上で，我々は，8K 映像

線通信技術が望まれており，5G に対し，特に超広帯域の伝送方式として，MPEG Media Transport（MMT）

伝送に係る期待は大きい．

方式（7）,（8）に着目している．
MMT 方式は，ISO/IEC23008-1（MPEG-H）におい

3.2 8K 映像の活用領域て国際規格として承認された IP（Internet Protocol）

8K 映像は，今まで映像が主に活用されてきた放送分

フォーマットベースの多重化方式である．MMT 方式で野のみならず，様々な分野・領域に普及・活用されていは，協定世界時（UTC：Coordinated Universal Time）

くことが期待される．図 4 には 8K 映像の活用が期待さ

ベースのタイムスタンプが設定されており，様々な IPれる分野・領域を幾つか抜粋して示している．例えば，

ネットワークを介して受信機に到達した複数のコンテン

セキュリティ領域においては，監視カメラに 8K 映像をツを同期して表示することが可能である．例えば，スタ

活用することで，広範囲にわたる密集状況で人を識別

ジアム全体の映像を大画面に表示しつつ，多視点映像をし，どんな小さな動きも検知し，事故や犯罪の防止に寄同時に表示するといった視聴形態を実現することができ与できる．医療領域においては，8K 映像を活用し，遠る．

隔地における診察，並びに手術の効率化に寄与できる．

しかし，無線通信では，時々刻々と変化する伝搬路検査システム領域においては，これまでの画質では見付

環境に起因する伝送誤りが発生してしまう．無線区間のけられなかった細かな傷も 8K 映像の高解像度を活用す

伝送誤りは，当然映像品質の低下を招いてしまう．特ることで検出可能とし，品質保証に寄与できる．インフに，1Gbit/s を超える大容量通信を実現しようとした場

ラ保守領域においては，8K 映像により，建造物・イン合，伝搬路環境の変動によって伝送誤りが発生しやすい

フラ（線路・橋など）の僅かなひずみやずれも計測可能

高多値変調や多ストリーム数の MIMO 通信を使用するとし，安全性の向上への寄与が期待される．また，映ことになることから，無線区間の伝送誤りを完全になく像・コンテンツにおいても，例えば，スポーツ映像の視すことは極めて困難である．

聴に対して，超高臨場感で現地の雰囲気まで伝わるような新しい映像体験を提供することができる．

通信路に起因する伝送路誤りによる映像品質の劣化を改善する技術として，映像側に前方誤り訂正符号（FEC：Forward Error correcting Code）技術を導入

3.3 8K MMT マルチチャネル伝送20

することが検討されている．特に，リアルタイム性が要

8K 映像による更なる高臨場な映像体験を提供するこ

求されるコンテンツの配信においては，再送に起因するとを考えた場合に，複数の 8K カメラの映像を同期表示

遅延が無視できない場合があることから，FEC によるさせ，観光地やスタジアム全体を俯瞰するような大規模

誤り訂正が有効である．例えば，地上デジタル放送におなパノラマ映像表示や，多視点映像表示（例えば，選手

いては，複数の符号を組み合わせた連接符号が採用されごとの視点映像表示や，様々な定点カメラ及び移動カメており，情報源に近い方の外符号にリードソロモン符

ラからの映像表示）を組み合わせた，大規模・高臨場パ号，伝送路に近い方の内符号に畳込み符号が採用されて通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集

（11）
Live Streaming（HLS）にも着目している．

Dm:映像パケット

HLS では，サーバ上の映像データ（映像ソース）に

D2

D3

D4

D5

P26

D6

D7

D8

D9

D10

P27

D11

D12 D13 D14 D15

P28

メディアセグメントファイル（.ts ファイル）と，メディ

D16 D17 D18 D19 D20

P29

アセグメントファイルを記述するインデックスファイル

D21 D22 D23 D24 D25

P30

P32

P33

P34

P35

Pn:パリティパケット
Pro-MPEG におけるデータパケットとパリティパケットの関係の一例いる

クライアントがアクセスすることで映像再生が開始され

D1

P31

図5

映像配信技術への誘い．

（9）

る．このときサーバ上に配置された映像データは，設定した時間長（セグメントファイルサイズ）で区切られた（.m3u8 ファイル）とで構成される．
映像ソースがカメラ映像等のライブ映像であった場合，サーバ上には，メディアセグメントファイルが蓄積されていき，またインデックスファイルにも当該のメディアセグメントファイルの情報が追記されていくか
ら，クライアントはライブ映像を視聴する一方で，過去に遡って視聴することも可能である．ここで，サーバは，セグメントファイルサイズと，インデックスファイ
ルに記載可能なファイル数（プレイリストサイズ）を設

我々が着目している MMT 伝送でも，複数種類の定することができる．また，サーバは，所定の時間周期

FEC が仕様化されており，誤り訂正制御を実装した 8Kをもって，インデックスファイルの内容を更新する．ク

映像受信装置を用いて受信データの誤りを検知・訂正す

ライアント側は，当該周期でサーバのインデックスファ

ることで，無線区間の伝送誤りの影響を大幅に低減した

イルにアクセスを行い，記載されているメディアセグメ

乱れの少ない映像が実現されることが期待される．

ントファイルを受信することになるから，プレイリスト

我々は，MMT 伝送において仕様化されている複数のサイズと，メディアセグメントファイルサイズとで定義

FEC の 中 で，MPEG-H（10） で 規 定 さ れ て い る

されるサイズだけバッファリングすることが可能とな

SMPTE2022-1（ProMPEG）を用いて，その誤り訂正

る．このことから，プレイリストサイズとセグメント能力を検証している．このようにアプリケーションレイ

ファイルサイズの積で表される時間区間における通信路

ヤ に 適 用 す る FEC を本 稿で は AL-FEC（Applicationの平均スループットが，映像データに対する所要ビット

Layer FEC）と呼ぶこととする．我々が検討している

レートを満たすことが，安定した映像伝送を実現する条

Pro-MPEG では，図 5 に示すように，連続する映像パ件の一つとなる．適切な設定を行えば，無線通信のようケット D1〜D25 を二次元に配置し，行方向及び列方向に，スループットの瞬時変動が発生し得る通信路に対しにそれぞれに紛失パケットを復元するためのパリティパても，十分な耐性を得られることが期待できる．なお，

ケットが設定される．パリティパケットは映像パケット

本稿では MMT，HLS ともに，本試験に関連する範囲

に対する排他的論理和（XOR）によって生成される．

のみの説明にとどめている．詳細については，MMT に

図 5 に お い て P26 は D1〜D5 の XOR，P31 は D1〜

ついては文献（7），（8）等，HLS については文献（11）D21 の XOR によって生成される．受信側ではパケット等を参照されたい．

誤り（パケット紛失）を検知した場合，当該パケットを含む行方向若しくは列方向に XOR を取ることで，当該パケットを訂正することが可能となる．列方向に生成されるパリティパケットは主にランダム誤り，行方向に生45G を活用した 8K 映像
マルチチャネル伝送試験

成されるパリティパケットは主にバースト（連続）誤り

高精細スポーツ映像のパブリックビューイング等のに対して効果を発揮する．無線通信で発生する誤りにお需要を想定した 5G のユースケースの実証試験として，

いては，特にマルチパスフェージングに起因するバース

NTT ドコモとシャープは 2017 年 11 月に 5G を活用し

ト誤りの影響が大きく，行方向に配置されるパリティパ

た 8K 映像マルチチャネル映像伝送に関する共同試験をケットによる訂正効果が期待される．

実施した．8K 映像の伝送には，HEVC のような高効率な圧縮技術を用いても，1 チャネル当り平均 80Mbit/s

3.4 HTTP ストリーミングによる 8K 映像伝送のデータレートが必要となり，現行の 4G（LTE）によ本実証試験においては，先に説明した MMT 伝送にる伝送では伝送速度の観点から安定して複数チャネルの加えて，HTTP ストリーミング技術の一つである HTTP

8K 映像伝送を実現することは難しいが，この試験では
解説

5G を活用した超高精細 8K 映像伝送に関する実証試験

21

解

説

Technology Reviews and Reports

図6

図７

5G を介した 8K 映像マルチチャネル伝送試験

世界初，5G で 12 チャネルの 8K 映像伝送に成功した試験の様子

5G の特徴の一つである高速・大容量の通信を活用する

プットから 12 チャネルの疎通を確認，うち 4 チャネルとともに，5G 無線装置における無線レイヤの誤り訂正の映像データについては受信装置に隣接して設置した 4制御に加え，MMT 伝送における誤り訂正制御を実装し台の 8K ディスプレイに安定して同時表示できることをた 8K 映像受信装置を用いて受信データの誤りを検知・確認した．また残りの 8 チャネルのデータについても，訂正することで，無線区間の伝送誤りの影響を大幅に低5G 端末局に接続されたルータ上で受信できていること減した乱れの少ない映像を再現した．具体的には図 6を確認した．

に示す試験構成において，4.5GHz 帯の 5G 無線装置を用いて，合計約 1Gbit/s を必要とする 12 チャネルの
8K 映像伝送を安定して行うことに成功し，パブリックビューイング，サイネージなどを通じて，新たなユーザ
体験を提供する送受信システムの実現可能性を確認した．
試験の様子を図 7 に示す．無線区間におけるスルー
22

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 20195

5G を活用した SL 列車への
8K ライブ映像伝送試験

観光産業への活用を想定した 5G のユースケースの実証試験として，NTT ドコモとシャープは，東武鉄道の協力の下，地方観光資源として復刻運行されている SL

小特集

図8

映像配信技術への誘い

5G を介した SL 列車への 8K ライブ映像伝送試験構成（Steam Locomotive：蒸気機関車）の乗車体験を向上させるための 8K ライブ映像伝送試験を 2018 年 11 月に実施した．
具体的には，図 8 に示すように，日光鬼怒川線の線路沿いにある栃木県日光市の鬼怒川にかかる橋りょう付
近に，4.5GHz 帯及び 28GHz 帯の 5G 基地局を用いて
5G 通信エリアを構築し，橋りょう付近から SL が走行する勇姿を 8K カムコーダで撮影し，その 8K ライブ映
像を，5G を介して SL 車内へ即座に伝送した．これによりお客様が乗車している客車をけん引する SL の勇姿を，客車内から楽しむ新しい観光体験を実現した．図9，図 10 に試験中の SL 車外及び車内の様子を示す．本
試験の模様はドコモ公式 YouTube チャネルにて動画像

図9

試験中，橋りょう付近から SL 列車を撮影している
様子

図 10

SL 列車内に設置した 8K ディスプレイにライブ映像が表示される様子

でも御覧頂ける．
（https://youtu.be/R10bRTxxeu8）
なお，それぞれの 5G 基地局は，ビームフォーミング
機能及びビーム追従機能を備え，SL 客車の側面窓に設置した 5G 移動局との間で安定的に通信を行い，最大1.7Gbit/s の伝送速度を実現したほか，28GHz 帯においては 3 局の基地局間でハンドオーバしながら途切れることなくライブ映像の表示に成功した．8K カムコー
ダからのライブ映像の配信技術には HLS を用いており，
適切なセグメントファイルサイズとプレイリストサイズ
により，安定した 8K 映像ライブ視聴を実現している．
本試験では，約半世紀ぶりに復活を遂げた SL と，最先端の ICT 技術である 5G の融合により，「鉄道産業文化遺産」である SL の乗車体験をより印象的な観光体験に昇華して提供できることを実証し，5G が観光産業分
野の発展に寄与できることを確認した．

解説

5G を活用した超高精細 8K 映像伝送に関する実証試験

23

解

説

6

Technology Reviews and Reports

あとがき

5G を活用したユースケースの実証事例として，総務省 5G 総合実証試験の一部として NTT ドコモ，シャープで取り組んでいる 8K 映像伝送試験の成果について報告した．今後も様々な応用分野における 5G そして 8Kの実証を実施していく予定である．
■ 文献（1） 総 務 省，5G 総 合 実 証 試 験 の 開 始，May 2017,h t t p : / / w w w. s o u m u . g o . j p / m e n u ̲ n e w s /s-news/01kiban14̲02000297.html（2） 総 務 省， 平 成 30 年 度 5G 総 合 実 証 試 験 の 開 始，Sept.2018, http://www.soumu.go.jp/menu̲news/
s-news/01kiban14̲02000347.html（3） 総務省，4K 放送・8K 放送 情報サイト，Dec.2018,h t t p : / / w w w. s o u m u . g o . j p / m e n u ̲ s e i s a k u /ictseisaku/housou̲suishin/4k8K̲suishin.html（4） ITU-T Recommendation, H.265 High efficiency
video coding, Nov. 2016.
（5） 猪飼知宏， HEVC を超える映像符号化標準， ITU
ジャーナル，vol.47, no.6, pp.27-30, June 2017.
（6） JVET, Working draft 1 of versatile videocoding, JVET-J1001-v2, April 2018．
（7） 青木秀一， MMT を用いた 8K スーパーハイビジョ
ン衛星方法のメディアトランスポート方式 , NHK
技研 技術技報，no.150, March 2015．
（8） 仲地孝之，山口高弘，外村喜秀，藤井竜也， 4K・
8K 映 像 配 信 を 支 え る 次 世 代 メ デ ィ ア 伝 送 技 術

24

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

MMT， NTT 技術ジャーナル，Feb.2014．
（9） 樋口裕二， 地上デジタル放送， 電子情報通信学会，
知識の森，5 群 8 編 2-2-1．
（10）ISO/IEC DIS 23008-10， Information technology
̶ High efficiency coding and media delivery inheterogeneous environments ̶ Part 10: MPEG
media transport forward error correction（FEC）
codes, Nov. 2013.
（11）R. Pantos and W. May, HTTP live streaming,
IETF RFC 8216 Draft, Aug. 2017.

増野淳 （正員：シニア正員）

平 15 京大・工・電気電子卒．平 17
同大学院情報学研究科修士課程了．
平 17 日本電信電話入社，次世代無線アクセス技術の研究開発に従事．
平 28 から NTT ドコモに勤務，第 5
世代移動通信システムの研究開発及び実証試験を推進．平 20 年度本会学術奨励賞受賞．IEEE 会員．

留場宏道 （正員）
平 16 東北大・工・通信卒．平 18 同大学院修士課程了．平 20 同大学院博士課程了．平 20 日本学術振興会
特別研究員（PD）．平 21 シャープ入社．博士（工学）．次世代移動無線通信システムの研究開発に従事．同社
通信・映像技術研究所勤務．平 16，
17 年度本会無線通信システム研究会
活動奨励賞各受賞．IEEE 会員．

解

説

小特集

映像配信技術への誘い

映像配信サービスの
品質制御技術動向
松本存史 Arifumi Matsumoto
木村拓人 Takuto Kimura
岡本 淳 Jun Okamoto

1

日本電信電話株式会社ネットワーク基盤技術研究所
日本電信電話株式会社ネットワーク基盤技術研究所
日本電信電話株式会社ネットワーク基盤技術研究所

はじめに

モバイル網・固定網にかかわらず，様々なネットワー
ク環境においてストリーミング形映像配信サービスの利用が増加している．Sandvine の 2018 Global Internet
Phenomena Report（1）によると，全ダウンストリーム
トラヒックのうち 58% を映像データが占めていると報告 さ れ て い る． ま た，Cisco の Visual Networking
Index（2）によると，2015 年から 2020 年にかけて年平
均成長率 22％（5 年間で約 2.7 倍）で全体のトラヒッ
クは増加を続けると予測されている．映像トラヒック量

図1

ABR による映像配信の増加につれ，ネットワーク環境によっては再生停止等の品質劣化が発生している．こうした視聴品質の劣化

リズムはビットレート選択アルゴリズムと呼ばれ，視聴は，視聴時間の低下にもつながると報告されているた品質を左右する重要な要素である．適切なビットレート

め ，映像配信サービスにおける視聴品質の向上は，選択アルゴリズムを構築することができれば，通信環境

ネットワーク事業者・コンテンツ事業者にとって大きなに応じて適切なビットレートが選択されるため，急激な課題となっている．

ふくそうが発生したとしても，再生停止や再生画質の大（3）

映像配信サービスの視聴品質向上に向けた制御は，

幅な劣化を避けることができる．

端末及びサーバにおける制御とネットワークにおける制

ネットワークにおける制御としては，マルチ CDN 制

御に分類することができる．端末及びサーバにおける制御技術や Open Caching に注目が集まっている．マル御として主に用いられる方式は，Adaptive Bitrate 型

チ CDN とは，複数の CDN（Content Delivery Network）

映像配信方式（以降，「ABR」）である．ABR は，動画を 契 約 し て お き， 各 CDN の ふ く そ う 状 況 に 応 じ て像の再生中にビットレートを動的に変更することのでき

CDN を切り換えることが可能なシステムである．一つる方式であり，MPEG-DASHといった方式の事業者が複数の配信サーバを保有している場合には，が広く使われている．ABR の基本的な構成図を図 1 に同様の考え方で複数のサーバを切り換えながら映像配信示す．ABR は，映像配信サーバと再生クライアントかを行うことができる．マルチ CDN 制御を利用すること

ら構成される．映像配信サーバは，映像データをあらか

で，たとえ一つの CDN でふくそうが発生したとしても，じめ複数のビットレートで符号化し，数秒から 10 秒程

別の CDN から配信することが可能となり，映像データ

度のチャンクと呼ばれる単位に分割して保存しておく．

の配信品質の劣化を抑えることが可能となる．

や HLS

（4）

（5）

そして，クライアントは，映像配信サーバへチャンク単Open Caching とは，アクセスネットワーク区間に位で映像データを要求しながら，同時に再生を行う．こコンテンツ事業者共用のキャッシュを配置することで，のときクライアントは，現在の通信品質やバッファ量のよりユーザに近い位置から映像配信を行うことを可能と遷移状況を加味して，チャンクごとに異なるビットレーする技術であり，従来のコンテンツ事業者が設置するトのデータを要求することができる．このようなアルゴ

キャッシュ装置とは異なり，アクセス事業者が主体とⓒ電子情報通信学会 2019

解説

映像配信サービスの品質制御技術動向

25

解

説

Technology Reviews and Reports

なって設置するものである．この技術は，現在標準化や境やサーバのふくそう状況などを加味して，それらを適製品開発が進められている段階であり広く普及している

切に使い分けるという方法もあれば，映像配信サービス

状況ではないが，本技術の導入が進めば，ネットワーク

事業者が複数の CDN サービスを利用し，ユーザのネッ

内部のふくそうの回避等による映像データの配信品質のトワーク環境や CDN の負荷状況などによって CDN を向上が期待される．

切り換える方法も存在する．後者の形態はマルチ CDN

本稿では，映像配信サービスの品質技術動向として，と呼ばれており，現在注目が集まっている技術である．

上記三つの技術について概説を行う．２．では，映像配

Conviva（9）はこのマルチ CDN の形態において，適切に信サービスにおける品質制御技術全体について俯瞰し，

CDN を切り換えることでサービスの可用性や配信品質

３．でビットレート選択制御，４．でマルチ CDN 制御，を向上させる技術をサービスとして提供している．マル

５．で Open Caching について説明を行う．６．では

チ CDN については４．で詳細に述べる．

全体のまとめを行う．

また，ネットワーク区間においては，コンテンツ配信の高速化，トラヒック流量抑制に向け，キャッシュが2

映像配信サービスにおける品質制御技術

2.1 端末及びサーバでの制御広く使われている．キャッシュは，ネットワーク事業者が設置する従来型トランスペアレントキャッシュと，コンテンツ事業者が所有しネットワーク事業者の内部に設置させる専有型キャッシュに分類することができる．し一つ目は，映像配信サービスのクライアントアプリ

かし，近年では，これらの分類には収まらない，コンテ

ケーション内部での品質制御技術である．先に述べたンツ事業者とネットワーク事業者が連携したモデルであABR において，ビットレート選択アルゴリズムは映像

る Open Caching（10）と呼ばれる技術が登場し，注目を配信サービスの視聴品質を大きく左右する要素である．

集めている．Open Caching については５．で詳細をまた同時に，映像配信時に発生するトラヒック量にも大述べる．

きく影響をもたらす．ビットレート選択アルゴリズムは在でも多くのアルゴリズムが提案されている（6）．ビット

3

レート選択アルゴリズムについては，３．で詳細を述べ

ビットレート選択制御技術は，視聴品質の向上を目指

ABR の登場以来，研究開発の対象となっており，今現る．

ビットレート選択制御

した方式が多く提案されており，主な方式としては，バッ

また，プレーヤのバッファ量を制御するペーシング

ファ情報のみに基づいてビットレートを決定する方式（11）アルゴリズムの研究開発も進められている．バッファ量や , モデル予測制御に基づく方式（12），リアプノフ最適化

が常に一定量となるように映像チャンクの受信タイミンに基づく方式（13），深層強化学習に基づく方式（14）などがあグを制御する手法や通信品質が良いときに優先的に受信る．

する手法 ，ある程度バッファに空きができてから一気（7）にバッファをためる手法などが存在している．

しかし，視聴品質のみを向上させても，特にモバイル
環境においては，１か月当りに利用可能な通信量の上限

SIQV（8）は，映像チャンクの各ビットレートにおけるを設けることが一般的になりつつあり，視聴時の通信量

統計的な品質指標について着目した，ビットレート選択を気にするユーザも多い．そこで，視聴品質を向上させ

候補削減手法である．SIQV では，映像コンテンツの同るという制御目的とは異なる技術として，視聴品質と通信

一視聴箇所における隣接ビットレートチャンクの映像品

量のバランスを制御するビットレート選択技術（TQAPI）

質に顕著な差分がなかった場合，データサイズの大きいが提案されている（15）．この技術では，ユーザや配信事業

方のビットレートを候補から除外する．この処理によ

者が，視聴に耐え得る最低限の視聴品質を目標 QoEり，より少ないデータ転送量で高い画質を選んだ場合と（Quality of Experience）として設定し，目標 QoE を保同一の効果が得られる．つまり，ユーザの視聴品質に大ちながら通信量をなるべく削減するビットレートを選択す

きな影響を与えることなく，転送するデータ量の削減がる．

可能となる．

図 2 にシステムの全体像を示す．ユーザ端末は映像配信事業者からチャンクを受信する前に，QoE 制御エンジ

2.2 ネットワークでの制御

26

ンに問合せを行う．この問合せでは，これまでの再生ビッ

二つ目は，配信サーバと端末をつなぐネットワーク

トレートや再生停止時間などの情報を渡すことで，QoE区間における品質制御技術である．映像配信サービス事

制御エンジンの内部で最適なビットレートを算出する．

業者が複数のサーバを用意し，ユーザのネットワーク環算出された最適ビットレートは，次に受信するべきビット

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集

図2

図3

映像配信技術への誘い

TQAPI システム全体像

TQAPI QoE 制御エンジンの内部操作

レートとしてユーザ端末に通知され，それに基づいてユー
ザ端末は映像チャンクを受信する．
図 3 には，QoE 制御エンジンの動作について示した．
QoE 制御エンジンの内部では，あらかじめ定められた目
標 QoE と，その時点までの視聴情報と，ネットワーク品とは間違いないが，ユーザの真に求める視聴品質は通信量なども加味して判断されるケースも多く，このような新しいコンセプトの配信技術の重要性が今後ますます高まってくることが予想される．

択すれば，一定時間先の時点で目標 QoE を達成でき，か4

つその際に発生する通信量が最小になるかを計算する．

ビットレート選択技術により選ばれたチャンクは，

このとき，ネットワーク品質の予測が必要になるが，この配信サーバから端末に向けて転送される．このとき，配予測については，ユーザが置かれた環境（位置・時間・信の高速化，ネットワーク内のトラヒック量抑制に向け

利用キャリヤ等）における過去の通信品質データも加味して，CDN が広く利用されている．しかし，北米等では，て，予測を行う．

CDN 間での品質の違いが大きな問題となっている（17）．

質予測値を基に，今後どのようなビットレート系列を選

マルチ CDN 選択技術

本技術は実際の映像配信サービスを用いてその効果がそ こ で， こ の CDN を 複 数 契 約 し， 動 的 に 利 用 す る

実証されており，目標として設定した QoE での配信を実CDN を切り換えることでサービスの可用性向上，配信

現できることや，目標 QoE を低めに設定することで大幅品質の向上を目指す，マルチ CDN サービス（9）,（18）が登に通信量を削減できることが確認されている（16）．

場している．

視聴品質を改善する技術が今後も必要であり続けるこ

マルチ CDN の動作例を，図 4 に示す．マルチ CDN
解説

映像配信サービスの品質制御技術動向

27

解

説

Technology Reviews and Reports

5Open Caching

映像配信をはじめとするデータ配信の効率化・品質向上のために網内にキャッシュを設置する手法が広く普及している．従来は，トランスペアレントキャッシュと呼ばれる，コンテンツ事業者に対して透過的にアクセス事業者が設置したキャッシュを行う方式が主流であった．しかし，コンテンツ詐称や，転送データの盗聴などの様々なセキュリティリスクを防ぐため，様々なコンテ
ンツが HTTPS で暗号化されて転送されるようになってきている．そのため，エンドツーエンドの経路途中においてデータを取得しキャッシュすることができなくな
図4

マルチ CDN による品質向上

り，トランスペアレントキャッシュを機能させることが困難になりつつある．このような課題を解決するため，（20）
SVA（Streaming Video Alliance）という業界団体

では，複数の CDN を利用可能な状況で，CDN 選択エによって標準化が進められているのが Open Caching

ンジンが最適な CDN を切り換え，ユーザにアクセスさ（10）という技術である．

せる．各 CDN にアクセスした際のスループットや遅延Open Caching はアクセスキャリヤとコンテンツ事といった品質は，時間帯やユーザ，コンテンツに応じて業者の連携によって効率的なコンテンツ配信を実現する

変化すると考えられる．したがって，この切換を時間

新 し い エ コ シ ス テ ム を 目 指 し た 技 術 で あ る．Open

帯・ユーザ・コンテンツなどに応じて適切に行うことにCaching では，アクセスキャリヤ側に設置したキャッより，単一の CDN のみを使い続ける場合と比較して，シュ装置を，連携先のコンテンツ事業者に共用で利用さ配信品質を向上させることが原理的には可能となる．

せる．図 5 には，Open Caching によるコンテンツ配しかし，適切な CDN 切換を行うためには，各 CDN信の様子を示す．Open Caching によるコンテンツ配へアクセスした際に得られる品質を正確に推定する必要

信 で は，OCN（Open Caching Node） と 呼 ば れ る

が あ る．Cedexisの マ ル チ CDN サ ー ビ ス で は，

キャッシュ装置をユーザの近傍であるアクセスキャリヤ

Cedexis Radar と呼ばれる実際のユーザ端末で測定し等に設置し，これを OCC（Open Caching Controller）

た通信品質データを用いて，この品質推定を行い CDNから制御する．コンテンツ事業者やそのコンテンツ配信切換を実現している．一方，品質測定のための専用装置を預かる CDN 事業者は，連携先のアクセスキャリヤへを用いている場合もある．

コンテンツを配信する際は OCC を介してコンテンツ配

これまで，マルチ CDN サービスは比較的通信品質の信の制御を行い，OCC から OCN へコンテンツが配置

不安定な国外で必要とされており，日本国内での必要性される．これにより，ユーザから近い OCN からコンテが不明であった．しかし，木村ら（19） は，日本国内でンツを配信することができ，より品質の高い映像配信をあっても，理想的な CDN 選択を行うことで，平均ス実現することができる．

（18）

（19）

ループットを 131Mbit/s（28%）改善できることを示している．

図 6 では，ユーザが Open Caching を用いてコンテンツを取得する際のシーケンスを示している．ユーザ

CDN サービスは従量制の課金モデルを採用しているは，何も設定しない場合だと配信元サーバにコンテンツ

事業者が多いため，マルチ CDN サービスを利用するこを取得しに行ってしまうため，そのアクセス要求をとによって，トラヒックが複数の CDN に分散したとし

OCN に誘導する必要がある．ユーザのコンテンツへのても配信コストが大きくかさむことはない．更に，マルアクセス要求を OCN へ誘導する方法としては，HTTP

チ CDN サービスを用いたコンテンツ配信への切換は，Redirect を用いる方法と，DNS CNAME を用いる方法

ほかの CDN へと切り換えるのと同程度の手間で済む．

がある．図 6 には，HTTP Redirect 方式を用いた場合

したがって，今後，より高い可用性や配信品質を要求すの通信シーケンスを示す．ユーザ端末（Client）からのるサービスを対象に，マルチ CDN の導入が進むものとHTTP リ ク エ ス ト は， コ ン テ ン ツ 事 業 者（ 図 で は

思われる．

CDN）
，OCC，OCN へと順に HTTP Redirect によって転送され，最後に OCN からレスポンスとしてコンテ
ンツデータが転送される．

28

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集

図5

図6

映像配信技術への誘い

Open Caching の動作概要

Open Caching 通信シーケンス

従来はコンテンツ事業者が専有するキャッシュ装置

用いた配信へと姿を変え，また ABR などの制御技術もを大きな ISP に設置するという，技術的にもビジネス登場し，既存の Web サービスと同様のインフラを用い的にもコンテンツ事業者が主導する形でのキャッシュをて，簡易に効率的かつ高品質な映像配信サービスが実現

用いたコンテンツ配信が主流であった．しかし，Openできるようになった．しかし，4K・8K による大容量コ

Caching の登場により，コンテンツ事業者ごとにキャッンテンツの登場や，より様々な映像配信サービスのインシュ装置を分離する必要がなくなり，キャッシュの利用

ターネット上での展開により，従来とは異なった品質要

効率を上げることが可能となる．更に，アクセスキャリ

件，または従来以上に厳しい品質要件を持ったサービス

ヤ内の網構成やふくそう状況など，アクセスキャリヤ個の登場が見込まれる．トラヒック需要の増加は，ネット

別の通信環境や通信ポリシーを反映した，より効率・配ワークインフラの増強が追い付かない状況になりつつあ

信品質の良いキャッシュを用いたコンテンツ配信の実現

り，本稿で紹介したビットレート選択技術，マルチが期待される．

CDN 選択技術，そして Open Caching など，ユーザの6

満足度をより向上させる技術，または既存のネットワー

まとめ

ク・サーバリソースをより効率的に利用する技術が今後
ますます重要になってくると思われる．

インターネットを用いた映像配信の歴史は長く，古くは UDP/RTP での配信が主流であったが，HTTP を解説

映像配信サービスの品質制御技術動向

29

解

説

Technology Reviews and Reports

■ 文献
（1）

sandvine, https://www.sandvine.com/pressreleases/sandvine-releases-2018-global-internetphenomena-report（2） Cisco visual networking index: forecast andmethodology, https://www.cisco.com/c/en/us/
solutions/collateral/service-provider/visualnetworking-index-vni/white-paper-c11-741490.
html（3） F. D obri a n, S . V y a s , S . I o n, a nd Z . H u i ,Understanding the impact of video quality onuser engagement, Proc. ACM SIGCOMM,
vol.41, no.4, pp.362‒373, Aug.2011.
（4） T. Stockhammer, Dynamic adaptive streamingover HTTP : standards and design principles,
Proc.ACM MMSys, pp.133‒144, Feb. 2011.
（5） E. R. Pantos, Http live streaming, Aug. 2017,https://tools.ietf.org/html/rfc8216（6） Y. Sani, A. Mauthe, and C. Edwards, Adaptive
bitrate selection: a survey, IEEE Commun.
Surveys & Tutorials, vol.19, no.4, pp.2985‒
3014,2017.
（7） 木村拓人，横田将裕，松本存史，林 孝典， 過去のスループット情報を利用した動画ペーシング制御法の 提 案 , 信 学 技 報，CQ2015-125，pp.101‒106，
March 2016．
（8） B. Rainer, S. Petscharnig, C. Timmerer, and H.
Hellwagner, Statistically indifferent quality
variation:An approach for reducing multimedia
distribution cost for adaptive video streaming
services, IEEE Trans. Multimedia, vol.19,
no.4, pp.849‒860, March 2017.
（9） Conviva, https://www.conviva.com/（10） Open Caching, https://www.streamingvideoalliance.org/technical-work/working-groups/
open-caching/（11）T. Huang, R. Johari, N. McKeown, M. Trunnell,and M.Watson, A buffer-based approach torate adaptation: Evidence from a large video
streaming service, ACM SIGCOMM, 44. 4.
pp.187‒198, Aug. 2014.
（12）X. Yin, A. Jindal, V. Sekar, and B. Sinopoli, A
control-theoretic approach for dynamic adaptivev i d e o s t r e a m i n g o v e r H T T P, P r o c . AC M
SIGCOMM, vol.45, no.4, pp.325‒338, Aug. 2015.
（13）K. Spiteri, R. Urgaonkar, and R.K. Sitaraman,
Bola:near-optimal bitrate adaptation for online
videos, IEEE INFOCOM, pp.1‒9, April 2016.
（14）H. Mao, R. Netravali, and M. Alizadeh, Neural
adaptive video streaming with pensieve,
ACMSIGCOMM, pp.197‒210, Aug. 2017.
（15）木村拓人，松本存史，奥山隆文，岡本 淳， QoE

30

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019を保ちながらトラヒック量を削減する映像ビット
レ ー ト 選 択 方 式， 信 学 技 報，CQ2017-49，
pp.111‒116，July 2017．
（16） 体感品質モデルに基づいた動画配信技術の実証実験に 成 功：NTT 持 株 会 社 ニ ュ ー ス リ リ ー ス：NTT
H O M E , h t t p : / / w w w. n t t . c o . j p / n e w s 2 0 1 8 /
1804/180419b.html（17）X. Liu, F. Dobrian, H. Milner, J. Jiang, V. Sekar,
I. Stoica, and H. Zhang, A case for a coordinated internet video control plane, ACM
SIGCOMM, 42. 4, pp.359‒370, 2012.
（18） Cedexis, https://www.cedexis.com/radar/（19）木村拓人，松本存史，林 孝典， マルチ CDN 導入による品質改善の検討， 2018 信学総大 , no.B-1121，March 2018．
（20） Streaming Video Alliance, https://www.streamingvideoalliance.org/

松本存史 （正員）
NTT ネットワーク基盤技術研究所通信
トラヒック品質プロジェクト通信品質
グループ主任研究員．2004 京大大学
院情報学研究科知能情報学専攻修士課
程了．同年 NTT 入社．ネットワーク
アーキテクチャ，IPv6 通信方式の標準化活動，映像をはじめとするアプリ
ケーションの品質制御技術の研究に従事．

木村拓人 （正員）
NTT ネットワーク基盤技術研究所通信
トラヒック品質プロジェクト通信品質
グループ研究員．2013 東工大大学院
情報理工学研究科計算工学専攻修士課
程了．同年 NTT 入社．品質制御技術の研究に従事．2017 年度本会学術奨
励賞，CQ 研究会奨励賞各受賞．

岡本

淳 （正員）NTT ネットワーク基盤技術研究所通信
品質グループグループリーダ．1994
東京理科大・電気卒．1996 同大学院修士課程了．同年 NTT 入社．映像サー
ビスをはじめとした通信サービスの品質研究に従事．2008 年度電気通信普及財団賞，2010 年度日本 ITU 協会賞
各受賞．

解

説

小特集

映像配信技術への誘い

Shuichi Matsumoto

一般社団法人日本ケーブルラボ

ケーブルテレビの最新技術動向
松本修一

1

はじめに

今や 1 兆円産業にまで成長したケーブルテレビ業界が変わろうとしている．難視聴対策・再放送サービスかと将来展望を合わせて説明し，最後に，最新の研究ト
ピックスとして，筆者らが提案している次世代のケーブ
ルテレビ映像配信技術を紹介する．

ビスの高度化とともに，通信事業に大きくビジネスを拡

2

大しつつある．特に，無線事業の展開が急を告げている．

2.1 ネットワーク構成

ら始まった当業界が，4K・8K をはじめとする放送サー

ケーブルテレビの現状

ケ ー ブ ル Wi-Fi，MVNO（Mobile Virtual Network

ケーブルテレビは図 1 に示すとおり，サービスを提Operator），地域 BWA（Broadband Wireless Access）

供する地域に，光ファイバケーブルや同軸ケーブルを敷とこれまで着実にビジネス領域を拡大してきたその先設して，ケーブルテレビ局のセンターと地域内の一軒一に，いよいよ 5G への参入と，とどまるところを知らな軒の家庭をケーブルで結び，放送サービスや通信サービ

い．この流れは，ケーブルテレビ事業の先輩格である米スをはじめとする多様なサービスを提供している．

国の COMCAST などの動きに呼応しており，これに日日本の全世帯のおよそ約 9 割に相当する 5,000 万世

本流の地域に根差した，大手通信事業者にはまねのでき

帯が全国 500 以上のケーブルテレビ事業者によりカない，言わばかゆいところに手が届くきめ細かなサービ

バーされており，3,000 万以上の世帯にサービスが提供

スが加われば，その伸び代は計り知れない．

されている現状から，ケーブルテレビは正に我が国の重一方，ケービルテレビの社会的イメージに目を向けると，NHK などの放送事業者やNTT などの大手通信事業者と比較すると，残念ながら見劣りする．更に，技術に目を向けると，製品開発や標準化は，自ら行うというよりは，これまでは「メーカ頼り」というのが実情であった．
このような状況から脱皮すべく，ケーブル技術の開発・標準化を一手に握る米国ケーブルラボを手本として，日本ケーブルラボ
が一般社団法人として発足して，今年で 10年を迎える．この節目のタイミングで，ケーブルテレビ業界の実状を本会会員に知って頂くべく，2．では，ケーブルテレビ事業の現状をまず紹介した上で，業界を取り巻く事業環境の変化と課題への対応について，筆者なりに考えているところを述べる．4．
，
5．では，ケーブルテレビ技術について現状ⓒ電子情報通信学会 2019

図1

ケーブルテレビの基本的なネットワーク図
解説

ケーブルテレビの最新技術動向

31

解

説

Technology Reviews and Reports

要インフラに位置付けられている．一方，通信サービス（Fixed Wireless Access）やモバイルの無線サービスの加入状況は，インターネット，電話がそれぞれ対全世の提供も行うべく，無線免許の獲得を目指している．

帯比で 15% 程度の 800 万世帯であり，米国のケーブルテレビ業界が，放送より通信のサービス収益の方が大き32

2.2 日本ケーブルラボ

いことを見ると，今後，まだまだ伸び代があり，通信日本ケーブルラボは，2009 年に日本ケーブルテレビ

サービスは業界発展の鍵と言える．特に，無線サービス

連盟から独立し，総務省管轄下の新たな一般社団法人とに関して，ケーブル通信インフラを活用した Wi-Fi ホッ

して米国ケーブルラボを目標に，委員会主導の事務局的トスポットサービスが，米国では主流になっており期待位置付けとは異なり，ラボ研究員が自ら技術課題に取り感 が 高 い こ と と， 地 域 ケ ー ブ ル 限 定 の 2.4GHz 帯

組み，委員会をけん引する目的で設立された．主な任務

20MHz 幅の地域 BWA は全国ケーブルテレビ事業者 61

は，新技術の開発・標準化，先端技術の調査・分析・評社で商用サービスが開始され，地域サービスに大きく貢価，システム・機器の認定，ケーブルテレビ人材の育成

献している．更には，ケーブルテレビネットワークをフの四つである．新技術の開発・標準化に関しては，例えル活用したスモールセル対応の 5G 方式による FWA

ば，図 2 に示す第 2 世代 STB（Set Top Box）の技術

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

図2

第 2 世代 STB の提供サービスと構成

図3

第 3 世代 STB の提供サービスと構成

小特集
表1

優しい
テレビ
サービス

期待されるサービス実現のための技術課題

向 STB で，全国のケーブルテレビ事業者に現在広く活コンテンツレコメンド
プッシュ形
視聴情報測定サービス
個人情報保護用されている．

STB 共通ブラウザ（HTML5）
音声自動認識操作・高速検索
モーションセンサ
優しい UI
マルチモーダルインタラクション（MMI）
次世代 EPG
タブレットリモコン拠した STB の開発により，2018 年 12 月に開始された

地域 BWA・LPWA（特定小電力無線）連携
リモート監視
センサ連携
社会
安心安全・
データマイニング
インフラ的 エコ・便利
クラウド技術サービス
サービス
サーバ・端末実時間通信プロトコル
IPv6
ID 連携

高度映像
サービス

2017 年には，図 3 に示すように，4K・8K を主対応とする第 3 世代 STB の技術仕様（1）を策定し，これに準新 4K8K 衛星放送の再放送サービスが提供されている．
また，ケーブルラボでは，表 1 に示すとおり，サービスに関わる様々な技術課題に取り組んでおり，その成果を，毎月開催しているラボワークショップ等での講演や技術調査報告書の形で，事業者に迅速に展開している．

3

ケーブルテレビを取り巻く環境変化とその対応

放送・ コンテンツ管理
ネット横断 高速検索
コンテンツ クラウドサービス シームレス切換・表示

3.1 社会環境

タブレット アプリケーション共有
連携
ケーブル SNSサービス タブレットリモコン

が 4 割以上を占めるのに対し，30 歳以下の加入者が極高画質トランスコーダ
動的適応ストリーミングTV
Anywhere シングルサインオン端末認証サービス コンテンツ管理技術
高信頼 CDN
ネット
ワーク
DVR

IP 統合プラットホーム
動的コンテンツ録画管理

高効率スケーラブルコーデック
スーパー
ケーブル大容量伝送
ハイビジョ
スマート編集システム
ンサービス
STB 実装次世代 HFC（Full Duplex）
次世代 PON（Passive Optical Network）
通信増速
5G 無線 10G 光連携（DRoF）
サービス
次世代地域 BWA
インフラ
LPWA 連携
高度化
サービス
統合管理プラットホーム
高信頼
ネットワーク品質評価・管理サービス （プロアクティブメンテナンス）
トラヒック測定・管理
ID-SMS 連携プラットホーム
ケーブルポータル（CMS）
通信
ASP 連携サービス
マイナンバー活用
ケーブルクレジットカード活用
IP 増速化OTT 対応コンテンツ管理サービス
OTT 統合プラットホーム
中小企業
高速ケーブル Wi-Fi
向け
IP 増速対応
サービス共通

映像配信技術への誘い

ネットワーク・端末仮想化

我が国が超高齢化時代を迎える中で，ケーブル加入者
世帯分布を調べると，7 割程度が 50 歳以上で，60 歳代
めて少ないことに注目しなければならない．この年齢構成でテレビとネットの平均利用時間を調べてみると，
50 歳代以上ではテレビがネットを圧倒しているものの30〜40 歳代ではその差は小さくなり，10〜20 歳代ではネットがテレビを上回る状況にある．更に，テレビの視聴時間は，ここ 3 年間で 6％程度減る一方で，ネット利用時間は 26％増加している．以上を考え合わせると，
ケーブル業界が今後取り組むべきポイントは以下の 2点に集約される．
・ケーブル加入者の多数を占める高齢者に対しては，サービスの利便性を高め解約防止を図るとともに，
映 像 サ ー ビ ス の 高 度 化 に よ り ARPU（Average
Revenue Per User：月間売上）の向上を図る．
・現在 30 歳以下の若い年齢層に対しては，ネット高速化と無線対応を含む通信サービスの充実を図り，加入者拡大を図る．
3.2 ユーザ環境
テレビという存在が 場 の提供から，小世帯化の社
会環境の変化もあって，急速に個人視聴のパーソナル化へと進み，コンテンツや広告のカスタマイズ技術が重要となる．従来の番組表から検索するプル形サービスから
今後は顧客の視聴履歴に基づくプッシュ形サービスへの移行が加速すると考えるべきであろう．

仕様が挙げられる．従来の地デジ・BS の再放送や多一方，通信の世界では，これまでのパーソナル的な 1

チャネルの片方向放送サービス（第 1 世代 STB）に加対 1 の，一次元的コミュニケーションモデルから，ツえ，IP 技術をフルに取り込み，外部インターネットとイッターやフェイスブックにみられるの連携，モバイル連携，ホームネットワークにおける宅的コミュニケーションにその趣向が大きく変化してきて内デバイス連携のための高度な通信機能を搭載した双方いる．スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末
解説

対

の二次元

ケーブルテレビの最新技術動向

33

解

説

Technology Reviews and Reports

図4

ケーブルテレビと OTT の構造比較と地上波キー局の位置付け

をセカンドスクリーンとして活用し，テレビ視聴と同時モデルのビジネスも大きな狙い目となる．

に番組検索を行うソーシャルコミュニケーション連携技

一方，インターネットサービスプロバイダやアプリ

術が極めて有望となろう．また情報やコンテンツに対すケーションサービスプロバイダによるネット動画像サーる考え方も，ユーザが自らの PC やハードディスクにコ

ビスに関しては，前述の通信事業者以上にケーブルテレ

ンテンツやテキストを所有する形態からサーバを利用す

ビにとって脅威とされている．従来のケーブルが行ってる形態へと明らかに変化し，更にはテレビ・パソコン・いるタイムシフトを基本とする VOD サービスにプレイ

スマートフォン・タブレットのマルチデバイス視聴サー

スシフトも加えた Netflix や Hulu などの OTT（Over

ビスである「TV Anywhere」の進展により，視聴形態

The Top）が，ケーブル STB の頭越しに，一桁多い数の多様化も加速する．このような流れにあって，ケーブ

十万コンテンツによる多チャネルサービスを始め，いち

ルビジネスも従来のコンテンツサーバを基本としたサー

早く 4K コンテンツ配信も開始するなど，ケーブルコン

バ・クライアントの 1 対 1 の構成から，一挙にクラウ

テンツの露出度を奪っているような状況にも見える．たド化の流れに向かい，コンテンツ保護・管理やマルチデだ，これらは，ケーブルインターネットを介したサービバイス対応等の技術導入が必須となる．更に，Wi-Fi とスとも言えるため，COMCAST が Netflix との連携を発

5G モバイルによるギガビット級のサービスの展開によ表したように，必ずしもケーブル解約（Cord cutting）

り，ケーブルインターネットの無線化がより一層進展には直接つながってはいないという米国ケーブル業界のし，テレビとモバイル端末の連携も加速する．

論調もある．筆者は，特に，Amazon Fire TV と地上以上を集約すると，ソーシャル，クラウド，マルチデ

波キー局の動きに注目している．図 4 には，ケーブル

バイス，無線の四つのキーワードがユーザ環境の変化とテレビと OTT のレイヤ構造比較と地上波キー局の位置

して代表される技術と言える．

付けを示している．端末からコンテンツまで自ら所有するケーブルテレビとプラットホームビジネスの OTT の

3.3 競争環境
大手通信事業者のテレビへの進出に関して，ギガビッを持つアマゾンとコンテンツ力のある地上波 IP 放送がト級の高速サービスで HFC（Hybrid Fiber Coaxial）

どう絡んでくるのか，米国の動きと合わせて，筆者なり方式のケーブルテレビを凌駕する光 FTTH（Fiber Toに IP 放送・ID 基盤・モバイルをキーワードとしてケー

The Home）による VOD（Video On Demand）サー

ブルテレビが向かうべき三つの指針を以下にまとめる．

ビスは，特に，地デジ・BS の再放送サービスに強く依・IP 放送による STB 低価格化とコンテンツ調達（IP存するローカルケーブルテレビ局の脅威となっている．
これに対抗するためには，前述した高齢者と若年層への二面性を考慮したケーブルサービスの充実と高度化によるサービス差別化，並びにケーブルならでは，という地域密着型の安心安全等の公共的サービスが重要な位置付けとなる．更に，従来の B2C モデルに加えて，米国での事例を踏まえた，中小企業向けサービスである B2B
34

対称的構造に対して，HDMI スティックタイプの STB

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

チェーン）の拡大．
・ケーブル ID 基盤による OTT とのシングルサインオン連携とケーブル課金．
・ケーブル Wi-Fi，地域 BWA，5G モバイルによる
TV Anywhere への対応．

小特集

4
4.1

映像配信技術への誘い

現在 2 社ある配信会社がエンコードのみ，多重化まで，ケーブル技術の概要

CAS までと，ケーブルテレビ事業者ごとの要望に沿って代行している．一方，地上波・BS 放送の再放送は，放送方式と最新技術

ケーブルテレビ放送の対象は，ケーブル局が独自に制

ケ ー ブ ル 局 で QAM（Quadrature Amplitude

作したコミュニティチャネルと呼ばれる地域コンテンツ

Modulation）に再変調するか，そのまま何の処理もせと番組供給会社から提供を受けた映画などの多チャネル

ず，再放送するパススルー方式という我が国特有の二つコンテンツを合わせたケーブル自主放送と，地上波・の方式がある．なお，配信会社からケーブル会社へのコ

BS 放送の再放送の二つに大別される．図 5 に示すようンテンツ配信は，従来衛星などが使われてきたが，現在に，ケーブル自主放送は，映像素材からエンコード，多は IP 配信が主流となっている．図 5 には，各方式の配重化，CAS スクランブル，変調という配信に必要な全信処理の自由度並びに運用の難易度も示したが，将来のての処理をケーブル局が自ら行うことが基本となるが，オール IP 化時代に向けて，設備コスト低減の視点から

図5
表2

ディジタル伝送方式概要図

伝送路符号化方式（ITU-T 勧告 J.83 から）

ITU-T

ANNEX CANNEX A

提案国

日本

欧州

伝送信号

MPEG-2 TS（トランスポートストリーム）（187+1Byte：1Byte は同期バイト）

TS ビットレート※

61QAM：29.162Mbit/s
256QAM：38.882Mbit/s

規定せず

ANNEX BANNEX D米国

26.97 or 38.81Mbit/s

38.78Mbit/s

誤り訂正

RS（リードソロモン）符号（204,188）

RS 符号（128,122）

RS 符号（207,187）

エネルギー拡散

1+X14+X15

X3+X+ α 3

1+X+X3+X6+X7+X11+X12+X13+X16

インタリーブ深さ 12Byte 畳込み

128 シンボル畳込み*

26 セグメント畳込み

ビット配置

回転対称配置（象限内グレイ配置）

回転対称配置 +トレリス符号化

絶対値

差動符号化

2MSBs

2LSBs

なし

トレリス符号なし

14/15 or 19/20 畳込みなし

伝送ビットレート※

64QAM：31.644Mbit/s
256QAM：42.192Mbit/s

規定せず

30.342 or 42.88Mbit/s

43.05Mbit/s

変調方式

64/256QAM

16/32/64/128/
256QAM

64 or 256QAM

16VSB

シンボルレート※

5.274Mbaud

規定せず

5.057 or 5.36Mbaud

10.76Mbaud

ロールオフ率13％15%

18% or 12%

11.5%

伝送帯域幅

6MHz

8MHz

※ J.83 では規定せず。省令で規定値を記載。

6MHz*I ＝ 128,64,32,16,8 / 256QAM
解説

ケーブルテレビの最新技術動向

35

解

説

Technology Reviews and Reports
供するために米国ケーブルラボが策定したシステム仕様

各機能・方式の統一化を考える時期に来ている．
我が国のケーブルテレビの放送用変調方式は，ITU-T

で，表 3 に示すとおり，その初版（1.0 版）は 1997 年の J.83 ANNEX C として規定されている．表 2 には，

3 月に公表された．その後，QoS 機能の追加（1.1 版，

欧州並びに米国の変調方式と合わせて仕様概要を示す

1999 年 4 月）
，上り変調方式の追加による周波数利用

が，日本方式は，伝送帯域幅は米国基準の 6MHz を基本

率の改善（2.0 版，2001 年 12 月），チャネルボンディとしているが，変調パラメータ等は欧州 DVB-C（Digital

ング機能の追加（3.0 版，2006 年 8 月）といった改訂

Video Broadcasting-Cable）規格である ANNEX A にが 重 ね ら れ，2013 年 10 月 に は OFDM（Orthogonal

限りなく近い方式と言える．

Frequency Division Multiplexing） と LDPC（Low2018 年 12 月 1 日 か ら 実 用 放 送 が 開 始 さ れ た 新4K8K 衛星放送では，衛星からの 33Mbit/s の 4K 信号

Density Parity Check）を取り入れた最新の 3.1 版がリリースされている．

に は 64QAM で は 対 応 で き ず， 更 に は 100Mbit/s のDOCSIS3.1 は，表 4 に示すとおり，最大速度はチャ8K 信号には 256QAM でも対応が困難となる．このたネルの広帯域化とスプリット周波数変更により下り

め，図 6 に示したように，一つのトランスポンダで送10Gbit/s ／上り 2.5Gbit/s が得られ，10G-EPON と同られた 8K 信号 1 チャネルを複数の QAM に分配する複等の性能となる．

数 QAM 変 調 方 式 が ラ ボ に お い て 運 用 仕 様 化 さ れ，
ITU-T SG9 において J.183，J.228 として勧告化されて

表4

いる．多重化方式は，高度 BS 放送で採用された MMT

DOCSIS 3.0（MPEG Media Transport）/TLV（Type Length
Value）を対象としている．

伝送方式

4.2 データ伝送方式と最新技術

最大多値
変調方式

DOCSIS（Data-Over-Cable Service Interface
Specifications）は HFC 上で高速データサービスを提

下
誤り訂正
り
符号

リードソロモン

LDPC/BCH

帯域幅

6MHz（固定）/チャネル

24〜192MHz/
チャネル

上限
周波数

1GHz

1.218GHz（必須）1.794GHz（任意）8K と 2K それぞれ 1 チャネルを伝送する実施例

制定時期
特徴
通信の主体
追加サービス
伝送速度（最大）
下り / 上り
変調方式

36

QAM
OFDM
（シングルキャリヤ） （マルチキャリヤ）
4096QAM（オプションで16384QAM)

上り

表3

DOCSIS 3.1

256QAM

伝送方式

図6

DOCSIS 3.0/3.1 比較

A-TDMA/S-CDMA
OFDMA（シングルキャリヤ） （マルチキャリヤ）

最大多値
変調方式

64QAM

4096QAM

誤り訂正
符号

リードソロモン

LDPC/BCH

帯域幅0.2/0.4/0.8/1.6/
3.2/6.4MHz

6.4〜96MHz

上限
周波数〜42MHz（米国）〜204MHz（必須）〜任意の周波数に拡張可能

DOCSIS の変化

DOCSIS 1.0

DOCSIS 1.1

DOCSIS 2.0

DOCSIS 3.0

DOCSIS 3.1

1997.3

1994.42001.122006.82013.10

CMTS と CM の
上り伝送速度を最低帯域を保証
相互接続性を保証
向上

チャネル
ボンディング

OFDM，LDPC 採用による周波数利用効率の飛躍的向上

VoIP サービス マルチキャスト
QoS 機能VOD

IP 放送対応
VPN，IPv6

ベストエフォート

40Mbit/s / 10Mbit/s

下り

40Mbit/s /31Mbit/s

160Mbit/s / 120Mbit/s（4ch ボンディング時）

64QAM，256QAM，1024QAM*

上り

QPSK，16QAM

セキュリティ

ベースライン

QPSK，8/13/32/64/128QAM
プライバシー

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

インタフェース

AES の採用

表 4 で説明小特集

映像配信技術への誘い

DOCSIS のネットワークモデルを図 7 に示す．

HFC，高出力ミニノードまでを FTTC（Curb），各住宅

ケーブルモデム（CM：Cable Modem）は，ケーブ

ま で を FTTH（Home），集合住宅の共用部までをルテレビ事業者の HFC ネットワークとホームネット

FTTB（Building）と呼んでいる．図 8 には，このうちワークの間にあって，この間でデータパケットを送受信

FTTH における放送と通信の多重イメージを示す．
光伝送においては，光ファイバ 1 芯の上に，片方向（ブリッジ）する役割を果たす．
局 設 備 で あ る CMTS（Cable Modem Terminationの放送と双方向の通信を波長多重して伝送する．使用すSystem）はケーブルテレビ事業者のコアネットワークとる波長は放送が 1,555nm，通信が下り 1,490nm，上り

HFC を接続し，この間でパケットのブリッジ（リンク層）

1,310nm である．ケーブルテレビ事業者は放送と通信

またはルーチング（ネットワーク層）を行うとともに，を別にした 2 芯ファイバを用いることが多いが，その事業者のバックオフィスシステム及び運用管理システム

場合でも波長は同じである．FTTH では伝送周波数帯域（NMS）と接続し，CM を含む DOCSIS システムのプロが同軸ケーブルと比較して広く，BS や 110 度 CS の IF

ビジョニング（リソース配分）や運用管理を行う．

伝送が可能である．
日本ケーブルラボでは，異なるベンダの OLT（OpticalLine Terminal）-ONU（Optical Network Unit）間の4.3 FTTH の現状
光伝送の形態は，光ファイバをケーブルヘッドエンド

相互接続を実現するため，国内のケーブル事業者向けのからどこまで敷設するかによって，光ノードまでがE-PON（Ethernet-PON） 相 互 接 続 運 用 仕 様（JLabs
SPEC-027 1.1 版）を策定している（図 9）．
また，G-PON（Gigabit-PON）についても，異なるベンダ間の相互接続を実現するため，G-PON 相互接続
運用仕様（JLabs SPEC-036 1.0 版）を策定し，本仕様を基に G-PON 機器の認定業務を開始している．

5

ケーブルグランドデザイン

ケーブルテレビの現状と技術の進展状況を踏まえて，
今後 10 年先まで見越して，レイヤ別に伝送インフラからサービスまでの今後のケーブルテレビの技術的展開を
ケーブルグランドデザインとして筆者なりに策定したもの（2）を図 10 に示す．
図7

DOCSIS のネットワークモデル

図8

同時に，想定されるケーブルテレビの次世代アーキテ

FTTH における放送と通信の多重イメージ
解説

ケーブルテレビの最新技術動向

37

解

説

Technology Reviews and Reports

図9

E-PON 相互接続運用仕様の概要

図 10

図 11
38

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

グランドデザイン

次世代ケーブルアーキテクチャ

小特集

映像配信技術への誘いにより，例えば，STB からの視聴情報に基づき，番組

クチャを図 11 に示す．
伝送インフラに関しては，2020 年代中頃には，HFC

レコメンドやターゲット広告が，全国のケーブル事業者の周波数拡張（1.8GHz）と DOCSIS3.1，Full Duplex

に対して提供可能となる．将来的には，図 12 に示すと

（全二重）による 10Gbit/s への対応と 100GPON の二おり，あらゆる機能とサービスが統合的に利用できる

つの流れが中心となり，日本のケーブル事業者はそのほ

AAA（Authorization, Authentication, Accountability）

とんどが HFC から FTTH へと完全移行する．更に 5Gをコア機能として，サービス依存症が高い個別機能はク

無線は，ワイヤレスドロップとしてファイバ敷設効率のラウド的位置付けとした 2 層構成とし，両者を共通の悪い戸建てや棟内配線が制約される一部集合住宅等のインタフェースで接続することにより，サービス拡張

FWA サービスに活用される．

性，システム接続性，効率性が担保される．ケーブルテ

この流れの中で，従来の再放送・多チャネルの RF 放

レビ事業環境の急速な IP 化の流れからこの統合プラッ

送と IP 通信の混在構成から，IP マルチキャスト方式にトホームを今後速やかに完成させ，ケーブル事業者各社

よる IPTV 化が加速し，最終的にオール IP へと移行すが余分な設備投資負担なしに IP 系の新しいサービスをる．伝送路のオール IP 化が実現すれば，伝送効率や迅速に提供されるようにしなければならない．特に，サービスの多様化にも対処できるとともに，ケーブル

ASP や E-Commerce との ID 連携によるシングルサイ

ヘッドエンド・STB などの全設備を完全 IP 化すること

ンオンでのサービス・商品購入と決済サービスは必須のが可能となり，仮想化・クラウド化によりコスト低減もサービスと期待される．このプラットホームに対向する図れる．

宅内端末は，前述した 4K 対応第 3 世代 STB の後継機

局インフラに関しては，全国事業者が所有するヘッドの位置付けで，一切の RF 機能を排除した IPTV を含む

エンド設備をセンタ集約（Converged Cable Access

オール IP サービスをサポートする，可能な限りシンプ

Platform）し，ラストワンマイルの最終ノードにリモー

ルで安価な IP ホームゲートウェイが期待される．そのト PHY と呼ばれる物理機能を分散配置（Distribution

場合には，現状の我が国固有の ACAS（新 4K8K 衛星

Access Architecture） す る 形 態 に 変 化 し， 更 に は，

放送用 CAS 方式）は，より汎用性の高く，経済性にもSDN（Software Defined Network） と VNF（Virtual

優 れ て い る 次 世 代 DRM に 代 わ り，映 像 メ デ ィ ア は

Network Function）という仮想化技術の導入により，

4K・8K・VR が主流のサービスとなっている．サービ

図 11 に示すとおり設備の大幅な削減が実現されよう．

ス全体を俯瞰すると，放送主体から通信に重点を置いた

一方，プラットホームに関しては，今後のケーブル事業

総合 IP 事業を標ぼうする．また，テレビ視聴形態に限者による IP アプリケーションサービスの提供を目指し定すると，見逃し・マルチデバイス視聴の形態から更にた，ID 連携プラットホームが構築されつつある．これ

発展し，チャネルや番組の固定した概念から離れ，コン

図 12ケーブル RF 全体構成
解説

ケーブルテレビの最新技術動向

39

解

説

Technology Reviews and Reports

テンツ主導の，通信・放送メディア横断的な，見たいコ

信頼性高く配信する．このように，コンテンツの視聴率

ンテンツを AI 技術により自動抽出し，プッシュ形で表や属性，回線トラヒックの状況に基づき，放送と通信の示するレコメンドサービスが常識化している．

回線リソースを動的に切り換えることが，本技術の狙い

6となっている．図 13 には，システム構成図を示す．ま放送通信自動切換技術（3）ず，コンテンツの視聴率と属性，回線トラヒックの情報
は加入者宅にある STB からヘッドエンドの収集装置に集約される．この集約情報に基づき，次式で定義される

6.1 技術概要
将来のオール IP マイグレーションを標ぼうするケー

視聴者満足度 QoE が計算され，各コンテンツの配信方

ブルテレビ業界にあって，そのマイグレーション過程に式の切換要否が判定され，放送配信装置と通信配信装置

おいて，放送と通信の映像配信が混在するケーブルテレ

で各コンテンツの配信が実際に切り換わる．

ビ伝送網の中で，効率的な映像配信を実現する視点から，筆者などが提案している放送通信自動切換え技術について紹介する．
コンテンツの 4K 化が急速に進展し，更には 8K サー
ビスも今後見込まれる状況で，ケーブルテレビの有限なQoE（t, i）＝

Σ ni ＝ 1 Rt, i × Pt, i
× 100
Σ ni ＝ 1 Rt, i × P4K（Rt, i と Pt, i はそれぞれ時刻 t におけるコンテンツ iの視聴率と映像品質基準点をそれぞれ示す．
）

伝送路を効率的かつ高信頼に活用することにより，ケーブルテレビの全コンテンツを 4K サービスで提供すると映像品質基準点は，例えば 4K 放送，2K 放送，SD 放いう業界大方針の実現のため，放送と通信の個別の回線送の場合，ビットレートから想定し，20 点，5 点，1リソースを互いに共有し合い，映像配信の効率化を図る

点を与える．また通信コンテンツは統計多重効果などをことを主眼に置いている．具体的には，視聴率の高いコ考慮し，7 割程度のビットレートから 14, 3.5, 0.7 と定ンテンツは，たとえインターネットのライブ中継であっ義してもよい．QoE は全コンテンツが 4K 放送で配信ても，信頼性の高い放送で，しかも高画質 4K 映像としされる場合を満点とし，視聴率順にソートして，各時刻て配信する．逆に，視聴率の低い 4K 放送コンテンツ等

における回線リソースを考慮して，配信方式（放送・通は，通信で解像度を低くして SD（Standard Definition）

信・解像度）を割り振り，算出される．

映像として配信する．また，通信回線でのトラヒックに

具体的な切換アルゴリズムは，以下の手順に従えば，空きがある場合には，放送回線で配信できない 4K コン

視聴者満足度の最大化が図れ，最適な配信方式が各コンテンツを極力通信で配信する．更に，YouTube などでテンツに割り当てられる．

の速報性の高いニュースが発信された場合には，放送で（1）QoE 値の算出に必要な各番組の視聴率と優先度，回線トラヒック情報を取得する．
（2）QoE 値を算出する上で，各番組の視聴率や優先度を考慮して，図 14 に示すように視聴率の高い順に各番組の配信方式を
映像品質の高い順に割り当て
る．
（3）配信方式を決定する際，取得した回線トラヒック情報から高品質の映像が割当て不可の場合には配信方式を放送から通信に移行するか，または映像品質を低下させて，全ての番組の配信方
式が決定するまで当該試行を繰り返す．
視聴率及びトラヒック状況のリアル
タイム収集については，1 万台程度の

図 13
40

放送・通信動的切換技術のシステム構成

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

STB から，回線リソースをひっ迫させ小特集

映像配信技術への誘いない高速かつ軽量な汎用プロトコルとして，
MQTT（MQ
Telemetry Transport）と XMPP（Extensible

Messaging and Presence Protocol）を取り上げ，メッ
セージ送受信の使用時間について比較評価を行った．その結果，平均所要通信時間が 0.145ms であった MQTT
が性能的に優れており，十分実用に耐え得ることを定量的に確認した．
図 14

視聴率に対する映像品質配信の割当て

6.2 評価実験
提案方式の有効性を定量的に評価するために，汎用
サーバ 3 台から構成される図 15 に示すエミュレータを試作開発した．このエミュレータ上で，表 5 に示す入力データに基づき，視聴者満足度 QoE を動的切換の有無で比較評価した結果を図 16 に示す．この結果から，
QoE の時間推移は，最初の 200 秒は視聴率の変動が少なく動的切換の有無で有意な差はないが，それ以降の視聴率変動がある場合は動的切換により最大 30 ポイントも改善され，オール 4K の最高値 100 に対して 80 という高い値を示すことが確認された．また，切換間隔，切換判定しきい値の評価も合わせて行った結果，間隔に関図 15

エミュレータの構成と機能概要

し て は，15 秒 間 隔 に 対 し て 8 倍 の 120 秒 間 隔 で はQoE 低下が 10％以下，切換しきい値は 20 以下であれ
ば同じく QoE の低下が 10％にとどまることが明らかに

表5

エミュレータに与えた入力データ

パラメータ

なり，システム構築時のパラメータ設定の指針が得られた．今後は，エミュレータ上で，ケーブルテレビの実環

値境に沿った放送，通信の伝送帯域，コンテンツ数，視聴

放送 ch 数

7ch（各番組の視聴率は実データを参考に設定した）

率情報などの詳細パラメータによる評価を行うととも

映像レート

4K:40Mbit/s, HD:5Mbit/s, SD:1Mbit/s

STB 設置台数

10,000 台

う予定である．

伝送帯域

RF:160Mbit/s, IP:100Mbit/s 固定

切換間隔

15 秒固定7

切換しきい値0（無条件で切換）

ケーブルテレビ業界は，図 17 に示すとおり，ほかのに，送信側サーバ，受信側 STB の設計並びに試作を行おわりに業界にたがわず絶え間ないインフラ充実・コンテンツ充
実・加入者サービスケアの既存事業の枠組みで，言わば持続的イノベーションによる事業展開を図ってきた．これに対して，大手通信事業者による映像配信（これもある意味，持続的イノベーションと言える）や Netflix や Amazon など OTT によるネット配信（これはむしろ破壊的イノベーショ
ンの範ちゅう）により，競争環境が激化し，これまでの持続的イノベーションでは，もはや，立ち行かなくなるであろう．すなわち，ケーブルテレ
ビ事業を自ら破壊的イノベーションにより事業変
革させなければならない．そのためには，破壊的
図 16

動的切換の QoE 値の時間推移

イノベーションの提唱者であるクリステンセンが言うところの，立ち塞がる四つのエコの壁，いわ解説

ケーブルテレビの最新技術動向

41

解

説

Technology Reviews and Reports

図 17

ケーブルテレビ業界のためのイノベーション

ゆるスキル，コスト，タイム，アクセスの壁を突き破ら■ 文献

なければならない．これをケーブル事業に当てはめる（1） すべてがわかるケーブル 4K 基礎知識から最新技術動向まで，松本修一（監），一般社団法人日本ケーブ
ルラボ，2016．
（2） ケーブルテレビ羅針盤 最新技術動向の指南書，松本 修 一（ 監 ）， 一 般 社 団 法 人 日 本 ケ ー ブ ル ラ ボ，
2018．
（3） 木谷佳隆，山下博之，矢澤祐一，松本修一， ケーブ
ルテレビ伝送網での効率的な映像配信技術の提案，
映情学技報，BCT2018-91，pp.101-105, Nov. 2018.

と，優しい UI/ 運用，設備コスト低減，無線連携，運用自動化という命題が一例として浮かび上がり，これを解 決 す る 技 術 と し て，AI レ コ メ ン ド，IP・ 仮 想 化，
5G・プラットホーム，ビッグデータ・障害予兆検知などが取り組まなければならないテーマとして挙げられてくる．そして，今，正にこれらテーマに日本ケーブルラ
ボはケーブルテレビ連盟と連携して取り組んでいる．
米国は別格として，欧州ケーブルテレビはここ 10 年
間で収益を 2 兆円から 3 兆円へ，1 兆円伸ばした．この成長は，日本のケーブルテレビ業界の次の 10 年間の具体的目標を与えてくれる．そしてこれを実現する最も現実的な施策は，インターネット契約が現在ケーブルテ
レビ視聴加入世帯の 3 軒に 1 軒にとどまっている状況
を，欧米並みの 7 割加入に引き上げることであり，この実現のため，サービスイノベーションの技術開発が最重要となる．業界からのケーブルラボへの期待は，ますます大きくなっており，ラボは不断の努力でその期待に応える所存である．

42

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019松本修一 （正員：フェロー）
昭 52 北大・工・電子卒．昭 54 同大
学院修士課程了．同年国際電信電話株式会社（KDD）入社．研究所にて
テレビジョン信号の高能率符号化の研究に従事，平 18（株）KDDI 研究所取締役副所長，平 22 一般社団法人日本ケーブルラボに転じ専務理事．
文部科学大臣表彰科学技術賞，通信文化協会前島密賞，映像情報メディア学会業績賞・功績賞，本会論文賞
・業績賞など各受賞．映像情報メディア学会フェロー．工博．

小特集

映像配信技術への誘い

IoT時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望
Trends and New Prospects of Video Coding Researches towards the IoT Era
八島由幸

Yoshiyuki Yashima†

高村誠之

Seishi Takamura††

映像の高解像度化や，SNS 普及によるコンシューマ生成ビデオの急速な増加により，今まで以上に効率的な映像配信システムの構築が求められている．IoT 時代を迎えて様々な形態の映像データが登場し，配信／視聴環境も多様化する中で，映像配信のキー技術である映像圧縮符号化にも新しい視点からの研究が進んでいる．予測と周波数変換といった伝統的な技術を改良することで更なる高圧縮化を図る次世代国際標準 VVC への期待が高まり，また一方では，視覚特性を駆使した最適化や，Web 検索の応用，ビッグデータを用いた機械学習の適用など，従来手法にはとらわれない
画像生成型の圧縮手法にも注目が集まっている．本稿では，様々な新しい映像符号化研究を体系化した上で，これら新圧縮手法の仕組みを解説するとともに，シミュレーションによる実際の処理画像を示した上で，今後の符号化性能向上の可能性を論じる．

Summary

Key Words

映像符号化，H.265/HEVC，Versatile Video Coding，視覚特性，学習型映像符号化

1 はじめにケーションの登場により一般ユーザが撮影／作成

近年の映像環境では，高解像度化や様々な映像

が SNS によって大量にネットワークにアップロー

フォーマットの登場による「質的拡張」と，SNSドされ流通している．2019 年にはインターネットの普及による「量的拡張」が起こっており，これら

トラヒックの 80% が映像データで占められるといはネットワークを流れる映像データの量を急速に増う報告もある（3）．更に CGM に加えて，今後はセ

加 さ せ つ つ あ る． 質 的 拡 張 で は，HD を 超 え る

ンサ類の発展により，あらゆる ʻ もの ʼ 同士が通信

4K・8K 解像度映像が登場し，2018 年 12 月からを行う様々な IoT（Internet of Things）関連技術

実用衛星放送が開始されるとともに，地上放送に向が登場し，映像データはますます増加の一途をたど

けたロードマップも定められている．4K，8K

ると考えられる．したがって，今後は，5G など

映像は，HD のそれぞれ 4 倍，16 倍の空間解像度

ネットワーク関連技術からのアプローチに加えて，となり，満足な画質を維持した放送サービスやネッ

膨大な量の映像データをこれまで以上に効率的に配

トワーク配信サービスに必要とされる伝送情報量

信する新しい符号化技術の検討が必要とされる．一は，高性能な動画像符号化国際標準方式 H.265/

方，IoTの普及により，様々なディスプレイ形状のHEVC を 用 い て も，4K で は 30〜40Mbit/s 程 度，

端末が混在する可能性があり，送信側においては，

8K では 80〜100Mbit/s 程度が必要になるとされて圧縮率の向上のみならず，受信側での柔軟な映像

いる．HDR（High Dynamic Range）画 像 に 代表示を意識した符号化を行う工夫も必要となる．

表される輝度や色表現の高階調化，360° 全周囲映

以上のような背景を鑑み，本論文では，映像配信

像・ドローン撮影映像・マルチビュー映像といったのキー技術である映像符号化の近況を顧みるととも多視点化も質的拡張の一面と言える．
「量的拡張」に，今後を含めた映像符号化研究の方向性を体系化に関しては，簡易かつ高機能な様々な映像アプリした上で，次世代国際標準 VVC（Versatile Video

し た 映 像（CGM：Consumer Generated Media）

（1）

（2）

Coding），視覚特性を利用した最適化，ビッグデー
千葉工業大学，習志野市
Chiba Institute of Technology，Narashino-shi
275-0016 Japan†† NTT メディアインテリジェンス研究所，横須賀市
NTT Media Intelligence Laboratories，Yokosukashi，239-0847 Japan†ⓒ電子情報通信学会 2019

タや機械学習に基づく学習型映像符号化の研究動向をそれらにマッピングして，符号化効率向上や新機能の実現可能性を論じる．

解説論文

IoT 時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望

43

1991

H.261

MPEG-1

1995

H.262

MPEG-2

H.263

MPEG-4(part2)

2003

H.264

MPEG-4(AVC)

2013

H.265

HEVC

2020

DCT, DST
WaveletVVC

図１ 動画像国際標準化の進展．ITU-T が所掌する H シリーズと，ISO/IEC JTC1 が所掌する MPEG とがある．H.262/MPEG2, H.264/
AVC, H.265/HEVC は共通規格．

VLC
BAC

図２ 従来型映像圧縮符号化の基本的なフレームワーク．前処理と符号化
制御部分は標準の枠外で，そのアルゴリズム設計者の自由に任され，視覚的最適化を行う重前要なパ−トと位置付けられる．

図３ 国際標準方式の符号化性能比較．（括弧内は使用した符号化ソフトウェア．グラフの横軸は符号量，縦軸は輝度信号の
PSNR を指標とした画質を表す．） 二つの方式間の符号化性能の比較は，同じ画質（同じ PSNR）を達成するのに必要な符号量が，平均的に何パーセント減少するかで示す（5）．右図は，映像配信等でよく用いられる画質レベルの 33 〜 37dB エリ

アを拡大したもの．MPEG-2 から AVC で符号量が 50% 以上減少，AVC から HEVC でも符号量が 50% 以上減少し，符号化性能はそれぞれ 2 倍強になっていると言える．JEM は VVC のテストモデルに相当し，本例では HEVC に対して符号量が 22% 減少．今後標準化で性能向上が進められる．

44

2 国際標準化の進展

ロック分割・予測・変換・変換係数量子化・符号割

2.1 映像符号化国際標準方式

後の動画像符号化国際標準化に大きな影響を与え，当の流れになっている．このフレームワークは，その映像符号化は符号器・復号器間の相互接続性の確

最新の標準である H.265/HEVC（以下 HEVC）（4）に保が必須な分野であり，国際標準化を行うことによっ至るまで踏襲されている．現在の地上波デジタル放て産業分野を巻き込みつつ技術が発展してきた．映

送には MPEG-2 が採用されているが，4K・8K を中像符号化国際標準化は，JPEG/MPEG シリーズを所心とした次世代放送では，高い圧縮率を誇る HEVC掌 する ISO/IEC JTC1 と，H シリー ズ を 所 掌 するが用いられる．インターネット映像配信や，ディジタ

ITU-T で行われており，相互で共通の規格となってルビデオカメラやブルーレイディスクレコーダ等のいるものも多い．図 1 に代表的な映像／画像符号化

家電機器においては，H.264/AVC（以降，AVC）や国際標準の変遷を示す．静止画像符号化標準としてHEVC が普及している．

は 1989 年の JPEG，動画像符号化標準としては，

図 3 に ビ ッ ト レ ー ト と PSNR（Peak Signal to

1991 年にテレビ電話・テレビ会議用途の H.261 がNoiseRatio）（用語）に基づいて国際標準方式の符号化

本格的な画像／映像符号化の国際標準の始まりであ

性能を測定した結果を比較する．各標準には図 2 のる．H.261 の符号化処理は，図 2 に示すように，ブフレームワークの下で，開発された時代に即した新通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集

映像配信技術への誘い

しい技術を搭載することで符号化性能が段階的に向4 に HEVC と VVC による CU 分割例を示す．VVC

上しており，MPEG-2 から AVC で約 2 倍の符号化ではより柔軟に効率的になっていることが分かる．

性能，AVC から HEVC で約 2 倍の符号化性能を達成していることが 分 かる．図 3 中にある VVC は
Versatile VideoCoding として 2018 年 4 月から新3 映像符号化技術の体系化

たな国際標準化プロジェクトが開始されたものであ

先にも述べたように，映像符号化の問題設定は，り，詳細は次節で触れる．

画質を維持しつつ情報量を削減すること，言い換えれば情報量を一定に保ったまま画質をできるだけ向上することである．ここで，情報量は単位時間当り

2.2 次世代符号化標準 VVC

本節では，2018 年から正式な標準化作業が開始さの発生ビット数として厳密な定量化が可能である

れた VVC について述べる．国際標準化が終了していが，一方で，画質は人間の視覚特性や主観性が伴うる最新のものは HEVC であり，4K・8K のような超ため厳密に定量化するのは容易ではなく，これ自体高精細映像に対しても MPEG-2 の 4 倍の符号化性能が長年の研究テーマの一つにもなっている．本章でを達成する優れた標準である．しかしながら，映像

は，国際標準方式，及び次章以降で触れる新しい符の量的拡張の速度は年率 30% を超えており（3），かつ号化技術を，圧縮アルゴリズムや画質に対する考え

HDR 映像や全天周映像も普及していることなどから，


方によって体系化してみる．図 5 に映像圧縮符号

ISO/IEC JTC1 と ITU-T は次世代規格へ向けた新方化の体系図を示す．映像符号化の良しあしを決める

式の模索と符号化性能向上の可能性検証を継続して基準として，原画忠実性，視覚的忠実性，感性的忠きた．これらの検証結果を受けて 2018 年 4 月に規実性の三つに分けることができる．

格名称を VVC と決定して正式に標準化が開始され，原画忠実性とは，復号画像が圧縮前の原画像に性能向上に貢献しているツールを整理し新参照ソフ

データ的に近いほど良い符号化であるという考え方

ト VTM が 作 成 さ れ た． 現 在 の VTM 第 2 版

であり，その究極は，復号画像が原画像に完全に一（VTM2）は，符号化速度を HM16.19 比で 3.7 倍の致する可逆符号化である．JPEG-LS 等がこれに対遅さに抑えつつ，平均的に 23% の符号量を削減でき

応し，使用用途として医療や芸術分野が挙げられることが 示されている

る．一方で，現在広く使われている JPEG，MPEG-（6）．引き続き会 合を重ね，（7）2020 年 10 月に最終仕様確定される予定である．
現段階で採用予定の主な技術としては，符号化単2，AVC，HEVC 等の映像圧縮は，復号画像が原画像に一致しない非可逆符号化である．放送や蓄積メ（87 方

ディアに使われる非可逆符号化では，データ的には（ア

原画とは一致しないが，視覚的には原画からの劣化

フィン予測，復号側動き補正），変換（最大 64 点変が分からないという，視覚的無損失が目標となる．

換，長方形単位，複数の変換選択肢）の拡張や，依ネットワーク性能や蓄積デバイス容量から，視覚的存量子化，適応ループフィルタなどがある．最も性

無損失は不可能であっても，定められた圧縮率の下能向上に貢献しているのが 2/3/4 分木を複合した符で最小限の劣化に抑えるレート・ひずみ最適化（RD号化単位（CU：Coding Unit（用語））分割である．図最適化）が重要となる．RD 最適化の「R」はレー位（2/3/4 分木複合分割），イントラ予測（用語）

向，長方形単位，色差予測），インタ予測（用語）ト，すなわち発生符号量であり，「D」は復号画像のひずみ（distortion）であるが，ここでひずみを表す「D」の指標として何を用いるかが問題となる．
画素値としての原画忠実性の場合は，ひずみを定量化する値として，復号画像と原画像の差分から定義
される PSNR を用いればよい．一方で視覚的な要
素を加味する場合には，人間の視覚に適合した画質
定量値である SSIM（Structural Similarity Index）
等を用いるのが適切である．

（用語）
（8）

（a）HEVC（b）VVC

図４ HEVC の 4 分木及び VVC の 2/3/4 分木による符号化単位の分割例．柔軟な分割パターンの導入により VVCの方がより少ない領域で効率的に分割できている．

このような視覚的最適化を行うために，映像配信で用いられるコーデックでは様々な工夫が可能である．広く普及した復号器での再生を可能にするために，標準の枠組み内で，すなわちビットストリーム
解説論文

IoT 時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望

45

PSNR

SSIM

MOS
Full reference

MOS
No reference

Rate-Distortion
MPEG-2/AVC/HEVC/VVC)

図５ 映像符号化技術の体系化．原画忠実性に基づく符号化から，人間が視聴することに重点を置いた視覚的忠実性に基づく符号化が進展，更に，画像認識・解析・合成，検索等と組み合わせた感性的忠実性を評価基準とする符号化が萌芽している．

は標準に準拠しつつ，標準の枠外で工夫して視覚的画質を向上することが重要となる．符号器側では，ノンローカルミーンズフィルタのような鮮鋭性保持フィルタによる雑音除去，多少の解像度低下を許容する代わりにブロックひずみ等の符号化雑音を大幅に減らす時空間解像度適応化処理，高周波成分の変化 が マ ス キ ン グ さ れ る こ と を 利 用 し た DCT（DiscreteCosineTransform）係数量子化マトリッ
クスや領域適応量子化などが代表的処理である．図6 に領域適応量子化の効果を示す．また，復号器側
では，符号化雑音を除去するデブロッキングフィル
タや，ぼけた画像の鮮鋭度を向上する超解像処理が挙げられる．視覚的最適化を行うと主観的な評価値は向上するが，PSNR や SSIM は低下する場合があ（a）原画像（b）全画面均一
量子化（c）領域適応量子化

図６ 視覚特性を考慮した画質の向上．（b）と（c）は圧縮率がほぼ等しい．領域適応量子化では，人の顔や洋服といった雑音が認知されやすい領域の量子化を背景部分より相対的に細かくすることで，画面全体を見た際の視覚的画
質を向上している．

る．
次に，感性的忠実性について説明する．これは，圧縮符号化の中では新しい画質基準の考え方で，信て，幾つかの最新の取組みと符号化性能を紹介し，その可能性を述べる．

号的あるいは視覚的な忠実性は要求しない代わりに，感性的な同一性を目標とする．言い換えればデータ的にも見た目にも原画とは違うが，違和感がなければよいという考え方である．映像を視聴する46

4 感性的映像符号化
4.1 画像生成型映像符号化際に，原画への忠実性は必ずしも必要がない場合に画像生成型映像符号化は，前述した感性的忠実性は 視聴側で人間の視覚に感性的に適合するようにを画質基準とした符号化で，基本的には符号器側で映像を生成したり表示方法を変えたりしてもよい．

積極的に情報を欠落させ，欠落した情報を復号器側

この手法では，ビッグデータを利用した映像検索やで「作る」という考え方に基づく．符号器だけでな

CG（Computer Graphics）的な映像合成を含んだく復号器での処理を積極的に意識した映像符号化技

復号器側での映像生成技術が必要である．次章で術であり，ある程度の性能を持つ演算環境が必要とは，感性的忠実性に基づく圧縮符号化に焦点を当て言える．このような符号化が可能となった背景に

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集

映像配信技術への誘い

Database,Web
CNN（a）原画像図７ 画像生成型映像符号化のコンセプト．符号器側で，
（a）色・
（b）
（c）領域・（d）高周波成分を大きく間引くことで符号量を大幅に減らす．復号器側では，画像生成技
術（（a）カラリゼーション，（b）テクスチャ合成，（c）画像検索による補完，（d）超解像）を用いて失われた情報を復元する．復元のために，映像データベースや Web 検索，後述する CNN などが利用されることもある．

（b）JPEG（c）Colorization
coding

図８ 種画素散布型カラリゼーション符号化の例．（b) と（c) は同じ圧縮率である．カラリゼーション符号化ではブロック雑音が大きく減少している．一方，正しく着色されていない領域もところどころに見られ，改善の余地がある．

は，ビッグデータの普及（多くのリファレンス画像），ネットワークの高速化（類似画像検索と高速ダウンロード），復号器端末の演算能力向上の三つの側面がある．図 7 に画像生成型映像符号化のコ
ンセプトを示すとともに，具体的な手法を以下に紹介する．

（a）原画像4.1.1 カラリゼーション符号化

符号器側で色情報を大幅に削減し，復号器側で着色する手法である．カラリゼーションには，着色のヒントとなる一部のカラー情報のみを与えて色拡散を行う手法（9）,（10），輝度信号を利用して Web や画像データベースから類似領域を検索してその領域か（b）テクスチャ
合成符号化（c）HEVC

図９ テクスチャ合成符号化処理例．同符号量に圧縮した
ときの画質比較．本例ではトータルバリエーションフィル
タを利用して，
512 × 512 の原画を骨格成分とテクスチャ
成分に分離し，テクスチャ成分から 64 × 64 のパッチを切り出して符号化し，復号器で合成している．（b）は画素単位で比べると原画とは大きく異なるが，感覚的には違和感はなく，符号化雑音も見られない．

ら色転送を行う手法（11），膨大な白黒画像とそれに対応するカラー画像のペアを学習した深層学習を用

領域を生成する手法である．大きな領域に複雑なテいる手法などがある．図 8 は種画素散布型カラ

クスチャが広がるような場合に有効である．具体的

リゼーションを利用して符号化した画像を JPEG と処理としては，まず符号器側でテクスチャ領域を特比較したものであり，一部の色ににじみが見られる

定し，テクスチャ領域中に領域よりもはるかに小さもののブロックひずみ等の符号化雑音が大幅に減少なパッチを設定する．画像データとしてはこのパッしている．一方で，色転送方式や深層学習に基づく

チのみを符号化伝送し，補助情報として領域の存在

カラリゼーションでは，種画素のような補助情報は範囲を示す境界情報を符号化する．復号器側では全く不要であり，圧縮率は更に高くできる可能性がパッチを復号した後に，テクスチャ合成技術（13）にあるが，原画像とは全く印象の違う着色がなされる

よって領域内を埋める．図 9 に処理例を示す．復場合があるため，現状では映像符号化への応用は難号画像は画素単位で比較すると原画像とは全く異なしい側面がある．

るが，画像全体としての感覚的な印象は原画と類似（12）

し自然なものとなっている．一方，HEVC で同じ
4.1.2 テクスチャ合成符号化

符号器で大きく領域を欠落させ，復号器側で欠落

符号量で符号化した画像では大きなひずみが発生しているのが分かる．本手法では，パッチの切出し位
解説論文

IoT 時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望

47

（a）原画像（800×600）（b）非優先画素設定（c）復号画像（600×600）（d）復号画像 （e）復号画像 （f）強制縮小（400×600） （200×600）（200×600）

図１０ オブジェクトスケーラブル符号化．
（a）原画像．
（b）
非優先画素設定．
（c）
（d）
（e）
非優先画素から順次削除することで，重要オブジェクトの大きさ・形・位置関係を保持したまま，表示ウィンドウに合わせて視覚的に良好な画像サイズ変換が可能．
（f）は水平方向の強制線形縮小によって画面アスペクト比を変更した例で，鳥などの画面内物体が縦長になり不自然な表示になる．

置により合成画像の印象が大きく変わる場合がある

トは維持したまま，非重要なオブジェクトのみを違ことに留意する必要がある．また，切出しサイズは和感のない状態を保ちつつ時空間的に非線形圧縮す小さい方が圧縮率は高くなるが，小さくし過ぎるとる．これを実現するためには Seam carving（16）の合成画像が不自然になる．適切なパッチ切出し位置

ような技術を応用する．図 10 に Seam carving をと切出しサイズは原画依存性があり，これらをどの応用した画面アスペクトスケーラブル符号化の例をように自動的に決定するかが課題となっている．

示す．

4.1.3 超解像符号化

4.3 画素値再現から実体再現へ：

符号器側で高周波数成分を大きく減衰させ，復号

実体マイニング符号化

器側で失われた成分を復元する手法である．符号器

我々が原画とみなしている信号は，撮像系の内部側では，低域フィルタを施したあと画素を間引いてで熱雑音・ショット雑音・量子化・時空間標本化と低周波成分のみの画像として，画素数が削減された

いった情報の欠落と雑音の重畳を経たものである．

状態で符号化する．複合器側では存在しない周波数

これをいかに忠実に再現するかを従来は志向してい成分を生成することが必要であり，再構成型超解

たが，観測信号の背後には撮像された「実体」があ像，学習型（事例ベース）超解像，非線形超解像等るはずと考え，その情報を志向した映像符号化を行の技術が使われる．4K や 8K といった超高精細画うことで，観測信号（原画）よりも奇麗な復号画を像への適用例も見られる

得ることが期待される．背景や物体をトラッキング

．

（14）

し時間フィルタを施すことで，雑音が少なく実体を4.2 柔軟な表示を意識した映像符号化

よく抽象した画像を生成し，それを参照・符号化しIoT の普及につれて，映像配信においても様々な

主観品質の向上と圧縮率の大幅な改善が得られていエンコード環境や再生環境を考慮する必要があり，る．文献（17）に従って符号化した例を図 11 に示す．

特に再生端末を意識した柔軟なスケーラビリティを有する映像符号化が必要とされる．これに対応する
ために，ネットワーク速度や端末の解像度に応じて5 学習に基づく映像符号化

圧縮ビットストリームを操作し，ビットレート，フコンピュータ処理速度の著しい高速化や大量のレームレート，解像度等を柔軟に変更できるスケー

画像データセットの充実に伴い，多数の映像データ

ラブル符号化が考えられており，例えば，HEVC

から最適な処理パラメータを効率的に学習することの拡張規格である SHVC（Scalable Extension of

が可能となってきている．画像認識の分野では，大HEVC）はその一例である．しかしながら，様々量の学習データを用いて畳込みニューラルネット

な画面アスペクト比を持つディスプレイや，非方形

ワ ー ク（CNN： Convolutional Neural Network）

ディスプレイへの適応的な表示には十分に対応できを学習・設計することで認識率の大幅な向上が可能ていない．これを解決する一つのアプローチは，コであることが示され（18），現在も活発な研究開発がンテンツ単位のスケーラビリティを実現する映像符

進行中であるが，ここ数年の間に，このディープ号化である．すなわち，映像中の重要なオブジェク

ラーニングを画像符号化に応用する手法が徐々に登

（15）

48

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

小特集（a）原画像（a）原画（b）HEVC（c）実体マイニング（1/1790 圧縮）
符号化（1/1730 圧縮）

図１１ 実体マイニング符号化の処理例．原画は雑音でざ
らざら，HEVC はぼけており，実体マイニング方式は原画
では分かりづらいハート形の飾りまで確認できる．

映像配信技術への誘い（b）K-SVD で学習した基底（c）DCT 基底

図１２ Sparse 表現基底と DCT 基底．原画像には，スカーフの領域等に様々な方向のしま模様が含まれる．一方，
スパース表現基底 (b) を構成する基底ベクトルにも，原画の局所領域と類似した様々なしま模様が含まれる．よって，原画中の局所ブロックを，基底ベクトルの線形和で表現する場合，DCT のような汎用的な基底を用いるよりも少ない
個数の基底ベクトルの線形和で近似することができる．

5.2 進化的映像符号化

一般に映像は個々に異なる特性を持ち得，最適な場してきた．本章では，学習に基づく映像符号化に符号化アルゴリズムも異なると考えられる．しかしついて紹介し，その可能性を考察する．

ながら，映像ごとに符号化アルゴリズムを逐一作り上げることは，人手では現実的に不可能なため汎用

5.1 辞書ベース画像符号化

従来の国際標準方式で用いられる DCT は，様々的なアルゴリズムが作られ用いられてきた．そこで映像ごとに最適な符号化アルゴリズムを計算機が自な画像に対して「平均的に」優れた効率を示すよう動構成することを目標として，進化的手法の一つにあらかじめ定められた基底（用語）を用いる．DCT「遺伝的プログラミング」を用いた試みがなされてはどんな画像が符号化対象であっても，統計的にはおり，可逆符号化における画素値予測やコンテキス

優れた性能を示す汎用的な信号表現方法であるが，

トモデル，非可逆符号化における直交変換・量子

一方で，ある特定のターゲット画像に対しては最適化・ループ内フィルタを，人間が思いもよらない計なものとはならない．これに対して，画像ごとに最算内容であり人間には到底作れない規模を持ち高機適な基底を学習する K-SVD の応用が検討されてい能なものに置換し得ること，またその並列化やるGPU（Graphic Processing Unit）利用による高速．K-SVD（K-Singular Value Decomposition）（19）

では，OMP（Orthogonal Matching Pursuit）とス化が確認されている（21）．

パースコーディングによって，特定の画像に対して，画像依存の最適基底を設計する．設計指針とし

5.3 CNN ベース映像符号化ては，設計された基底の重み付き和でその画像を表

前述の進化的画像符号化では，様々な関数を用意現するとき，一定の画質を保つという条件の下ではしてそれらの組合わせによって最適化を図る．一方

非ゼロ重み係数の個数が最小になるように最適化をで，画素の重み付き和という簡易なフィルタリング

図る．少ない非ゼロ係数で映像を表現できれば結果の組合せで実現するのが CNN と位置付けることが的に DCT を超える情報圧縮につながる可能性があできる．CNN では一つ一つの処理は畳込みフィル

る． 図 12 に K-SVD に よ っ て 設 計 さ れ た 基 底 をタにすぎないが，異なるフィルタによる複数の特徴

DCT 基底と比較して示す．最適な基底信号は画像

マップの利用と，これらを何段もの階層にしたごとに異なるため復号器側に逐一伝送する必要があ

ディープネットワーク構造にすることで最適パラ

るが，これを避けるため，局所信号をクラスタリン

メータを推定する．最近，CNN の画像符号化応用

グしてマルチクラス基底を設計し，これらをあらか

研究は著しく増加して多岐にわたるが，そのうち代

じめ符号器と復号器で共有する手法も提案されてい表的な，ブロック分割決定への応用と予測器への応る用例を以下に紹介する．

．

（20）

解説論文

IoT 時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望

49

CNN
CNN

HEVC 35
図１３ CNN による予測値と HEVC による予測値の比較．HEVC の 35 種類の予測では，どのパターンも予測対象ブロックを近似することは難しい．しかし，周囲の画素値の様々なパターンから予測対象ブロック内画素を推定する CNN を用いると，HEVC では作ることが不可能な良好な予測値を生成できる可能性がある．

5.3.1 モード決定への応用

ようにあらかじめ定められた予測パターンでは実現

画像符号化には様々なモード決定が必要となる．

し得ないような場合でも精度の良い予測値を生成で符号化の枠組みやビットストリームは標準に準拠す

きる可能性がある（23）．具体的には，予測対象ブるという条件の下で，CNN を用いてモード決定をロック（真値）とその符号化済み近傍画素集合のペ効率的に行う手法がこのカテゴリーと位置付けられアを大量に準備し，近傍画素を CNN 入力として，る．HEVC を例にとると，ブロック分割パターン

CNN 出 力 が 真 値 を で き る だ け 近 似 す る よ う にの決定やイントラ予測モードの決定に利用できる．

CNN パラメータを学習しておけばよい．

例えば HEVC や VVC では，図 4 に示したように

この考え方はフレーム間予測にも拡張できる．神

予測や変換の単位となるブロックを様々な大きさや保ら（24）は，予測対象ブロックの時間的に前後のフ形に分割できる．最適な分割パターン決定のためにレームのブロックを入力として，それらを変形させは，あらゆるブロック分割の組合せに対して符号化ることによって予測対象ブロックを推定する変換マ処理を施してみて，発生符号量と復号画質の関係か

トリックスを CNN によって学習している．この変ら最も性能の良い分割パターンを見付けなくてはな

換マトリックスは，従来の動き補償のみならず，任らず，膨大な演算時間を要する．これに対し，様々

意精度の平行移動，任意精度の拡大縮小，任意精度な特徴の CU に対してどのような分割が最適になるのぼけ変化も補償した予測を実現することができ，か を 推 定 す る CNN を あ ら か じ め 学 習 し， こ のHEVC を上回る予測性能が得られている．

CNN を用いて分割パターンを決定することで演算時間を大幅に削減できる．文献（22）ではブロッ
ク分割決定に CNN を応用し，符号化性能を保った

6 まとめ

まま 50% 以上の演算時間圧縮に成功している．

本論文では，映像配信のキー技術である映像符号化について，符号化性能評価の考え方を基にした体5.3.2 予測器への応用

国際標準に採用されている従来の予測方法は，あ圧縮技術の可能性を述べた．HEVC に続く次世代

らかじめ定められている幾つかの予測パターンを適

動画像符号化標準として検討が始まっている VVC

応的に切り換えることで実現されている．イントラ

では，更なる高圧縮化の可能性が示唆されるととも予測を例にとると，予測対象ブロックに対して，に，ハイダイナミックレンジ映像や 360 度映像な

AVC では 9 種類の予測パターン，HEVC では 35

ど新しい映像配信をターゲットにした検討が行われ種類の予測パターン，検討中の VVC では 89 種類

る．一方で，原画忠実性に必ずしもとらわれない新の予測パターンが用意されており，このうち予測対

しい符号化手法がほう芽しており，人間の視覚特性

象ブロックを最も近似できる予測パターンが用いらを強く意識した最適化手法や，機械学習を利用したれる．しかしながら，予測パターンはあらかじめ定

学習型映像符号化といった新しいアルゴリズムと相められているため，近似精度に限界がある．図 13

まって，従来の性能を凌駕する大幅な圧縮率向上がに HEVC を例にとって，35 種類のパターンによっ期待される．

て生成した予測値の例を示す．いずれも真値を近似しているとは言い難いが，CNN を用いれば，この50系化を行い，これからの IoT 時代に向けた新しい

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

謝辞

本研究の一部は日本学術振興会（JSPS）

科研費18K11360 の助成を受けたものです．また，

小特集
図 8 及び図 10 で用いた原画像は，クリエイティブ
コモンズライセンスに基づき，以下の URL から使用致しました．
図 8 ： h t t p s : / / w w w. f l i c k r. c o m / p h o t o s /ugardener/3274095876/in/faves-70920382@
N04/
図 1 0 ： h t t p s : / / w w w. f l i c k r. c o m / p h o t o s /lyng883/121054435/

映像配信技術への誘い

基底 複数の有限個のベクトルから成る集合を意味し，それらのベクトルの線形結合として，与えられたベクト

ル空間における様々なベクトルを表現することができる．
画像の場合には，ベクトルは二次元ブロック内の画素値を並べたものとなる．ブロック画像を，与えられた基底の線形和で表すとき，その重み係数を求めることを「変換」，重み係数と対応する基底との線形和によって元の画像を再構成することを「逆変換」という．基底の種類によって，アダマール変換，離散コサイン変換，カルーネ
ン・レーベ変換などがある．

■用語解説
PSNR

画質の定量化値の一つで，原画像と復号画像の間で対応する画素間差分のみによって計算される．画像にもよるが，PSNR が 40dB 以上だと原画と見た目の区別がつかない代わりに発生符号量が多く，30dB 以下になると符号量は減るものの画質劣化が視覚の妨害となる．
その中間（30〜40dB）は，符号化による画素値変化が視覚上の妨害とはならない画質領域で，符号量とのバランスも良いため，様々な映像サービスで使われることが多い．
イントラ予測（モード） 予測対象ブロックに対して，

それと同じフレームにおける近傍画素を用いて予測を行うこと．フレーム内予測とも言う．予測に使う画素の選び方によって HEVC では 35 種類，VVC テストモデルでは 89 種類の予測方法（予測モード）が定められている．
複数の予測方法の中から実際に予測に使うものを一つ選択することをモード決定と呼ぶ．
インタ予測／動き補償予測

予測対象ブロックに対して，それと時間的に異なるフレームの画素を用いて予測を行うこと．フレーム間予測とも言う．動きを考慮して空間的に位置をずらしてフレーム間で予測する「動き補償予測」は様々な国際標準に採用されている．
CU HEVC や VVC で は， フ レ ー ム を 符 号 化 単 位（Coding Unit，CU）と呼ばれる小ブロックに分割して符号化を行う．CU はイントラ予測／インタ予測の切換の単位となるほか，CU 内を再帰的に更に小さなブロックに分割して様々な予測や変換の単位となるサブブロックに分割できる．
SSIM 人間の視覚特性を考慮した画質定量化値の一つ

で，PSNR のような画素間差分だけではなく，局所領域内の平均輝度変化・コントラスト変化・輝度のばらつき
具合の変化の三つの指標を用いて定量化する．例えば，原画素全てに +5 だけ加算した処理画像と，1 画素ごとに交互に +5 と−5 を加算した場合，後者の方が視覚的に雑音 が 目 立 つ が，PSNR は 同 じ に な っ て し ま う． 一 方，SSIM では前者の方が高画質であると判定される．

■ 文献（1） 総務省，“4K・8K 放送の推進 ,”http://www.soumu.
go.jp/menu_seisaku/ictseisaku/housou_
suishin/4k8k_suishin.html（2） 市 ヶ 谷 敦 郎， 西 田 幸 博，“HEVC に よ る 8K，4K，
2K 映像符号化の所要ビットレート評価 ,”映像情報メディア学会技術報告 , BCT2014−44, pp.47-52,
Feb.2014.
（3） “Cisco Visual Networking Index: 予 測 と 方 法 論，
2016〜2021 年 ホ ワ イ ト ペ ー パ ー ,”June. 2017,h t t p s : / / w w w. c i s c o . c o m / c / j a _ j p / s o l u t i o n s /collateral/service-provider/visual-networkingindex-vni/complete-white-paper-c11-481360.
html（4） ISO/IEC 23008-2:2013,“Information technology-- High efficiency coding and media delivery inheterogeneous environments -- Part 2: Highefficiency video coding,”2013.
（5） G. Bjontegaard,“Calculation of average PSNR
differences between RD-curves（VCEG-M33）,”
  
VCEG Meeting（ITU-T SG16 Q.6）
, Austin, Texas,
USA, April 2001.
（6） “Versatile video coding（VVC）,”https://jvet.hhi.
fraunhofer.de/（7） F. Bossen, X. Li, and K. Suehring,“AHG report:
Test model software development （AHG3）”,
Joint Video Experts Team（JVET）of ITU-T SG16
WP3 and ISO/IEC JTC 1/SC29/WG11, JVETL0003-v1, Oct. 2018.
（8） Z. Wang, E. P. Simoncelli, and A. C. Bovik,“Multi-scale structural similarity for image
quality assessment,” The Thrity-Seventh
Asilomar Conference on Signals, Systems andComputers, pp.1398-1402, Pacific Grove, USA,
Nov. 2003.
（9） A ． L e v i n ， A ． L i s c h i n s k i , a n d Y ． We i s s ,“Colorization using optimization,”Proc．ACM
SIGGRAPH, vol. 23, no. 3, pp. 689-694, Los
Angeles, USA, Aug. 2004.
（10）李 乃駒，王 冀，八島由幸 ,“領域マッチングと転送色信頼度に基づく画像参照型カラリゼーション ,”第 31 回画像符号化シンポジウム，P-5-04, pp.188189, Nov. 2016.
（11）T．Welsh，M．Ashikhmin, and K．Mueller,“Transferring color to grayscale images,”Proc．
ACM SIGGRAPH, vol. 20, no. 30, pp. 277-280,
San Antonio, USA, July 2002.
（12）S. Iizuka, E. Simo-Serra, and H. Ishikawa,“Let解説論文

IoT 時代に向けた映像符号化研究の動向と新たな展望51

there be color!: Joint end-to-end learning ofglobal and local image priors for automatic
i m a g e  c o l o r i z a t i o n  w i t h  s i m u l t a n e o u sclassification,”ACM Trans. Graphics, vol. 35,no.4,article110,July2016.
（13） V. Kwatra, A. Schödl, I. Essa, G. Turk, and A.
Bobick,“ Graphcut textures: image and video
synthesis using graph cuts,” ACM Trans.
Graphics, vol.22 , no. 3, Proc. ACM SIGGRAPH
2003,pp.277-286,July2003.
（14） 松尾康孝 ,岩村俊輔 ,井口和久 ,境田慎一，“超解像技術を用いた実時間超高精細映像符号化システムの開発 ,”映像情報メディア学会論文誌，vol.70,no.1,
pp.J22-J28,Jan.2015.
（15）
 J .  M .  B o y c e ,  Y.  Ye ,  J .  C h e n ,  a n d  A .  K .Ramasubramonian,“OverviewofSHVC:scalableextensions of the high efficiency video coding
standard,”
 IEEE Trans. Circuits and Systems for
VideoTechnology,vol.26,no.1,pp.20-34,June
2016.
（16）
 S. Avidan and A. Shamir,“ Seam carving for
content-aware image resizing,” ACM Trans.
Graphics,vol.26,no.3,article10,July2007.
（17）
 S. Takamura and A. Shimizu,“Efficient video
coding using rigid object tracking,”Proc.
APSIPAASC2017,Dec.2017.
（18）
 A. KrizhevskyIlya, S. Geoffrey, and E. Hinton,“ImageNetclassificationwithdeepconvolutional
neural networks,” Adv. neural information
processing systems, vol.25 no.2, pp.1097-1105,
Jan.2012.
（19）
 O. Bryt and M. Elad,“ Compression of facial
images using the K-SVD algorithm,”J. VisualCommunication and Image Representation,
vol.19,no.4,pp.270-282,May2008.
（20）
 王 冀，八島由幸，坂東幸浩，清水 淳，“マルチク
ラス K-SVD によるスパース基底設計と画像符号化への応用，”第 31 回画像符号化シンポジウム，P-506，
pp.192-193,Nov.2016．
（21）
 高村誠之，“進化的映像符号化，”
 映情学誌，vol.69,
no.2,pp.J38-J44,Feb.2015.
（22）
 X.Yu,Z.Liu,J.Liu,Y.Gao,andD.Wang,“VLSI
friendly fast CU/PU mode decision for HEVC

52

通信ソサイエティマガジン No.49 夏号 2019

intra encoding: Leveraging convolution neural
network,”Proc. IEEE International Conference
on Image Processing（ ICIP）, pp.1285-1289,
QuebecCity,Canada,Sept.2015.
（23）
 J.Li,B.Li,J.Xu,R.Xiong,andW.Gao,“Fully
connected network-based intra prediction for
image coding, ”
 IEEE Trans.  Image Processing,
vol.27,no.7,pp.3236-3247,July2018.
（24）
 S. Jimbo, J. Wang, and Y. Yashima,“ Deep
learning-based transformation matrix estimation
for bidirectional interframe prediction,”Proc.
I E E E  G l o b a l  C o n f e r e n c e  o n  C o n s u m e rElectronics
（GCCE）,Nara,Japan,Oct.2018（平成 30 年 10 月 30 日受付，12 月 26 日再受付）

八島由幸 （正員：フェロー）
千葉工大・情報科学・教授．博士（工学）．
1983 名大大学院工学研究科修士課程
了．1983 〜 2008 日本電信電話公社（現 NTT）研究所．2009 現職．高圧
縮映像符号化アルゴリズム，圧縮のための知的画像処理，視覚特性の映像圧縮応用などの研究に従事．IEEE シニ
アメンバ，ACM，情報処理学会，映像
情報メディア学会，画像電子学会各会
員．

高村誠之 （正員：シニア会員）
NTT 研究所主幹研究員（上席特別研究員）． 博 士（ 工 学 ）．1996 東 大 大
学院工学系研究科博士課程了．同年
NTT ヒューマンインタフェース研究所入社．2005 〜 2006 スタンフォー
ド大客員研究員 .2008NTT メディア
インテリジェンス研究所主幹研究員．
2009 特別研究員，2016 現職．映像符号化の研究開発と国際標準化に従事．IEEE, 情報処理学会各シニアメン
バ，SID，APSIPA，MENSA, 映像情報メディア学会各会員．