4

5

MAY

2022

特集

IOWN/6Gに向けた
光・無線伝送技術

6

幅広い領域をカバーし新たな通信パラダイムを切り拓く研究開発

11

デジタルコヒーレント光伝送技術の今後の展開

16

スケーラブル光トランスポート技術の研究開発

20

6G時代の多様な無線アクセスを支える先端無線技術の研究開発

26

特集Vol. 34 No. 5

CONTENTS

NTTとトヨタでつくる
コネクティッドカー向け
ICT基盤の取り組み

28

コネクティッドカー分野の技術開発･検証の全体概要

31

実証実験の取り組みと成果──基盤関連35

実証実験の取り組みと成果──ネットワークエッジ基盤

39

高速時空間データ管理技術（AxispotⓇ）

44

車両データ選択的収集アルゴリズム

48

垂直分散コンピューティング技術53

レーン別渋滞検知技術

57

集計突発指標算出技術

61

挑戦する研究者たち
東中 竜一郎NTT人間情報研究所
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
客員上席特別研究員

研究者は「やりたいことドリブンで何でも実行」．
好奇心優先で，
まずは何でもやってみる

65

挑戦する研究開発者たち
安藤 智浩

NTTドコモ移動機開発部

XRサービス開発担当部長

つくったモノは使っていただいてナンボ．
「これ，
どう？」
と，
問い続けていきたい69

明日のトップランナー
金子 卓弘

72

6 月号予定NTTコミュニケーション科学基礎研究所
特別研究員

編集後記

二次元画像から三次元情報を推定
AR-GANで「三次元世界を理解する」
コンピュータの実現へ

NTT技術ジャーナルはWebで閲覧できます．

グループ企業探訪
株式会社地域創生Coデザイン研究所
持続可能な地域社会への変革をめざして
持続可能な地域創生活動を支援

76

Webサイト オリジナル記事の紹介

from NTTファシリティーズ

運転データを用いた空調機故障予見技術の開発

https://journal.ntt.co.jp/
本誌掲載内容についての
ご意見，
ご要望，
お問い合わせ先

本誌ご購読のお申し込み，
お問い合わせ先

日本電信電話株式会社
NTT技術ジャーナル事務局
E-mail journal@ml.ntt.com

一般社団法人電気通信協会
ブックセンターTEL（03）3288-0611
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ホームページ http://www.tta.or.jp/

企画編集
日本電信電話株式会社〒100-8116 東京都千代田区大手町1-5-1
大手町ファーストスクエア イーストタワー
NTTホームページ URL https://group.ntt/jp/
発行
一般社団法人電気通信協会〒101-0003 東京都千代田区一ツ橋2-1-1如水会ビルディング6階
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製品およびソフトウェアなどの名称は，各社の商標または登録商標です．

80

特集

IOWN / 6Gに向けた
光 ･ 無線伝送技術
新型コロナウイルス感染症よって促進されたリモートワークの浸透など，遠隔を前提とした社会活動が行われるようになり，それを支えるための基幹光伝送ネットワークの大容量化や，無線通信のカバレッジ拡張といった
IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）/6G（第 6 世代移動通信システム）で想定される次世代通信ネットワーク実現への期待がますます高まっている．
本特集では，IOWN/6Gの実現に向けてNTT未来ねっと研究所で取り組んでいる，
光 ･ 無線伝送技術について紹介する．

光伝送技術

無線伝送技術デジタルコヒーレント

光パラメトリック増幅中継器

無線ネットワーク品質予測

Optical and Wireless Transmis
42022.5

6

幅広い領域をカバーし新たな通信パラダイムを切り拓く研究開発
IOWN/6Gで想定される次世代通信ネットワークの実現に向けた要素技術である，光 ･ 無線伝送技術，システム化技術について紹介する．

デジタルコヒーレント光伝送技術の今後の展開
デジタルコヒーレント光伝送技術の最新の動向と今後の進化について， 高速大容量化，低電力化，ソフトウェアによる自律制御の観点を中心に紹介する．

11

16

スケーラブル光トランスポート技術の研究開発
IOWN APN（All Photonics Network）のためのPbit/s級長距離光ネットワーク実現に向け， 光増幅帯域ならびに電気信号処理帯域を飛躍的に拡大可能なスケーラブル光トラン
スポート技術について紹介する．

20

6G時代の多様な無線アクセスを支える先端無線技術の研究開発
6Gの実現に向けて推進している，OAM（Orbital Angular Momentum）無線多重伝送技術，海中音響通信技術，無線ネットワーク品質予測技術について紹介する．

sion Technologies
2022.5

5

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

光伝送技術

無線伝送技術

IOWN/6

G

幅広い領域をカバーし新たな通信パラダイムを切り拓く研究開発
NTT 未来ねっと研究所（未来研）では，新型コロナウイルス感染症の猛威によるリモートワークの浸透等，情報化社会の変革を支えるための「基幹光伝送ネットワークの高度化 ・ 大容量化」や「無線通信のカバレッジ拡張」など，IOWN（Innovative Optical andWireless Network）/6G（第 6 世代移動通信システム）で想定される次世代通信ネットワークの実現に向けた要素技術の確立をめざし，研究開発を行っています．本稿では，未来研で取り組んでいる光 ・
無線伝送技術，システム化技術について紹介します．

しげる

滋

島野

勝弘

たかすぎ

こういち

あかばね

かずのり

岩科
高杉

耕一

さいだ

たかし

才田

しまの

赤羽

かつひろ

和徳

隆志

NTT 未来ねっと研究所

をミッションとしています．

はじめに

6

いわしな

えば，デジタルコヒーレント光伝送技

未来研の研究領域は図 1 に示すとお術により400 Gbit/s 級の信号伝送を新型コロナウイルス感染症によってり，広範にわたっています．従来は光実現する低電力 DSP（Digital Signal促進されたリモートワークの浸透など，

ファイバや無線電波伝搬を扱っていま

Processor）の開発や，広帯域パラ

遠隔を前提とした社会活動が行われる

したが，現在は音波のような低い周波

メトリック光増幅中継による一括光増ようになり，それを支えるための基幹数帯まで研究領域を広げ，通信媒体と幅帯域拡張の実証，大容量光通信回線

光伝送ネットワークの高度化・大容量しても光ファイバのような閉空間や空の自動設定技術の開発など，APN が化や，無線通信のカバレッジ拡張と中のみならず，水中から宇宙まで，あ想定する「さまざまなお客さまへ簡易

いった，IOWN（Innovative Optical

らゆる空間・媒体を研究対象としていに大容量の光通信回線を提供する」た

and Wireless Network）/6G（第 6ます．例えば，水中を対象とする海中めの次世代光通信ネットワークの実現

世代移動通信システム）で想定される

音 響 通 信 で は， 動 画 伝 送 が 可 能 なに向けた要素技術の研究開発に取り組

次世代通信ネットワーク実現への期待

Mbit/s 超級の情報伝送をめざして研んでいます．

がますます高まっています．NTT 未

究に取り組んでいます．また，6G 時

以降では，未来研で取り組んでいる

来ねっと研究所（未来研）では，光・代に向けた超大容量無線伝送の実現を

IOWN/6G に向けた最先端技術に関す

電波・音波等のさまざまな周波数帯のめざし ，OAM（Orbital Angularる取り組みのいくつかを，フロンティ

物理的な波動を駆使し，光ファイバ・Momentum）多重伝送無線通信や，

アコミュニケーション技術，波動伝搬

水中・空中等の通信媒体を含む幅広い

空中や宇宙空間を想定した自由空間光技術，トランスポートイノベーション

領域に対して長距離・高速大容量の情通信，究極の安全性を実現する量子暗技術に分けて紹介します．

報伝送を可能とする通信技術の確立を

号通信といった新たな領域の研究開発

めざして，研究開発に取り組んでいまにも取り組んでいます．

（1）

フロンティアコミュニケーション
技術

す．特に，これらの研究対象に対して

未 来 研 で は，NTT が 推 進 す る

電磁波伝搬や光伝搬，デジタル信号処

IOWN 構想における三本柱の 1 つであフロンティアコミュニケーション技

理やメディア処理といった，物理学やるオールフォトニクス・ネットワーク

術の概略を図 2 に示します．スマート

数学等に基づく学術的な知見をもって（APN） の実現に向けた具体的な研シティなどサイバーフィジカルシステ

新たな通信パラダイムを切り拓くこと

究開発についても推進しています．例

ムの実現に向け，広域に分散したコン

2022.5

（2）

特集

媒体

コンピューティングネットワーク基盤技術
ナチュラル伝送技術：物理層の原理追究（空間多重）：物理応用・システム化

閉空間

スケーラブル光
トランスポート

波動適応制御（シングル
コア）

FLEXデジタル
コヒーレント

量子暗号通信エクストリーム
L1NW（境界領域）
光空間通信

衛星センシング（空中・宇宙）

開
（陸上）
空間

100G
デジコヒTX

テラビット無線

海中音響通信（水中）

周辺環境情報インテリジェント空間形成・
把握技術

（音波）
低
図₁

100G
デジコヒRX

自由空間伝搬（電波）

自己位置情報通信品質予測

（光）

周波数帯

高

IOWN/₆G に向けて NTT 未来ねっと研究所が取り組む領域

Intelligent Transport

Frontier Transport
予測/推定

把握/可視化

設定・制御・管理

マルチモーダル無線環境把握・予測技術

Disaggregateな装置構成・オープン化
IOWN APN（光）センサデバイス
IOWN（無線）

長距離・大容量・高セキュリティ化
量子暗号通信技術

非IPの光パス
超広域分散コンピューティング向け光ネットワーク基盤
光パス自動最適制御技術
高速遠隔データ転送技術
ナチュラルメディア処理技術

図2

ファイバ
センシング
自動運行
ロボット

環境空間
形成・把握

フロンティアコミュニケーション技術の概略

ピ ュ ー テ ィ ン グ リ ソ ー ス を IOWN

じめとした超高臨場コミュニケーショ

術に取り組んでいます．さらに量子コ

APN 上で接続する光パス自動最適制ンの実現に向け，物理空間の構成情報

ンピュータを想定したセキュリティ・

御および大容量低遅延のデータ転送ををリアルタイムで低遅延に伝送するナ伝送技術の確立に挑戦していきます．

実現する高速遠隔データ転送に取り組

チュラルメディア処理技術，センシン■超広域分散コンピューティング

んでいます．これにより，超広域分散

グ・AI（人工知能）等により，通信品質・向け光ネットワーク基盤

コンピューティング向け光ネットワー

環境を予測し，設定・制御・管理する

APN 上に超広域分散配置されたア

ク基盤を確立します．また，映像をはマルチモーダル無線環境把握・予測技

クセラレータ・メモリ等のコンピュー2022.5

₇

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術① 海中音響通信② 超広域高速ネットワーク構成③ テラビット級無線伝送

自由空間伝搬

衛星センシング

100G
デジコヒRX

100G
デジコヒTXOAMMIMO伝送

自由空間光通信（FSO）

時空間等化・
帯域分割送信

④ 波動適応制御
セキュアな閉空間

コアネットワーク遮蔽

超高速フロント/バックホール

資源4K/8K非圧縮映像伝送

……

IoT端末

物理的に傍受不可

超カバレッジ

高速大容量

曲がるビーム

自在な無線空間

IOWN/6G時代の社会基盤となる無線価値創造
強みとするコア技術： 電波伝搬技術・無線信号処理技術

図₃

ティングリソースを，光学特性に基づ■マルチモーダル無線環境把握・ます．

いた伝送モードや光パスの最適設計・予測技術

制御により動的に接続する技術に取り

IOWN で実現されるネットワーク

組んでいます．これにより，光伝送性サービスの多様な要求を満たすため，

IOWN/6G 時代の無線通信には，無能を最大限引き出す光パスを構築する

カメラやセンサ等の非通信デバイスを線通信の新たな価値創造のために海やことができます．さらに，超長距離光

含むさまざまなフィジカル空間情報を宇宙などの陸上以外も含めた超カバ

パスの帯域を占有利用し，超低遅延で利用し数秒先の未来の通信品質を予測

レッジ拡張，つながっていることを意

遠隔のメモリ間の同期を実現する高速し，最適な通信手段により高品質な通識しない高速大容量伝送，狙ったエリ

遠隔データ転送技術により，スマート

信を常に維持する技術に取り組んでいアに電波を閉じ込める自在な無線空間

シティの実現に必要な超広域分散コンます．将来的には，フィジカル空間情形成が求められると予想されます．未ピューティング向け光ネットワーク基報と無線通信システム情報の関係性を来研では，IOWN/6G 時代の社会基盤盤の確立をめざします．

用い，無線通信システム情報から，位となる無線価値創造に向け，①海中音■ナチュラルメディア処理技術

置情報などのフィジカル空間情報を抽

響通信技術，②超広域高速ネットワー

出する環境把握技術の確立をめざし

ク構成技術，③テラビット級無線伝送に向け物理空間の構成情報を，時系列

ます．

技術，④波動適応制御技術の 4 つの技の高速デジタル信号として APN の光■量子暗号通信技術

術に取り組んでいます（図 ₃ ）．

超高臨場コミュニケーションの実現

₈

波動伝搬技術に関連する研究開発

波動伝搬技術■海中音響通信技術

パスに収容し，超低遅延での長距離伝

IOWN 構想における長期のイノベー送を可能にする高速メディア転送極低ションへの貢献に向け，光技術を基礎

海中では高速・安定・長距離伝送を遅延化と，軽量機械学習を活用することした新たな技術領域への取り組みを実現可能な無線通信技術が確立されてとによる超低遅延での空間再構成の技

行っています．具体的には光ファイバ

おらず，海底資源開発や港湾工事に利術に取り組んでいます．将来的には，伝送技術および通信プロトコル技術を用される無人探査船や海中重機などは

ヒト・モノ・環境の入出力をレイヤ横活かして，従来の量子暗号通信（QKD）

海上の支援船と100 m 以上の通信ケー

断で収集・推論し，状態監視や異常原における，距離・通信速度の限界を突

ブルで接続し，遠隔操作を行っている

因検知から運用等の自動最適化までを破する，量子暗号通信システムの実現ため（3），作業の効率性の面で大きな課可能にするクロスレイヤ AI モニタリをめざしています．さらに量子コン

題があります．本研究では，音波特有

ング技術の確立をめざしています．

ピュータ時代のセキュリティ技術およの劣悪な波形歪みを補償する時空間等

び伝送技術の確立に取り組んでいき化技術，広帯域伝送による高速化を実

2022.5

特集

APN

WDM

WDM
光ノード

光ノード

光中継器

伝送条件に合わせて,
ボーレート，変調方式，
補償処理などを柔軟に変更可能
System Auto Calibration

Flex Transponders,
100 G~ 1 Tbit/s/λ

最先端プロセス適用と信号処理アルゴリズム
革新による低電力化

送信
DSP

DSPデジタル補償およびアナログ電気/光部品
特性のトータル設計による
特性向上

f

光FE

光部品・DSP集積Co-PKG（光電融合型デバイス）

図4

+

+
電気
帯域

f

光
帯域

f

高精度伝送路モニタリング，および，
デジタル処理と光処理の連携補償による伝送特性の最大化

APNへの展開をめざすデジタルコヒーレント光伝送基盤技術

現する帯域分割送信技術などにより，フォーム基盤技術（4），外洋などでの方式等の空間多重を実現するデジタル

海中機器の無線遠隔制御を可能にする

100 Gbit/s 級高速通信を可能にする

信号処理技術，OAM 多重伝送の広帯

Mbit/s 級の海中音響通信技術の確立

自由空間光通信（FSO: Free Space

域化を実現する高周波数帯バトラ回路をめざしています．

Optics）の基盤技術に取り組んでい構成技術などに取り組んでいます．

■超 広域高速ネットワーク構成

ます．

■波動適応制御技術

技術■テラビット級無線伝送技術

無線通信では，一般に通信したいエ

田園地帯や山間部，外洋などの人のIOWN/6G 時代のフロントホール・

リア以外にも電波が四方八方に広がる

住んでいないエリアでは経済性の観点

バックホールにはテラビット級の無線ため，エリア外への漏洩電波による秘から陸上の無線通信インフラが整備さ伝送技術が必要になると考えられま

匿性低下，干渉増大，電力損失が普遍れていないことがあります．本研究です ．本研究では，テラビット級無線的な課題です．本研究では，波動制御

は，無線通信インフラが未整備なエリ伝送の実現に不可欠な伝送帯域と空間に基づく電波の漏れない究極の無線通

アでの超広域高速ネットワークの実現

多重数のさらなる拡大に向け，軌道角信の確立に向け，基地局だけでなく端に向け，低軌道衛星を用いて地球規模運動量（OAM: Orbital Angular Mo-

末も連携して適応的に無線空間を形成のセンサデータ収集を可能にする衛星

mentum）や LOS-MIMO（Line-of-

する端末協調ユーザセントリック

IoT（Internet of Things）プラット

Sight Multi-Input Multi-Output）

RAN 技術，電波の軌道を自在に制御（₅）

2022.5

₉

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

するマルチシェイプ波動制御技術など等を柔軟に変更することで最適な光パ

IOWN/6G に向けた最先端技術に関すに取り組んでいます．

スを実現することをめざしています．

る取り組みの概要を紹介しました．今■スケーラブル光トランスポート

後 も 2030 年 に 計 画 さ れ て い る

トランスポ ートイノベ ー ション

基盤技術

IOWN/6G の実現に向け，さまざまな

将来的なクラウドサービス拡大やス産業分野のパートナーの方々や専門家

IOWN の基盤となる超大容量光パス

マートフォン普及などにより増加するの方々とのコラボレーション等も活用を実現するためのトランスポートイノ

将来の膨大な通信トラフィックを収容し，各要素技術の早期確立をめざして

ベーション技術に取り組んでいます（図可能なペタビット級光ネットワークの

いきます．

4）
．デジタルコヒーレント伝送技術実現に向けて，広帯域パラメトリックの 研 究 開 発 を 推 進 し， 低 電 力 な

光増幅中継による一括光増幅帯域拡張

1 Tbit/s 級光通信用デジタル信号処の実証（6）や，コア多重やモード多重を理回路（DSP）の実現をめざすとと駆使した大容量空間多重伝送技術（7）なもに，光と電気，アナログとデジタル

どに取り組んでいます．革新的な超大を連携した光電融合技術に取り組んで

容量伝送技術，およびこれを可能とすいます．また，ユーザとオペレータにる光信号処理技術を開拓し，リンク当

新たな価値をもたらす革新的レイヤ 1

り 1 Pbit/s 容量級のスケーラブル光ネットワーキング技術に取り組み，

ネットワーク基盤技術を確立すること

APN におけるユーザエクスペリエンをめざしています．

ス（UX）改革に向けた要素技術の開■エ クストリーム レイヤ １ ネッ

技術

拓なども行っています．さらに，将来

トワーク技術の膨大なトラフィックを効率的に収容

レイヤ １ ネットワーキングによりす る こ と を 目 的 に， ノ ー ド 当 り

ユーザとオペレータに価値をもたらす

10 Pbit/s 級スループットの革新的なとともに，コラボレータとともに具体

超大容量伝送技術，およびこれを可能的なユースケースの実証を進め APNとする光信号処理技術を開拓するス

具現化に貢献することをめざしていま

ケーラブル光トランスポート基盤技術

す．要素技術として，あらゆる場所へに取り組んでいます．

の一瞬のレイヤ １ 通信パスによりユー■ F LEX デジタルコヒーレント光ザエクスペリエンスに変革をもたらす

伝送基盤技術技術，レイヤ １ 無瞬断切替で自由自在

IOWN を経済的に実現するための要

なネットワーク構成変更を可能としオ素技術として，APN 構築に必須とな

ペレーションに変革をもたらす技術なる 1 Tbit/s/λ級の大容量光伝送の長どに取り組んでいます．これら技術開延化と低電力化を実現する FLEX デジ

発を通して，レイヤ １ 通信パス遅延調

タルコヒーレント光伝送基盤技術を確

整技術を用いることでプロレベルにお立することをめざしています．従来のいても公平な e スポーツ遠隔対戦がでキャリア向け長距離伝送だけでなく，きることを実証するなど（8），さまざま

データセンタインターコネクト（DCI）

なユースケース開拓にも取り組んでい等の近距離伝送にも適用され，急速にます．

拡大する適用領域に対して，DSP 機
能を駆使して，高精度な伝送路モニタ
リングに加えて，伝送方式，補償処理

102022.5

お わりに
本稿では，未来研で取り組んでいる■参考文献（1） 岸山 ・ 須山 ・ 永田：“5G evolution & 6G への動向とめざす世界 ,” NTT 技術ジャーナル ,Vol. 33, No. 9, pp. 10-15, 2021．
（2） https://www.rd.ntt/iown/0002.html（3） 港湾技術センター：“ 海洋新技術と無人化施工の動向と展望 ,” SCOPE NET, Vol. 70,2014.
（4） https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/05/
29/200529a.html（5） Z. Zhang：“6G wireless networks: vision,requirements, architecture, and key technolo­gies,” IEEE Veh. Technol. Mag., Vol. 14,
No. 3, pp. 28–41, Sept. 2019.
（6） https://group.ntt/jp/newsrelease/2021/01/
28/210128b.html（7） https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/03/09/
200309b.html（8） https://group.ntt/jp/newsrelease/2021/11/
02/211102b.html（左から）岩科   滋/ 島野  勝弘/高杉  耕一/ 赤羽  和徳/才田  隆志
情報化社会の変革に向け，光 ・ 電波 ・音波等のさまざまな周波数帯の波動伝搬を駆使し，光 ・ 無線通信システムの高度化 ・ 大容量化や通信可能領域の拡張を可能とする要素技術 / システム化技術の確立をめざして，研究開発に取り組んでいきます．

◆問い合わせ先NTT 未来ねっと研究所
企画部
TEL 046-859-3008
FAX 046-859-3727
E-mailkensui-mirai-p

hco.ntt.co.jp

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

光伝送技術

デジタル
コヒーレントス
オールフォトニク
ネットワーク

デジタルコヒーレント光伝送技術の今後の展開
振幅 ・ 位相 ・ 偏波といった物理量をデジタル的に取り込み，高度な信号処理により伝送性能を最大化するデジタルコヒーレント光伝送技術は，最新世代の光伝送技術であり，IOWN（Innovative
Optical and Wireless Network）構想の実現と発展に向けてさらなる進化をする必要があります．本稿では，デジタルコヒーレント光伝送技術の最新の動向と今後の進化について，高速大容量化，低電力化，ソフトウェアによる自律制御の観点を中心に紹介します．

きさか

インターネットの登場以来，さまざ

にしざわ

ひでき

木坂

由明

西沢

秀樹

やまざき

えつし

さいだ

たかし

山崎

悦史

才田

隆志

NTT 未来ねっと研究所- アナログ（DA）変換器，光変調器，点から紹介します．

はじめに

よしあき

高速大容量化の取り組み

ドライバ，フォトダイオード，トラン
スインピーダンスアンプ（TIA）など

まなサービスの登場と普及とともに，データセンタ間・データセンタ内通のアナログ構成部品の高速化によって日本でも世界でもインターネットトラ

信の拡大と，オンデマンドビデオスト実現されています（4）～（6）．また，シャフィックは指数関数的に増大し続けてリーミングやクラウドコンピューティ

ノン限界に近い容量を達成できる確率います．光ファイバ伝送技術は，このングなどのさまざまなアプリケーショ

的コンステレーションシェーピング

需要を支えるために，波長多重や光増ンの浸透により，光伝送の大容量化へ（7）が注目され，変調多値度が（PCS）

幅中継など新技術を導入して世代進化の需要はさらに高まっています．大容64点以上の直交振幅変調（QAM）とを続けてきました．最新の世代が，光量化においては，ネットワークを経済ともに利用されています．

の偏波，振幅，位相をすべてデジタル的に構築するために，波長チャネル当光伝送システムの大容量化では，送データとして取り込み，高度な信号処

り の 大 容 量 化 が 必 要 に な り ま す．

受信機のアナログ部品による信号歪み

理によって光ファイバ伝送路や光電子

図 １（a）に，オフライン実験および実が主要課題となります．シンボルレー

デバイス中の歪みを補償するデジタル用化システムでの波長チャネル当りのトの高速化，変調多値度の増大によ

コヒーレント光伝送技術です ．

光伝送容量の進展を示します．近年でり，アナログ部品自体，およびプリン

IOWN（Innovative Optical andは，波長当り 1 Tbit/s を超える大容

ト回路基板など電気配線の周波数帯域

Wireless Network）構想がめざすリ

量伝送の実験実証が報告されていま

制限，クロストークなどが信号歪みを

アルとバーチャルが融合して多様性をす．これらの実証実験では，大幅な変引き起こします．これらの歪みは，送受容する豊かな社会に向けて，光伝送

調速度の高速化と変調方式の高多値化

受信それぞれのデジタル等化フィルタ技術も，さらに大容量に低電力に高機が進んでいます．変調速度は，デジタに対して，キャリブレーションによっ能に進化していく必要があります．本ルコヒーレント光伝送の第一世代（波て推定された最適なフィルタ係数を設

稿では，デジタルコヒーレント光伝送

長当り100 Gbit/s）では32 Gbaud で定して補償されます．NTT 未来ねっ

技術の最新の動向と今後の進化についしたが，最近では100 Gbaud 級以上と研究所（未来研）ではこのような波て，高速大容量化，小型低電力化，おに高速化しています．これは，

形歪みを，高精度に補償する技術を開

よびソフトウェアによる自律制御の観アナログ - デジタル（AD）・デジタル

発しています．送信側で行うデジタル

（1）

（2）
，
（3）

2022.5

11

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

予等化は Peak-to-average ratio を

36QAM 変調方式を用いています．こ

います．この実験実証では，光帯域は上昇させ信号品質を低下させる課題がの信号光を光周波数間隔17₅ GHz に

C 帯のみで行っていますが，L/S 帯へ

あり ，動作温度・経年劣化・制御ディて波長多重（WDM）しています．図拡大する研究開発も進めていきます．

ザによる波形歪みの時間変動への追従

1（b）は，伝送前後のＷＤＭ信号光ス

といった課題もあります．このため，ペクトルであり，伝送後でも高い平坦

送信側予等化と受信側等化をどう役割性を実現しています．伝送路は純シリ

ますます増加を続ける通信トラ分担させるかが伝送性能を確保するた

カコアファイバ（Pure Silica Core

フィックを収容するため，光ネットワー

めに重要となってきます．これら研究

Fiber）で構成され，光増幅中継区間

クには持続的な大容量化が求められま

開発技術を適用し，これまでに最大₈0 km，後方励起分布ラマン増幅とエ

すが，光伝送装置の設置スペースや供600 Gbit/s のデジタルコヒーレント

ルビウム添加ファイバ増幅を併用して給電力には制限があるため，大容量化伝送を実現する ASIC を実用化していいます．スペクトル利用効率はそれぞの実現には，光インタフェースの小型ます ．

れ₅.71および6.₈₅ bit/s/Hz に達成し化・低電力化が必要となります．小型

未来研では，さらに次世代の光伝送ています．図 1（c）は，1 Tbit/s および化により放熱性能が低くなるため，小方式として，変調速度16₈ GBaud ま

1.2 Tbit/s 信号の規格一般化相互情報型化を実現するためには，光インタで高速化し，波長当り容量 1 Tbit/s

量（NGMI）伝送距離依存性の測定結フェースを構成するデバイスの小型の信号光の3₈40 km 伝送，および1.2

果を示しています． 1 Tbit/s 信号は化・高密度実装だけでなく，低電力化

Tbit/s 信号光の12₈0 km 伝送の実験

3₈40 km 伝送後，1.2 Tbit/s 信号光のが重要になります．このため，光イン実証を達成しました ．高速な変調速

12₈0 km 伝送後において，冗長度21％

タフェースの電力消費の大きな部分を度は，AMUX フロントエンド集積モの誤り訂正しきい値である0.₈₅7より占める DSP（Digital Signal Proc-

ジュール を用いて実現され，それぞも高い NGMI が得られており，エラー

essor）の低電力化が不可欠です．

れ 偏 波 多 重 PCS-16QAM お よ び

フリー伝送が可能であることを示して

（₈）

（₉）

（2）

（₅）

（a）

（b）

-20
-30

Oﬄine experiment-40

175-GHz grid-50

Before transmission
After 1280 km
After 3840 km

-60
-70

500
100 G~600 Gbit/s
32 G~64 Gbaud
16nm FinFET CMOS

50
2010

100 G/40 Gbit/s
40 nm CMOS
2012

2014

100 G/150 G/200 Gbit/s
QPSK/8 QAM/16 QAM
20 nm CMOS
2016
Year

図1

2022.5

2018

2020

（c）

2022

1528

1538

1548
1558
Wavelength [nm]1568

1
NGMI limit
1 Tb/s/λ1.2 Tb/s/λ

0.95
NGMI

Capacity per lambda [Gbit/s]

デジタルコヒーレント光伝送技術はFull C-Band WDM（~34 nm, 4.2 THz）

-10

Realtime implementation

1₂0

Optical power [10 dB/div.]5000

小型低電力化の取り組み

0.9
0.85
0.8

0

1000

2000

3000

4000

Transmission distance [km]波長当り伝送容量の進展と1Tbit/s超伝送実験例

5000

特集

通信キャリアの基幹ネットワークの長は，主にコヒーレントトランシーバが路の電力は大幅に低減してきています

距離伝送システムから導入されました

使用され，DSP の低電力化に伴ってが，DAC/ADC 等のアナログ回路はが，技術の成熟により小型化，低電力

急速に小型・低電力化が進展してお送受信信号の高速化の影響もあり，大化，低コスト化が進み，メトロネット

り，現在，CFP2-DCO，QSFP-DD

きな電力低減は実現できていません．

ワークやデータセンタ間（DCI）ネッ

等の400 Gbit/s プラガブルトランシー

このため，DSP 全体の消費電力のう

トワークといった短距離伝送システム

バが実用化されています．光通信用

ち，アナログ回路の電力が占める割合にも適用領域を拡げて普及が進んでい

DSP には非常に高速かつ低電力でのが DSP 世代ごとに大きくなっており，ます．今後はアクセスネットワークや動作が求められるため，常に最先端の今後のさらなる低電力化に向けてはア

データセンタ内ネットワークへの適用

CMOS プロセスを適用して低電力化

ナログ回路の低電力化が大きな課題のが期待されています．また，将来のマが図られていますが，CMOS プロセ

1 つとなっています．

ルチコアファイバを用いた空間多重方

ス微細化による低電力化だけでは，要

近年では，さらなる小型化・低電力式を適用した超多並列の大容量光伝送

求される低電力化を達成できないた化に向けて，DSP とシリコンフォトシステムの実現に向けて，低電力化技

め，デジタルサンプリングレート低減

ニクスを用いた光送受信デバイス

術はますます重要となります．

化，波長分散補償・適応等化・前方誤（11）（COSA）を 1 つのパッケージに実

コヒーレントトランシーバの小型化

り訂正等の各機能での新しい信号処理

装するコパッケージ実装技術の研究開と低電力化の進展を図 ₂ に示します．

アルゴリズムの適用やアプリケーショ

発 が 進 め ら れ て い ま す．DSP と図下部には NTT 研究所で研究開発・ンに応じた機能の選択や性能最適

COSA の高密度実装により大幅な小実用化し，コヒーレントトランシーバ

化が進められてきています．最先端

型 化 を 実 現 す る と と も に，DSP とに搭載されている DSP も示していま

CMOS プロセスの適用や信号処理ア

COSA の間の高速アナログ電気信号

す．メトロ・DCI ネットワーク向けに

ルゴリズムの革新により，デジタル回

配線の短縮により損失を小さくし，信

（10）

2010

2015

2020

ボード実装

OIF準拠5〞x 7〞モジュール
消費電力

OIF準拠4〞x
5〞モジュール
OIF準拠
CFP

CFP2-DCOOSFP/QSFP-DD
QSFP

LP: Low power

LP
100 G
20 nm

100 G
40 nm

図2

LP 200 G
16 nm

LP 400 G
7 nm

コヒーレントトランシーバの小型化と低電力化

2022.5

1₃

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

一方，レイヤ 1 以下の光伝送部分に伝送品質を推定し，最適な伝送モードを算出

GNPy

ついては，光アンプの波長依存性やファイバ非線形光学効果などの複雑な物理要因が障壁となって，SD-WAN

コントローラ
①送受信DSPが保有する
基本的な情報・機能を収集のようなソフトウェアによる自動制御は難しいと考えられてきました．任意のユーザエンド間をダイナミックに接続するためには，光伝送ネットワーク③最適な伝送モードを設定し，光パスを数分で確立

TAI

TAI

の伝送距離・容量を決定する伝送路特性を短時間で推定する新たな手法と，受信器による伝送品質のリアルタイム測定が必須となります．
光と IP ネットワーキングにおいて装置 A ベンダ

装置 B ベンダ

拠点 A

拠点 B

オープンな技術・アーキテクチャ・イ
ンタフェースの定義を目的とした②送受信側ともに接続可能なモードの光パスで伝送路状態を把握

図3

異ベンダ・異装置間の光パス伝送モード自動最適化

Telecom Infra Project Open Optical & Packet Transport（14）にて，Gaussian Noise モデルによる伝送品
質推定に基づいたオープンな伝送路設計ツールGNPy（1₅）や，Transponder の号駆動電力を低く抑えることができま

ウェアとその制御プレーンを分離し，ハードとソフトを分離するTransponder

す．将来の IOWN APN の実現に向けソフトウェアを用いて管理する

（16）
の開発
Abstraction Interface（TAI）て，現在デジタル信号処理で行っていSoftware Defined Wide Areaが進んでいます．未来研はこれらのる機能を光処理にオフロードすること

Network（SD-WAN）技術の商用導オープン化に貢献するとともに，TAI

で抜本的な低電力化をめざす研究開発

入が進んできて，離れたユーザ拠点間や GNPy といったオープンなインタを進めています．未来研では，光送受を接続しソフトウェアで集中制御できフェースやツールを活用し，異ベンダ・

信デバイスの帯域特性による信号波形る仕組みが整ってきています．IOWN

異装置間で光パスの伝送モードを自動

歪みをデジタル信号処理と光処理で連が本格化する時代には，コヒーレント

最適化し，短時間で光パスの接続を確携して補償することで₈00 Gbit/s 級モジュールを搭載したルータやホワイ立する技術の実現をめざしています

光伝送での大幅な OSNR 耐力向上をトボックススイッチ等さまざまな伝送（図 ₃ ）．

．この性能向上を機能を備えたユーザ端末の普及が進み

従来，こうした光パスの接続には人利用してデジタル信号処理を簡易化す

ます．これらの端末を，光電気変換の手による作業が不可欠で，サービス

ることで DSP の消費電力を低減する

回数を減らして低遅延・省電力に接続オーダから光パスの接続確立までに数ことも可能となります．

するため，キャリアネットワークを経

日から数週間と長い時間を要していま

由してダイレクトに接続するユース

した．また，デジタルコヒーレント光

ケースが検討されており（13），ソフト

伝送方式が高度化し，伝送モードが多ウェアによる光伝送ネットワークの自様化してきたことによって，光パスの動設定技術の実現に期待が高まってい設計・調整が複雑化しているという課

ます．

題もあります．本技術は，マルチベン実証しています（12）

ソフトウェアによる自動制御の取り組み
近年，ルータ等の転送機器市場では物理的なネットワーク・装置ハード

1₄2022.5

特集

ダの伝送装置が導入された環境下においても，それらの情報を TAI 経由で収集し，伝送路状態・伝送品質を GNPyなどにより推定することで最適な伝送モード（変調方式や FEC 種別）を算出します．そして，それらを送受信側
DSP に設定することで，光パスの接続確立を数分で完了します（17）．具体
的には，これらは以下のシーケンスにより実施されます．
① 送受信 DSP が保有する基本的な情報や機能（設定可能な変調方式
や FEC 種別等）を TAI 経由で収集し，送受信ともに接続可能な伝送モードを設定のうえ，光パスの接続を確立する．
② ① に よ り， 受 信 側 DSP か ら
BER や波長分散値といった伝送路の品質を推定するためのパラメータを収集できる．これらから，GNPy に よ り 推 定 さ れ る
GSNR を基に，マージンを適切に設定したうえで最適な伝送モードを算出する．
③ 算出した伝送モードから，変調
方式，FEC 種別といったパラメー
タを送受信側の DSP に設定し，数分で異ベンダの伝送装置間に光パスを開通する．

ま と め
未来研ではデジタルコヒーレント光伝送技術を，高速大容量化，低電力化，ソフトウェアによる自律制御という観点で研究開発を行い進化させ，
IOWN を支える光伝送技術を実現し
ます．

■参考文献

（1） K. Kikuchi: “Fundamentals of Coherent Op­
ti­cal Fiber Communications,” J. Lightwave
Technol., Vol. 34, No. 1, pp. 1-23, 2016．
（2） M. Nakamura, F. Hamaoka, M. Nagatani, Y.
Ogiso, H. Wakita, H. Yamazaki, T. Ko­bayashi, M. Ida, H. Nosaka, and Y. Miya­
moto: “192-Gbaud signal generation using
ultra-broadband optical frontend module
integrated with bandwidth multiplexing
function,” OFC2019, p. Th4B.4, 2019．
（3） M. Nakamura, T. Sasai, K. Saito, F.
Hamaoka, T. Kobayashi, H. Yamazaki, M.
Nagatani, Y. Ogiso, H. Wakita, Y. Kisaka.
and Y. Miyamoto: “1.0-Tb/s/ λ 3840-km and1.2-Tb/s/λ 1280-km Transmissions with
168-GBaud PCS-QAM Signals Based on
AMUX Integrated Frontend Module，”
OFC2022, San Diego, U.S.A., March 2022.
（4） M. Zhang, C. Wang, X. Chen, M. Bertrand, A.
S. Ansari, S. Chandrasekhar, P. Winzer, and
M. Lončar: “Ultra-high bandwidth integrated
Lithium Niobate modulators with record-low
V π ,” OFC2018, p. Th4A.5, San Diego,
U.S.A., March 2018.
（5） Y. Ogiso, J. Ozaki, Y. Ueda, H. Wakita, M.
Nagatani, H. Yamazaki, M. Nakamura, T.
Kobayashi, S. Kanazawa, T. Fujii, Y.
Hashizume. H. Tanobe, N. Nunoya, M. Ida, Y.
Miyamoto, and M. Ishikawa: “Ultra-highbandwidth InP IQ modulator for beyond 100GBd transmission,” OFC2019, p. M2F.2, San
Diego, U.S.A., March 2019．
（6） M. Nagatani, H. Wakita, H. Yamazaki, Y.
Ogiso, M. Mutoh, M. Ida, F. Hamaoka, M.
Nakamura, T. Kobayashi, Y. Miyamoto, and
H. Nosaka: “A Beyond- 1 -Tb/s Coherent
Optical Transmitter Front-End Based on
110-GHz-Bandwidth 2:1 Analog Multiplexer
in 250-nm InP DHBT，” IEEE J Solid-State
Circuits, Vol. 55, No. 9, pp. 2301–2315, 2020.
（7） T. Yoshida, M. Karlsson, and E. Agrell:“Short-block-length shapingby simple markratio controllers for granular and widerange spectral efficiencies,” ECOC2017, pp.
1–3, Gothenburg, Sweden, Sept. 2017．
（8） T. Sasai, M. Nakamura, E. Yamazaki, A.
Matsushita, S. Okamoto, K. Horikoshi, and Y.
Kisaka: “Wiener-hammerstein model and its
learning for nonlinear digital pre-distortionof optical transmitters,” Opt. Express, Vol.
28, No. 21, pp. 30952–30963, Oct. 2020.
（9） https://www.ntt-electronics.com/product/
photonics/exaspeed-tera.html（10） O. Ishida, K. Takei, and E. Yamazaki:“Power Efficient DSP Implementation for
100G-and-Beyond Multi-Haul Coherent
Fiber-Optic Communications，” OFC2016,
W3G.3, Anaheim, U.S.A., March 2016．
（11） S. Yamanaka and Y. Nasu: “Silicon Photonics
Coherent Optical Subassembly for HighData-Rate Signal Transmissions，” OFC2021,
Th5F.2, June 2021．

（12） A. Matsushita, M. Nakamura, K. Horikoshi, S.
Okamoto, F. Hamaoka, and Y. Kisaka: “64-GBd
PDM-256QAM and 92-GBd PDM-64QAM Signal
Generation using Precise-Digital-Calibration
aided by Optical-Equalization，” OFC2019,
W4B.2, San Diego, U.S.A., March 2019.
（13） https://iowngf.org/technology/（14） https://telecominfraproject.com/oopt/（15） https://gnpy.readthedocs.io/en/master/（16） https://github.com/Telecominfraproject/oopt-tai（17） K. Anazawa, S. Kuwabara, T. Sasai, T. Mano, T.
Inoue, T. Inui, and H. Nishizawa: “Automatic
Modulation-Format Selection with White box
Transponders: Design and Field Trial,” OECC,
JS2A.14, Oct. 2021.

（左から）木坂  由明/ 西沢  秀樹/山崎  悦史/ 才田  隆志
IOWN の APN を支える基盤として , 社
内外との連携を強化し , デジタルコヒーレ
ント光伝送技術を今後も進化させていきます．

◆問い合わせ先NTT 未来ねっと研究所
トランスポートイノベーション研究部
TEL 046-859-3011
FAX 046-859-5541
E-mailti-hosa-mirai-p2022.5hco.ntt.co.jp

15

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

光パラメトリック
増幅中継器

超大容量光通信モ ー ド 多重光通信

スケーラブル光トランスポート技術の研究開発
本稿では，IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）
APN（All Photonics Network）のための Pbit/s 級長距離光ネットワー
ク実現に向け，光増幅帯域ならびに電気信号処理帯域を飛躍的に拡大可能なスケーラブル光トランスポート技術の現状と展望について述べます．従来の光増幅中継器の増幅帯域を2.5倍以上に拡大しつつ伝送距離の長距離化を実現できる可能性を有する光パラメトリッ

みやもと

ゆたか

宮本
なかじま

わたなべ

裕

渡辺

†₁

中島

つ，伝送容量を10倍以上に拡大できる可能性を有するモード多重NTT 未来ねっと研究所† ₁

多重光通信技術について解説します．

啓†₁ ︐ ２

かずひで

ク増幅中継技術，ならびに，従来の光ファイバと同じ外径を保ちつ
MIMO（Multiple-Input and Multiple-Output）信号処理を用いた空間

けい

和秀

†₃

NTT 先端集積デバイス研究所† ２
NTT アクセスサービスシステム研究所† ₃の実現には，大容量光トランスポート

ほぼ年率約1.4倍（２0年で1000倍）のネットワークの不断の進化が必須であ速度で進化し，２030年代には，システ

我が国では，２0２0年度に第 5 世代移り，NTT では，図 ₁ に示すとおり，

ム容量が 1 Pbit/s を超えると予想さ

動通信システム（5G）が商用導入され，これまで，1₉80年代から導入を進めた

れます．最近では，光の波としての性

今後，自動運転等をはじめ，あらゆる

シ ン グ ル モ ー ド 光 フ ァ イ バ（SMF:

質を活用し，SMF の伝送特性を最大モノが高信頼，低遅延，大容量にネッ

Single Mode Fiber）ケーブルを基限に引き出すための伝送技術として，

トワークへつながる IoT（Internet

盤とした大容量光トランスポートシス

デジタル信号処理を駆使したデジタル

of Things）社会の基盤として発展がテム・ネットワークの持続的な発展をコヒーレント光通信技術が実用化さ期待されています．IOWN（Innova­

実現してきました．光ファイバ 1 心当れ，２01₉年にはファイバ 1 心 当 り1₆

tive Optical and Wireless Net­りのシステム容量は，さまざまな光通

Tbit/s 容量の光トランスポートネッwork）APN（All Photonics Net­

信方式の重層的な技術革新とともに，トワークが実用化されています（1）．しはじめにwork）の実現を通したネットワーク
インフラ技術の進化の加速により，
5G に続く次世代 Beyond 5G（B5G）
トワークサービス技術として普及することが予想されます．また，ネットワー
今の新型コロナウイルスの世界的な感
染拡大に伴う，グローバルな産業構造
やライフスタイルの変化を，柔軟に支えていくうえでも不可欠と考えられて
います．

1P

Space division multiplexing(SDM)
Physical limit of SMF

100 T
10 T
1T
100 G

Digital coherent
transmission

ＷＤＭ andopticalampliﬁcation

10 G
1G

★

1₆

2022.5

★
★

1T

★
★

100 G
10 G
★：Research (with SDM)

100 M
10 M

★

（bit/s）★
★

★：Research (without SDM)

：Commercial system in NTT

1980

1990

2000

2010

2020

年

ブロードバンドサービスの進化を支える大容量ネットワークインフラ基盤

★

★
★

★

★ ★

★
★★
★
★★
★

図1

超大容量光通信システム技術の変遷

1G
100 M
2030

チャネル容量クインフラ基盤の持続的な進化は，昨

ファイバ1心当りの伝送容量

技術は，２030年代には当たり前のネッ（bit/s）
10 P

特集

かしながら，近年では長距離光トラン

NTT が提唱する IOWN 構想を構成す

ク増幅器を，光増幅中継器として適用

スポートネットワーク基盤を支えてきる APN においては，豊富な波長資源

し， 1 波長当り毎秒800ギガビットのた伝送媒体である SMF の物理的な容を活用したフレキシブルな光ネット

波長多重信号を用いて光信号帯域が従量限界（キャパシティクランチ）が，ワークの実現をめざしており，従来の来技術の2.5倍以上の10.25 THz 以上に

現在の約10倍の100 Tbit/s 容量付近

1 波長当りの大容量化とともに，利用拡大可能なことを実証しました（4）．

に存在することが明らかになり，シス

可能な波長資源（光波長帯域）の拡大

今後は，広帯域光パラメトリック増

テム容量の持続的な発展を実現する革が求められています．NTT では，広幅技術と高シンボル速度の超高速信号

新技術が求められています．

帯域かつ低歪みな光増幅技術として，生成技術を併用することで，図 ２ に示

本稿では，IOWN APN において，PPLN（Periodically Poled Lithi­

すとおり，既存の光ファイバ通信シス

キャパシティクランチの課題を克服す

um Niobate） 導波路を用いた光パ

テムの限界性能に迫る100 Tbit/s 超

るスケーラブル光トランスポート技術

ラメトリック増幅に着目し，研究級の長距離伝送性能を追究していきとして， ２ つのアプローチを解説しま

開発を進めてきました ．PPLN 導波

す． 1 つは，従来の SMF を用いて一路による光パラメトリック増幅では，

括光増幅中継する中継器の光信号帯域

単一偏波の信号のみが増幅可能であを従来の 2 倍以上に拡大し，SMF でり，通常の光増幅にとっては不要な位

経済的な大容量化を図る広帯域光パラ相共役光が発生するため，現在デジタ

SMF のキャパシティクランチを克メトリック増幅中継技術です．また，ルコヒーレント方式で用いられている

服し大容量化を実現するための SDM

もう 1 つは，1 本の光ファイバ中にマ

偏波多重光信号の光増幅中継器とし光通信技術の研究開発では，伝送媒体

ルチコア・マルチモードといった新して，さらなる広帯域化やトラフィック

である SDM 光ファイバは，その製造い自由度を導入することで複数の独立に応じた安定な光信号の挿入抜去を行性を考慮すると，現在広く用いられてな並列通信路を形成し，既存の SMF

う際に課題がありました．

いる SMF の標準クラッド径125 µm

＊2

＊3

（2）

の限界を超えて Pbit/s 容量級の大容

そこで，モジュール化した複数の量通信を実現する空間分割多重

PPLN 導波路（PPLN モジュール）を（SDM：Space

Division

用いた新たな増幅器構成を提案し，偏Multiplexing）光通信技術です．以波多重光信号の安定な増幅および，利降では，個々の技術要素の最近の進展

得15 dB 以上で10.25 THz の増幅帯域について解説します．

を 実 現 し ま し た． シ ン ボ ル 速 度100

広帯域光パラメトリック増幅中継技術

Gbaud 超級の超高速信号生成技術（3）を用いた 1 波長当り毎秒800ギガビッ
トの偏波多重デジタルコヒーレント信

現在の光ファイバ伝送システムで号を検証信号として，利得飽和領域には，エルビウム添加光ファイバ増幅器

おいて，単一波長，波長多重信号入力（EDFA）が増幅可能な約 4 THz の光

ともに低歪みな信号増幅を確認してい波長帯域に，約100波長程度の光信号

ます．また，APN における波長資源

を波長多重し，デジタルコヒーレントの活用で想定される波長数の高頻度なにより光信号 1 波長当りの伝変動を模擬し， 1 波長と41波長の入力

送容量を拡大することで，伝送システ

信号切り替えに対する高速応答性も確

ムの大容量化を実現してきました．

認しました．開発した光パラメトリッ

技術

＊1

ます．．

モード多重を用いた SDM 光通
信技術

＊1

デ
 ジタルコヒーレント技術：デジタル信号
処理とコヒーレント受信を組み合わせた伝送方式です．コヒーレント受信とは，受信側に配置した光源と，受信した光信号を干渉させることにより，光の振幅と位相を受信することが可能な技術です．偏波多重や
振幅 ・ 位相を利用した変調方式により周波数利用効率を向上させるとともに，デジタ
ル信号処理を用いた高精度な光信号の歪み補償と，コヒーレント受信により，大幅な受信感度向上を実現します．
＊2 P
 PLN：周期的分極反転ニオブ酸リチウム．
非 線 形 媒 質であるニオブ 酸リチウム（LiNbO3）において，自発分極と呼ばれる結晶内の正負の電荷の向きを一定の周期で強制反転させた人工結晶です．周期的分極
反転ニオブ酸リチウムは，元のニオブ酸リチウム結晶よりも圧倒的に高い非線形光学効果を得ることができます．
＊3 光 パラメトリック増幅：物質中で生じる非線形光学効果を利用して，異なる波長の光
どうしを相互作用させることで，特定の波長の光を増幅します．非線形媒質として，
高非線形ファイバやニオブ酸リチウムが知られています．

2022.5

17

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

実験例（1波長 ≧ 800 Gbit/s, 光増幅帯域 > 4 THz）

（Tbit/s）(Tbit/s)120

NTT （PPLN）

単一コアSMFにおける伝送容量

電気信号帯域拡大技術（AMUX等）

NTT （EDFA）
他機関

100
80

実現目標（2030）
PPLN光パラメトリック増幅による波長資源拡張（>2.5倍）

60
40
20
0

0

500

1000

1000 1500伝送距離
2000

3000

4000

（km）

伝送距離(km)

図2

広帯域光パラメトリック増幅中継技術と電気信号処理帯域拡大技術による既存SMF伝送特性の拡大と同等であることが望まれます．標準

これを単純に拡張しマルチモード多重

ル敷設環境や量産性に適した標準ク

クラッド径の SDM 光ファイバで，複を用いた SDM 伝送システムに適用す

ラッド径1２5 µm の空間モード制御光数のコアや伝搬モードを用いて信号伝ると，空間多重数の ２ 乗に比例してファイバ実装技術，また，ケーブル敷

送を行う場合には，特に空間多重数 4

MIMO 信号処理の回路規模が増大し設特性に起因する動的光学特性を考慮を超える領域では，各空間モード間でます．さらに，マルチモードファイバ

したモード多重 MIMO 処理構成技術，

強い結合が生じ，クロストークや空間

特有の空間モード分散（SMD：Spa­

さらに両者を統合した空間モード多重

モード分散により信号波形に歪みが生tial Mode Dispersion）は，現状，

光増幅中継技術を有機的に連携させた

じます．現在の SMF を用いたデジタ

偏波モード分散に比べて10倍以上大き

基 盤 技 術 の 確 立 で す． モ ー ド 多 重

ルコヒーレント光伝送システムでは，く，モード間結合が大きいマルチモー

MIMO 処理構成技術に関する最近の異なる ２ つの偏波を用いて独立な信号

ドファイバにおいては伝送距離の平方

検討結果の一例（5）として， ₆ つの独立を伝送する偏波多重が適用されていま根に比例して累積するため，MIMOな空間モードを用いたモード多重光通す．伝送路における偏波回転や偏波間

信号処理に必要なデジタルフィルタの信において，異なる空間モード間の伝の遅延差（偏波モード分散）が組み合

タップ数はそれに応じて拡張する必要

わさることで生じる動的な波形歪みがあります．

は，受信機内のデジタル信号処理回路

前述の技術課題を克服するため，研に実装された ２ × ２ の MIMO（Multi­

究所では，空間モードを積極的に活ple­Input Multiple­Output）信号処用・制御した大容量・長距離光トランにより適応的に補償され高品質

スポート技術を検討しています（図な伝送が実現されています．しかし，

₃）．具体的には，光ファイバケーブ

理

1₈

2000

＊4

2022.5＊4M
 IMO 信号処理：同一のキャリア周波数（波長）を使って，１つ以上の信号を，複数の信号伝搬路（伝搬モードやコア）を持つ伝送路で送受信する技術です．無線通信では，広く使われている技術であり，光通信においては，SMF 内の直交する2つの偏波モードを用いた2入力2出力（2×2）のMIMOが，偏波多重技術としてデジタルコヒーレント技術により実用化されています．

特集

標準クラッド外径SDM
実現目標（2030）
SDMファイバ心線多重ケーブル
SDM光増幅・処理ノード

100

空間多重数

30

125µm

マルチモード多重（NTT）
他機関2022-2023年度
10モード級
MIMO長距離伝送

10

マルチコア多重（NTT）

31

非標準クラッド外径SDM
250µm
1

10

100

1000

（km）

伝送距離

図3

マルチコア多重・マルチモード多重（NTT）
他機関

モード多重MIMO信号処理と標準クラッド外径モード多重ファイバ実装技術によるキャパシティクランチの克服（空間多重数＝ 1 は既存SMF伝送システム容量）

送損失差や伝搬遅延差に対して強い補パラメトリック増幅中継技術，および償特性を有する MIMO 信号処理方式

モード多重 SDM 光通信技術についや光増幅中継方式を提案することで，て，現状と今後の展望を解説しました．

₆000 km 以上の長距離伝送を実証に成功しています．また，モード多重ファ
イバを既存の陸上光ファイバケーブルに実装した状態で，モード多重伝送における光学特性を制御するための実装
技術の有効性実証実験に成功しています（₆）．これらの要素技術群の確立に向けては，一部 NICT 委託研究の支援の下で外部パートナーと連携して研究開発を加速しています（₇）．

ま と め
本稿では，IOWN APN の実現に向け，キャパシティクランチの課題を克服するスケーラブル光トランスポート
技術として検討を進めている広帯域光■参考文献（1） https://www.ntt.com/about-us/pressreleases/news/article/2019/1209.html（2） https://journal.ntt.co.jp/article/3521（3） https://group.ntt/jp/newsrelease/2019/03/
07/190307a.html（4） https://group.ntt/jp/newsrelease/2021/01/
28/210128b.html（5） https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/03/
09/200309b.html（6） https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/03/
09/200309a.html（7） 宮本 ･ 中島 ･ 長谷川 ･ エマニュエル ･ 杉
崎 ･ 長瀬：“Beyond 5 Ｇ時代に向けた空間モード制御光伝送基盤技術の研究開発，” 電
子情報通信学会総合大会，企画シンポジウ
ム，BI- 3 -1, 2022.

（左から）宮本

裕/ 渡辺

啓/

中島 和秀
既存技術の光通信システムの技術課題であるキャパシティクランチを克服するために，スケーラブル光トランスポート技術を確立し，将来の IOWN APN 実現を通して大容量ネットワークインフラ基盤のさらなる進化に貢献していきます．

◆問い合わせ先NTT 未来ねっと研究所
トランスポートイノベーション研究部
TEL 046-859-3011
FAX 046-859-5541
E-mailti-hosa-mirai-p2022.5hco.ntt.co.jp

1₉

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

OAM
無線多重伝送海中音響通信

トワーク品
無線ネッ
質予測

6G 時代の多様な無線アクセスを支える
先端無線技術の研究開発
2030年代の実現をめざす6G（第 6 世代移動通信システム）に向けて，高速 ・ 大容量，高信頼 ・ 低遅延等の基本性能の進化，非陸上を含めたカバレッジ拡張等の技術領域の検討が始動しています．
本稿では，それらの実現に資する新たな先端無線技術として NTT
未来ねっと研究所で研究開発を推進している OAM（Orbital AngularMomentum）無線多重伝送技術，海中音響通信技術，無線ネットワー
ク品質予測技術について紹介します．

増野
くどう

工藤

じゅん

淳

ふじの

藤野

ようすけ

洋輔

りいち

理一

NTT 未来ねっと研究所

プ が 主 導 す る IOWN（Innovative

により最終的には20 Gbit/s の無線ア

Optical and Wireless Network）

クセス実現が目標とされています．

携帯電話を中心に私たちの生活に欠の革新的なネットワークや情報処理技

6G ではさらなる広帯域化をめざしてかせない存在となった移動通信システ

術と移動通信システムが有機的に融合

サブテラヘルツ波の領域まで踏み込ん

ムは，およそ10年に一度の周期で世代したコンセプトが記述されています．

だ高周波数帯の周波数資源の開拓が検交代がなされてきました．日本では

6G の技術発展領域は，超高速・大容討されており，無線アクセスの目標伝

2020年に5G（第 5 世代移動通信シス

量通信，超低遅延・超高信頼通信，超送速度は100 Gbit/s に達すると予測テム）のサービスが開始され，5G の多接続等，基本性能の進化にとどまらされています．一方，これらの高周波高度化，さらには2030年代の実現をめず，空・海・宇宙など移動通信システ

数帯では，電波の直進性の高さ・遮蔽

ざした6G（第 6 世代移動通信システ

ムとして未踏領域への超カバレッジ拡によるカバレッジホール等の問題から，

ム）に向けた技術検討・研究が世界各張の実現等の新たなチャレンジも含ま

従来よりも高密度に基地局アンテナを国で始動しています．移動通信システ

れています（図 1 ）．本稿では，6G 実

配置する必要があり，基地局設備間をムがめざす世界観としては，3G・4G

現に向けた新たな先端無線技術として光伝送で接続する xHaul ＊には，柔軟が Web サイト表示，動画コンテンツ，

NTT 未来ねっと研究所（未来研）でかつ導入の容易なネットワーク構成がアプリの充実といったモバイルマルチ

研 究 を 推 進 し て い る 3 つ の 技 術，

求められることになります．xHaul をメディアの機能の実現が主であったの「OAM-MIMO 無線多重伝送技術」「海大容量無線で実現することができれに対し，5G・6G はそれらの進化に加中音響通信技術」「無線ネットワーク

ば，光配線が困難な環境での基地局設

えて，社会課題を解決し，多様な産業

品質予測技術」について紹介します．

備の高密度設置，導入が容易という特はじめにを支える社会インフラとしての役割まで期待されている点が大きな特徴といえるでしょう．

テラビット級無線伝送を実現する
OAM-MIMO 無線多重伝送技術

5G の高度化ならびに6G により期待

5G では移動通信向けとして初めてされるさまざまなユースケース，目標となるミリ波帯と呼ばれる高周波数帯性能，技術要素などは6G ホワイトペーの導入により，広帯域化による高速伝

パー に掲げられており，NTT グルー

送の恩恵がもたらされ，今後の高度化

（1）

20

ましの

2022.5徴を活かした臨時の基地局設備の増強などが実現できることになります．ここで，前述のとおり6G 無線アクセス
では100 Gbit/s 級への進化が見込ま＊ xHaul：基地局設備間を接続するフロントホー
ル，ミッドホール，バックホール等の伝送ネッ
トワークの総称．

特集

6G

超高速・
大容量通信

• 通信速度の向上：最大100 Gbit/s超へ• 100倍以上の超大容量化（bps/m2）• 上りリンクの超大容量化
eMBB

超カバレッジ拡張• 陸上（面積）カバー率100%• 空（高度1万m）・海（200海里）・宇宙へのチャレンジ

超低消費電力・低コスト化

超低遅延• E2Eで1 ms以下程度の超低遅延• 常時安定した低遅延性
URLLC

5G

• 幅広いユースケースにおける品質保証（Reliabilityは99.99999%まで向上）• レベルの高いセキュリティと安全性

mMTC

超多接続＆
センシング

新しいユースケースによる要求条件の組合せ• さらなるビット当りのコスト低減• 充電不要な超低消費電力デバイス

超高信頼通信• 平方km当り1000万デバイス• 高精度な測位とセンシング（< 1cm）
＜ドコモ6Gホワイトペーパーより引用＞

図₁

₆G でめざす無線ネットワーク技術への要求条件

図1 6Gでめざす無線ネットワーク技術への要求条件
れることから，基地局設備間の機能分担，さらには複数設備の従属接続等を考慮すると，無線 xHaul には 1 Tbit/

DU

s 級（テラビット級）の極めて高い無線伝送能力が求められます（図 ₂ ）．
未来研では，電波の軌道角運動量の性質に着目した空間多重伝送技術とフロントホール（テラビット級伝送）

して，OAM-MIMO 無線多重伝送技術の研究開発を推進してきました（2）．
OAM の性質を持つ電波は，電波の進（100 Gbit/s級）

がら進行するように表され，同一位相表れます．位相の回転数が整数倍の関係にある OAM モードの電波は互いに

RU

RU

行方向の垂直平面上で位相が回転しなの軌跡が進行方向に対して螺旋形状に

大容量
無線伝送

大容量
光伝送

（OAM: Orbital Angular Momentum）

無線アクセスエリア（100 Gbit/s級）
・光配線困難エリアへの対応
・臨時の基地局設備の増強

DU: Distributed Unit
RU: Radio Unit

図2

基地局設備における xHaul の例

直交しており，すなわち，送信時と同じ位相の回転数を持った受信機を使う

ナ素子を配置した UCA（Uniform

がら，大きな空間多重数の実現をねらことで，複数のOAMモードの同時送受

Circular Array）を採用していまう思想となっています．また，OAM

信（空間多重）が可能になります（図 ₃ ）．

す． 半 径 の 異 な る 各 UCA を サ ブ ア

多重はアナログ信号処理，MIMO 多

NTT が独自に考案した OAM-MIMO

レーアンテナとみなして複数セットの重はデジタル信号処理と，信号処理を

無線多重伝送では，OAM モードの送OAM 多重信号を MIMO 多重伝送する

機能分担することで，広帯域化で問題受信のためのアンテナ構成として，現ことで，電力の空間拡がりの問題のあとなるデジタル信号処理の負荷を軽減

実的な実装を考慮して円環状にアンテる高次の OAM モードの利用を避けなし，省電力化に貢献できる構成である

2022.52₁

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

ことも 1 つの特徴です．xHaul で想定る見込みで，6G 時代に求められる大し，ケーブルを巻き上げるためには大される Point-to-Point の見通し伝送

容量無線 xHaul の実現に向けた技術型の支援船，専用の人員を必要とする環境は，一般的には空間多重数を稼ぎ確立をめざしていきます．

ため運用コストがかかり，ケーブルがにくいとされますが，28 GHz 帯にお潮流によって流されるため作業の効率

海中までカバレッジを拡張する

いて OAM-MIMO 送受信装置を用いて性，安全性にも課題があります．した

海中音響通信技術

空間多重数の限界に挑み，屋内実験にがって，より効率的かつ安全な水中機

おいて図 ₄ に示すように偏波を併用し

近年，石油・ガス田などの海底資源器の遠隔操作を実現するため，高精細た21空間多重に成功，201.5 Gbit/s の開発が活発に行われており，その探査，な映像伝送を可能にする通信速度 1

大容量無線伝送を実現できることを実開発，生産に遠隔操作可能な無人探査

Mbit/s 以上の高速な海中無線通信技証しています ．また，40 GHz 帯で船が用いられています．また，港湾工術の確立が望まれています．これまで

は OAM-MIMO の長距離伝送の実証に事においても作業の安全性，効率性のも低周波電磁界，光，音波などさまざ挑戦し，屋外実験環境において200 m

観点から海中重機等の無人遠隔施工のまな媒体を用いた海中無線通信が検討の伝送距離で117 Gbit/s を達成しま研究が行われています．海中では光学されていますが，NTT ではこの中でした ．将来的には10 GHz 程度まで

映像や音響映像を伝送可能な Mbit/s

も環境にも依存せずに安定して長距離の帯域幅の拡張と，さらなる OAM-

級の無線通信技術が実用化されていなな通信が可能な音波を使った海中音響

MIMO の進化による20～40程度の空

いため，これらの海中で利用される機通信に着目し，その高速化技術に取り間多重を組み合わせることで，テラ器は海上の支援船と有線ケーブルで接組んでいます．

ビット級の大容量無線伝送を達成でき

続し，遠隔操作を行っています．しか

（2）

（3）

海中音響通信に限らず，無線通信ではさまざまな経路を通ってきた波が受信側で干渉することで波形歪みが生じ

OAMモード間の位相分布の直交性を利用し多重るため，通信を成立させるためには波OAM-MIMO
多重信号

複数のOAM
多重信号

形の歪み方（送受信アンテナ間の位
相・振幅応答）を推定し，その逆特性で補償する波形等化が不可欠です．しかし，海中音響通信では伝搬速度が桁違いに遅いことから，陸上無線通信に比べて伝搬路が非常に高速に変動します．そのため，一般的な陸上無線通信

MIMO多重で用いられている波形等化を適用することができず，海中の高速な伝搬路変動で生じる波形歪みを補償できなかっ図 ₃ OAM-MIMO 無線空間多重伝送の概念

垂直（V）偏波

試作した送受信装置

水平（H）偏波図₄222022.5同時伝送を実現

MIMO多重送受信アンテナ
UCA #4

17

18

19

20

21

UCA #3

12

13

14

15

16

UCA #2

7

8

9

10

11

UCA #1

2

3

4

5

6

－2

－1

0
＋1
OAM mode＋2

Center1

送受信アンテナと2₁空間レイヤの割り当て

OAM
多重

特集

たため，実海域での利用に耐える海中

伝送速度の達成に向けた検討を行って利用することで，無線通信システムに

音響通信システムの通信速度は数10います（図 5 ）．

おいて得られる情報で予測することがkbit/s 程度にとどまっていました ．
（4）

困難だった，通信機器や周辺の物体のフィジカル空間情報を用いたNTT では，このような海中音響通

長周期の動きをとらえることができま

無線ネットワーク品質予測技術

信の高速化を妨げる高速な伝搬路変動

す．より遠くの未来が予測できることを克服するため，時空間等化という新6G 時代には，日本のめざすべき未で，さまざまなプロアクティブな制御

たな波形等化アプローチを提案してい来社会の姿として提唱されているが可能となり，新たな無線通信の役割

ます ．本技術は，受信側のビーム制

Society 5.0 の実現に向けた取り組を構築できると考えています．

御により，波形歪みを引き起こす根本

みが加速し，センサ・カメラからの情研究開発を進めている技術の例とし原因である遅延波を空間的に除去する

報など，膨大なフィジカル空間情報がて，カメラから取得される無線通信機

ことで波形等化を行います．これによサイバー空間に蓄積され，利用が進む器を有するモビリティロボットの映像

り波形の歪み方を推定することなく波と考えられます．未来研では，フィジを用い，モビリティロボットの未来の形等化が可能であるため，これまで困カル空間情報を用いて，無線通信シス

動きを予測することで数秒後の無線通難とされてきた Mbit/s 級の高速な音

テムにさらなる進化をもたらすための信品質を予測する技術を図 6 に示しま

響通信が可能となります．

基礎検討を進めています．これす．図 ６ で示すカメラから得られる映NTT では，本技術の有効性を確認まで無線通信システムは，無線通信シ

像を取得し（Step1），あらかじめ外するため実海域での伝送実験を実施

ステムにおいて得られる電波伝搬に関観を学習したオブジェクト認識モデル

し，距離18 m で5.12 Mbit/s，距離60

する情報を高度に利用し，高速・大容により，通信に係る端末の位置や動き

m で1.2 Mbit/s の伝送に成功してい量化してきましたが，昨今の無線通信からなるオブジェクト情報を抽出

ます ．現在，異なる共振周波数を持システムへの要求条件は多様化・高度（Step2），最後にオブジェクト情報かつ送波器を用いて広帯域信号を高効率化しており，ベストエフォート型の通ら，将来の無線通信品質を予測する構に送信する帯域分割送信技術を組み合信だけでなく高信頼通信への期待も高成となります（Step3）．また，将来

わせ，距離300 m で 1 Mbit/s 以上のまっています．フィジカル空間情報を的に IOWN に接続される多数のカメ

（5）

（7）

（8）
，
（9）

（6）

時空間等化技術

歪みが補償された受信信号

波形歪みの根本原因である遅延波を空間的に除去

レベル

アンテナN

レベル

アンテナ 1

直接波

直接波

抽出

遅延波

遅延波

遅延波

受信機
遅延
時間

遅延波
遅延
時間

除去

FIR
フィルタ
FIR
フィルタ

遅延波
直接波

干渉で歪んだ受信信号

送信機
遅延波

図5

時空間等化技術の動作イメージ

2022.523

特集

IOWN/6G に向けた光・無線伝送技術

Step 1. フィジカル空間情報取得

無線通信端末Step 2.
通信機器オブジェクト検出
カメラ映像

予測を行う場合に，カメラ・センサの追加や故障の検知も同時に行える予測モデルの構築方法の検討を進めている
ほか，屋内において膨大な実証実験
データを自動で収集する AI（人工知能）
検討用実験環境の構築も進めています．各端末の無線通信品質が，今後どのように変化していくのか，短期から長期までの未来を予測・推定することができれば，無線通信品質の低下や回線切断を未然に検知し，より良い品質のネットワークの切り替えや併用，映像などアプリケーションの伝送レートの変更，無線通信端末の経路変更や運行ルール変更，などのさまざまなプロ
アクティブな制御が可能となり，高信
頼な無線通信利用の可能性が広がるものと考えています．

2₄

2022.5

無線通信品質予測結果

オブジェクト情報

図₆

ラ・センサにより無線通信品質の長期

Step 3.
通信品質予測カメラ映像による無線通信品質予測■参考文献（1） https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/technology/whitepaper̲6g/（2） Y. Yagi, H. Sasaki, T. Yamada, and D. Lee：
“200 Gbit/s Wireless Transmission Using
Dual-polarized OAM-MIMO Multiplexing on
28 GHz Band,” Proc. of IEEE GC Wkshps
on HCPtP, Waikoloa, U.S.A.，Dec. 2019.
（3） Y. Yagi, H. Sasaki, T. Semoto, T. Kageyama,
T. Yamada, J. Mashino, and D. Lee：“Field
Experiment of 117 Gbit/s WirelessTransmission Using OAM Multiplexing at a
Distance of 200 m on a 40 GHz Band,”Proc. of IEEE ICC Workshop on OAMT,
Montreal, Canada，June 2021.
（4） S. Sendra, J. Lloret, J. M. Jimenez, and L.
Parra：“Underwater acoustic modems,”
IEEE Sensors Journal, Vol. 16, No. 11, pp.
4063‒4071, June 2016.
（5） 藤野 ･ 福本：“ 水中音響通信の高速化に向けた時空間等化技 術，” 信学通誌，Vol.15，
No.4, pp. 284-297, 2022.
（6） H. Fukumoto，Y. Fujino，M. Nakano，K.
Sakamoto，and T. Tsubaki：“Field
Experiments Demonstrating Mbps-Class
Underwater Acoustic Communication with
Spatio-Temporal Equalization，” Proc.
IEEE Global OCEANS2020，Biloxi, U.
S.A.，Oct. 2020.
（7） https://www8.cao.go.jp/cstp/society5̲0/（8） R. Kudo，M. Cochrane, K. Takahashi, T.
Inoue, and K. Mizuno：“Experimental
Validation of Link Quality Prediction Using
Exact Self-Status of Mobility Robots in
Wireless LAN Systems,” IEICE Trans. on
Commun., Vol. E103-B, No. 12, pp. 1385-

1393, July 2020.
（9） R. Kudo, K. Takahashi, T. Inoue, and K.
Mizuno：“Using vision-based object
detection for link quality prediction in 5.6GHz channel,” EURASIP Journal on
Wireless Communications and Networking,Oct. 2020.

（左から）増野淳/ 藤野 洋輔/

工藤 理一
次世代の社会インフラとして期待される₆G 実現に向け，先端無線技術の検討，実証を進めていきます．

◆問い合わせ先NTT 未来ねっと研究所
波動伝搬研究部
TEL 046-859-4285
FAX 046-859-3351
E-mail jun.mashino.uf

hco.ntt.co.jp

特集

NTTとトヨタでつくる
コネクティッドカー向け
ICT基盤の取り組み
NTTグループとトヨタ自動車は，
コネクティッドカー向けICT基盤の技術開発に取り組んでいる．
2018年から2020年にかけて共同実証実験を実施し，さまざまなユースケースおよび基盤検証を通じて基盤技術を確立した．
本特集では，協業に参画したNTTグループの事業会社，NTT研究所より，実証実験の取り組み内容やその成果，および適用技術，提供価値，今後の課題等について紹介する．

コネクティッドカー

IoT

ビッグデータデジタルツイン

データ収集

Connected Cars
26

2022.5

28

コネクティッドカー分野の技術開発 ･ 検証の全体概要
NTTグループとトヨタ自動車のコネクティッドカー向けICT基盤の研究開発に関する協業における各種取り組み， および全体概要について紹介する．

31

実証実験の取り組みと成果──基盤関連
車載機からCAN（車両制御）データ， 画像データ等を収集 ･ 蓄積， 活用するためのコネク
ティッドカープラットフォーム全体のリファレンスアーキテクチャを紹介する．

35

実証実験の取り組みと成果──ネットワークエッジ基盤
実証実験により，車両とアプリケーション群の間に複数の機能群を持つネットワークエッジを配置するアーキテクチャを実装し， その有効性について紹介する．

39

高速時空間データ管理技術(Axispot®)
Axispot ®のコア技術である，「時空間インデックス技術」「限定的ノード選択技術」「高速ポリゴン検索技術」「時空間データ高速集計技術」について紹介する．

44

車両データ選択的収集アルゴリズム
車両の位置や進行方位，カメラ画角といったメタ情報に基づいて各車載カメラの撮影範囲を推定し， 必要な画像のみを選択的に収集する技術について紹介する．

48

垂直分散コンピューティング技術「アプリ垂直分散アーキテクチャ」と「処理ノード動的選択技術」が解いた課題とその解決方法，および実証実験における検証結果について紹介する．

53

レーン別渋滞検知技術
コネクティッドカーの収集可能な情報から， レーン単位の渋滞車列を検知する技術について
紹介する．

57

集計突発指標算出技術
集計突発指標算出技術の概要や提供価値， 今後の課題等を実証実験でのユースケース検証について紹介する．

2022.527

特集NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

ドカー
コネクティッ

IoT

タ

ビッグデー

コネクティッドカー分野の技術開発 ･ 検証の全体概要
コネクティッド ･ 自動化 ･ シェアリング ･ 電動化といった技術革新によって自動車業界が大きく変化する中，IT や通信技術に対する期待や重要性が急速に高まっています．NTT グループとトヨタ自動車は，コネクティッドカー向け ICT 基盤の研究開発に関する協業において，2018年から2020年にかけて共同実証実験を実施し，さまざまなユースケースおよび基盤検証を通じて，基盤技術を確立しました．本特集では，協業に参画した NTT グループの事業会社
や NTT 研究所より，実証実験の取り組み内容やその成果，適用技術，
提供価値，今後の課題等について紹介します．

こいずみ

小泉

あつし

敦

みつはし

三橋

しん

慎

NTT 研究企画部門

用し，組み合わせる必要があります．

ドカーが持つ大量のデータを素早く・さらに，今後はビッグデータの活用

大量に・廉価に処理することができれ通信機能を装備したクルマである可能性が拡がるとともに，データ量がば，既存センサではとらえられない情“コネクティッドカー” は，車両や通大幅に増加していくことが予見されま報の活用や，より迅速で確実なサービ

信ネットワーク（有線・無線），クラす．つまり，コネクティッドカーからスの実現によって，利便性や効率性がウドなど，さまざまな構成要素で成立

データを受ける，ネットワークやデー

向上するだけではなく，ドライバーのしています（図 ₁ ）．これらの仕組み

タセンタといった ICT 基盤がより重要

安心・安全な運転の実現やカーボンを実現するためには，データをやり取性を増しているのです．

ニュートラルに向けた渋滞緩和・解消

コネクティッドカーの概要

りするネットワークや近接で処理する

車両ビッグデータの可能性

エッジコンピューティング，収集したデータを蓄積・処理し，データ分析・コネクティッドカーはすでに市場へ活用するための基盤，ソフトウェアアッ投入されており，今後，より一層の市

プデートなど，幅広い技術を開発・活場拡大が予想されます．コネクティッ

や移動時間の短縮などが期待できます（図 ₂ ）．

共同研究開発の目的と領域
NTT グループとトヨタ自動車は，
2017年 3 月にトヨタが保有する「自動車に関する技術」と NTT グループ各

車両ビッグデータ

データ分析・活用基盤

データ蓄積・処理基盤

ネットワーク・クラウド

エッジコンピューティング

社が保有する「ICT に関する技術」を組み合わせて，コネクティッドカー分
野での技術開発・技術検証およびそれらの標準化を目的に協業を行うことに合意しました．
各社が持つ技術やノウハウを共有

OTA（ソフトウェアアップデート）

し，クルマから得られるビッグデータを活用することによって，事故や渋滞といった社会が直面しているさまざま

図₁

₂₈2022.5

コネクティッドカーの概要

図１ コネクティッドカーの概要

な課題の解決や，お客さまへの新たな特集

モビリティサービスの提供に必要となる技術の研究開発に共に取り組むこと新たなモビリティサービス

で，将来の持続可能なスマートモビリ◼ カーシェア／ライドシェア◼ 遠隔車両診断サービス◼ テレマティクス保険

ティ社会の実現をグローバルな視点を持ってめざすべく，協業活動を開始し◼ 安全な移動（事故，渋滞ゼロ）

社会課題の解決ました．

◼ カーボンニュートラルへの貢献◼ 災害被害軽減への貢献

技術領域は大別すると 3 つあります．
① データ収集・蓄積・分析基盤：

図2

車両データの提供価値

数100万台〜数1000万台の車両から送られるデータを格納し，分析する仕組みの構築

図２ 車両データの提供価値
データセンタ

データ収集・蓄積・分析基盤② IoT ネットワーク・データセン
タ：世界中の車両のデータを収集するためのネットワークとデータ

ネットワークエッジコンピューティング

センタの最適配置の確立③ 次世代通信技術：5G（第 5 世

5G/LTE

代移動通信システム）の自動車利用の技術検証，エッジコンピューコネクティッドカー

ティング技術の適用性の検証
2018年12月より，大量の車両からの図₃

コネクティッドカー向け ICT 基盤の全体像

図３ コネクティッドカー向けICT基盤の全体像

データおよび外部からのデータを処理して，外界実空間を秒単位のリアルタ
イム性や数10cm 単位の精度で再現することを目標に設定し，クルマ〜ネッ
トワーク〜データセンタを含めた
End-to-End での実証実験に取り組みました．

コネクティッドカー向け ICT 基盤
コネクティッドカー向け ICT 基盤と技術検討
ワーキンググループ

実機検証
実車両を接続して検証可能な大規模テストベッド

数十人の技術者と週1回の定例会
NTTデジタルツインコンピューティング研究センタ
NTTスマートデータサイエンスセンタ
NTTコミュニケーションズ
NTTドコモ
NTTデータトヨタ自動車
デンソー
豊田通商
トヨタマップマスター
トヨタシステムズ

100台以上のサーバ環境

短期間でサイクルを回す

実ネットワーク/5G検証環境/5G検証環境

実車両

は，通信機能を装備したクルマとエッ
ジコンピューティングおよびクラウド

図図４
₄ 共同研究開発の進め方
共同研究開発の進め方

間 を 5G/LTE と IoT（Internet of
Things）ネットワークで接続し，コいてネットワークを通じてクルマに返めるワーキンググループと検討結果をンピューティングリソースを用いて，します．このようなデータの流れ自体検証する実機検証の 2 つの活動を交互

クルマが保有するもしくは収集する

は，スマートフォンや小さな IoT 機器に実施しました（図 ₄ ）．

データを収集・蓄積・分析する基盤でと大差はありませんが，これらを高速・ワーキンググループでは，複数のテーす（図 ₃ ）．

大規模かつ正確に処理する仕組みは，マを並行して各社の技術者間で議論

コネクティッドカーのデータは，モ

人々の暮らしや社会全体を支える重要

し，週 1 回の定例会を通じて技術検討

バイル網，エッジを通じてデータセンな基盤の 1 つになり得ると考えます．

を進める一方，実機検証では，100台

タへアップロードされます．その後，
データセンタでは収集・蓄積の処理を行い，必要に応じて分析した結果につ共同研究開発の進め方
共同での研究開発は，技術検討を進以上の物理サーバと5G 含めた通信回
線，実車両というテストベッドを用いて技術検証を進め，その結果をワーキ

2022.5₂₉

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

ンググループへフィードバックし，そ収集の優先順位を判断する技術（5）大な計算リソースを提供可能な技術開のサイクルを短期間で回すという進め⑤ 垂直分散コンピューティング技

発や，さまざまな企業・団体やサービ方です．各社が保有する技術や知見・

術：車両の状態に応じて，応答処スと連携を図り，新たなモビリティ

ノウハウを持ち寄ってサイクルを回す

理を実行するサーバを動的に変更

サービスの創出・提供につなげて，カーことにより，双方が共に成長を重ねなすることで，限られたサーバリソー

ボンニュートラルへの貢献と安心・安がら，さまざまな技術課題を早期に解スの有効利用を実現する技術（6）全をもたらす持続可能なスマートモビ⑥ レーン別渋滞検知技術：最適な決できたと自負しています．

走行レーンのナビゲーションを実

コネクティッドカー協業における現するため，ドライブレコーダー

取り組みの映像や走行データを収集・分析

本特集では，2018〜2020年度に実施
したコネクティッドカー ICT 基盤の実する技術（7）

証実験について，中心的役割を担った⑦ 集計突発指標算出技術：ICT 基

NTT データと NTT コミュニケーショ

盤における処理量を削減するたンズから全体像や詳細な取り組み内容

め，車両から収集した集計値の周を説明するとともに，得られた技術成期性・突発性について，定常状態

果や実績，今後の課題等について紹介からの乖離度合いを基に指標化す

します．

る技術（8）① 実証実験の取り組みと成果

基盤関連：アーキテクチャ全体や
ユースケース検証や基盤検証の概成果と今後の展開
このたび 3 年にわたる実証実験の成果や課題を「コネクティッドカー向け

要，検証結果等（2）② 実証実験の取り組みと成果



ICT 基盤に関する技術資料」に取りま

ネットワークエッジ基盤：ネット

とめて公開しました（9）．私たちの活動

ワークやエッジコンピューティン

成果を，ICT やモビリティの業界関係

グ基盤の概要や特徴，方式等

者はもとより，他業界の方々にも幅広

また，コネクティッドカー向け ICT

く参考にしていただきたいと考えます．

基盤にはさまざまな技術課題が存在し今後も NTT グループとトヨタ自動ます．今回の特集では，それらの課題

車は，さらなるコネクティッドカーの解決のために研究開発に取り組んでき普及に備えて，コネクティッドカー向た代表的な技術について，実証実験で

け ICT 基盤の高速化・効率化・精緻化のユースケース検証の実例を交えて，に取り組むとともに，クルマから得ら技術概要や提供価値，今後の課題等をれるビッグデータの有効活用・付加価

紹介します．

値向上に向けて，事故や渋滞といった（3）③ 高 速 時 空 間 デ ー タ 管 理 技 術

社会が直面しているさまざまな課題の：大量の動的オブジェ（Axispot®）

解決に資する技術開発を継続して推進

クトのデータをリアルタイムに蓄します．

積・検索・分析する高速時空間
データ管理技術（4）30

してレーン単位の渋滞車列を検知加えて，得られた技術成果は，コネ
クティッドカー向け ICT 基盤の社会実④ 車両データ選択的収集アルゴリ

装はもとより，スマートシティ分野へ

ズム：位置情報や時刻情報，観測の技術展開などを検討していきます．

範囲，周辺車両による遮蔽状況と将来的には，これまでのインフラの限

いったメタ情報に基づき，データ

界を超えた高速大容量通信ならびに膨2022.5

リティ社会の実現をめざします．
■参考文献（1） https://group.ntt/jp/newsrelease/2017/03/
27/170327a.html（2） 千葉：“ 実証実験の取り組みと成果――基盤
関 連，” NTT 技 術 ジ ャ ー ナ ル，Vol.34，
No.5，pp.31-34，2022．
（3） 野地 ・ 亀井 ・ 船引 ・ 村田 ・ 金丸：“ 実証実
験の取り組みと成果――ネットワークエッジ 基 盤，” NTT 技 術 ジ ャ ー ナ ル，Vol.34，
No.5，pp.35-38，2022．
（4） 磯村 ・ 重松 ・ 上野 ・ 沖 ・ 荒川：“ 高速時空間データ管理技術（Axispot®），” NTT 技術ジ ャ ー ナ ル，Vol.34，No.5，pp.39-43，
2022．
（5） 高木 ・ 松尾 ・ 中田 ・ 森：“ 車両データ選択
的収集アルゴリズム，” NTT 技術ジャーナル，Vol.34，No.5，pp.44-47，2022．
（6） 松 尾 ・ 高 木 ・ 中 田 ・ 森：“ 垂 直 分 散 コ ン
ピューティング技術，” NTT 技術ジャーナ
ル，Vol.34，No.5，pp.48-52，2022．
（7） 森 ・ 横畑 ・ 林 ・ 秦 ・ 神谷：“ レーン別渋滞検知技術，” NTT 技術ジャーナル，Vol.34，
No.5，pp.53-56，2022．
（8） 林 ・ 横畑 ・ 秦 ・ 森 ・ 神谷：“ 集計突発指標
算出技術，” NTT 技術ジャーナル，Vol.34，
No.5，pp.57-60，2022．
（9） https://group.ntt/jp/topics/2021/11/29/
techdoc_rel_ntt_toyota.html（左から）小泉  

敦 / 三橋  慎

来るべき自動運転時代の安心と安全をもたらす持続可能なスマートモビリティ
社会の実現に向けて，トヨタとNTTグルー
プが取り組んでいるコネクティッドカー
協業の活動成果や確立した基盤技術をご覧ください．

◆問い合わせ先NTT 研究企画部門	プロデュース担当
TEL 03-6838-5370
E-mailcontact_mobilityp

ntt.com

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

コネクティッドカー

ビッグデータ

IoT

実証実験の取り組みと成果─基盤関連

NTT グループとトヨタ自動車はコネクティッドカー向け ICT 基盤の研究開発に関する協業において，2018年から2020年にかけて共同実証実験を実施し，さまざまなユースケースおよび基盤検証を通じて，基盤技術を確立しました．本稿では，車載機から CAN（車両制御）データ，画像データ等を収集 ･ 蓄積，活用するためのコネ
クティッドカープラットフォーム全体のリファレンスアーキテクチャ，およびその実装と実証実験を通じて抽出した技術成果 ･ 課
題の概略を紹介します．

コネクティッドカーの特徴とその
技術課題

ちば

ゆう

千葉

祐

NTT データ

理の精度の 3 つの視点で達成目標を設

目 的 は 将 来 的 に 数100万 台 の コ ネ ク

定し，コネクティッドカーや自動運転

ティッドカーがつながる大規模プラッ技術に期待されるさまざまなユース

トフォームの技術確立と性能評価にあコネクティッドカーから得られるケースを実現するコネクティッドカー

ります．それらを評価するための実際

CAN データ，センサデータ，画像デー

プラットフォームの実現に取り組みまに実現が期待される 3 つのユースケー

タなど各種データの量は，コネクティッ

した（図 1 ）．詳細につきましては後スをサンプルに技術検証を実施しまし

ドカーの台数の急速な増大に合わせて述します．

た（図 2 ）．

膨大なものとなっており，それらデー
タを効率的に，かつ高速に処理することが大規模コネクティッドカープラッ①

実証実験でのターゲットユース

カーから収集した車両の位置デー

ケース

タ，動画データを，センタ側で分

トフォームの将来的な活用に対しての本取り組みでは，2018年から2020年

大きな技術課題となっています．加えまでの 3 年間，試験車両を活用した公て，コネクティッドカーが独自の特徴

道の実証実験を実施しています．主な析し，自動運転技術等に必要とされる高精度な静的地図を生成

図1 技術テーマと目標設定である「モバイル網を使った通信が必

静的地図生成：コネクティッド②

障害物検知・後続車への通知：

要であること」「高速に移動するデバイスであること」「車のライフサイク
ルが長いこと」「扱うデータ量が 1 日の中でも時間によって大きく変動する

検証分類
ユース
ケース

こと」などにより，大規模コネクティッ
ドカーデータをさまざまなユースケー
スで活用するためには，複雑かつ多くの技術課題が存在します．本検証では，その中でも，特に重要な要素技術

基盤

技術開発テーマ

目標値

アーキテクチャコネクティッドカーのデータをセンタ側に収集，処理し，再度配信するエンド・ツー・エンドアーキテクチャ

系として動作

接続車両数（データ量）

大量の車両・画像データを同時に収集，蓄積できるスケーラブルな分散処理技術

3000万台リアルタイム性

高速に移動する車両の位置情報などをリアルタイムに収集・蓄積・配信する基盤技術

7秒

精度

画像データに基づき，車両や標識，信号機などの位置を高精度で推定する技術

10 cmとなる，大規模データ量処理，大量データのリアルタイム処理，データ処

図1

技術テーマと目標設定

2022.531

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

図2 サンプルユースケース
コネクティッドカーの車載カメラの画像データを活用し，車道に存在する落石などの危険な障害物を検知，センタ側で管理し，後続車現況把握・予測（例）

車両内部状態データ②障害物検知・後続車への通知①静的地図生成CAN・GPSデータ

周辺監視データ
動画像・センサデータ

両に通知③

データ収集（車両から）レーンレベル渋滞検知：CAN
データの統計情報を活用，および動画データのリアルタイム活用に

データ処理

データ収集（外部から） データ統合③レーンレベル渋滞検知

詳細な道路情報・高精度地図道路交通状況

・渋滞情報
・道路工事，事故より，定常渋滞と突発渋滞を検知して，突発渋滞の先頭地点の画像を分析することで渋滞原因を特定

図3 リファレンスアーキテクチャ
図2

サンプルユースケース

本検証では，これら 3 つのユース
ケースの実現性を，実証実験をとおして評価するとともに，大規模コネク
ティッドプラットフォームに必要な要
素技術の中で，特に目標設定したデー

通信機器

コネクティッドカー

タ処理量，リアルタイム性，精度の 3
つの視点で検証・評価を実施しました．

コネクティッドプラットフォームのリファレンスアーキテクチャ

受信・アノテーション

NWエッジ

ダイナミックマップ

CANデータ処理
CANストリーム

状態
管理

アノテーション
処理

CANバッチ

経路制御

キュー

画像ストリームストア

時空間データ処理

画像データ処理ストア

ダイナミック
マップ

画像バッチ

通信機器

キュー

配信・通知
配信管理

コネクティッドカー

静的地図

4G/5G網コネクティッドカーから無線網〔4G

実証実験全体のシステム構成

図3

リファレンスアーキテクチャ（第 4 世代移動通信システム）/5G（第5 世代移動通信システム）網〕を介しタンダードとなっている，オープンソー

タ側にいるオペレータが地図生成の指てデータ処理用のサーバを集約するセスのソフトウェアを活用しています．

示を出します（図 4 ①）．対象エリア

ンタにデータを収集・蓄積し，それら本協業では，特定企業のソフトウェア（②）を走行中のコネクティッドカー

データを分析，必要なデータを再度コに依存することなく，よりオープンなに通知が届く（③）と CAN データ，

ネクティッドカーに送信するというエ技術を中心にして技術確立するというおよび画像データがセンタに送信されンド・ツー・エンドでのシステムアー

方針で活動しており，技術の標準化にます（④）．センタ側では，これらデー

キテクチャをリファレンスモデルの確つながる技術開発を目標としていま

タを活用し，画像からの地図化の処理

立に取り組みました．本リファレンス

す．そのため，これらのソフトウェア（⑤），画像から信号機などの地物の位アーキテクチャは，コネクティッドカー

は，今後の技術の進歩や，技術革新に置を推定（⑥），地図データを作成し，とつながる「ネットワークエッジ基

よって，見直しができるような構成と地図データベースに登録するまでの処盤」，そこからデータを受信する「受しています（図 3 ）．

理（⑦）をすべて検証しました．

信・アノテーション基盤」，データ処理を行う「CAN データ処理基盤」と（2） 障害物検知・後続車への通知
本ユースケース検証では，車載カメ「画像データ処理基盤」，データ管理を

前述のリファレンスアーキテクチャ

ラの画像と，障害物の学習済みのデー行う「ダイナミックマップ基盤」，そに基づき実装した実証実験用のサーバ

タから，画像に映る地物の推論を行いして，センタから，コネクティッドカー

環境をセンタ側で構築し，試験車両をます．地物が障害物だった場合は，障側への通信を管理する「配信・通知基活用して 3 つのユースケースの実現性

害物の位置推定を行い，結果をダイナ盤」の処理ブロックで構成しています．

検証を実施しました．

ミックマップデータベースに登録しまそれぞれの基盤の実装では，すでに（1） 静的地図生成

す．このユースケースでの課題は，リ本ユースケース検証では，まずセン

アルタイム性です．本ユースケースのグローバルマーケットでデファクトス

32

ユースケース検証の実施概要

2022.5

特集

図4 静的地図生成
実用化を見据え，障害物を検知し，後オペレータ

続の車両に通知するまで 7 秒で実現し受信・アノテーション

なければなりません．そこで本検証でダイナミックマップ⑤

時空間データ処理

アノテーション
処理

は，リアルタイム性を高めるため，処キュー

アルタイム性を大きく，改善させまし配信・通知

た．加えて，後続車への危険通知を 2

⑦

位置推定
処理

⑥

③

画像収集対象エリア

地図化
処理

画像データ処理④

理の一部をネットワークエッジにオフロードするアーキテクチャを採用しリ

CANデータ処理

静的地図

ダイナミックマップ②

画像収集エリア通知①

静的地図生成のアーキテクチャ概要と処理の流れ

段階通知として， 1 回目の通知は，対象エリアを詳細には絞らず広く通知す

図4

静的地図生成図5 障害物検知・後続車への通知ることで高速性を高め， 2 回目の通知
では，レーンレベルで危険な車両を特定したうえで通知するという方式を導入し，初回通知の高速性を改善させま

位置推定

センタ

（3） レーンレベル渋滞検知

初回通知(障害物通知)

推論処理

エッジ

車両選択
アルゴリズム

車両位置・画角を用いた車両選択

車両位置

本ユースケース検証では， 3 つの

初回通知

STEP で渋滞原因の特定を行いました．STEP1では走行中の車両の CAN

非同期

Axispot
高速時空間エンジン

エッジ垂直分散技術した（図 5 ）
．

同期

詳細通知

障害物情報

詳細通知

！

車両
障害物

障害物

データをリアルタイム分析し，渋滞の障害物

障害物検知のアーキテクチャ概要と導入技術候補となる地点の絞り込みを実施します．メッシュ単位，レーン単位での車両密度を活用して絞り込みを実施しま

図5

障害物検知・後続車への通知

図6 レーンレベル渋滞検知

すが，この際，定常的に発生する渋滞については除外しています．これは，定常的に発生する渋滞については事前に原因が推察可能であり，本検証では
突発的に発生する渋滞の原因を特定す【STEP1】【STEP3】【STEP2】

渋滞の候補地点を絞込み

渋滞情報が必要な車両にだけ通知

画像を用いて渋滞原因等を特定する

CANデータの集計

車両へのデータ収集依頼

画像分析による原因の特定車両への渋滞情報通知

時空間集計技術

車両選択技術隣接レーン車速推定

ポリゴン検索技術

画像データ送信

渋滞情報受信／表示ることに焦点を当てているためです．
障
害物

STEP2では，STEP1で絞り込んだ渋滞候補レーンの周辺を走る車両から車両の走行画像を収集し，この画像デー

CANデータ送信

データ収集依頼受信

タを用いて，渋滞の発生有無と，渋滞

渋滞原因特定の処理プロセスの発生地点，“ 渋滞の先頭地点 ” を算出し，その原因の特定を行います．そ図6

レーンレベル渋滞検知

して，STEP3で対象となるレーンを走行中の車両に対して，STEP2で得

ロックごとに技術検証を行いました．

の，アノテーション処理，キューインられた渋滞原因に関する情報を通知し（1） 受信アノテーション

グ処理の負荷性能，ボトルネックの見受信アノテーション基盤の評価で極めを実施しました．

は，CAN データ，および画像データ（2） CAN データ処理

処理における性能限界の評価として，

CAN データ処理基盤の評価では，基盤検証では，リファレンスアーキ

500万台の車両が，送信間隔10秒未満，

リアルタイム性と，スループットの 2

テクチャを基に実装した 5 つの処理ブ

最小 1 秒間隔でデータを送信した場合

つの視点での評価を実施しました．リ

ます（図 6 ）．

基盤検証の実施概要

2022.533

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

図7 取り組み成果
アルタイム性の高い処理，例えば定常検証分類的な車両の位置情報の格納処理についユース
ケースては CAN ストリーム処理として実装
して，レスポンスタイムの限界性能を評価しています．
（3） 画像データ処理

基盤

画像データ処理基盤の評価では，リFY2018

アーキテクチャ

静的地図生成500万台

リアルタイム性

10数秒

精度

10数m

評価しています．障害物検知のような(シミュレーション評価)数m（4） 配信・通知処理

スにて平均通知時間 5 秒（目標 7 秒以

配信・通知基盤の検証では，各ユー内）を達成しました．ただし，精度にスケースにおけるボトルネックとなり

つ い て は，V-SLAM（Visual -得る画像収集コストに注視した検証をSimultaneous Localization and実施しています．画像データ収集時にMapping）＊や，ランドマークの位置

お け る ト ラ フ ィ ッ ク 削 減 と し て，情

NTT の保有する「車両データ選択的Measurement Unit：慣性計測装置）

収集アルゴリズム」を活用しています

等を用い，精度向上に取り組みましたが，収集データの絞り込みを行った際が，依然，目標とした10 cm 精度を達の性能評価を実施しています．

成することはできておらず，今後の技の活

組みと成果─ネットワークエッジ基の目標を達成することができましたが，盤』 にて説明します．

それと同時に多くの技術課題を抽出す

7秒

数10 cm

10 cm(IMU活用)■参考文献（1） 野地 ･ 亀井 ･ 船引 ･ 村田 ･ 金丸：“ 実証実
験の取り組みと成果 ─ネットワークエッジ基盤，” NTT 技術ジャーナル，Vol.34，
No.5，pp.35-38，2022．

を含めた大量のデータの収集・蓄積・活用には，ネットワークやサーバリソー

クチャの検証をするため 3 つのサンプ

スに大きな負荷がかかります．今後，

ルユースケースついて，公道での試験

これらの技術が社会実装されるために車走行を通じて技術検証を行いましは，機能面での実現性だけではなく，た．特にプラットフォーム技術の視点

より効率的に低コストで実現する技術

では，データ量，リアルタイム性，精が必要となるため，本協業においても度の 3 つの視点で目標設置をし， 2 つ

すでに進めているエッジコンピューを達成できました（図 7 ）．データ量

ティングの活用による処理の分散化

としては，シミュレーションデータをや，リソースの効率仕様などの技術開活用し，3000万台規模のデータ処理基

発も継続して行っています．また，こ盤の検証に成功しました．リアルタイ

れら技術の利用用途においても，現ム性としては，ネットワークエッジ技

在，自動車産業に期待される低炭素社
会の実現への貢献など社会課題解決に

2022.55秒(背景負荷あり，平均)ることができました．特に動画データ

本検証では，リファレンスアーキテ＊ V-SLAM: 周囲の三次元情報から自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術．

3000万台術開発への継続課題となります．
本検証では，精度の視点を除き当初抽出課題と今後の取り組み

ー

用，IMU（Inertial

いては，本特集記事『実証実験の取り（1）系として動作

取り組み成果術を活用し，障害物検知のユースケー報

7秒(背景負荷あり，最速)(ランドマーク活用)

界レスポンスの評価を行いました．

なお，ネットワークエッジ基盤につ34

数1000万台(背景負荷なし)

図7

画像ストリーム処理として実装し，限目標値

渋滞原因特定(V-SLAM)

高速な画像処理が求められるケースはFY2020

障害物検知

接続車両数
（データ量）

アルタイム性とスループットの視点でFY2019つながるケースへ拡充して検討を継続
していきます．

千葉祐

自動車産業は日本における重要産業であり，トヨタ自動車と一緒にコネクティッ
ドカー社会の実現に向けた共同研究を進めることは大きなモチベーションとなっています．

◆問い合わせ先NTT データ
製造 IT イノベーション事業本部
第五製造事業部
TEL 050-5546-7982
E-mailYu.Chiba

nttdata.com

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み ネットワーク

分散

エッジ

実証実験の取り組みと成果──ネットワークエッジ基盤
NTT グループとトヨタ自動車は，各社が持つ技術やノウハウを共有し，2018年より 3 年にわたって実証実験を行ってきました．実験では，エッジを使った分散処理により系全体の効率化と処理速度高速化を実現しましたが，同時に処理拠点が分散することによる新
たな課題も生じました．それらの課題を解決するため，エッジ拠点
上に，「複数のネットワーク機能を持たせた基盤システム」を含むアー
キテクチャを策定し，有効性を実験にて検証しました．

のじ

りょうすけ

亮介

亀井

貴行

ふなびき

かいと

むらた

だいすけ

野地
船引

魁人

かねまる

ゆうけん

金丸

かめい

村田

たかゆき

大輔

侑賢

NTT コミュニケーションズ

た．そのために，車両とアプリケーショ

1 点目は「車両移動」に合わせて，ン群の間に，「複数のネットワーク機

接続先アプリケーション設備やサーバ

トヨタ自動車との協業の実証実験開能を持たせた基盤システム」を含むの切替を行うユースケースです．エッ

始当初は車両からのデータは大きなセアーキテクチャを策定し，課題への有ジでの処理は基本的に車両に近いエッンタに集めて，センタ内で多数のサー効性を実験にて検証しました．本協業

ジ，最寄りの拠点でデータ処理をしてバを並べて分散処理していました．しでは，この基盤システムを，同じくエッ近隣の車両に対してフィードバックをかし，それでは目標となるスケーラビ

ジ拠点上に配置するアプリケーション

するという，データの地産地消の概念

リティ（3000万台）と処理時間（ 7 秒）群とは区別するために，ネットワークに基づいており，車両が移動すると接を達成することができなかったため，

エッジと呼んでいます（図 1 ）．

続すべきエッジ拠点，さらに，その中はじめに車両とセンタの中間にエッジを配置

ネットワークエッジは，車両視点でのアプリケーション実行サーバも切りし，エッジで一部のデータ処理を実施

はデータアップロードの際に，またセ替えていくことが必要になります．そするようにしました．通常エッジとい

ンタ側アプリケーション視点では，ダれをネットワーク技術でサポート可能

うとデバイスそのもの，コネクティッ

ウンロード方向である車両通知におけか検証しました．

ドカーでは車両にあるコンピュートリ

るゲートウェイとしても働き，ネット

2 点目の「広域切替」は，拠点でのソースをイメージすることが多いと思ワークやインフラの複雑さを隠蔽し，障害発生や負荷分散をトリガーとし接いますが，本協業ではセンタ基盤と車

アプリケーション開発者が機能開発に

続先アプリケーション設備の切替を行

両の中間にあり，地理的に分散する拠集中できるようになることをめざしまうユースケースです．エッジ拠点が分点上に配置されたコンピュートリソー

した．

散してくると，エッジ拠点の故障・過スをエッジと呼び検討しています．
エッジを利用する際には，対応する対象としたユースケース

負荷によって，隣接する拠点で処理を行いたいというニーズが出てくるため，

アプリケーションアーキテクチャの確対応するユースケースを絞り込み過ネットワークエッジとして故障を検知

立だけでなく，ネットワーク技術といぎないように，ネットワークエッジのして切替えサポートが可能か検証しまう観点では，分散する拠点とサーバに検証では，基礎となるユースケースとした．

対応して，負荷分散を考慮してデータして「車両の移動」と「広域切替」のを適切に運んでいくことが課題でし

2 つを定めました（図 2 ）．
2022.535

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

監視拠点

エッジ拠点 1

エッジ拠点 2

ネットワークエッジ

アプリケーション群

アプリケーション群

アノテーション基盤

Scout基盤

アノテーション基盤

Scout基盤

状態管理
メトリクス収集

ネットワークエッジ

可視化

ネットワークエッジ

車両通知機能拠点間オフロード拠点間オフロード車両通知機能セッション管理

状態管理連携状態管理連携セッション管理

送達管理

拠点間Proxy

拠点間Proxy

送達管理Queuing機能

Queuing機能

BrokerBroker

Proxy

Proxy

経路制御機能経路制御機能

TLS終端

TLS終端

ロードバランシング

ロードバランシング

BGP Anycast

BGP Anycast

モバイル網（EPC）

モバイル網（EPC）

図1

ネットワークエッジ概要

広域切替

車両の移動

Enterprise ネットワーク
pGW

故障
負荷上昇

アプリ
サーバ
pGW

モバイル網（EPC）

pGW

車両の移動によるネットワーク切替時のトラフィック制御を検討

pGW
モバイル網（EPC）

移動

図2

ネットワークエッジの機能と検証内容
ネットワークエッジに持たせた主な36

2022.5

アプリ
サーバ

Enterprise ネットワーク

網設備故障・
負荷集中によるネットワーク切替時のトラフィック制御を検討基礎となるユースケース

機能は，各データセンタ拠点・アプリ

です．地理的な分散について除外する

ケーションサーバへの経路制御と，メと，車両からのデータはモバイル網等

トリクスを活用したロードバランシンの無線アクセス網を通ってネットワー

グ，広域分散メッセージキューの 3 つクエッジに到達します．そこで上記機

特集

能による制御を経て，エッジ上のアプ

2 方式の比較試験をし，どちらもユー

バ，拠点の障害やソフトウェアプロセ

リケーション群，場合によっては直接

スケース対応が可能であることが分ス障害，過負荷を検知し，状況に応じセンタ上のアプリケーション群にデーかったため，後半は LB 方式をベースて負荷分散することと，極端な性能低タが送られます．

に実験をしています．

下を回避できるか検証しました．実験

実証実験では， 2 つのユースケース
確認のために東京と大阪のデータセン
タを使って，複数のネットワークエッの中では，アプリケーション負荷がしメトリクスを活用した

きい値を超えたことを検知し，拠点 1

ロードバランシングで処理していたものを， 7 割は拠点1，

ジ 拠 点 が 存 在 す る 環 境 を 実 装 し，複数の拠点，さらに拠点内にも複数

3 割を拠点 2 にオフロードするよう

3 つの機能の有効性を検証しましたのサーバが並んで分散して処理を実施に，指定した割合で広域に分散するこ（ 図 ₃ ）． ま た， 車 両 と の 通 信 は セするというアプリケーションを前提に，とも検証しました．

キュリティ上 TLS（Transport Layer

どの拠点・サーバで処理を行うか，メSecurity）を用いた暗号化通信を想トリクス情報を基に判断して，前述し定しており，ネットワークエッジでた経路制御も用いながら負荷分散する

TLS を終端することがボトルネック

検証を実施しました．

広域分散メッセージキュー
ここまで何度か拠点やノードの障害について触れましたが，障害対応が拠になる可能性があるため，TLS 終端

アプリケーションサーバからの応答

点切替だけだと，その間，車両からのの性能検証を実施しました．以降で時間や設備情報，インフラリソースのデータ送信は失敗します．その場合，は，それぞれの検証内容について説明

メトリクス等を取得することで，サー

車両はデータを再送するか，場合に

します．

経路制御

実車走行検証は東京お台場エリア等で実施

車両からアプリケーションサーバまでの経路制御の実現手段として「DNS方式」と「ロードバランサ（LB）方式」の 2 つを検討し，車両の移動，広域切替（設備故障）による挙動と，それぞれの基本機能と性能を確認しました．

負荷装置① DNS 方式：最寄りの DNS サー
バまでは BGP Anycast で誘導され，DNS サーバが最適な拠点・
アプリケーションサーバを選択
し車両に通知します．
②

500万台相当の車両データ

5G実証エリア

LB 方式：最寄りの LB サーバ
までは BGP Anycast で誘導され，LB にて車両からのリクエス

01010

01010

01010

01010

010

010

010

010

1040101

1010101

1010101

1010101

トを最適な拠点・アプリケーショ
ンサーバへ転送します．
LB 方式では，常に LB を介してア
プリケーションと通信するので，性能面で不利になる一方，より細かい制御ができるようになります．実験初期に実験サーバ群＠大阪データセンタ

図₃

実験サーバ群＠東京データセンタ

実験環境概要2022.53₇

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

よっては送信を諦めることになるので係上，TLS を利用して送られてきまます．インテリジェントなネットワー

すが，それを防ぐことが本機能の目標

す．アプリケーションはHTTP（Hyper

ク基盤技術によって，高速移動する数

です．

Text Transfer Protocol）や MQTT

1000万台車両のリアルタイム通信をサメッセージキューという言葉から連（Message Queueing Telemetry

ポートし，複雑なインフラ条件を気に想されるとおり，一時的にデータを受Transport） を 使 っ て い る の で，することなくアプリケーション開発にけ取るという機能を持ちます．各エッ

HTTPS や MQTTS で通信します．経専念できるような世界を実現するた

ジ拠点にメッセージキューがある状態

路制御で LB 方式を利用する方針にしめ，継続して取り組んでいきます．

になりますが，その間で連携をして，たため，L7のソフトウェア LB で大量処理のオフロードをする場合でもデーのトランザクションをさばく必要があ

タを必要な拠点にまで運びます．

り， 通 常 の チ ュ ー ニ ン グ だ け で はまた，移動に伴って，接続するエッCPU ボトルネックとなることが想定

ジが切り替わっていくので，センタ側されました．そこで，TLS 処理を別から車両に対して通知をする際に，現のハードウェアにオフロードし，性能在どこに接続しているのかが問題にな

向上とリソースの効率化を確認する検ります．それも，この仕組みを使って証を行いました．ハードウェアは標準解決をめざしました．アプリケーショ

AMD₆₄サ ー バ に 搭 載 可 能 な，TLS

ンからはいったんメッセージを受け取

Accelerator，SmartNIC の 2 種類

り，仮に車両が別のエッジに移ってしを用いて，検証を行いました．車両かまった後でも，受け取れるようになっらのアップロードが中心のトラフィッ

た段階で確実に送るということを検証

クでは，まだ十分な効果が確認できてしました．

いないものの，数1000万台車両を対象

これらを Apache Kafka 等のソフとするコネクティッドカーシステムでトウェアだけで実行しようとすると，はリソースを効率的に利用することで無駄に拠点間でデータのやり取りをす

必要なサーバ台数を最小に抑えることることになったり，送達管理ができなが重要になるため，今後も継続して検かったりという問題が生じます．それ証したいと考えています．

をうまく処理するために，基本的なメッセージキュー機能はオープンソー
スソフトウェアである NATS を利用

今回の実証実験を通して，車両とア

しつつ，独自開発した Proxy 等を組

プリケーション群の間に，複数の機能み合わせたものをつくって検証してい群を持つネットワークエッジを配置すます．また，アップロードとダウンロー

るアーキテクチャを実装し，その有効ド（通知）で求められる特性が異なる

性を確認することができました（1）．

ため，前者は対象データを選別して送これを基本形とし，各技術をさらに信する仕組みを，後者はメタデータを発展させるとともに，他技術の組合せ

共有し拠点をまたいで論理的なキューも試行して，より高度な基盤の実現をを構成する仕組みとなっています．

めざします．例えば，メトリクスによるロードバランシングでの AI（人工TLS 性能検証知能）適用や，アプリケーションサー

車両からの通信はセキュリティの関

3₈

今後の展望

2022.5バ群の優先制御との連携等を考えてい■参考文献（1） https://group.ntt/jp/topics/2021/11/29/
techdoc̲rel̲ntt̲toyota.html（上段左から）野地 亮介/ 亀井 貴行/
船引 魁人（下段左から）村田 大輔 / 金丸 侑賢
私たちは，大量のデータが流通する次世代のモビリティを支えるため，本実験のようにパケットだけではなく，アプリケー
ションが扱うメッセージ単位の制御にも取り組んでいます．

◆問い合わせ先NTT コミュニケーションズ
ビジネスソリューション本部
スマートワールドビジネス部
スマートモビリティ推進室
E-mailmobility-contact

ntt.com

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み デジタルツイン

時空間データAxispot

R○

高速時空間データ管理技術（Axispot Ⓡ）

道路上の落下物を周辺車両に通知する「障害物検知ユースケース」
や，道路のレーンごとの車両台数を把握する「渋滞検知ユースケー

いそむら

磯村
うえの

ス」を実現するには，大量のコネクティッドカーが一斉に送信する
データを蓄積しながら，ある時間に，ある空間（地域メッシュ，道路，駐車場など）に存在する自動車だけをリアルタイムに検索する

あつし

淳

いそお

上野

磯生

あらかわ

ゆたか

荒川

必要があります．本稿では，この要件の達成に向けて取り組んでいる高速時空間データ管理技術（Axispot Ⓡ）について述べます．

しげまつ

なおこ

重松

直子

おき

のぶひろ

沖

宣宏

豊

NTT 人間情報研究所

次世代サービスの実現で必須となる，ら技術による性能改善を評価し，最後

大量の動的オブジェクトが一斉送信すに，本研究開発のさらなる発展に向け

実空間上のヒトやモノ，自然環境等る情報の蓄積と，蓄積した動的オブて現在取り組んでいる課題や，今後のに関するさまざまな情報の収集とクラジェクトの中から，ある時刻にある特展望を述べます．

ウド上での一元管理を可能にする IoT

定の地域にいる動的オブジェクトをリ（Internet of Things）技術は，ヒト

アルタイムに検索する「高速時空間や車などの「動的オブジェクト」を管

データ管理技術 Axispot Ⓡ＊ 1（1），（2）」「時空間データベース」とは，緯度理することが求められる次世代サービに取り組んでいます（図 1 ）．以降でや経度といった空間情報と，時刻，期ス（レーン単位での渋滞把握，密なルーは，既存技術が直面している 4 つの技

間といった時間情報の双方に関連付いトを回避する経路探索，ドローンによ

術課題を提示し，これら技術課題の解たデータ群を効率的に蓄積・検索・抽る空中配送など）では必要不可欠と決に向けて提案する Axispot の 4 つ出するためのデータベースです（3），（4）．

なってきています．トヨタ自動車とののコア技術を紹介します．また，これ

空間情報を用いて時空間データベース

はじめに

Ⓡ

技術課題

協業においても「障害物検知ユースケース」という，道路上の障害物の情

クラウドアプリケーション（渋滞判定，配車計画，異常検知など）報を即座に周辺の車両に通知するサー

Axispot®

ビスの実現に向けて，「大量に走行する車両からのリアルタイムデータ格納」
および「ある時間・空間に存在する車

高速メッシュ・ポリゴン集計
クラウド
環境

高速ポリゴン検索
リアルタイム格納・メッシュ検索技術

両のリアルタイム検索」が必要不可欠

データ受信・配信基盤

でした．

NTTネットワーク回線（5G網など）

NTT 人間情報研究所では，これら

後続周辺
車両

先行車両

＊1

A
 xispot ：多次元の軸（Axis）からデータを高速に特定（Spot）する時空間データ管理技術（商標：https://www.j-platpat.inpit.
go.jp/t0201）．
Ⓡ

安全運転支援（障害物通知）ヒトと自動車へのリアルタイムな空間情報共有
車両台数の高精度かつ高速集計（ARナビゲーション）（レーン別渋滞・ロードプライシング）

図1

Axispot Ⓡ 技術の利用イメージ

2022.539

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

に対して検索を行う場合，ある特定のます．この際，通常は各サーバが必要があります．この場合，多く

形状（道路，駐車場など）の範囲内に管理するデータを地域ごとに決定の既存サービスでは，あらかじめ存在するオブジェクトのみを検索する

します．しかし，車両は地域・時「地域メッシュ」や「ポリゴン数」

ことを「ポリゴン検索」といいます．

間帯ごとに稼動している台数が異を手動で割り当てます．しかし，本協業の「障害物検知ユースケース」

なるため，分散データベースを構

先述したように，車両は地域・時を実現するには，膨大な数の車両が全成するサーバ間でデータ量が大き間帯ごとに稼動している台数が異国で生成するデータを「時空間データ

く偏ります．これにより，一部のなるため，各計算機のジョブ ＊ 4ベース」に格納し，さらに，特定の車サーバに負荷が集中することからの量が大きく偏り集計が非効率的

両のみを「ポリゴン検索」により抽出処理性能が著しく低下し，リアルになってしまいます．

する必要があります．しかし，本協業

タイムでの格納・検索が困難となの性能目標を達成するには，次の 4 つります．
・課題③：ポリゴン検索の計算性能

ここでは，前述した技術課題①～④

・課題①：一般的な時空間データ

は，対象とするポリゴンの「頂点の解決に向けて NTT 人間情報研究所

ベースでは，リレーショナルデー

数が多ければ多いほど」速度が低が提案する 4 つの技術について説明

タベース（RDB）などで汎用的下します ．一方で，近年普及しし，最後に Axispot Ⓡ全体のアーキテに利用される検索木 ＊ 2 を応用し始めている「高精度地図＊ 3 」が提クチャを紹介します．

たインデックスを用意します．し供するポリゴンは高精細，つまり■時空間インデックス技術

かし，検索木を用いる場合，デー頂点数が多いという特徴がありま

本技術は，ツリー構造を使わず，モー

タを格納・削除する際に検索木のす．そのため，高精度地図を基に

トン曲線という空間充填曲線の特性を更新が発生します．これにより，つくられたポリゴンを活用したポ

応用したインデックス方式です．図 ₂数1₀₀₀万台という膨大な数の車両

リゴン検索の速度は遅く，リアルの左側に示す 2 次元のモートン曲線を取り扱う場合，データ格納・更タイムでの検索が困難となります．

は，世界地図に対して 4 分割を繰り返

新・削除の処理効率が著しく低下

・課題④：データベースに集められし，分割された領域に対して［ ₀ ］，

してしまい，リアルタイムで格納た時空間データを基に，全国の各することが困難となります．

道路に存在する車両数を集計する＊2

・課題②：大量のデータを扱う場合，場合，集計範囲内の地域メッシュ

データベースを複数のサーバで構やポリゴン数を「走行中の車両台＊3成する分散データベースを用意し数に応じて」計算機に割り当てるの技術課題が発生します．

（₅）

10

0
0

1

11
10

3次元拡張

1

時間 (30 bit）

緯度 (30 bit）

経度 (30 bit）

t1 … t30

x1 … x30

y1 … y30

1次元ビット配列化 & Key-Value管理

1001
01

00
10
100

＊4

検
 索木：r-treeなどのツリー構造を持つデー
タ索引のためのインデックス技術．
高 精度地図：道路の各レーン単位の情報などを持つ高精細な地図データ．HD（High
Definition）-mapとも呼ばれます．
ジョブ：処理作業のまとまりのこと．

時空間インデックス（90 bit）

2 次元モートン曲線

前方一致
範囲検索が可能100101
011

010

100…0

t1x1y1 … t13x13y13

x14y14t14 … x30y30t30

011…1

図2

2022.5Value（後方51ビット,前方一致検索）

64年
× 地球半円分
× 地球一周分

100…1
011…0

Key
（前方39ビット, 完全一致検索）
インデックス
ツリー不要

細分化

₄₀

提案技術

時空間インデックス

約 1 時間× 2.5 Km× 5.0 Km30 ms
× 3 cm× 3 cm特集① 格納時の負荷分散② 格納先の自動切替え③ 全サーバ検索の回避

7：00
7：01
クエリ

7：02
7：03

7：00～7：01

時間①負荷の平準化②連続的負荷の回避

図₃［ 1 ］というビットを付与するような③全サーバ検索の回避

限定的ノード選択

ポリゴン（生データ）

ポリゴン（提案技術）

処理となります．この［ ₀ ］と［ 1 ］
のみで構成される 1 次元のビット配列
頂点間引き
アルゴリズムが長くなるにつれて，空間的に狭い領域が表現されます．そして，このビット配列に対する前方一致検索により，空間の範囲検索が可能となります．例
えば，［1₀₀1…］という前方ビットを検索すると，図 2 の世界地図における黄色枠内を検索することができます．
私たちは，このような特性を持つモー

図₄

頂点間引きによる高速ポリゴン検索

トン曲線に「時間」という次元を追加
し， 3 次元のモートン曲線に拡張しま

ちどれか 1 つのサーバにデータを振りとします．

した．さらに，生成されたビット配列分ける」という新たなデータ分散方式■高速ポリゴン検索技術

をキーバリューストア（KVS）と呼です．このデータ分散方式により，図本技術は「折れ線」の簡易化手法のば れ る デ ー タ ベ ー ス の「Key」 と₃ に示す 3 つの効果が得られます．①

1 つである Douglas-Peucker アル「Value」に「前方ビット」「後方ビッ

地域に応じて特定の 1 つのサーバではゴリズム（₆）を「ポリゴン形状」に適用

ト」をそれぞれ図 2 の右側に示すようなく複数のサーバが選択されることですることで，元のポリゴン形状を保持に分割して格納することで，時空間の負荷を平準化できます．②時間経過にしながらポリゴンの頂点数を大幅に減範囲検索を「Key への完全一致検索」

伴い，選択される複数のサーバの組合

らし，ポリゴン検索を高速化する方式

により実現しました．この「時空間イせが変化するため連続的な負荷を回避

です．図 ₄ のポリゴン（生データ）に

ンデックス技術」により，ツリー構造

できます．③検索時には「時間」と「空対して Douglas-Peucker アルゴリを使わず高速なデータ格納を実現し，間」によりサーバの組合せを一意に特ズムを適用することで，大幅に頂点数

さらにリアルタイムでの時空間範囲検定できるので，すべてのサーバへの不が削減されたポリゴン（提案技術）を索を可能とします．

要な検索を回避できます．この「限定生成します．この変換処理を適用した■限定的ノード選択技術

的ノード選択技術」により，一部のサー後，ポリゴンを効率的にデータベース

本技術は「場所と時刻に応じて，複バに「負荷集中」が発生してしまうこ

で管理する「高速ポリゴン検索技術」

数のサーバの組合せを決定し，そのうとを回避し，高速な格納・検索を可能

により，高精度地図を基に作成された2022.5₄₁

特集NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

ポリゴンを活用したポリゴン検索の速るという方式です．図 ₅ に示すよう術」により，各計算機のジョブの量が度が低下することを回避し，リアルタに，ある空間範囲に対して地域メッ

大きく偏ることを回避し，集計に要す

イムでの検索を可能とします．

シュで集計処理を実行する場合，地域

るレスポンス時間を短縮することを可■時空間データ高速集計技術

メッシュの位置は空間的にバラバラに能とします．

本技術は，分散処理基盤を活用するなりますが，各計算機が担当する「ジョAxispot Ⓡはこれら 4 つの技術を核ことで，時空間データの集計対象範囲

ブの量が均等になる」ように振り分けとしており，図 ₆ に示すアーキテクチャ

内のジョブを自動で各計算機に配分すます．この「時空間データ高速集計技で構成されています．図中に示す「時空間データベース」は時空間データを
格 納 す る た め に Redis（₇）や Apache

分散処理基盤「静Ignite（₈）などを利用することができ，的ポリゴンデータベース」はポリゴン

集計対象
エリア

情報を格納するためにPostgreSQL（₉）などのオープンソースソフトウェアを利用することができます．

評

ここでは，同一のデータベースを利

お台場に適用したイメージ

集計結果

価

用した場合に，「時空間インデックス
図5

技術」「限定的ノード選択技術」を利

高速メッシュ集計

アプリケーション

高精度 3 次元地図

集計基盤（Apache Spark）
メッシュ単位の集計
地図変換API

検索API

レーン 4

抽出結果

レーン 3

道路ポリゴン＋車両データ

レーン 2

車両データ（動的データ）

レーン 1

検索範囲

道路Ｂ

道路Ａ

道路ポリゴン（静的地図）

頂点間引き後のポリゴン

検索範囲

道路ポリゴン生成（頂点間引きアルゴリズム）
元のポリゴン

ポリゴン単位の集計

道路座標データ
メッシュ検索（時空間インデックスを用いた検索）

ポリゴンデータベース（PostgreSQL）①時空間インデックス技術②限定的ノード選択技術

時空間データベース（Redis, Apache Ignite）

格納API④メッシュ・ポリゴン集計基盤技術

動的データ（緯度，経度，時刻，データ）

図₆2022.5（メッシュ検索結果を用いたポリゴンの内外判定処理）

時空間データ格納モジュール（時空間インデックス化＆地理的な偏りを考慮した負荷分散）③高速ポリゴン検索技術

₄₂

ポリゴン検索Axispot Ⓡ アーキテクチャ

格納負荷の偏り（各サーバのデータ数）

格納スループット［万req/s］
20

0

負荷分散

3.1倍

10

NTT技術

100%
サーバ 5

NTT技術

既存技術

サーバ 5

負荷集中

80%
サーバ 4

検索スループット［万req/s］

サーバ 4

60%

4

サーバ 3

3

負荷集中

40%

2

サーバ 2

サーバ 3

サーバ 1

サーバ 2

20%

246倍

0.02
0.01
0

既存技術

0%

NTT技術

既存技術

図₇

評価結果

用した場合（提案技術）と利用しなかっジェクトから一斉に送信されてくるた場合（既存技術）の比較を示します．

データをリアルタイムで格納・更新し，検証では，関東規模を常時走行する数

さらに都市（建物，道路など）
・環境（河1₀₀万台規模の車両のデータを収集し，川など）といったあらゆる形状の中かさらに特定の空間・時間内に存在する

ら必要なデータのみを検索することが車両のみを検索することを想定した不可欠です．そのため，現時点では

データセットを利用しました．図 ₇

Axispot Ⓡで対応できない「高さ」方（左）に示すように，格納性能は3.1倍向の次元へのインデックスの拡張や，に向上し，検索性能は24₆倍にまで向「 3 次元ポリゴン」を用いた検索に関上することを確認しました．また，図する取り組みを検討しています．

₇ （右）に示すように，提案技術を利用した場合は分散データベースを構成する各サーバに均等にデータが割り振られることから，負荷集中を回避する
ことを確認しました．本技術を協業の場で活用することで，リアルタイムでの車両データ格納・検索の実現に貢献することができました．

今後の展望
NTT 人間情報研究所では，現実世
界のあらゆる物体を仮想空間にリアル
タイムでコピーする「デジタルツイン
コンピューティング（1₀）」という技術に取り組んでいます．これを実現するには，ヒト，車のみならずドローン，
船舶，衛星などのあらゆる動的オブサーバ 1

visualization,” Computer Graphics Forum,Vol. 9, No. 3, Sept. 1990．
https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.1990.
tb00398.x（7） https://redis.io/（8） https://ignite.apache.org/（9） https://www.postgresql.org/（10） https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/
11/13/201113c.html■参考文献（1） A. Isomura, I. Naito, Y. Iida, and T.
Nakamura：“Axispot: A Distributed SpatialTemporal Data Management System for
Digital Twin of Moving Objects,” IEEE
Software, Vol. 39, No. 2, pp. 33-38，2022．
DOI: 10.1109/MS.2021.3132899（2） A. Isomura, K. Miyahara, I. Naito, and M.
Hanadate：“Real-Time Spatial-Temporal
Database for Geographic Polygon Data Using
HD-Map,” 4th ICGDA，pp. 7 -13，April 2021．
https://doi.org/10.1145/3465222.3465230（3） T．Abraham and J．F. Roddick：“Survey of
Spatio-Temporal Databases,” GeoInformatica，Vol. 3 ，pp. 61-99，1999．
https://doi.org/10.1023/A:1009800916313（4） N．Pant，M．Fouladgar，R．Elmasri，andK．Jitkajornwanich ：“A Survey of SpatioTemporal Database Research,” LNCS, Vol.
10752，pp. 115-126，2018．
（5） I．E. Sutherland，R．F. Sproull，and R．A.
Schumacker：“A characterization of ten
hidden-surface algorithms,” ACM Computing
Surveys, Vol. 6, No. 1 ，pp. 1 ‒55，1974.
（6） M. Visvalingam and J. D．Whyatt：“TheDouglas-Peucker algorithm for line
simplification: Re-evaluation through（上段左から）磯村淳 / 重松 直子 /上野 磯生
（下段左から）沖宣宏 / 荒川豊

コネクティッドカーを含む世界中の「動くオブジェクト」のデータをよりリアル
タイムに活用することが必須となる「デジタルツインコンピューティング」の実現に向けて，今後も時空間データ管理技
術に取り組みます．

◆問い合わせ先NTT 人間情報研究所
デジタルツインコンピューティング研究センタ
E-mail dtc-office-ml

2022.5hco.ntt.co.jp

₄3

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

ドカー
コネクティッ

データ

収集

優

制御

車両データ選択的収集アルゴリズム

道路上にある障害物の状態変化を追跡調査する「障害物監視ユー
スケース」では，障害物の最新状況をとらえた車載カメラ画像を継続的に収集する必要があります．画像認識技術を活用すれば正確に画像選定できますが，車載の計算資源はごく限られており，クラウ
ドに画像を転送するにも携帯網の通信コストがかかります．そこで，車両の位置や進行方位，カメラ画角といったメタ情報に基づいて各
車載カメラの撮影範囲を推定し，必要な画像のみを選択的に収集する技術を考案しました．

まさる

なかだ

りょうた

高木
中田

雅

亮太

まつお

かずや

松尾

和哉

もり

こうや

森

航哉

NTT 人間情報研究所

量は10〜100 Tbit/s と膨大であり，障害物の近傍を通過した車両から車載通信網，計算機，ストレージのいずれ

カメラ画像を継続的に収集することで道路交通分野における ICT 化の要との観点でも全量収集は困難です．一方

最新状況を把握します（図 １ ）．

して期待されているコネクティッド

で，これらのセンサデータの中には，カーですが，実はセンシング基盤とし即座に収集すべきデータだけでなく，ても大きな可能性を秘めています．各多少の収集遅延が許されるデータ，定コネクティッドカーで撮影された大種の高性能センサと通信モジュールを期的な収集で十分なデータ，利用価値量の画像の中から，監視対象の障害物

搭載し，電池切れの心配が事実上なのないデータも含まれます．したがっをとらえた画像を選出したいという要

く，街中を縦横無尽に走り回るコネクて，必要なセンサデータを取捨選択し，件に対しては，画像認識によるアプ

ティッドカーは，移動式センサノード

重要なセンサデータを優先的に収集すローチが一見すると順当に思えます．

として理想的な特徴を兼ね備えていまることが重要となります．また，通信

このアプローチでは大まかに ２ 通りのす．もし，数1000万台のコネクティッ

網や計算機の負荷状況に応じてセンサ構成が考えられますが，いずれも大き

ドカーから車載カメラ画像や LiDAR

データの収集ペースや収集タイミングな課題を抱えています．

＊（Light Detection and Ranging）

を調整することで，負荷の時間変動を点群データを収集できれば，街全体を平準化し設備利用効率を高めることもくまなく，絶え間なくスキャンして街可能です．

コネクティッドカーの可能性のデジタルツインを構築できるようになるでしょう．

想定ユースケース

画像認識によるアプローチ

・構成①：コネクティッドカー内で処理
もっともシンプルな構成としては，

トヨタ自動車との協業においても，

コネクティッドカーに計算機を搭載しセンサデータの選択的収集を必要とすて画像認識処理を行う方式が考えられるユースケースはいくつかありました

ます．しかし，この方式には自動車にが，本稿では「障害物監視ユースケー

特有の ３ つの課題があります．

しかし，数1000万台のコネクティッ

ス」に沿って技術課題と実装詳細，性第一に．真夏の炎天下における車内

ドカーで生成されるセンサデータの総能改善について紹介します．このユー

温度は80 ℃弱に達する場合（1）があり，スケースでは，道路上の障害物が風に計算機を安定稼動させるのは容易では吹かれて移動したり，道路管理者にありません．第二に，乗用車の稼動率

よって撤去されたりすることを想定し，は平均 5 ％といわれており，せっかく＊L iDAR：光を用いたリモートセンシング技術の一種で，各方向に照射したレーザ光の反射時間
から対象物までの距離を計測する技術．

44

たかぎ

2022.5

特集搭載した計算機も休眠時間ばかりではイズ，カメラ画角，カメラ解像度といっ画像選定の際に重要な手掛かりとなコストに見合いません．第三に，自動たメタ情報に基づいて各車載カメラのる車両のメタ情報は，コネクティッド

車と計算機では製品寿命が大きく異な撮影範囲を推定したうえで，障害物とカーから定常的に収集しておき，高速るため，計算機が先に寿命を迎えるか

各車両の位置関係を踏まえて，障害物

時空間データベース Axispot ® に格納

性能面での陳腐化が進みます．これらをとらえたと推定される画像を選定ししておきます．

の事情を勘案すると，コネクティッド

ます．この選定処理は以下の 5 つの工

カーに計算機を搭載することは現実的程から構成されています（図 ₂ ）．

な選択肢とはいえません．
・構成②：データセンタ内で処理

・工程②：車両情報データベースの検索

・工程①：車両情報データベースの

障害物監視のリクエストが届いた

整備ら，障害物地点と現在時刻に対応する

コネクティッドカー基盤の存在を前提とした場合，すべての画像をいった

障害物を発見しました

んデータセンタに転送して，データセンタ内で画像認識処理を行う構成も考

障

初検知

クラウド

えられます．この構成では先に指摘し周辺車両に通知します

た ３ つの課題を回避できますが，画像転送に用いる携帯電話網の通信コストが課題となります．また，数1000万台規模で同時通信を行うケースを想定す

そこに障害物ありますか障

5分後ると，携帯電話網に掛かる負荷も無視

クラウド
少し移動したようです

できなくなります．たとえコネクティッ
ドカー 1 台当り 1 Mbit/s の通信トラそこに障害物ありますか

フィックでも，1000万台では合計10
Tbit/s にも達します．これは我が国10分後における現在の移動通信トラフィック

すでになくなっていますの15倍という膨大な分量です（２）．

障害物監視ユースケースの概要
図 ₁ 図１障害物監視ユースケースの概要

位置情報によるアプローチ
前述の課題に直面した私たちは，
「障

クラウド

①②車両情報データベースの整備・検索

害物監視ユースケース」の要件を改め

0③距離の判定OKて吟味しました．収集された画像は後段の処理で細かく分析されるため，画像選定の時点で障害物の有無を高精度OKに判定する必要はありません．一方で，この画像分析処理は非常に高負荷NGであるため，分析する画像の個数はな④画角の判定るべく抑えたいという事情がありま⑤遮蔽の判定OKす．また，監視対象とする障害物の位OK

置情報は既知であり，これを手掛かりとして活用しない手はありません．

NG

そこで私たちは，画像認識技術に頼ることなく収集すべき画像を選定する技術を考案しました．具体的には，周辺車両の位置情報や進行方位，車体サ

地図出典：国土地理院

図2

図２

メタ情報に基づく画像選定の流れ

メタ情報に基づく画像選定の流れ

2022.5

1

4₅

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

時空間インデックスで車両情報データ

理時間が急速に増大するため，監視対

ばよく，総当たりでの計算処理が不要

ベースを検索し，ヒットした車両を候

象の障害物周辺で渋滞により多数の車となるため，車両数 n に対して計算量補車両とします．

両が密集した状況では，処理時間が非をO（n）に抑えられます．また，視界常に長くなるおそれがあります．

範囲を扇形の集合で近似することで，・工程③：距離の判定
次に，各候補車両と障害物の間の距

そこで私たちは，計算量を抑えるた

離を計算し，車載カメラの解像度からめのアルゴリズム改良に挑戦しまし

算定した有効射程距離より遠く離れた

た．改良のポイントは「車載カメラの車両を候補から除外します．

視界範囲を計算する」という固定観念

・工程④：画角の判定を捨て去ったことです．ここでは「車

ここでは，アルゴリズム改良前と改

さらに，各候補車両から見た障害物

両から障害物が見える」ならば「障害良後の各実装について，さまざまな車の方向を計算し，車載カメラの画角内物から車両が見える」という逆転の発

両配置パターンにおける処理時間を評に障害物をとらえていないと推定され想に基づき，車両の視界範囲ではなく価しました（図 ₅ ）．車載カメラの有る車両を候補から除外します．

障害物の視界範囲を計算し，各車両と効射程距離を100 m と仮定し，障害物・工程⑤：遮蔽の判定

当たり判定を行います（図 ₄ ）．この地点の半径100 m 以内に位置する車両

最後に，周辺車両どうしや地物の位方式では各車両について 1 回ずつ遮蔽数を仮想的に変化させます．最悪ケー

置関係を調べて，他の車両や地物に遮の有無を調べて視界範囲から差し引けスの評価を行ううえでは，車両数の上各車両との当たり判定も非常にシンプルに実装できます．

性能評価

蔽されて障害物が見えないと推定される車両を候補から除外します．

①各車両の視界範囲を1台ずつ計算②障害物と当たり判定

遮蔽判定の計算量削減
これら 5 つの工程の中でもっとも複雑な計算処理を要するのが遮蔽判定です．後に紹介するように，遮蔽判定は処理時間の支配項となるため，実証実

NG

OK

NG

OK

OK

OK

験期間中にアルゴリズムの大幅改良を実施しました．本稿では改良前と改良後のアルゴリズムを順に紹介します．
遮蔽判定のもっとも直感的な実装方
式としては，各候補車両の視界範囲を計算して障害物地点と当たり判定を行

図₃う方法が考えられます．例えば，図 ₃のように障害物の近傍に ₆ 台の車両が存在する場合， ₆ 台の車両それぞれに遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良前）
図３

遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良前）①障害物の視界範囲を計算②各車両と当たり判定

OK

ついてカメラ画角と有効射程距離から扇形の視界範囲を描きます．ここか

NG

2

NG

ら，他の 5 台の車両により遮蔽されている部分がないか， 1 つひとつ調べてOK

視界範囲から差し引きます．この方式
では，車両どうしが互いに影響を及ぼ

障

OK

OK

し合う視界範囲の遮蔽を総当たりで調べる必要があるため，車両数 n に対して計算量は O（n２）となります．障害物近傍の車両数が増加するに従って処

図₄

遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良後）
図４4₆2022.5

遮蔽判定の実施例（アルゴリズム改良後）

3

特集

パターン①

パターン②

距離OK
画角NG

距離OK
画角OK
遮蔽OK

以上高速な処理を実現できました．今後は，この成果をコネクティッドカー
以外の用途にも応用できないか検討を進めていきます．
例えば，街のデジタルツイン構築で

図は50台の場合

は，一度センシングした領域について

図は50台の場合も定期的に再センシングして最新の状

パターン③

況を反映する必要があります．街の景

距離OK
画角OK/NG
遮蔽OK/NG

【凡例】
障害物地点

色には変化の頻度が高い部分と低い部分があるため，街全体を均一に再センシングするより，要所要所をピンポイ

半径100 mントで計画的に再センシングするほう周辺車両が効率的です．このような場面では，

図は100台の場合

地図出典：国土地理院

図5

性能評価における車両配置パターン
性能評価における車両配置パターン

図５

4

125
100
75
50
25
0

(ms)

その他
遮蔽判定
画角判定
距離判定
DB検索
100

200

500

1000

2000 (台)

125
100
75
50
25
0

遮蔽判定
なし

として，監視対象が面的な広がりを持つケースや，位置情報に誤差が含まれるケースに対応する手法についても検
100

200

500

1000

2000 (台)

パターン②
(ms)

1000
800
600
400
200
0

200

500

1000

2000 (台)遮蔽判定
5.8倍速に

1000
800
600
400
200
0

遮蔽判定
60.8倍速に

1500
1200
900
600
300
0

討を進めていきます．
■参考文献

(ms)

100

ることで，収集すべきデータの選定を効率化できます．さらに応用的な課題

パターン①
(ms)

本稿で紹介したアルゴリズムを活用す

100

200

500

1000

2000 (台)

100

200

500

1000

2000 (台)（1） https://jaf.or.jp/common/safety-drive/carlearning/user-test/temperature/summer（2） https://www.soumu.go.jp/main̲content/
000791761.pdf（3） https://locationtech.github.io/jts/

パターン③
(ms)

1500
1200
900
600
300
0

(ms)

100

200

500

1000

図₆

図６

2000 (台)車両配置パターンと処理時間の関係

車両配置パターンと処理時間の関係

5

限設定が重要となりますが，ここではアルゴリズム改良後は，車両台数に比駐車場並みの密度で車両が密集した状

例する水準に抑えられています．車両態を想定して上限を２000台としまし２000台が密集する最悪ケースにおけるた．選定アルゴリズムの実装言語とし遮蔽判定の処理時間は２5 ms と，アルては Java を採用し，改良前のみ JTS

ゴリズム改良前より₆0倍以上高速であTopology Suite という幾何計算ラることを確認できました．

（３）

イブラリを併用しました．
各車両配置パターンで車両数を変化

今後の展望させたときの処理時間を図 ₆ に示しま

今回の実証実験では，「障害物監視

す．アルゴリズム改良前は，車両数のユースケース」の要件に対して実装を２ 乗に比例するかたちで遮蔽判定の処最適化することで，幾何計算ライブラ

理時間が急速に増大していましたが，リを用いた汎用的な実装と比べて₆0倍（左から）高木雅 / 松尾 和哉 /中田 亮太 / 森航哉

デジタルツインの社会実装においては，
コネクティッドカーのような「つながるモノ」を駆使して，路上落下物のような「つながらないモノ」の情報をいかに収集す
るかが，今後ますます重要となると考えています．

◆問い合わせ先NTT 人間情報研究所
デジタルツインコンピューティング
研究センタ
E-maildtc-office-ml

2022.5hco.ntt.co.jp

4₇

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

エッジ
ーティング
ピ
ン
コ ュ

分散処理

負荷分散

垂直分散コンピューティング技術ある車両が検知した障害物の情報を周辺車両に高速に通知するた
めに，障害物情報を取得する処理の一部をネットワークエッジにオ
フロードし，処理途中の中間結果を車両に通知することで，高速な障害物通知を実現しました．しかし，都市部では，大量のコネク
ティッドカーが一部のネットワークエッジに接続することによるリ
ソース不足が発生し，結果として高速な通知を実現できなくなってしまいます．そこで，通知対象のコネクティッドカーの状態に応じて，処理を実行する計算機を動的に変更することで，大量のコネク
ティッドカーが一部のネットワークエッジに接続する環境においても，高速な障害物通知を実現しました．

コネクティッドカー向け ICT 基盤の役割と課題

まつお

かずや

たかぎ

松尾

和哉

高木

なかだ

りょうた

もり

中田

亮太

森

まさる

雅

こうや

航哉

NTT 人間情報研究所

処理結果を ICT 基盤からクルマへ通知するユースケースを複数想定して技術

垂直分散コンピューティング

検証を行いましたが，本稿ではその中■アプリ垂直分散アーキテクチャ（1） 従来の ICT 基盤における障害物

コネクティッドカー向け ICT 基盤のでも，より高速な通知が必要となる「障役割は，コネクティッドカーから車載

害物検知ユースケース」に沿って説明

カメラ映像や CAN（Controller Area

します．

検知・通知
トヨタ自動車との協業における従来

Network）データを収集し，必要に本稿で紹介する垂直分散コンピューの ICT 基盤は，ストリームデータ処理

応じて分析した結果を各車両へ送信す

ティングは，「アプリ垂直分散アーキとバッチデータ処理を並列で処理するることによって，クルマ 1 台のセンサ

テクチャ」と「処理ノード動的選択技

ことで，ストリーム処理の即時的な結データでは把握できない情報をクルマ術」の 2 つから構成されており，以降

果と，バッチ処理の詳細な結果の両方が取得できるようにすることです．こではそれぞれの技術が解いた課題とそ,を取得できるラムダアーキテクチャ（1）（2）

れによって，運転手は自分からは死角の解決方法，および実証実験におけるに従って構築されていました（図 1 ）．

になっている場所の情報を把握できる

検証結果について紹介します．

また，障害物の検知から通知までを 7

ため，交通事故を未然に防ぐことが可能になります．

バッチ処理層

一方で，コネクティッドカーが普及した世界においては，大量のコネク

全データ

バッチ処理群

ティッドカーからデータが集まってく

処理結果
提供層
バッチ
処理結果

るため，ICT 基盤の処理負荷が非常に高くなることが考えられます．しかし，そのような状況においても，障害物の情報をはじめとする緊急性の高い情報が検知されれば，その情報を各車両へ

収集対象の
データ

リアルタイム
処理群

高速に通知できなければなりません．
トヨタ自動車との協業では，データ

482022.5

処理結果
問合せ

リアルタイム処理層

図１

ラムダアーキテクチャ

リアルタイム処理結果

特集

秒以内に実施するために，ストリーム（2） アプリ垂直分散アーキテクチャ

データ処理として，車載カメラ映像のチャです．このアーキテクチャに従っの適用て ICT 基盤を再構築することによっ各フレーム（画像）から障害物の種別

そこで，ラムダアーキテクチャに処て，物体認識と位置推定で構成されると位置を推定する画像データ処理を理時間のしきい値を設定できるように

画像データ処理から，前者の処理が抽行っていました．しかし，ラムダアー

した新たなアーキテクチャであるアプ

出され，障害物の位置情報を計算する

キテクチャでは処理時間に関する要件

リ垂直分散アーキテクチャを提案しま

前に障害物の種別のみをコネクティッ

は考慮されていないため，このアーキした（図 ₂ ）．アプリ垂直分散アーキ

ドカーが参照できる構成となりまし

テクチャに従ってシステムを構築する

テクチャは，一連の処理から合計の処た．この構成に基づいたICT 基盤では，だけでは， 7 秒以内に障害物検知・通理時間がしきい値を超えないように処さらなる高速化をめざして，センタサー

知を実施するという要件を必ずしも満理順に処理群を抽出し，その処理群のバよりコネクティッドカーに物理的にたすことはできず，実際1₅秒程度の処結果をクライアント側で参照できるよ近い位置にあるネットワークエッジ＊ 1

理時間を要していました．

うにするアプリケーションアーキテクに物体認識処理をオフロード ＊ 2 し，
ネットワークエッジから障害物の情報

バッチ処理層

処理結果
提供層

バッチ
処理群

バッチ
処理結果

全データ

を通知できるようにしました．この構成における障害物検知・通知は以下のとおりの 2 段階になります（図 ₃ ）．
①

初回通知：障害物の種別とその大まかな位置情報（当該障害物を

収集対象の
データ

高速応答用処理層

リアルタイム処理層

リアルタイム処理群

リアルタイム
処理群

撮影したコネクティッドカーの位

処理結果
問合せ

置情報）を周辺車両へ通知

リアルタイム
処理結果②

害物の位置とその種別を周辺車両

一次処理結果
提供層
リアルタイム
処理途中結果図2＊1＊2

アプリ垂直分散アーキテクチャ

ネットワークエッジ：NTT の基地局や局舎に配置した計算機．
オフロード：あるシステムの負荷を他の機器などが肩代わりして軽減する仕組み．

アプリ垂直分散アーキテクチャを適用したICT基盤

従来のICT基盤
センタ

センタ

画像データ処理
位置推定

物体認識

詳細通知：位置推定から得た障

配信・通知

画像データ処理

詳細通知

位置推定

物体認識

配信・通知
エッジ選択・
送信依頼

エッジ

詳細通知

初回通知

後続車

先行車

図₃

障害物

障害物

通知時間：長位置精度：高

後続車
先行車

通知時間：長位置精度：高通知時間：短位置精度：低アプリ垂直分散アーキテクチャ適用前後

2022.54₉

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

へ通知

かし，これらの従来技術を適用するだ

選択技術は，下記 3 つの処理から構成（3） 実証実験

けでは，上記問題は解決しきれませされます．

実証実験では，障害物を撮影する車

ん． 1 秒で10 m 以上移動してしまう

両と障害物情報が通知される車両を同

クルマの世界では，その周辺状況はじにして，障害物が車載カメラに写っ

時々刻々と変化するため，その周辺状てからその情報が ICT 基盤から通知さ況によって許容できる処理遅延は異なれるまでに要した時間を計測しましると考えられます．例えば，見通しのた．結果を表 1 に示します．表に示す

悪い道路で障害物が発生した場合，事③ 当該処理のオフロード（従来技術）

とおり，初回通知は 7 秒以内に実施で故発生のリスクが非常に高いため，周

処理①については，ユースケースごきています．一方で，前述のとおり，

辺車両への高速な通知が必要です．一とにさまざまなアルゴリズムが考えら

この初回通知では障害物の詳細な位置

方，見通しの良い道路で障害物が発生れます．実証実験では障害物検知・通はまだ計算されておらず，その障害物した場合は，事故発生のリスクが低い

知ユースケース用のアルゴリズムを採を撮影した車両位置という，本来の障ため，高速な通知は必ずしも必要あり用し，その効果を検証しました．

害物の位置から数 m 〜10数 m 離れたません．従来技術は前述のようなクラ（3） ICT 基盤への処理ノード動的選

大まかな位置しか分かりません．しかイアントの状況を考慮していないため，し， 1 秒で10 m 以上移動してしまう

従来技術を適用して ICT 基盤の負荷分実証実験では「障害物が見えていな

クルマの世界において，精度を多少犠散を行うと，高速な通知が必要な車両

い高速移動中の車両には高速な通知が牲にしてでも，従来よりも10秒以上早へ高速な通知ができない可能性や，高必要である」と設定し，それに応じた

く障害物の情報を通知できることは，

速通知が不必要な車両へ高速な通知をアルゴリズムを採用しました．具体的

安全運転支援の観点から非常に価値がしてしまう可能性があります．

には，車載カメラ映像を送信した車両あることだと私たちは考えています．

（2） 処理ノード動的選択技術の概要

付近のコネクティッドカーを通知対象■処理ノード動的選択技術（1） アプリ垂直分散アーキテクチャ
適用後の ICT 基盤の問題
アプリ垂直分散アーキテクチャに①

通知対象車両の周辺状況に基づ
くデータの処理優先度の判定（提案技術）②

オフロード対象処理を実行する
計算機の選択（従来技術）

択技術の適用そこで私たちは，従来の負荷分散技車両として検索し，これらの車両に高術に，通知対象車両の周辺状況を考慮

速な通知が必要か否かを下記の 2 つのする機能を加えた処理ノード動的選択

条件から判定します（図 4 ）．

技術を提案しました．処理ノード動的①

通知対象車両群の平均移動速度

よって高速な通知が可能となりましたが，上記検証はネットワークエッジの表１

アプリ垂直分散アーキテクチャの実証実験結果

計算リソースが枯渇しない範囲で計測したものでした．しかしコネクティッ

処理時間
障害物検知～初回通知

障害物検知～詳細通知

ドカーが普及した世界における都市部

平均［s］

最速［s］

平均［s］

最速［s］

では，大量のコネクティッドカーが一

4.574

4.092

9.772

9.212

部のネットワークエッジに接続することが考えられるため，当該エッジでの画像処理（物体認識）が集中することでリソース不足が発生し，結果として

判定条件① 平均移動速度
周辺車両の移動速度がしきい値を超えているか

高速な通知を実現できなくなってしま

判定条件② 遮蔽判定
障害物を視認できない車両が
存在するか
視認NG

うことが考えられます．

視認OK

このような一部の計算機への負荷集中を分散する技術として，システムとして許容可能な処理遅延や計算機の残りリソースを基に，最適な計算機に処理をオフロードする技術が，文献（3）をはじめ数多く提案されています．し50

2022.5

図４

高速な通知が必要な車両の有無の判定

特集

がしきい値を超えているか否か

りリソースと処理優先度を基に，表 ₃

運転席から障害物（正確には，な場合は処理優先度「低」，そのどちの判断基準に基づいて処理を行う計算

障害物検知の場合は障害物を撮影

らでもない場合は処理優先度「中」と機を決定します．最後に，選択した計した車両の位置，一度検知した障して，受信した車載カメラ映像の処理

算機に処理をオフロードし，当該計算害物の監視の場合，推定した障害

優先度を表 ₂ に従って決定します．

機で処理を実行します．

②

理優先度「高」，高速な通知が不必要物の位置）が見えているか否か

続いて，上記のとおりに優先度を設

ICT 基盤における計算機構成を基なお，判定条件②については，「車定した画像処理（物体認識）をどの計に，図 ₅ を用いてオフロード対象処理

両データ選択的収集アルゴリズム」と算機で実行するかを決定します．処理を実行する計算機の選択を例示しま

同様のアルゴリズムで遮蔽判定を計算

ノード動的選択技術では，従来技術とす．図中の映像 1 〜 6 の順番にネット

しています．この 2 つの判定結果の組同様にシステムを構成する各計算機のワークエッジが車載カメラ映像を受信

合せで，高速な通知が必要な場合は処残りリソースを監視しており，その残し，各映像に対する物体認識の優先度
が図のとおりに設定されたとします．

表2

車載カメラ映像の処理優先度設定①平均移動速度
高速
低速

映像 4 を処理する物体認識 4 は，優先

②遮蔽判定

優先度

度「低」のため，センタサーバへオフロー

遮蔽あり

高

ドします．物体認識 ₅ は優先度「中」

遮蔽なし

中

遮蔽あり

中

のため，物体認識 4 のオフロードによ

遮蔽なし

低

りリソースが空いたネットワークエッジで実行します．これによってネット
ワークエッジの計算リソースがなくなっ

表₃

優先度に基づく計算機選択たため，優先度「中」の物体認識 6 は，センタサーバにオフロードします．

優先度

処理する計算機高残りリソースのある最寄りのネットワークエッジ

中残りリソースのある最寄りの計算機（ネットワークエッジ or センタサーバ）へ送信する車載カメラ映像の数が，画低センタサーバ

像処理時間に与える影響を確認しまし（4） 実証実験
実証実験では，ネットワークエッジ

た．結果を図 ₆ に示します．横軸が 1
秒当りに受信した映像の数（優先度「高」となる映像を 1 秒当り 1 〜 3 個，
優先度「中」となる映像を 1 秒当り 1〜 ₉ 個の間で変化）を示し，縦軸は計算リソースが潤沢に使える状況での処理時間からの増加分を示しています．
この図から分かるとおり，処理ノード
動的選択がない ICT 基盤では，毎秒 3個以上の映像を受信すると，ネット
ワークエッジでの処理時間が増加する
一方で，毎秒 ₉ 個 ＊ 3 以上の映像を受＊3

図5

処理ノード動的選択の例

この負荷は，コネクティッドカーが普及した世界を想定するには非常に小さな値ですが，これはトヨタ自動車との協業では各技術の有効性を確認するために最小の計算機構成で実証実験を行っているためです．今後実用化に向けてより大規模な計算機構成でICT 基盤を再現した際には，各技術の有効性を示しつつ，
より大きな負荷を処理できるようになるでしょう．

2022.55₁

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

動的選択なし:エッジの処理時間が伸びる

（s）
420

処理の増加時間

320220

動的選択あり:エッジもセンタも通知時間維持

動的選択なし:毎秒 3 個の映像を処理するのが
限界

120

20
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9 （電文/s）

投入スループット
動的選択なし動的選択あり（エッジ）

動的選択あり（センタ）

動的選択あり:優先度「中」の映像を増やしてもセンタにオフロードされるためエッジでは通知時間を維持

図６

信するまでネットワークエッジでの処の車載カメラ映像からシステムが障害

理時間を維持していることが分かりま物を検知した際に，その障害物が別のす．これは，優先度が高い処理だけをクルマのデータからすでに見つけていネットワークエッジで処理しており，るものなのか，新たに見つかったもの

それ以外の処理をセンタサーバにオフなのかを識別する必要があります．す

ロードしているためです．そのため，

でに見つけている障害物であれば，周毎秒 6 個以上の映像を受信すると，セ

辺車両にはすでにその情報が通知されンタサーバでの画像処理時間が増加しているため，高速な通知が必要ないたています．

めです．このように複数の異なるセンサが検知した物体が同一のものか否か

今後の展開を判断する技術のことを同定判定と呼び計算機は日々進歩しており，最近でますが，私たちはこの同定判定を実現す

はクルマ自身が車載カメラの映像を処る技術についても検討を進めています（4）．

理できるようになってきました．一方で，垂直分散コンピューティングでは，
車載カメラ映像などを自身で直接処理できるコネクティッドカーは現状考慮していません．そこで今後は，ネット
ワークエッジ・センタサーバ側の計算リソースをさらに有効活用を目的として，コネクティッドカーに搭載されている計算リソースも利活用できる拡張を検討する予定です．
また，障害物検知・通知のユースケースでは，あるコネクティッドカー

52

処理ノード動的選択技術の実証実験結果

2022.5■参考文献（1） http://www.databasetube.com/database/bigdata-lambda-architecture/.
（2） K．Dutta and M．Jayapal：“Big data
analytics for real time systems,” Big data
analytics seminar, pp.1-13, 2015．
（3） Y．Dai, D．Xu，S．Maharjan，and Y．
Zhang：“Joint load balancing and offloading in
vehicular edge computing and networks,”
IEEE Internet of Things Journal, Vol.6, No.3,
pp.4377-4387, June 2019．
（4） 松尾 ・ 高木 ・ 中田 ・ 森：“ 高精度ダイナミッ
クマップ作成のための点群位置合わせを応用した動的物体検知 ・ 同定システムに関する検討 ,” 研究報告ヒューマンコンピュータイン
タラクション, Vol.2021, No.6, pp.1-8, 2021．

（上段左から）松尾  和哉/ 高木   雅（下段左から）中田  亮太/ 森   航哉垂直分散コンピューティングは，「高速なレスポンス」と「負荷分散」という観点から，クラウドに集中しがちなデータ
を地方に分散させ，データの地産地消化を実現するための第 1 歩の技術です．今後は，本技術の実環境への適用に向けた
課題解決や技術の拡張に取り組んでいく
予定です．

◆問い合わせ先NTT 人間情報研究所
デジタルツインコンピューティング研究センタ
E-mail dtc-office-ml

hco.ntt.co.jp

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

レーン別
渋滞

ドカー
コネクティッ

交通流最適化

レーン別渋滞検知技術

自動運転やナビゲーション高度化を目的とした，高精度な地図情報に交通規制 ・ 渋滞等のさまざまな情報を重ねたダイナミックマッ
プの構築が進められています．これらの実現にあたり，NTT では，商業施設の駐車場への入庫待ちや右左折レーン車列の車両群など，
レーン単位の渋滞車列を検知し情報提供することで，これまでにな
い高度なナビゲーションを実現できると考えました．本稿ではコネクティッドカーの収集可能な情報からレーン単位の渋滞車列を検知する技術について述べます．

もり

森

皓平

はやし

あき

林

亜紀

かみや

まさと

神谷

よこはた

ゆき

横畑

夕貴

はた

たかひろ

秦

崇洋

正人

NTT スマートデータサイエンスセンタ

実の交通においては商業施設の駐車場

はじめに

こうへい

の入場待ち車列や，高速道路出口の車レーン別渋滞検知技術■定義

近年，自動運転やナビゲーション高列，交差点の右左折レーンの車列と度化を目的とした，高精度な地図情報

いった車線単位の車列がさまざまな場

一般道路における既存サービスで用に交通規制や渋滞などのさまざまな情所で発生します．こうした車列に遭遇

いられている渋滞の定義（6）を参考に時報を重ねたダイナミックマップ（1）の構したドライバは，特に土地勘のない道

速10 km 以下かつレーン単位の車列を築が進められています．これらの情報路では目的地へ到達するために，これ

レーン別渋滞と定義し，検知対象は同はリアルタイムにダイナミックマップ

らの車列に並ぶ必要があるのか判断す

既存サービスにおける渋滞長定義を参上にマッピングされることで，道路交ることが難しく，不必要にもかかわら考に，その10分の 1 以下である42 m

通上の状態を把握することができ，交ず車列に並んでしまう場合や，本来は以上のものとしました．また本稿では，

通流を最適化するナビゲーションなど

並ぶべき車列を通り過ぎることによっデータを取得するコネクティッドカー

のサービス実現が期待できます．しかて目的地へ遠回りしてしまう場合があを観測車両，観測車両が搭載した車載

し現実には交通規制や渋滞などの情報

ります．

カメラで撮影した映像に映った観測車

をリアルタイムかつ全国の道路を網羅

そこで私たちは，車線単位の車列的に検知する手段が必要です．例えば（レーン別渋滞）や，その区間を検出

ミリ波レーダ やトラフィックカウン

することができれば，運転者の目的地

レーン別渋滞に遭遇した際の道路状タ により定点における通過車両の流に応じて並ぶべき車列と並ぶ必要のな況イメージと車載カメラ映像を図 1

量を計測し渋滞を検知することができい車列を判断し，レーン別渋滞を回避に例示します．観測車両の撮影した車

ますが，これらは渋滞が想定される個

しつつ目的地へ案内するレーンレベル

載カメラ映像から，観測車両が追い抜所に機器を設置する必要があり網羅性

ナビゲーションなど，これまでにないいた他車両や対向車線ですれ違った他に欠けます．またスマートフォンなど，

高度な運転支援を提供することができ車両の台数をカウントすることで，観運転者の端末を利用し車両速度から網ると考えました．本稿では，一部のコ

測車両の車速と両台数・換算した他車

羅的に渋滞を検知する方法 も提案さ

ネクティッドカーが得た映像データと両の密度からレーン別渋滞を検知するれていますが，これらは車線レベルのその車速からレーン別渋滞を検知する

ことができます．レーン別渋滞を検知

分解能を備えていません．しかし，現技術 について述べます．

した場合は評価期間をずらして再度評

（2）

（3）

（4）

（5）

両以外の車両を他車両と呼称します．

■処理概要

2022.553

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

移動を追跡しナンバリングします．次

レーン別渋滞に各フレーム画像で他車両に適当なナンバーを割り当て，現フレーム N の検出矩形 X とその f フレーム前（フレーム N － f ）の検出矩形 Y の一致度
を，2 つの集合の類似度を 測 る 指 標
ドライバ視点（車載カメラ映像）

Intersection over Union（IoU）

レーン別渋滞の一部

=

：車両
：移動方向

| ⋂ |
,
| ⋃ |

(1)

を用いて評価します．このとき IoU
がもっとも大きい，つまりもっとも共通する画素の多い検知矩形どうしを同一の他車両によるものと見なすことで
図1

トラッキングし軌跡を求めます．

レーン別渋滞遭遇時のドライバ視点

③
① 車両
検知

③ 追い抜き
台数計測②トラッキングOUTPUT：
検知時刻と位置情報⑤ レーン別渋滞検知

INPUT：
前方カメラ映像

追い抜き台数計測

フレーム画像間で共通する判定線を設定します（図 ₄ ）．次にトラッキン
グで求めた他車両の軌跡について相対移動ベクトルとして表現し，この対移④ 車速情報・
走行距離算出動ベクトルのうち道路消失点から画像
外側に向けたものが判定線と交差した

INPUT：
車速情報・位置情報

図2

際に観測車両が他車両を追い抜いたと処理フローカウントします．
④

Car

車速情報・走行距離算出

取得した車速情報から観測車両の走

Car

Truck

行距離を算出します．
⑤

Car

レーン別渋滞検知

評価期間ごとの追い抜いた車両の台数に関するしきい値が明確でないことから，現状では追い抜いた車両の密度（車両密度）を用います．少なくとも

図3

フレーム画像から車両を検知（Car/Truck/Bus）

車間距離は通常どおり走行している場合と比較して短く詰まった状態にある価するという処理を繰り返してレーンに分割し，物体検知技術 を用いて各別渋滞が続く区間を推定し先頭車両とフレーム画像に映り込んだ他車両を検他車両を追い抜いた台数から，隣接末尾車両を特定可能です．

知します．検知の結果は矩形（検知矩

レーンにおいて車両が占める距離のし■処理フロー形）で表現され，対象の車種に応じてきい値（占有距離しきい値 Lθと呼称）

Car/Truck/Bus の 3 種にラベル付けを追い抜いた他車両 i の全長 l i と車両します（図 ₃ ）．

i の前方車間距離τi として次のとおり

前方カメラで観測車両の前方を撮影した映像を取得し，図 ₂ に示す各処理を実施します．
①②

車両検知

トラッキング

観測車両と他車両の相対位置は変化

取得した映像をフレームごとの画像

5₄

（7）

2022.5するため，他車両のフレーム画像間のものと考えられるためです．

求めます．

特集

義の上限である時速20 km では不足すは車間距離が定めたしきい値よりも狭る値です．反応時間は一般的な値とさい状態，つまりレーン別渋滞の状態でれる0.75秒，摩擦係数は乾いた路面をあると判断します．

さまざまな全長の車両が存在します

想定し0.7としました．空走距離：秒■その他工夫点が，簡単のため学習モデルにおいて判

速 2.778 m × 0.75 秒 =2.08 m制動距

精度向上のため，車両検知における別する 3 クラスについて Car の全長

離：(10×10) ÷ (254×0.7) ≒0.56 m 追

逆光や映り込みに起因した物体検知漏

lcar = 4.8 m，Truck の全長 ltruck =い抜いた車両のクラス（Car/Truck/

れ対策としてカルマンフィルタを用い12.0 m，Bus の 全 長 l bus = 12.0 mBus）ごとに x , y , z とすると，て他車両の移動先を予測し補完する処を用いて算出します．車間距離τは理を追加しました．また対向車線の他“車両が詰まった状態” ではあるが急車両とすれ違う場合を判別するため，ブレーキが間に合う距離が妥当と考

各他車両に対しフロント（車両前部）
・え，クラスによらずτ = 5.0 m としま

この占有距離が観測車両の走行距離 D

リア（車両後部）判定処理を実施し，す．なお渋滞の定義の上限である時速よりも長い場合観測車両に対してフロントを向けた車

10 km（秒速2.778 m）では停止距離（空両が多い場合は「対向車線の他車両と送距離 + 制動距離）が足り，混雑の定すれ違った」と判別し先頭車両と末尾車両を入れ替える処理を実施します．

フレーム

フレーム

−

実証実験
■実験概要
東京都港区台場地区を走行した実験
車両を観測車両として，レーン別渋滞

相対移動
ベクトル
判定線（左）

図4

検知の精度評価を実施しました．走行判定線（右）

ルートは図 ₅ に示す赤実線と青点線の2 種です．事前調査により，これら走判定線による追い抜き台数のカウント

行ルート上には自然発生したレーン別
渋滞が高確率で存在することが判明しています．車内前方上部に設置したカメラを用いて1920×1080 px の解像度で撮影した映像を10 fps で保存し，位
東京ビッグサイト

お台場海浜公園
線

い

か

ん

り

置情報は GPS を用いて緯度・経度を
1 秒間隔で取得しました．速度情報は
位置情報の変化から換算し代用します．

■レーン別渋滞の検知精度評価

東京テレポート台場
青海

レーン別渋滞の存在を目視で確認した動画（48動画・各60秒）を対象に実施した精度評価について述べます．
（1） 目視確認内容

東京国際クルーズターミナル

42 m 以上の渋滞長のレーン別渋滞が 検 出 対 象 と な る よ う Car 3 台 +テレコムセンター

Truck 1 台等の他車両の組合せを連続して追い抜くシーンを目視で確認し抽出し正解データとしました．

図5

走行ルート

2022.555

特集NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

表

レーン別渋滞の検知精度評価
N=98

アプリケーション出力目視

レーン別渋滞非レーン別渋滞

レーン別渋滞TP（True Positive）: 70

FN（False Negative）: 8

非レーン別渋滞

FP（False Positive）: 8TN（True Negative）: 1260
500048.php（3） https://info.hitachi-ics.co.jp/product/
gazoutraffics/（4） 渡部 ・ 金澤 ・ 澤：“ スマートフォンを活用したプローブ情報収集システムの開発，” 国
土 交 通 省 技 術 研 究 会 論 文 集，pp.221–226,
2013.
（5） 森 ・ 横畑 ・ 林 ・ 秦 ・ 尾花：“ レーン別渋滞検知技術の提案とフィールド実験への適用
評価，” 情報処理学会論文誌 , Vol.63, No.1,
pp. 163–171, 2022.
（6） https://www.jartic.or.jp/s/attention/inquiry/#map 8（7） https://github.com/pjreddie/darknet

件数

40
30
20
10
0

0

0.1-1.0 1.1-2.0 2.1-3.0 3.1-4.0 4.1-5.0

目視確認結果とアプリケーション出力の誤差（秒）図6

先頭車両の推定精度（2） 精度評価内容

限速度が時速50 km のため Car1台を目視確認とアプリケーション出力の追い抜くのに要する時間は車間距離を結果を比較した混同行列を表に示しま考慮して約0.7秒となり，平均値0.57秒

す．精度 Precision（TP/（TP+FP））

は許容範囲だと考えています．誤差がは89.7％で，FP の主要因は「駐車場

前後1.6秒以上となった14件について等の敷地内に停車している他車両の影調査したところ「位置情報に誤差があ響」が 3 件，FN の主要因は「対向車

り，観測車両の走行距離を誤認し処理

線のレーン別渋滞について，ガードレー

を継続 / 中断」 9 件，「物体検知時のル等の陰に他車両が隠れてしまい物体

Car と Truck の誤認」 3 件が主な要因

検知ミスが発生した」が 4 件でした．

でした．

また FP/FN 双方に共通する要因として「物体検知漏れ」と「他車両の占有距離が固定値のため誤差が生じた」，

単一のコネクティッドカーから収集「位置情報に誤差があり観測車両の移可能な映像データと車速や位置情報か

動距離が不正確」でした．

らレーン別渋滞を検知し先頭・末尾車■先頭車両の推定精度評価

両を特定するレーン別渋滞検知技術を目視確認・アプリケーションの出力実現しました．また実証実験として，

ともにレーン別渋滞だと判断した

前方カメラ映像と位置情報から検知精TP：70件のシーンについて追加評価

度と先頭車両の推定精度を評価した結を実施しました．目視確認とアプリ

果を紹介しました．今後の課題は精度

ケーションにおいて，観測車両が先頭の向上と，レーン別渋滞の要因を特定

車両を追い抜いたと判断したフレームする手法について検討していきます．

を比較した誤差についてまとめた結果を図 6 に示します．誤差の平均値は0.57秒，中央値は 0 秒，最大値は4.1秒という結果でした．各走行ルートは制

56

お わりに

2022.5■参考文献（1） 小山 ・ 柴田：“ 自動走行におけるダイナミッ
クマップ整備，” システム制御情報学会解説
記事，Vol.60, No.11, pp.463–468, 2016.
（2） https://www.c-nexco-het.jp/tech/detail/（上段左から）森   皓平/ 横畑  夕貴/林
（下段左から）秦  亜紀
  崇洋 / 神谷  正人

今後普及が見込まれるコネクティッド
カーは，道路交通上の状態を網羅的に計測する手段として有効です．今後はレーン別渋滞の検知精度向上にとどまらず，
その他の事象も計測できるよう技術を拡充していく予定です．

◆問い合わせ先NTT スマートデータサイエンスセンタ
TEL 03-6712-1954
FAX 03-6712-8372
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特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

統計分析

渋滞検知

CAN

集計突発指標算出技術

はやし

レーン別渋滞検知のユースケースにおいて，渋滞を検知する画像処理の計算量と通信量を削減するため，コネクティッドカーの台数を地図上に定めたメッシュごとに集計し，定常状態からの乖離度合
いを定量化する「集計突発指標算出技術」を考案しました．本稿では，提案技術の概要や提供価値，今後の課題等を実証実験でのユー
スケース検証を踏まえて述べます．

レーン別渋滞検知における課題
NTT スマートデータサイエンスセ
ンタでは，映像解析でレーン単位の渋

あき

よこはた

ゆき

林

亜紀

横畑

夕貴

はた

たかひろ

もり

こうへい

秦

崇洋

かみや

まさと

神谷

森

皓平

正人

NTT スマートデータサイエンスセンタ

信量と映像解析の計算量を抑制可能と店などイベント起因で起こる渋滞や，しました．

コロナ禍によるドライブスルー特需な映像解析優先度の高い道路とはど日常習慣の変化により起こる渋滞を指します．このような渋滞は過去の滞（レーン別渋滞）を検知し , 従来の交通量に変化が少ない場所や , 交通

データから予測困難であることから，

サービスよりも高速・詳細に渋滞情報

渋滞が周期的に発生するなど交通量の映像解析により状況を把握する優先度を通知することにより , 高度な運転支予測が可能な場所における渋滞と比較が高いと考えます．突発的に発生する

援と交通流最適化をめざしています．

して，予期せず突発的に発生するレー

レーン別渋滞ほど優先度が高くなるよ

レーン別渋滞の正確な発生位置と距離

ン別渋滞の方が新たな事故を誘発する

うに優先度付けを行うことにより，通を特定するために，レーン別渋滞の隣可能性が高いため，高度な運転支援を信量と計算量を抑制します．

接車線を走行するコネクティッドカー

提供する重要性が高いと考えました．

のドライブレコーダ映像をクラウドに前者の渋滞とは，例えば朝夕のラッ収集して画像処理（1）を行います．このシュ時に混雑する幹線道路や，その右処理は映像データを収集する通信量と左折レーン，土日祝日に混雑する商業

映像を解析する計算量が大きいという施設の入庫待ちなどです．これらの渋まず，入手可能で , かつ計算量や通課題があります．そこで当センタでは，

滞は，過去のデータに基づき予測可能

信量を抑えられる情報を入力データとデータ量の少ない CAN（Controller

であることに加え，渋滞が過去に発生する必要があります．提案技術ではコArea Network）データを用いて映像した際の映像解析結果が蓄積されていネクティッドカーから CAN データを解析優先度の高い道路（メッシュ ）ると想定できるため，特にサーバの余収集し，メッシュ当りの走行車両台数を少ない計算量で特定する「集計突発剰リソースが少ない際には映像解析優情報を算出したものを入力データとし指標算出技術 」を考案し，収集する先度が低いと考えます．

ます．このとき，コネクティッドカー

＊（2）

映像を厳選することでデータ収集の通＊ メッシュ：地図上の特定の正方形領域．実証実
験においては150 m四方の領域を想定．

突発的な渋滞検出の課題と現状
突発的な渋滞を検出するための課題と現状を整理します．

後者の突発的に発生するレーン別渋の普及率が向上するまでは台数情報に滞とは，例えば事故や故障などにより関するデータの信頼性が低いこと，リ車線がふさがれ，交通容量が著しく低

アルタイム性を高めるため突発的な渋下して起こる渋滞，商業施設の新規開滞の検出に関する計算量を抑制する必2022.557

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

曜日別，曜日×時間帯別（これらを合す．図中の C（t, m）は時刻 t におけ

次に，突発的な交通渋滞が発生した

わせて時間粒度と呼称）に集計した各るメッシュ m を通過した車両台数，

道路を特定するため，各時間帯におけメッシュの平均台数，台数の標準偏μ（T, t, m）は時間粒度 T におけるる各メッシュの台数情報およびその時差，時間軸信頼度から各メッシュの定

時刻 t，メッシュ m の台数の平均，σ系列変化から定常的な台数情報（定常常状態（統計情報と呼称）を算出しま（T, t, m）は同標準偏差です．SI T は状態）を求めます．しかし定常状態はす．併せて，複数の時間粒度から求め最新の台数が平均台数よりも多ければ道路ごとに異なるという点以外にも，

た突発度合いのうち，どの時間粒度の正の値，少なければ負の値をとりま

例えば曜日ごと，時間帯ごと，曜日と結果を優先すべきかを決定するためにす．また，分母の標準偏差が大きいほ

時間帯の組合せといったように周期的

時間軸信頼度を算出します．この時間

ど小さい値をとります．台数のばらつに変化する点も考慮が必要です．

軸信頼度は，コネクティッドカーの普きが少なく，いつも空いている場所に及率が低く，車線数に対して過度に少突発的に多くの車両が集まった際，指ない台数情報しか集まっていない場合

標値はもっとも大きい値になります．

で集に低い値になるように設計されていま

次に，時間粒度別の突発指標値に時計したメッシュごとの台数情報を入力

す．具体的には，しきい値以上の台数

間軸信頼度を掛け合わせたものを，全情報として，高速に突発的な渋滞が起の集計値が得られた回数が十分であっ

時間粒度分足し合わせて最終的な出力きている場所を絞り込む技術としてたかを基に算出します．最新の車両台となる突発指標値を算出します．この「集計突発指標算出技術」を考案しま

数が入力されたときに，その台数が定値が正の値の場合は，信頼度の高い時した．この技術では，定常状態と比較

常状態と比べて突発的に増えているか

間粒度の多くで普段よりも台数が増え

して台数情報が突発的に増加したタイ

どうかを示す突発指標値を算出しまていることを示します．したがって，ミングを検出することが可能です．定す．入力は最新の車両台数（メッシュ，

映像収集・処理を行うサーバの余剰リ

常状態と比較した最新台数の増減の突

時刻，台数）と，事前に算出した統計

ソースが十分にあれば図中の左側，中発度合いを数値化し，「集計突発指標

情報です．時間粒度別に最新の台数と央のメッシュを採用し，余剰リソース

値（突発指標値）」と呼びます．

統計情報を比較し，突発指標値 SI T をがあまり多くない場合にはもっとも突集計突発指標値計算の流れを図 1 に計算します．ここで時間粒度別の突発発指標値が大きい左側のメッシュだけ示します．提案技術では複数の周期性

指標値は図中にあるとおり，外れ値検を採用するような活用が可能です．

を考慮するために，全体，時間帯別，定 でよく使われる方法で計算しま

要がある点が課題です．

集計突発指標算出技術について
CAN データを基に Axispot

®
（3）

（4）

OUTPUT

INPUT

時間粒度別の突発指標値を計算

最新の車両台数
メッシュ，時刻，台数

SI（T,
t, m）
＝
T

C（t, m）－μ（T, t, m）
ω（T, t, m）
σ（T, t, m）

突発指標値

Σω（T, t, m）SI（T, t, m）

SI（t, m）
＝

T

T

全体

時間帯

台数

C（t, m）
0

メッシュ

0

メッシュ

図１

2022.5

0

突発渋滞

メッシュ

曜日×
時間帯

μ（平均台数），σ（台数の標準偏差），ω（時間軸信頼度）

曜日

学習した統計情報

指標値

0

メッシュ

58

従来，定常状態との乖離を見るため

メッシュ
余剰サーバリソース:

0

十分：
メッシュ

突発指標値の計算方法

少ない：

採用
採用

除外
除外

特集

集計突発指標値

集計ログ数

20
指標値
Top 1

15

65

1
2

10

2

45
3

35
25

5

GPSログ数集計数

集計突発指標値

1

55

3

15
0

5

－5

－5

タイムフレーム

2017/11/27

図２

集計突発指標値の算出例には，Auto Encoder（5）を用いるなど複雑なモデルを使って定常状態を学習する方法を採用することが一般的です．しかし，レーン別渋滞検知のユースケースでは映像を用いた渋滞検知の2018/1/31

表

突発的な渋滞の採用率

集計のコスト削 集計のコスト削減効果（お台場） 減効果（全体）82.2%削減（1,187/1,444）

渋滞メッシュの 突発的な渋滞の 慢性的な渋滞の抽出率（お台場） 抽出率（お台場） 抽出率（お台場）72.6%削減
69.2%採用（344,019/473,723） （9/13）

100%採用（7/7）

42.9%採用（3/7）

優先付けに要する計算量・計算時間をできる限り抑えるために，複数の集計

GPSログ数も多くなると考えられます．

きることが分かります．その後，青色

時間粒度を用意し，集計粒度別に定常使用したデータの概要は以下のとおの②，③と繰り返し渋滞が発生した際状態よりも台数が多いかどうかを数値りです．

には，提案技術の指標値②，③は減少化することにより，計算時間を最低限

・メッシュサイズ：110 m 四方を示します．このことから，繰り返しに抑えながらも，データの信頼性が低・GPS ログ数：275万7003

発生する同程度の渋滞は，この指標をい場合の悪影響を最小限にとどめてい・メッシュ数： 4 万7146

利用すれば徐々に検知対象から外してることが特長です．

・タイムフレーム数：9258

いくことができると分かります．

精度 ・ 性能評価
精度・性能を評価するため，10台分

・集計数の全メッシュ合計：101万6024

次に突発的な渋滞を突発指標が抽出できるかを評価しました．タクシーの・期間：2017/11/27-2018/01/31

映像から121個のレーン別渋滞を目視のタクシーで10秒ごとに取得したGPS

もっとも高い突発指標値が出力されで検出，突発的かどうかラベリングし，（Global Positioning System）データ

た特定のメッシュにおける，集計突発

突発的な渋滞を突発指標値で抽出できを用いて，突発指標値を算出しました．

指標の算出例を図 2 に示します．赤色

るか確認しました．タクシーの66日間コネクティッドカーが普及途中であるが集計突発指標値，青色がログ数でのデータのうち，前半の33日間を学習

現在において，実データで提案技術のす．青色のログ数が突発的に高い値をデータとし，後半の33日間に発生した評価を行うために，10分当りのGPSロ

示した①の時点で，それまでと比べて渋滞14回のうち，突発的だった 7 回をグ数の突発的な増加を見つける精度・

急激にログ数が増加した際，提案技術抽出できているかを確認しました．結性能の評価を行いました．渋滞が生じによる指標も赤色の①において高い値果を表に示します．突発指標値が 0 よ

ると，速 度 が 落 ち，単 位 時 間当りのを示し，突発的な渋滞の検出に利用でり大きい値を取った集計タイミングを

2022.559

特集

NTT とトヨタでつくるコネクティッドカー向け ICT 基盤の取り組み

基盤上での計算時間

（s）

（s）
100

0.4

80

0.3

200

40

70%
cut

40%
cut

0.1
0

60

70%
cut

0.2

400

系全体の計算時間

集計突発指標の計算時間

0.5

20

600

800

0

メッシュ数
突発指標の計算時間（赤）突発指標による優先付けなしの全体処理時間（水色）
突発指標による優先付けありの全体処理時間（青色）

図3

突発渋滞発生タイミングとしたとき，かつ少ない計算量で見つける集計突発実証実験を行ったお台場付近の集計の指標算出技術を考案しました．今後は

うち82.2％を削減しても，突発的な渋高速道路の渋滞情報を用いて，事故原

滞は100％抽出されました．一方で，因等による突発的な渋滞の検知や予測

今回のユースケースでは抽出対象としに応用していく予定です．

てふさわしくない，慢性的な渋滞は42.9％のみが抽出されました．
最後に，本特集でも紹介されている，実証実験に用いた基盤上に本技術を実装した場合の評価結果について述
べます．図 3 は集計突発指標による映像処理対象メッシュを80％削減した場
合の計算時間の削減効果をメッシュ数
別に示しています．メッシュ数が増えるほど計算時間効果の削減効果が多
く，400メッシュ，800メッシュでは計
算時間が70％抑えられることが分かりました．その一方で突発指標自体の計算にかかる時間は800メッシュの場合でも0.5秒と非常に高速であることが確認できました．

■参考文献（1） 森 ・ 横畑 ・ 林 ・ 秦 ・ 尾花：“ レーン別渋滞検知技術の提案とフィールド実験への適用
評 価，” 情 報 処 理 学 会 論 文 誌，Vol.63，
No.1，pp.163–171，2022.
（2） A．Hayashi，Y．Yokohata，T．Hata，K．
Mori，and K．Obana : “Prioritization of
Lane-based Traffic Jam Detection for
Automotive Navigation System utilizing
Suddenness Index Calculation Method forAggregated Values,” SICE2021, Tokyo,
Japan，pp. 874-880, Sept．2021,（3） 花館 ・ 木村 ・ 沖 ・ 重松 ・ 上野 ・ 内藤 ・ 久
保 ・ 宮原 ・ 磯村：“ 高速時空間データ管理技術「Axispot®」と 時空間データ高速検索技術，” NTT 技術ジャーナル，Vol.31，No．
11，pp.18-22，2019．
（4） V．J. Hodge and J．Austin：“A Survey of
Outlier Detection Methodologies,” Artificial
Intelligence Review，Vol．22, pp. 85-126, 2004.
（5） S．Nakatsuka, H．Aizawa, and K．Kato：“Defective products detection using adversarial
AutoEncoder,” Proc. of IWAIT2019,   Vol.
11049, Singapore, Jan. 2019．

（上段左から）林   亜紀/ 横畑  夕貴/森   皓平（下段左から）秦   崇洋/ 神谷  正人
集計突発指標算出技術をレーン別渋滞検知技術と組み合わせて使うことで，よりタイムラグが少ないかたちで従来よりも詳細なレーン別の渋滞情報をユーザに届けることが可能になります．今後は渋滞の発見だけでなく，エネルギー消費が突発的に増える要因を発見して燃費改善に役立てるなど，コネクティッドカー協
業への貢献をめざす予定です．

◆問い合わせ先NTT スマートデータサイエンスセンタ
TEL 03-6712-1403
FAX 03-6712-8372

今後の展望
時系列データの突発的な増加を高速

60

集計突発指標による基盤上での計算時間削減効果

2022.5E-mail sdsc-mobi

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東中竜一郎NTT 人間情報研究所
NTT コミュニケーション科学基礎研究所
客員上席特別研究員

研究者は「やりたいことドリブンで何でも実行」．
好 奇 心 優 先 で，ま ず は
何でもやってみる

スマートフォン上の音声エージェントやパーソナルロボットなどの対話ができるシステムの増加やディープラーニングの適用により，ここ数年で大きな進化を遂げた対話システム．人間とコンピュー
タが自然な対話インタラクションを行うための原理の解明をとおして，人間と分かり合い，知的協働を行う対話システムの実現をめざす東中竜一郎客員上席特別研究員，名古屋大学大学院情報学研究科教授に研究の進捗と研究者としての姿勢を伺いました．

共通基盤を追究し，人間とコンピュー
タが理解し合える世界を実現したい
約 3 年半ぶりのご登場ですね．現在，手掛けている研究から教えていただけますでしょうか．

Encoder Representations from Transformers) の登場は，ある種のパラダイムシフトを起こして言語処理の能力が飛躍的に向上しました．この数年間，こうしたディー
プラーニングに基づく自然言語処理技術の適用を進めています．

前回，2018年はしゃべってコンシェルや自然対話システ

2019年には，「ロボットは東大に入れるか」プロジェク

ムを中心にお話しさせていただきましたが，この間に研究

トにおいて，BERT に似た技術を用い，当時の最新技術にはさらに発展，拡張しています．前回と比較して，自然言

よる AI（人工知能）が大学入試センター試験の英語筆記

語処理分野はディープラーニングによって急速に性能が向科目に挑戦した結果，185点（偏差値64.1）を獲得したこ

上し，できることがずいぶん増えました．例えば，自然言とを報告しました．NTT からもプレスリリースを配信し語 処 理 モ デ ル の 1 つ で あ る BERT（Bidirectional

ました．

2022.561最近の成果「なりきり AI アマデウス紅莉栖」（図 1 ）は，

なれば，理解を積み上げていくことができるため，システ

以前紹介した「あやせ AI」と比べて対話における回答の

ムと人間のコミュニケーションは飛躍的に進化し，対話シ

精度が非常に上がっています．なりきりAIは，ユーザやファステムと人間による協働が可能になると思います．共通基

ンに当該キャラクターの話し方等を記述してもらったもの

盤は10年，20年前の教科書にも載っている古くからある概を学習データとしてキャラクターをつくるという非常にユ念ですが，工学的に実現したり，システムに搭載したりす

ニークな手法を取っています．約 4 万5000件のデータをいることはできていません．しかし，共通基盤を構築できな

ただき，ディープラーニングと組み合わせることで，とてければ対話システムは先細りし，次世代のシステムは成りも精度の高いキャラクターをつくることができました．そ立たないと考え，これをテーマに追究していくことにしまして，2021年 7 月に Twitter のダイレクトメッセージ機能

した．

を使ってファンの方々とシステムとが対話できる機会を設

共通基盤は心の中にあるものなので目に見えません．こ

けました． 3 日間という期間限定ではありましたが非常にれが，共通基盤の研究を難しくしていました．そこで，共好評で，中には会話を数百回もしてくださった方もいて，通基盤が構築されるプロセスを見える形にしようと， 2 名

アンケートでは 5 段階中 4.59の高い評価を得られました．

の作業者がそれぞれ自分の図形配置画面のみを見て，互い

このなりきり AI に関する論文は言語処理のトップ会議でにテキストチャットにより対話をしながら図形配置を共同も採録されたことから，学術的にも意義のある到達点になっで決定していく，共同図形配置課題を設定し，この課題をたと自負しています．ただ，キャラクターにそぐわない反行う人間どうしの対話データを大規模に収録しました（1）．

応がみられたこともあり，この課題に対してユーザによる

この際，作業中の図形配置を常に記録し，図形配置間距離

フィードバックを分析して改善をしている最中です．

( 任意の 2 図形間で定義されるベクトルの差の距離の総和 )コンピュータと人間の会話が進化しているのですね．会話を相互に理解し合えるレベルまで到達しているのでしょうか．

を測ることで共通基盤を定量化しました．すなわち，対話の各時点での共通基盤の構築度合いを可視化できるようにしたのです．このデータを分析することで，共通基盤の構

残念ながら，まだそのレベルにはありません．コンピュー

築過程がいくつかのクラスタに分類されることが分かりま

タと人間が理解し合ってコミュニケーションを図るには，した．この研究は言語処理学会年次大会にて発表し優秀賞

共通基盤（common ground）を構築できるシステムがを受賞しました（図 2 ）． 加えて，このデータを分析する必要です．共通基盤とは，対話している者どうしが理解し過程で，共通基盤の構築には「名づけ」が重要な役割を果合っている内容のことです．共通基盤が構築できるようにたすことも分かってきました．人間は，図形に名前を付け作業者Aの画面

図形配置
画面

図1

62

なりきり AI アマデウス紅莉栖

2022.5

作業者Bの画面

チャット
画面

図2

共同図形配置課題

て，その認識を相手とすり合わせていくことで，共通基盤を構築しているようです ．
（2）

そこで，AI と人間が共同作業できる未来に向けて，共通基盤構築の研究を，信念をもって一気呵成に進めていま

このほか，モダリティ（テキスト，音声，映像などの情す．共同研究も推進しており，例えば，先述のタングラム

報のチャネル）や社会的関係性が共通基盤の構築過程に与命名課題は静岡大学との共同研究です．認知科学を専門とえる影響を明らかにするために，テキストチャットで行わする竹内勇剛先生と共同で進めています．また，先ほど紹れた共同図形配置課題の研究を拡張し，新たに音声や映像介した「名づけ」の研究は，電気通信大学の南泰浩先生とを用いたコーパス（自然言語等のデータを大規模に集積し一緒に手掛けています．南先生は音声処理のほかに，幼児たもの）を構築・分析しています．その結果，音声のみのの言語発達を研究されていますから，工学と言語発達を組場合と音声および映像の場合を比較すると，映像が存在す

み合わせて追究することができています．さらに，モダリ

るほうが共通基盤構築を行いやすいことが分かりました．

ティと社会的関係性については，慶應義塾大学との共同研

また，初対面条件よりも知り合い条件のほうが共通基盤構

究ですが，ソーシャル・ロボティクスの専門家である高汐築を行いやすいことが分かりました．これは当たり前の結一紀先生とともに挑んでいます．このように，さまざまな果だと思うかもしれません．ただ，条件によって共通基盤

専門領域との掛け算をしながら研究を広げています．

構築の過程にはそれぞれ違いがあり，この違いが重要な知見につながっていくのではないかと思っています．今後はモダリティ・社会的関係性が共通基盤構築に与える影響を

共同研究も盛んに行うなど学術的にも社会的にも意義のある活動を展開しているのですね．

分析していくことで，コンピュータと人間の間でスムーズ「これまで避けてきたところ」をしっかりやっているこ

な共通基盤構築ができる対話ロボットをつくりたいと考えとに学術的意義があると思っています．対話システムに関ています．

する研究をする際，文字として見える，現象として表れて共通基盤の構築については，共通図形配置課題以外にも，いる交わされる言葉のやり取りを分析するのは比較的簡単

タングラム（正方形を分割したピースを用いるパズル）のです．しかし，相手がその言葉を発するときに何を考えて形について，対話をしながら名前を付けていくタングラム

いるかを分析するのは非常に難しく，評価もしづらいので命名課題などに取り組んでおり，さまざまな角度から共す．この部分を可視化して研究の俎上に載せたいと取り組

通基盤にアプローチしていきたいと考えています．

んだのが共同図形配置課題の研究です．研究も進展しており，商品の配置等を AI と一緒に考え，決めていけるよう

先駆的存在として一気呵成に領域を広げていきたい共通基盤の研究は盛んに行われているのでしょうか．

なシステムが実現する日は近いという手ごたえがあります．
現在，対話システムの研究領域はある種「踊り場」にあると思います．ディープラーニングにできることはまだ限定されていて，AI と会話ができるとはいってもそれはまだ短時間です．昨日のコミュニケーションを忘れてしまう

言語哲学的分野において，人間どうしがいかにして共通ようなシステムでは，AI との知的協働は成立しません．

基盤を実現しているかを検討している研究者はいますが，長期的なコミュニケーションにより，その人のライフタイ

工学的なアプローチは少なく，世界的にみればこの領域のムにずっと寄り添うことができるように，AI を私たち人

研究者は数えるほどしかいません．私もアンテナを張って間にとってのパートナーに値する存在まで押し上げたいで文献を見ているのですが，現状の関連研究はそれほど多くすね．

はありません．

私は共通基盤を追究することで10年，20年後の人間社会

2022.563

をより良いものにすることができると考えています．拙著

若い研究者の皆さんに一言お願いします．

『AI の雑談力』( 角川新書 ) でも語っていますが，人間とコンピュータが双方向の関係性を築いて，お互いの理解を高め合える世界をつくっていけたらと思います．

研究者は「やりたいことドリブンで何でも実行すること」
だと思っています．上席特別研究員は，やりたいことをしっ
かりと持って取り組んでいる姿を見せることも役割の 1 つ

専門領域を超えることを厭わない

新しいものに興味を持つこと，そして，自らの専門領域

今の時代の研究者に求められる資質について教えてください．

を超え多角的で広い視野を持つこと，食わず嫌いはせずに私が NTT に入社した2001年と比較して，今はクラウド

して何でもやってみることから始めてみてはいかがでしょ

ソーシング等を利用して比較的安価に多くの実験ができる

うか．若いころは 1 つの失敗ですべてが終わったと思ってようになりました．研究者は恵まれた環境にいると思いましまうことがあります．私も NTT 入社直後は， 3 年くらす．一方で，GAFA 等の膨大な資源とヒューマンリソー

いでトップ会議に論文を通さなければ追い出されるのではスを抱えている会社がどんどんと研究開発を進めて，新しないかという意識がとても強くありました．幸いにして指いモノを世に送り出しています．研究環境が良くなること

導者にも恵まれて何とかトップ会議に論文を通すことがでで，研究開発のテンポが速くなると同時に競争も激化してきましたが，それでも失敗はとても怖かったし，研究者失います．

格の烙印を押されるかもしれないと思いました．

何事もやってみることが大事です．まずは，好奇心を優先

こうした時代を生き抜くために，研究者には常に新しい

しかし，失敗を糧に次の展開へ進むこともできるので，ことに挑むことが求められます．さらには社会へのインパ

安心して失敗してほしいと思います．勤続年数を分母，失クトや貢献も常に視野に入れて研究を進めることが必要で敗を分子と考えれば，若いうちは分母が小さいですから，

す．そのために，自らの専門領域を越えることを厭わない

失敗のダメージはつらいかもしれませんが，分母が大きくことが大切だと考えています．他の領域の知見を持って臨なるにつれて失敗の受け止め方も変わってきます．

まないと解けない問題も多くなっていますし，もはや「言また，会社組織に属している以上，会社の方針や上司の語処理一筋」等と専門領域のみにこだわる時代ではありま指示に従わなくてはならないときもありますが，任務に注せん．さらに多角的かつ，広い視野をも求められているで力するために自分のやりたいことを捨て去るのではなく，

しょう．システムを構築する際には法整備なども念頭に置同じようなテーマを持つ研究者とコネクションを持つ，仲き，社会やユーザ等を複合的に検討しなければ，素晴らし

間とつながりを持つのは重要です．私の場合は学会のコ

い研究成果としてシステムを開発しても，それを普及させミュニティにおけるつながりが，おおいに助けになりまし

ることはできません．

た．若いころから組織だけではなく，社外とも関係を築い

実は，対話システムは入社当時の私が望んでいたテーマ
ではありません．言葉が好きでしたから翻訳を追究したかったのですが，配属された先のテーマが対話で，やってみた
ら面白くて20年も経ってしまいました．こんな経験から何事もやってみようの精神で取り組んでいます． 基本的に，依頼は断らないスタンスです．

64

で，重要だと思っています．

2022.5ていくとよいのではないでしょうか．
■参考文献（1） 光田 ・ 東中 ・ 大賀 ・ 杵渕：“ 共同図形配置課題における対話の共通基
盤構築過程の分析 ,” 言語処理学会第27回年次大会発表論文集 , pp.16971701, 2021.
（2） 齋藤 ・ 光田 ・ 東中 ・ 南：“ 対話での共通基盤構築過程における名付けの分析 ,” 言語処理学会第28回年次大会発表論文集 , pp.38-42, 2022.

挑 戦 す る
研 究 開 発 者 た ち安藤智浩
NTT ドコモ
移動機開発部 XR サービス開発担当部長

つくったモノは使ってい た だ い て ナ ン ボ．
「これ，どう？」と，問い続けていきたい

5G（第 5 世代移動通信システム）時代における新たな付加価値の提供をめざし，XR 領域での事業拡大に向けた取り組みを強化する
NTT ドコモ．ブランドスローガンを「あなたと世界を変えていく．
」に変更し，スマートライフ事業の新規領域である XR 分野をさらに拡大，進化させています．リアルとデジタルがシームレスにつな
がるさまざまな体験を提供しようと奮闘する，XR サービス開発の安藤智浩担当部長に研究開発の概要と事業に寄せる熱意を伺いました．

“ ポストスマホ”を彩るXR サービスを推進
現在手掛けている研究開発の概要を教えていただけますでしょうか．

で，さまざまな領域での活用が期待されています．XR がつくり出すリアルとバーチャルが融合する世界には，時間，空間，そしてフィジカルな制限がありません．さらに，居場所は制限されることはありませんし，欲しい能力も手に入れることができます．昨今メタバースというキーワード

XR（Cross Reality）サービスの開発を担当しています．

でさまざまなところで取り上げられていますが，NTT ド

XR と は VR（Virtual Reality），AR（Augmented

コモでは，メタバースがブームとなるかなり前から，このReality），MR（Mixed Reality）などの仮想世界，あるXR が新たな生活インフラ，“ ポストスマートフォン ” としいは仮想世界と現実世界の組合せを，あたかも本物であるて日常・非日常を問わず，さまざまなシーンでシームレス

かのようにユーザの五感を刺激するようにつくり出し，現に 利 用 さ れ る 世 界 を 実 現 す べ く， 仮 想 世 界 に “ 入 り 込

実・仮想世界に “ 入り込む ” ことができる先端技術の総称

む ”VR，現実に仮想空間を “ 重ねる ”“ 融合する ”AR/MR に2022.565

挑 戦 す る 研 究 開 発 者 た ち

関する技術開発に取り組んできました．

種取り組みがまとまっていますので，是非ご覧ください．
これらに加え，現在，注力しているのが Virtual Event

メタバースはどんどん身近になっているのですね．どのようなサービスに取り組んでいるのでしょうか．

Platform（VEP）です．これは，バーチャル展示ソリュー

ドコモでは，Magic Leap 社に2019年に出資して，日Forum 2021」，11月「NTT R&D フォーラム2021」，2022

本で唯一，MR デバイスである Magic Leap 1 を取り扱っ

年 1 月「docomo Open House'22」において，さまざまています．それ以外にもさまざまな取り組みを行っており，なデバイスを利用したバーチャル展示の体験を VEP によ

Ｎ TT XR サイト（https://group.ntt/jp/nttxr/）に各

り自分のアバターを使って，NTT ドコモの技術やソリュー

ションで，2021年10月「NTT Communications Digital

ションを活用したさまざまなコンテンツの没入体験を楽しんでいただけるようにしました（図 1 ～ 3 ）．そして，バーチャル展示ブースでは「ドコモ AI エージェント API ®」を活用した AI アバターによるガイド・FAQ で応対し，オン
ラインのオープンハウスをお楽しみいただきました．

わずか半年の準備期間で VEPによるイベントを実現
これまでとは違うdocomo Open Houseの開催はやはり新型
コロナウイルスの感染拡大が起因でしょうか．
確 か に き っ か け に は な り ま し た．docomo Open©2021 ‒ IOC- All rights reserved Tokyo 2020

House は毎年，年の初め １， 2 月に大きな会場を借りて
R ＆ D の成果等を紹介し，多くのお客さまにご来場いただ

図1

docomo Open House ’22でのVEP

いていました．ところが，2020年，ご存じのとおり新型コ©2021 ‒ IOC- All rights reserved Tokyo 2020

図266

NTT R&Dフォーラム2021でのVEP

2022.5©2021 ‒ IOC- All rights reserved Tokyo 2020

図3

NTT Communications Digital Forum 2021でのVEP

ロナウイルスのパンデミックによって日本でも緊急事態宣るコンテンツの準備をはじめ多くの方々がかかわるため，言が発出される等，現実世界で人を集めたイベントを実施

プロジェクトマネジメントの難しさもあります．したがっすること自体が難しくなりました．そんな中「2021年のリて，開催期日よりも早い段階で，関係者に情報提供するこアル開催は難しいのではないか」「バーチャルで何かできとで早めの準備をしてもらうことや，より完成度を高くすないだろうか」と社内でも声が上がっていました．

るためのリハーサルへのご協力も仰がなければなりません．

こうして迎えた2020年 6 月，VR を使ったコミュニケー実現できたのは一致団結した成果で，出展者や開発協力

ションシステムの試作を行っていた私たちに，バーチャル

されたベンダ，NTT ドコモの事務局，そしてプロジェクによる docomo Open House 2021の話が舞い込んできトメンバ等100名を超える皆さんのおかげだと思っており，ました．

大変感謝しています．

一般的に，Web サイトや動画で技術を紹介するものはさて，今後に向けては誰がどこを訪問したかのログ等をすでに提供されており，体験したことのある方もいらっしゃ

収集・解析する機能や不特定多数が同じ空間に参加できる

ると思います．VEP ではさらなる没入感のあるイベント機能を開発し，さらに多くの方に使っていただけるプラッ

体験をめざして，①顔写真 1 枚からオリジナルアバターをトフォームにしていきたいと考えています．

生成してイベント参加，②グループを組むことによる仮想

また，NTT コミュニケーションズの法人営業とも連携

3 Ｄ空間のコミュニケーション（アバター同期，音声通話，

を進めており，VEP を １ 日でも早くお客さまの元へお届

テキストチャット等）およびアテンド機能の提供，③

けできるよう努力しています．

8KVR/VolumetricVideo/ モーションキャプチャ等の技術を活用した新体感の視聴体験提供等の機能を提供するプ
ラットフォームを開発することでバーチャル展示会開催に対応していくことにしました．
ベースとなる試作システムはあるとはいえ，半年の準備期間でどこまでできるのか，正直なところ自信はありませ

つくった機能は使っていただいて
ナンボ
研究開発者として課題を探すとき，意識していることをお聞かせください．

んでした．しかし，docomo Open House は万単位のお私たちの仕事が世の中にどんなインパクトを与えるかを客さまにご来場いただける大きなイベントで，せっかくの常に意識しながら取り組んでいます．今の世の中は変化のチャンスだからと考え，準備期間は約半年という厳しい制

スピードが速く，インターネットで誰でも瞬時に情報を入

約の中でアクセルを踏み，何とか開催にこぎつけることが手できることからさらにそのスピードは加速しており，自できました．

分が考えたときには誰かがすでに手掛けていることもあり

ものすごいスピードと推進力，実行力ですね．

ます．アンテナを高くして，迅速かつ的確に情報収集を進める中で，常にお客さまの視点を意識することで，こうし今思い返すと，半年という短時間の間にできたのは奇跡

た変化に振り回されることのないように取り組んでいます .

のようにも感じます．何より，こうしたイベントは期日が

私は自分をターゲット・ユーザに据えて，何に取り組む

決まっていますから，遅れるわけにはいきません．さらに，べきかを考えてきました．自分が使いたいと思えないよう

私たちだけで完結するものではなく，出展される方々によなものを，他人に使ってもらうなんてあり得ないと思うか

2022.567

挑 戦 す る 研 究 開 発 者 た ちらです．こうした考えは入社 5 年目ごろ，ｉモードの携帯電話の商品企画を担当するようになってからです．携帯電こうした経験を活かし，インターネットからの情報収集

話が世の中に普及していく中で，まさにお客さまが欲しい

や，さまざまな方々との交流等を通して，今後も一般的なと思えるような端末でなければ，この流れに取り残されて利用者の感覚は追究していきたいと思っています．ただ，しまうのは明白です．自身も携帯電話の １ ユーザであり，

コロナ禍にあって人と直接会うのは難しくなりましたが，ターゲット・ユーザを自分に据えて，開発者としてではな

一方で，オンラインで簡単につながって，これまでよりもく利用者として一般的な感覚に近づけていくことで，社会物理的な距離を感じさせないような新たな交流もできるよとのズレが生じないよう心掛けてきました．

うになりました．今後はオンラインとオフラインのハイブ

こういった姿勢により，さまざまなサービス・機能を世の中に出すことができました．FOMA 時代には文字だけ
ではなく，自分の気持ちを十分に伝えられたらという発想からｉモードのデコメールを開発しました．また，地震等

リッドで，ちょうどいい配分を模索しようと思っています．
研究開発者とはどんな存在でしょうか．最後に後進にもエールを送ってください．

を知らせるエリアメールの機能も担当しましたが，検討当研究開発者は皆に夢を与える存在だと思います．誰かが初はユーザが認識していない中で勝手に通知音がなると驚つくり出したものに対して良い，悪いと評論するのは簡単

かせてしまうから，という理由でデフォルトは通知オフのですが，研究開発者として自ら何かをつくり出して「これ，設定だったのですが，いざという時に通知されないのではどう？」と世の中に問い続けていきたいですね．

せっかくの機能も意味を成しませんので，デフォルト設定

これまでの道のりを振り返って，私はやりたいことをテーをオンに変更しました．私はお客さまの目線で使っていたマにしてきたと思います．若い方々にも同様にやりたいこ

だけるモノをつくること，そしてつくった機能は使っていとをテーマにしてほしいと思います．そのためには，やりただいてナンボだと思っており，その考えは今も大切にしたいと思える，その気持ちを持ち続けるための努力が必要ています．

です．例えば，いろいろなことを調べたり，趣味を追求し最近では，NTT ドコモの Android 端末にプリインストー

たりと，こだわりを持って取り組むことです．そうするう

ルで搭載していたメディアプレイヤーのアプリ開発を担当

ちに「実現したい」という熱い思いが湧いてきます．そのしましたが，スマートフォンではサービスとプレイヤーが湧いてくる何かを見つけほしいですし，私もそんな思いをセットになって提供されているケースが多く，プレイヤー

応援していきたいのです．

単体アプリであるメディアプレイヤーアプリはあまり使わ幸いにも私自身，さまざまなことに取り組ませていただ

れなくなっていました．そこで，コアとなる再生部分の技

いて，世の中にいくつかインパクトを与えることができた

術だけを切り出してライブラリ化し，さまざまなサービスと自負しています．それでも，さらに大きく世界を変えらに提供するかたちに変更し，今では dTV をはじめとするれることがあるのではないだろうかとも思っています．社

さまざまなサービスに使われるようになりました．自分た会においても NTT ドコモの存在感を高めて，できればグちの技術がどうしたらお客さまに使っていただけるのか，

ローバルで主役に躍り出るような取り組みをしていきたい

お客さまの立場で再検討し，提供形態を変えるという発想と考えています．

の転換からこの実績のある技術の再生につなげることがで

68

きました．

2022.5

NTTコミュニケーション科学基礎研究所

金子卓弘 特別研究員
二次元画像から三次元情報を推定
AR-GANで「三次元世界を理解する」コンピュータの実現へ
ヒトは写真を見れば，これまでに培った経験や知識などから奥行きなどを推定することができますが，コンピュータにとっては容易なことではありません．今回は，無作為に収集した一般的な画像から三次元情報を学習可能な深層学習モデルを構築した金子卓弘特別研究員にお話をお聞きしました．
◆PROFILE：2014年東京大学大学院修士課程修了．同年，日本電信電話株式会社に入社，NTTコミュニケーション科学基礎研究所に所属．2020年東京大学大学院博士課程修了．博士（情報理工学）．2020年よりNTTコミュニケーション科学基礎研
究所特別研究員．画像生成，音声合成，音声変換を対象としたコンピュータビジョ
ン，信号処理，機械学習，深層学習の研究に従事．日本機械学会畠山賞，ICPR
Best Student Paper Award，音声研究会研究奨励賞，東京大学大学院研究科長
賞等を各受賞．
詳細はこちら：https://www.kecl.ntt.co.jp/people/kaneko.takuhiro/

思います．この「ボケ効果」を手掛かりとして，三次元情報，な

AR-GANによる奥行きとボケ効果の学習

かでも特に奥行き情報や，どんなボケ効果が付いているかなどを学習します．言い換えれば，三次元情報をカメラを通して二次元画像に射影する問題を順問題とすると，本研究は，いろいろな情◆「一般的な画像から奥行きとボケ効果を学習する」とはどのよ

報が欠落している二次元画像のみから三次元情報を推定するというな研究なのでしょうか．

う逆問題，いわゆる「不良設定問題」を解こうという取り組みで

私たちの生活している三次元世界をそのまま記録することはす．

困難です．そのため三次元情報の代わりに写真などの二次元画像を記録 ・ 保存することがよく行われています．

◆具体的にはどのような仕組みで学習が行われているのでしょうか．

ヒトは写真を見れば，これまでの経験や知識などから奥行き

本研究はGAN（Generative Adversarial Network：敵対などの三次元情報を推定することができますが，コンピュータに的生成ネットワーク）と呼ばれる技術に基づいています．GANはそうした経験や知識がないため，写真から三次元情報を推定す

は正解があらかじめ決められていない，いわゆる「教師なし学習」

ることは簡単なことではありません．今後，ロボットが私たちのの一種で，生成器と識別器の２つのニューラルネットワークで構生活をサポートするような場面を考えたとき，コンピュータが三成されています．生成器は乱数を使用していわば「偽物の画像」

次元情報を理解することは必要不可欠となります．コンピュータを生成する働きを持ちます．一方，識別器は「本物の画像」と生にとってもっとも学習しやすい方法は，学習データとして二次元成器が生成した「偽物の画像」の２種類を使用し，本物か偽物か

画像と三次元情報のペアを大量に与えることです．正解が分かっを見分ける働きを持ちます．生成器はなんとか識別器をだまそうているので学習も容易といえます．しかし，この方法では測距セとし，識別器はなんとか正確に識別しようと敵対するため，競争

ンサや2つのカメラを搭載したステレオカメラなどの特殊な機器しながら学習を進められ，結果として生成器はリアリティのあるが必要となり，コストもかかります．

画像を生成できるようになるという仕組みです．

そのため，本研究では普通のカメラで撮影した身近な画像や，

GANは二次元の画像を生成することに特化した技術ですの

Web上で見かけるようなごく一般的な画像から三次元情報を学

で，三次元世界との結びつきは持ちません．そこで，GANにカ習可能な深層学習モデルを構築しました．
撮影した写真を見ると，

メ ラ の 光 学 的 な 性 質 を 組 み 込 ん だ「AR-GAN（Aperture

対象物にはピントが合っていて，背景はボケていることが多いとRendering GAN）
」を提案しました．
「Aperture」は日本語で2022.569

はカメラの「絞り」にあたります．カメラが三次元世界を二次元の絞りの違いによる写り方の違いを表現する機構となってい画像に射影する際の絞りによる光学的な制約を組み込むことで，ます．

生成器は二次元画像，奥行き情報，ボケ効果の３つを関連付けな◆現在までの研究の進捗と課題について教えてください．
現在は花画像，鳥画像，ヒトの顔の画像などが実際に生成でがら学習することができます．
図はAR-GANの生成器における処理の流れを示したものです．

きるようになっています．学習には数日かかりますが，学習が完「画像生成器」はGANにも含まれるもので，乱数が与えられると了していれば数秒程度で本物の画像と区別ができないようなレベ画像を生成します．一方，奥行き生成器は画像と対になる奥行き

ルのボケのある画像を生成することができます．現時点では対象情報を生成するもので，AR-GAN独自のものです．続いて生成の種類を絞れば生成できそうだ，という感触を持っています．

されたこれらの一対のデータを使用してカメラの絞りを模擬した

課題としては，画像の種類により学習しやすいものと学習し機構を実現します．光線場は25枚の画像で構成されており，カにくいものがあることがあげられます．例えばヒトの顔画像の場

メラの絞りの中にどのような画像が映っているかを表していま

合，パーツの形状や位置がある程度決まっているため学習しやす

す．中央には絞りの中心を通って入ってきた光による画像を表し

く，学習しにくいものとしてはさまざまな視点や距離で撮影したています．中央から右にずれたところには絞りの右部から対象物

動物の画像などバリエーションの多いものがあげられます．

を見た画像，上にずれたところには絞りの上部から対象物を見た

また，画像サイズが大きくなればなるほど，より細部まで表現する必要があるため，処理時間が増加し，また，学習も難しく

画像が表示されます．
この機構は顔を上下左右に動かしながら目の前にある対象物なります．今後適用範囲を広げていくにあたり，いろいろな課題を見るときをイメージしていただくと分かりやすいかもしれませが出てくるのではないかと思います．やはり不良設定問題特有のん．ピントが合っている対象物は顔を動かしても同じ位置にあり難しさを感じますね．

動かないため鮮明に写りますが，それより遠くにあるものは顔を動かすと大きく動きます．そのためこれらの画像を足し合わせるとボケのある画像が生成されるわけです．このようにしてカメラ

ボケのない
画像
乱
数

光線
場

絞
り

画像
生成器
カメラの絞りを模擬した機構

奥行き
生成器
奥行き
情報

広い絞り

ボケのある画像

狭い絞り

ボケのない画像

光
線

光
線

図

₇₀

2022.5

ボケのある
画像

AR-GANの生成器における処理の流れ

で性能を向上させていくということは考えています．今回はカメ三次元世界を理解するコンピュータを実現

ラの絞りでしたが，物理的な制約を入れることでより信頼性の高
いコンピュータが創り出せるという点は面白いですね．
IOWN（Innovative Optical and Wireless Network） 構◆本技術により，
将来どのようなことが可能となるのでしょうか．

想の主要技術分野の1つに，多様な産業やモノとヒトのデジタル

私たち研究者のミッションとして，「ヒトと親和性の高いコンツインを自在に掛け合わせて演算を行う「デジタルツインコン

ピュータの実現」があります．そのために三次元情報の理解は必ピューティング（DTC）」があります．実世界と仮想世界とを融要不可欠だと思いますが，より幅広い分野に応用するためには合させるにはコンピュータが実世界をしっかりと理解できること

データ収集コストが障壁になりそうです．その点で，データ収集が必要となりますので，そういった分野にも寄与できるかなと考に優れた本研究は有益ではないでしょうか．将来的には三次元世

えています．

界を自由に動き回れるロボットを実現したり，仮想空間上に違和

私が手掛けるメディア生成技術という分野については，技術

感のない三次元世界を構築したり，仮想空間で三次元物体を制作の成熟に伴ってさまざまな分野との融合が重要度を増しているとするツールを開発したりなどの活用が見込めます．

感じています．現在はコンピュータビジョンや機械学習などのコ

また，二次元画像さえ集めればそれにフィットしたモデルをンピュータ科学と，光学などの物理学を組み合わせた研究をして構築できるということも利点です．例えば高名な写真家が撮影しいますが，今後は画像作成に関してはコンピュータグラフィック

た写真を集めれば，その写真家特有のボケ効果を学習したモデル

ス分野，写真撮影に関してはフォトニクス分野など，異分野の方を構築できます．現在はSNSなど画像を使ったコミュニケーショとの交流や異分野の導入にも力を入れていきたいと思います．

ンが活発に行われています．ボケ効果を手軽に利用できるように◆若手研究者，および将来のビジネスパートナー様に向けてメッ

なれば，より「映える」写真も簡単につくれるようになるかもしれません．
特にロボティクス分野，コンテンツ生成分野，エンタテイン

セージをお願いいたします．
NTT研究所では基礎研究から応用まで広範囲に研究しており，
特に，私の所属するNTTコミュニケーション科学基礎研究所でメント分野の３分野に対してはかなり有用だと思います．

は，ヒトとヒト，ヒトと機械のコミュニケーションをいかに良く◆今後の展開，他分野とのコラボレーションについて教えてくだしていくかという研究を行っています．これまでは基礎研究にとさい．

どまることも多かったのですが，最近では基礎研究と応用研究の基礎研究なので，現時点では実用化に向けた具体的な目標を距離が縮まってきており，現実的な問題を考えながら研究に取り設定することは難しいですが，今後も高精度化，高解像度化など組む側面が増加していると感じています．国際会議で発表された技術がアプリケーションに搭載されたり，Web上のサービスとして展開されたりというケースも増えてきました．数式をいじって終わりではなく，例えば実際に声を変換するソリューションを創り出すなど，アウトプットが見えるかたちとなる点は面白いのではないでしょうか．
個人での研究には限界があります．当研究所では大学との共同研究やインターンシップ生の受入れなども活発に行っていますので，特に何かをつくりたい，何かを変えたいと思っている学生の皆さんや若手研究者の皆さんとは今後も積極的にコラボレー
ションしていきたいな，と思っています．
ビジネスパートナーの皆さんに関しても，研究者発信で面白いものができたから是非サービスに結び付けてほしいとお願いす
ることもありますし，逆に実問題に造詣が深いサービス分野の方からフィードバックをいただいて研究のアイデアを得ることもあ（今回はリモートにてインタビューを実施しました）

りますので，今後も活発に交流していきたいと考えています.

2022.5₇₁

245

株式会社地域創生Coデザイン研究所

https://codips.jp/

持続可能な地域社会への変革をめざして持続可能な
地域創生活動を支援
地域創生Coデザイン研究所は，地域課題解決に向け，複数の地域課題を連携させた重層的な課題解決のシナリオを構築し，コンサル
ティングやデジタルデータの利活用などの提供を通じて地域社会の持続可能かつ自立的な成長を促すことで，社会的価値であるウェル
ビーイング向上と事業としての経済的価値の創出をめざしている．
その思いを木上秀則所長に伺った．

地域社会の持続可能かつ自立的な成長を促すことで，
ウェルビーイング向上と経済的価値をめざす◆設立の背景と目的，事業概要について教えてください．

地域創生 Co デザイン研究所

木上秀則所長けとして，①地域創生 Co デザイン研究所（Co デザ研）
を₂0₂1年 ₇ 月 1 日に設立し，②ケイパビリティを強化する
地域創生推進コンソーシアム ＊ ₃ の発足，③地域創生のための専用資金＊ 4 の確保をセットとして活動を開始しました．

NTT 西日本の営業エリア ＊ 1 である西日本各地の多くのCo デザ研は，西日本エリアのすべての地域においてビ

自治体の首長や地元財界の皆様は，短期散発的な施策だけ

タ活のさらなる加速を図るとともに，NTT 西日本グルーでは解決ができないような深刻な社会課題に対して中長期プの各社 ・ 各部，パートナー企業 ・ 研究機関の知見やツーで総合的に何をすべきかを悩んでおり，またそれを民間もルを総動員し，自治体や地元企業 ・ 組織，その連携体な含めたパートナーシップにより広く連携して解決に導くこど地域社会が主体となるいわゆる地域創生活動の支援やコとに日々苦心されていると感じています．NTT 西日本グンサルティングサービスを提供しています．あらかじめ用

ループは，これらの社会的な要請にこたえていくため，地意されたサービスや特定のソリューションを提供するといっ域のデジタル化やスマート化に資するサービスラインアッ

た従前のアプローチとは異なり，コンサルティングやデジを充実させていくとともに，タルデータ利活用などを通じて地域社会の持続可能かつ自プである「スマート10x」＊₂

地域の皆様との共創による社会課題解決をより強力に推進

立的な成長を促していきます．

していくために，NTT 西日本グループの中期事業ビジョ◆地域創生，地域活性化といった言葉をよく見かけますが，ンの重点テーマとして，「地域創生推進活動（ビタミン活動：ビタ活）」を展開しています．

Co デザ研の活動の特長を教えてください．
地域創生活動の多くの場合は，自治体などが中心となり

そして，ビタ活を専門的かつ具体的に支援していくため，

地域の課題解決のためのソリューションがテーマ別に提消費者 ・ 住民目線の本質的な社会的価値であるウェルビー

供 ・ 運用されるパターンです．ここで対象となる課題にイングと事業としての経済的価値の両輪を高めていく仕掛
＊1

＊2

7₂

NTT 西日本管内の全₃0府県をさします（富山県，石川県，福井県，岐阜県，静岡県，愛知県，三重県，滋賀県，京都府，大阪府，兵庫県，奈良県，和歌山県，鳥取県，島根県，岡山県，広島県，山口県，徳島県，香川県，愛媛県，高知県，福岡県，佐賀県，長崎県，熊本県，大分県，宮崎県，鹿児島県，沖縄県）．
スマート₁0x：地域のデジタル化やスマート化に資するNTT 西日本グルー
プ各社のサービスラインアップの総称．https://www.ntt-west.co.jp/
business/smart₁0x/2022.5＊3＊4

地域創生推進コンソーシアム：地域社会 ･ 住民のウェルビーイング向上への貢献を目的として，NTT 西日本，パソナグループ，事業構想大学
院大学，NTT 社会情報研究所，Co デザ研にて202₁年 ₇ 月に「地域創生推進コンソーシアム協定」を締結（なお，本コンソーシアムは，民法上の組合の組成を意図するものではありません）．
地域創生のための専用資金：金額規模₁00億円，活用期間 5 年間（202₁
年度～2025年度），活用目的はCo デザ研の活動資金の拠出（設立資金）
および地域民民 ･ 公民共創の活動資金の拠出（地域パートナーとの共同事業会社設立資金など）．

対しては，個別専門的にサポートする民間事業者も多く存トータルでサポートさせていただきます．また，社会課題

在しますが，得意分野や自社商材起点での活動に傾斜する

解 決 に 役 立 つ「 ス マ ー ト10x」 を は じ め と す る， 最 新 の傾向があるのではと思います．また，自治体の予算や政府

ICT サービスを提供できる体制を NTT 西日本グループとの補助金に依存することが多く，期間や金額の制限によっして整えると同時に，私たちだけでは不足する事業構想力，て活動が影響されることになったり，運用フェーズにおい

地域への人材の提供，住民目線での課題探索の知見 ・ ノても中心人物の属人的な活動に依存したりしている例も少ウハウを「地域創生推進コンソーシアム」の仕組みを活用

なくないかもしれません．

することで，より効果的な活動ができる体制を構築してい一般的に，プロジェクトを持続的に，かつ有意に推進します．また，₂0₂₂年 ₃ 月には「全国リビングラボネットワーていくためには，課題探索～シナリオ構想～実行計画策定

ク会議」 ＊ ₅ の共同主催者にもなり，福岡県大牟田市での～シナリオ検証～社会実装のサイクルがうまく機能して，先行事例を，Co デザ研のめざす社会像の実現につなげて

エコシステムとして循環していくことが大事だといわれていく活動も行っています．

いますが，これは地域創生においても同様です．例えば，具体的事例としては，九州での林業 DX（デジタルトラ

課題探索ひとつとっても，行政視点や企業視点だけでなく，ンスフォーメーション）を軸とした自然資本循環の取り組

真に住民や地元企業の視点で課題設定できているかなど疑み，市街地活性化に向けた公共交通網の再構築，四国での問に感じるところもあります．よそ者による机上の議論で地元への人材回帰や地場企業への定着支援などがありまなく，その地域の方々，さらに，少数意見の中にも大事なす．ほかにも，地場農産物の安定栽培やブランド化，食品ことがあり，それに目を向けているかという点も重要にな

残渣を活かした資源循環型社会創造，エネルギー資源に関ります．また，進行するさまざまな課題に対して，長期的する課題解決や企業横断的な人材マッチングプラット

かつ複数の課題を連携させた重層的なシナリオを軸に，打フォーム事業などにも取り組んでいるところです．

ち手をそろえることも大切だと思っています．

◆今後の展望についてお聞かせください．

これは，まさに Co デザ研がめざしているところであり，多くの取り組みを類型化して知見として蓄積できる部分

地域住民をはじめとした参画者 1 人ひとりがエコシステム

も大いにあると感じます．これらの事例は実は多くの地域を構成する一員となり，自分事として課題探索から社会実に共通する解決策となり得るものであり，広く地域横断で装まで関与してエコシステムを循環させる結果として，ウェ

展開するアプローチを確立していくことでこの取り組みを

ルビーイングを享受でき，持続可能な活動となり得ると考加速したいと考えています．また，地域に根差した共創拠えます．

点を複数設置し，より地元の文化や風土，歴史を尊重した

地元のパートナーが主人公．
自立的 ･ 継続的活動をサポート◆具体的にどのように活動しているのでしょうか．また，具体的事例紹介をお願いします．
NTT 西日本エリア₃0府県 ＊ 1 で地域のビタ活を推進しているリード役は，全県に配置している NTT 西日本の各支課題解決に取り組む環境を整えていく予定です．また，地域で主体となり活動される皆様に対し，私たちが得た経験や知見を広く提供し，その活動を支援することをめざして，「地域創生 Co デザインカレッジ（仮称）」＊₆を創設します．

そして，この施策を通じて，地域で活動される皆様相互間の情報交流のお役に立てるような仕組みもつくっていきた
いと考えています．

店長であり，地元の視点でそこに腰を据えて取り組める素NTT 西日本グループのサービス，有形無形の資産，先地があると思っています．私たちは，NTT 西日本の₃0支進技術やスキル，信頼や組織力など豊富な経営資源を最大店長が取り組む多くの事例から培った経験 ・ 知見をベー限活用しながら，Co デザ研自身の課題解決力をさらに磨スに，地元の多くのパートナーの皆様との地元協議の場なき，地域におけるウェルビーイング向上をめざし，より一どを通した，課題探索から始まる課題解決のサイクルを，層努力していきたいと思います．

＊5＊6

全国リビングラボネットワーク会議：日本各地で協働 ･ 共創に取り組む
関係者が一堂に会し，協働 ･ 共創の仕組みであるリビングラボについての知見交流やネットワーキングの機会として20₁₈年よりこれまでに ₄回開催．
地域創生 Co デザインカレッジ（仮称）：地域の課題感を持つ地域主体
者（自治体職員，商工会議所，NPO など）に対して，地域創生推進コンソーシアム各社のノウハウを提供し，地域創生の①実践力研鑚（共学），②実践 ･ 活性化（共創），③つながり（共鳴）を実現するための学びの場．
今秋開講予定（プレオープン講座を夏開講に向け準備中）．

2022.57₃

担当者に聞くパートナーが主役でウェルビーイングを追求の後の関係性が継続されないという課題意識を持たれており，Co デザ研の活動を理解していただけたところが出発点で，長期的なお付き合いをめざしています．町は南北に長く，海に面した北部と山側の南部の間では，コミュニティの成り立ちや産業の違いから探索される課題の傾向も異なっている中，シナリオをまとめています．
◆ご苦労されている点や課題を伺えますか．

主任研究員
チーフ Co クリエイター
半田 兼一さん地域創生というと，どうしても自治体の予算や国の補助金活用，ビジネスとしての収益性などの経済的価値に目がいきがちになります．地域創生活動の継続性を考えるうえでは，こうした経済的価値も重要ではあります．ただ，そ◆担当されている業務について教えてください．
Co デザ研の役割の 1 つとして，NTT 西日本の各支店が取り上げ，一過性のソリューションを提供することに終進めるビタ活のさらなる推進をサポートすることが挙げらわるケースも生じがちです．私たちがめざしているのは，れますが，そのためには Co デザ研自身に地域創生に関す

経済的価値もさることながら，それと同等かそれ以上にるノウハウを蓄積し，展開していく仕掛けが必要です．そ「ウェルビーイング」を継続的に追求していくことです．

の仕組み構築の一環として，Co デザ研自身が直接地域にそのためには関係者それぞれが，パートナーとしてお互入り，共創活動をノウハウとして体系化することを実践しいに尊重し合い，自分事として責任感を持って継続的に活ています．各支店が顔となって地域に展開していたこれま動に取り組んでいくことは必須です．初期段階では，どうでの活動とは異なり，Co デザ研が顔となり地域で活動をしても誰かがやってくれるという意識が強いため，パート

進めるものです．

ナーの関係を築くことに時間と労力を要します．こうした共創活動の最初のフェーズである「課題探索」の入り口

意識を変えていくにあたって，まずは自分たちが変わらなとして，地域の居住者，自治体，企業などとの対話を行う

ければならないと考え，NTT グループの営業でよく使う「おのですが，NTT という名称を見た瞬間に，何かを提供し客さま」という言葉から「パートナー」に呼称を変え，パーてくれることを期待され，地域の一員ではなく，業者とおトナーと対面で対話を繰り返す，といったトライ & エラー

客さまという主従関係になってしまい，そこから先に話がにより少しずつ変えてきているところです．そして，フラっ

進まなくなってしまいます．共創活動を進めていくためにとパートナーのところに立ち寄って，お互いに悩みや課題

は，すべてのステークホルダーとパートナーの関係を築き，などを話し合えるような関係になることをめざしています．

対話しながら課題を探索することは必須であり，こうしたこうして得た経験や知見を蓄積していくことで，継続的な入り口の壁を乗り越えて，共創パートナーになるためのノ活動の展開はもとより，他地域や次の活動に活かしていく

ウハウ ・ 知見を支店に提供するとともに自らも蓄積してことができると考えています．

います．また，多様な地域課題を解くには，個々の課題に◆今後の展望について教えてください．

対処するだけではなく，それらを連鎖的に解決していくシ

パートナーとの対話で， 1 人ひとりの顔が見えた状態でナリオとしてまとめたうえで俯瞰的にアプローチしていく

課題感を聞いて，それにどう対応していくのか，パートナー必要があると考えています．そして，シナリオの具現化にがそれにどうかかわるのか，というところまで踏み込んだあたり必要となるソリューション ・ サービスとして，「ス

関係性が構築されつつあります．次のステップとして，こマート10x」を適用していくことになりますが，一方的にうした意見を私たちがシナリオとしてまとめ上げ，パート

サービスを当て込んでいくのではなく，地域からはこういっ

ナーそれぞれの役割を明確にしながら，具体的なアクショ

たサービスが必要だという住民目線をスマート10x にフィーンに落としていき，それが継続的に繰り返される仕組みづ

ドバックしていき，地域と一体となり具現化を進めていく

くりを行います．

ことが重要です．

74の部分にばかり目がいくと，取り組みやすい課題のみを

活動を通じて，いろいろな分野で思いを持って活動をさ

具体的には， 4 カ月ほど前から兵庫県北部の鳥取県とのれている方々の存在が見えてきていますが，地域創生を継県境にある新温泉町に足しげく通いながら活動を始めまし

続的に進めるためにはこうした地域の主体者を増やしていた．新温泉町はワーケーション施策を軸に地域外の人や企く必要があります．そこで，地域の開かれた場として地域業をつなぐ活動を展開されていますが，施策が終わるとその主体者を含む住民と，自治体，企業といったパートナー

2022.5の方がつながり，共創できるような場をつくりたいと思っ

国リビングラボネットワーク会議」を開催しました．今回ています．小さなまちというと，こうした取り組みがなくは「社会変革を実現するリビングラボ」をテーマとし，局とも皆がすでにつながっているように錯覚します．しかし，所的な問題解決のための共創に閉じるのではなく，多くの

実際には地域内の特定の狭いコミュニティ内でしかつなが問題の根本的な課題を統合的にとらえ，その変革のためにれていないということも見えてきました．こうした地域に共創を位置付けるという視点での先進的な事例紹介と示唆

開かれた場をつくることで，地域内での多様なコミュニケー的な対話が行われました．そこでは，素朴な共創やサービ

ション ・ つながりの活性化，さらには地域に思いを持つ

ス検証だけに閉じている従来のリビングラボを乗り越える

方々の価値観や行動が地域全体に連鎖 ・ 伝播することで，知見が共有されており，アンケート結果からも，企業や自まち全体が躍動することを実現したいと考えています．

治体のサービス企画 ・ 開発にとって有益な機会であることが分かりました．

Coデザ研がめざす新しい地域創生のアプローチ◆社会の構造や人々の力に着目する先進的な地域創生のア
プローチ
大牟田市は人口約11万人の地方都市ですが，高齢化率が₃₇％を超えており，₂₆～₂₇％の日本平均に対して₂0年先をいっているといわれています．そこで，大牟田市を日本の社会システムの縮図ととらえ，そこで発生する社会課題

未来の社会システム探索チーム
ポリフォニックパートナー
松浦 克太さん

等を未来予測して，産業，教育のあり方や高齢化対策等を実践的に取り組んでいます．
₂01₆年から NTT 研究所と NTT 西日本グループが地域の人々との活動を始めており，その一環として，₂01₉年には民間から地域全体のことを主体的に考えて実践する一般社◆社会変革を実現する共創のあり方を考える「全国リビン団法人大牟田未来共創センターが設立されました．そして，グラボネットワーク会議」を主催

従来の社会課題解決が局所的な問題解決になりがちであCo デザ研は，₂0₂₂年 ₃ 月14日に開催された「第 4 回リり，そこから抜け出さないと現場の疲弊が募ってくるとい

ビングラボネットワーク会議」というフォーラムを東京大う課題感を持っていた大牟田のメンバーと協働し，その状

学，一般社団法人大牟田未来共創センターと共同で主催し況を乗り越える新しいアプローチとして社会の構造を変革ました．リビングラボは，生活空間の中で生活者の価値かすることも見据えた共創アプローチを実践しています．

らサービスや政策 ・ コミュニティなどを考える共創の仕その中でも肝となるのが，市民や企業 ・ 自治体に所属

組みです．日本でも経済産業省，厚生労働省などが事業にする人々が共に持てる力を活かせる状況をつくることであ

活用し，₂0₂₅年大阪 ・ 関西万博のコンセプトになるなど

り，その具体例となる「わくわく人生サロン

注目されており，自治体主導，大学主導，企業主導のもの

実験的な取り組みを通じて，その体験的な価値を地域で共を 合 わ せ て ₆0 以 上 の リ ビ ン グ ラ ボ が あ り ま

有してきました．このような場や機会が，地域で共創する．そして，このような盛り上がりの中，活動に取りための拠点に備わっていることによって，社会的孤立が解組んでいるさまざまな人たちが一堂に会する場である「全消され，市民がおのずと動き出し，担い手の創出につなが

す

（1）

」という

（₂）

る循環が生まれます . これが，Co デザ研がめざす新しい地
域創生のアプローチです．
■参考文献（1） 木村：“ リビングラボの可能性と日本における構造的課題（調査資料
2020-6）,” 国立国会図書館調査及び立法考査局，2021.
（2） 山内：“ 大牟田市がインスパイアする［ケア×暮らし×人間］「わたし」
が温まる（!?）わくわく人生サロン，” 精神看護，Vol.23，No.3，pp．
244-249，2020.

2022.57₅

from NTTファシリティーズ

運転データを用いた空調機故障予見技術の開発
NTT ファシリティーズでは，データを活用した業務効率化の取り組みの1つとして，これまでに蓄積した空調機運転データ
および故障データ等から，ビッグデータ分析や AI（人工知能）などを活用して空調機故障予見ロジックを作成し，予見精度を評価しています．ここでは，当社の空調機故障予見技術の開発に関する取り組みを紹介します．

通信ビルにおける空調機
監視部門

通信ビルは非常に重要な社会インフラであり，提供する

通信ビル
正常運転

サービスが途絶すると社会に大きな影響を及ぼします．近サービス部門
設計寿命超過⇒交換作業

空調機

年，通信を支える ICT 機器の発熱量が増加してきているた
部品交換

め，室内温度を適切に維持する空調機が故障で停止してし
まうと，室内温度が上昇し，サービス停止のリスクが発生します．そこで，サービス維持のため，空調機の故障を未・装置の寿命にかかわらず，時間基準で一律交換
・計画的に実施可能（a） 予防保全

然に防ぐ保全作業が重要となります．

空調機の保全方法
空調機を健全な状態に維持するためには，故障する前に部品交換などのメンテナンスを行う「予防保全」（図 1（a））

緊急駆け付け対応依頼
監視部門

現場調査
空調機

1（b））の考え方があります．両者を比較した場合，予防
保全は部品交換に伴う空調機の停止時間が短くなるため室とに部品交換を実施するため，まだ使用可能な部品を交換

サービス部門通信ビル
警報発報と，機械が故障した後に迅速に対応を行う「事後保全」（図

温上昇のリスクが低いことがメリットですが，一定時間ご

保全担当者

故障

保全担当者

・いつ故障するか分からない
・空調機停止期間が比較的長い（b） 事後保全する回数が多くなってしまいます．一方，事後保全の場合は故障発生から修理完了まで長時間空調機が停止するため，室温上昇のリスクが高いことがデメリットですが，メ〇ビルのA空調機が壊れる！

ンテナンスコストは故障発生件数に応じるため，一般的には低く抑えることができます．予防保全のメリットである「サービス断のリスク低減」と事後保全のメリットである「部品交換費用の最小化」を両立させることが事業者にとって

故障予見
ロジック

サービス部門

通信ビル

監視部門

部品交換

運転データ
空調機

理想的な保全だと考えられています．

保全担当者

理想的な保全として注目を集めているのが，「状態基準保全」（図 1（c））です．稼動している機器に対して「まだ使用可能であるものの基準時間に達した」としてメンテナンスを行うのではなく，故障診断により交換が必要と判断されたときのみメンテナンスを実施するという考え方です．
状態基準保全の考え方自体は1970年代にすでに広まってい76

2022.5・故障する部品のみ交換
・故障前に対応できるため，空調機の停止時間は比較的短い（c） 状態基準保全

図1

空調機の保全方法

ましたが，故障診断に用いるデータ収集用センサの設置費

障の判定指標として用いるデータの選択が重要となります．

用やデータ分析用コンピュータが高価だったことから一般空調機と比較して，モータ単体などは軸受けの摩耗が徐々化には至りませんでした．しかし，近年の ICT の進展とに進むため，振動や軸受けの温度などの値が描くカーブは

IoT（Internet of Things）化の潮流に伴うセンサ技術のなだらかで，故障予見しきい値 ＊ 1 から故障しきい値 ＊ 2 へ発達によって，データ分析を駆使した合理的な保全が可能の状態変化も急激ではありません．しかし，空調機はモーとなってきています．

タだけではなく，圧縮機や膨張弁，ファン等の多くの部品

状態基準保全により故障を予見し，稼動している空調機で構成され，相互に影響を及ぼし合っています．さらに外の故障時期を知ることができれば，故障する装置の部品の気温度や冷房負荷によっても運転データが大きく変動する

みを交換することが可能となり，予防保全のデメリットでことから，故障予見の難易度が高い装置といえます（図あった「まだ使用できる部品を事前に交換する無駄」をな

2 ）．また，故障モードによって故障予見しきい値から故くすことができます．また，故障前に部品を交換する，故障しきい値までの経過時間に大きな差があることも考慮し障後の状態を予測して周囲にある空調機の設定温度を変更なければなりません（図 3 ）．

する，送風機を設置するといった対策を行うことで，事後

当社は，空調機のこのような特徴に対し，実際に故障し保全のデメリットである「修理完了までの空調機停止によた装置の故障前の運転データを分析し，故障判定に用いる

る室温上昇リスク」を低減することができます．さらに保指標の挙動を把握することによって故障予見ロジックを作

全担当者の突発的な故障対応の負担も削減することが可能成していますが，現段階では100％正確に予見できる状態になります．

には至っていません．

故障予見技術の特徴

故障予見技術に必要な運転データ

空調機から出力される各種の運転データは，外気温度や当社は，全国にある通信ビル約 1 万棟に設置された多種

冷房負荷によってその数値が大きく変動します．簡単な例

多様な装置の監視・保全業務を24時間・365日途絶えることしては，外気温が上がれば空調機の冷房負荷が上がるので，電流値やモータの回転数などの数値も高くなります．
こうした数値の変動が正常な制御によるものなのか，ある＊1

いは故障の前兆を示しているのかを切り分けるために，故＊2故障予見しきい値：予見ロジックで導き出された装置停止に至る可能性がある注意しきい値．
故障しきい値：装置が故障し，停止するしきい値．

故障予見が比較的容易な運転挙動

故障予見が難しい運転挙動

例：モーター単体等

例：空調機等

運転データ

運転データ

故障しきい値

故障予見しきい値

故障しきい値（①の時間に応じて故障予見ラインを設定）

故障？
外気温度変化？
負荷変化？
保護制御？

時間

時間
故障予見してから故障に至るまでの時間①

図２

空調装置運転状態の変化

2022.577

fromNTTファシリティーズとなく行っています．そしてこれらの装置が出力する運転際の故障を比較することで故障予見精度を評価しています

データを遠隔で監視しています．当社が監視している空調（図 4 ）．

機においては，制御に必要な圧縮機の冷媒圧力，冷媒温度，

空調機故障予見の実現には，故障した空調機の挙動を把室内空気温度，ファンの回転数，外気温度，電流値などを握するため，実運用下の運転データを収集・蓄積する仕組

計測するセンサが備わっており，これらのセンサのデータみが必要です．さらに故障装置の運転データをもれなく取は遠隔から取得することができます．

得するため，データ取得対象装置台数が多く，かつ個々の当社が現在取り組んでいる故障予見技術は，空調機に内装置のデータ収集間隔が短いことが理想となります．一方

蔵されているセンサから得られるデータを用いるため，故で，理想を求めた場合に，データ蓄積ストレージ容量やサー障予見用の新たなセンサを追加する必要がありません．そバの処理負荷などが増加します．これらの経済性も考慮しのため，これまでに蓄積した運転データと故障データを有たうえで，当社が監視している空調機数万台に対して，故効に活用して，ビッグデータ分析や AI（人工知能）など

障予見可能となるデータ収集対象台数と収集間隔を決定しを用いて予見ロジックを作成し，実稼動している空調機のています．

運転データに予見ロジックを適用し，故障予見の結果と実故障予見は「何を」「どのくらいの確率」で予見できる

装置A
故障

装置A，B
装置B
異常抽出通知 故障

故障予見の運用かが重要となります．故障予見の理想は，「故障する装置
をもれなく予見できること」と「予見した装置が必ず故障すること」です．しかし，これらはトレードオフの関係に故障しきい値
運転データ

あり，両方を満足することは現状では難しく，どちらかを故障予見しきい値優先する必要があります．
故障する装置をもれなく予見できることを優先する場合，

装置A故障予見しきい値を低く設定し，わずかな故障の兆候も見逃さないようにする必要があります．その場合，空調機の故障停止による室温上昇リスクは回避できますが，予見精

装置B
時間

図3

度が低いと実際には故障しない装置まで故障予見で検出してしまう可能性があり，無駄な部品交換が発生するリスク

故障モードの違いがあります．一方，予見した装置が必ず故障することを優②予見ロジック①データ（質×量）

・運転データを収集，蓄積する仕組み
・故障に至る運転データの取得両方必要

・ビッグデータ分析技術
・AI活用
・高速処理技術〈故障予見のフロー〉
データの収集データの蓄積①データ（質×量）

図４782022.5

データの
補正，変換

故障予見
②予見ロジック

故障予見技術確立に必要なもの

評価（実際の故障と比較）

〈理想〉
・予見したものはすべて故障する
・故障するものはもれなく予見できる

故障予見
＝
実故障

〈故障の防止を優先する場合〉故障に至る装置は確実に予見できるが，予見して故障に至らない装置がある
故障予見しても，
実故障に至らない〈部品交換コスト低減を優先する場合〉予見した装置は確実に故障に至るが，予見できずに故障する空調機がある

予見できずに故障に至る

故障予見

実故障

実故障

故障予見

故障予見して，実故障に至る

図５

故障予見の運用先する場合，故障予見しきい値を高く設定し，間違いなく先に述べたように，故障予見による運用方法は，「故障故障に至る空調機のみを見つける必要があります．その場する装置をもれなく予見できること」と「予見した装置が合，まだ使用できる部品を交換する無駄は削減できますが，必ず故障すること」の優先度とともに，予見後故障までの予見精度が低いと予見できずに故障に至る装置がでてしま

時間も考慮したうえで策定していく必要があります．

い，室温上昇に至るリスクがあります（図 5 ）．
故障予見の精度向上が重要であることはいうまでもないことです．「故障する装置をもれなく予見できること」と「予今後の展望見した装置が必ず故障すること」を共に100％予見するこ

当社は，デジタルデータを駆使した業務効率化推進の 1とは困難ですが，どちらかを優先することで，享受したいつとして，空調機の故障予見技術に取り組んでいます．空メリットに向けた予見精度を100％に近づけることは可能

調機がいつ故障するかを知ることができれば，予防保全のです．一定のリスクを許容する必要はありますが，現状よ

メリットである「サービス品質の維持」と事後保全のメリッ

りはリスクを低減できると考えています．

トである「故障した部品のみ交換すること」の両立が可能

また，故障予見の運用に関連する他の要素として，「故となります．ただし，現状では100％の予見は困難です．

障をいつ予見できるか」も重要です．実故障の 1 時間前に残存リスクの低減には，故障予見技術の精度向上はもちろ

故障を予見するのと，実故障の数日前に故障を予見するのんのこと，リスクをカバーする運用方法の確立も重要だととでは，事前の対応内容に大きな違いがあるからです． 1

考えています．故障予見技術と運用方法を組み合わせた新

時間前に故障を予見できた場合，遠隔制御で近傍の空調機しい仕組みを確立することで，当社の保全業務のさらなるの設定を変更し，故障による室温上昇リスクを抑えること

高度化を実現していきたいと考えています．

はできますが，部品交換を実施するには時間が足りません．
一方，数日前に故障を予見できた場合，交換部品の手配や保全担当者の稼働調整が無理なく実施でき，故障して空調機が停止する前に交換作業を完了できます．そのため室温上昇は部品交換時に空調機を停止させるわずかな時間のみとなり，室温上昇リスクを低減できます．

◆問い合わせ先NTT ファシリティーズ
研究開発部 ファシリティ部門 環境ソリューション担当
TEL 03-5669-0750
FAX 03-5669-1650
E-mail takuya.shirakawa.hw ntt-f.co.jp

2022.579