4

特集

グローバルパートナーと紡ぐ
IOWN構想6 「IOWN構想の実現に向けた技術開発」の進捗について──Progress of IOWN Technology Development

3

12

IOWN Global Forumにおけるオープンオールフォトニクス・ネットワークの検討

17

IOWN Global Forumにおける次世代コンピューティング基盤の検討

23

IOWN Global Forumにおけるストレージサービスの検討

28

特集

MARCH

2022

Vol. 34 No. 3

CONTENTS

NTTグループの社会変革に向けたICTソリューション

30

お客さまとの共創による先端技術の社会実装の取り組み

35

3D-Viewで建設・製造・あらゆる現場のDXを推進する
ファシリティマネジメントサービス「Beamo™」

40

DXビジネス拡大を阻む4つの課題

45

from ★
5G MBHにおけるSegment Routing対応ルータ装置の開発

52

挑戦する研究者たち
澤田 宏

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
上席特別研究員

課題解決によって研究テーマが減るとは考えない．
できることが増えて新たな研究領域を開拓

57

挑戦する研究開発者たち
橋本 昭二

NTTコミュニケーションズ
イノベーションセンター テクノロジー部門

担当部長

ユーザの一歩先を行くために，技術の本質的な使い方を迎えに行こう61

明日のトップランナー
今村 壮輪

NTT宇宙環境エネルギー研究所

Webサイト オリジナル記事の紹介
特別研究員

藻類と魚介類による炭素循環に
ゲノム編集技術を適用し海洋中のCO2を低減させる研究64

グループ企業探訪
株式会社NTTデータ オートモビリジェ
ンス研究所
自動運転車のコアとなるソフトウェアを
研究開発

68

from NTTデータ

医用画像診断支援技術MaestroAI®の実用化に向けた取り組み

4 月号予定編集後記

NTT技術ジャーナルはWebで閲覧できます．
https://journal.ntt.co.jp/
本誌掲載内容についての
ご意見，
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NTT技術ジャーナル事務局
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企画編集
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発行
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72

特集

グローバルパートナーと紡ぐIOWN構想
本特集では，IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）構想実現のために
IOWN Global Forum（IOWN GF）でさまざまな企業にフィードバックをもらいながら
グローバルパートナーと推進してきた取り組みを総括して紹介する．
また，ロードマップにも含まれる主な取り組み事例，
およびIOWN GFでの検討内容について詳しく紹介する．

I

O

W

N

オールフォトニクス・
ネットワーク
ディスアグリゲーテッド・
コンピューティング
データセントリック・
インフラストラクチャ

デ

ー

タ

ハ

ブ

IOWN Global Forum42022.3

「IOWN構想の実現に向けた技術開発」の進捗について

6

──Progress of IOWN Technology Development
IOWN Global Forum（IOWN GF）にて，世界のプレイヤーと共同で進めてきた成果である 6 つの技術文書について，2020年 4 月にNTTが発表した「IOWN構想の実現に向けた技術
開発ロードマップ」との関係にも触れながら概要を紹介する．

IOWN Global Forum における

12

オープンオールフォトニクス ･ ネットワークの検討
オープンオールフォトニクス ･ ネットワーク（オープンAPN）に関する技術文書の内容に沿って，オープンAPNがめざすゴール，技術課題，および機能アーキテクチャについて紹介する．

IOWN Global Forum における次世代コンピューティング基盤の検討
データセントリック ･ インフラストラクチャ（DCI）に関する技術文書の内容に沿って，
IOWN GFにおける新しいコンピューティング基盤の検討状況を紹介する．

17

23

IOWN Global Forum におけるストレージサービスの検討
IOWNデータハブ（IOWN Data Hub）に関する技術文書の内容に沿って，IOWN GFにおける，データベースやストレージなどの機能を統合した新しいデータサービスの議論状況や到
達点について紹介する．

2022.3

5

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

光通信

リゲーテッドディスアグ
コンピューティング

ティブ
クラウドネイー
データベ ス「IOWN 構想の実現に向けた技術開発」の進捗について── Progress of IOWNTechnology Development
サイバーフィジカル社会に向け，より大容量，低遅延，低電力消費なインフラを実現するには，ネットワークとコンピューティング
といったレイヤ個別の高度化から脱却し，フルスタックで技術を再設計する必要があります．NTT では，この革新に向けたロードマッ
プを2020年 4 月に策定し，IOWN Global Forum（IOWN GF）にて
世界のプレイヤと共同で進めてきました．その成果である 6 つの文書が IOWN GF より2022年はじめに公開されました．

かわしま

川島

まさひさ

正久

あらがね

荒金

陽助

NTT 研究企画部門

10ミリ秒におさえる必要があります．

きる限り回避する必要があります．ししかし，従来の TCP/IP 通信では画像

かし，5G（第 5 世代移動通信システム）

データを転送するのにフロー制御によ等の大容量モバイル通信は高い周波数実現に向け，サイバーフィジカルシス

り数往復分の遅延が発生してしまい

帯を使うので，遮蔽物による通信断がテム（CPS）への期待が高まる一方で，ます．

より頻繁になります．

なぜ IOWN が必要なのか
より豊かでサステイナブルな社会の既存のネットワーク，コンピューティ

第 3 の課題は信頼性です．ドローン

第 4 の課題は電力消費です．電灯のングインフラの限界が顕在化していま

や自律走行車の制御のような産業用途

LED 化等，省電力化が推進されていす．例えば，交差点のカーブミラーにのユースケースでは通信断の発生をでる状況ですので，新システムの電力消ネットワークカメラを追加し AI（人工知能）分析により出合い頭事故を防止するユースケースを題材にして，課課題 1 ：データ量，処理量の増加

課題 2 ：遅延の問題

課題 3 ：接続信頼性の担保

課題 4 ：電力消費量の増加

題を説明します（図 1 ）．
第 1 の課題はサーバ処理能力です．
街には多数の交差点があるため， 1 台
でなるべく多数のカメラを収容できるようにサーバを高性能化する必要があります．このため，GPU 等のアクセ
ラレータが開発され AI 演算はどんどん高効率になっていますが，データを受信しアクセラレータへ送る仕組みはあまり効率化されずボトルネックとなっています．

CO2

第 2 の課題は遅延です．カメラが危
険な状況をとらえてから自動車や人間に回避コマンドが届くまでの時間を数

6

ようすけ

2022.3

図1

顕在化しつつある社会課題

特集

費は極力抑えたいです．しかし，私た

エフォートである限り，フロー制御にちの実験によれば，映像 AI 分析のコ起因する遅延はなくなりませんし，エッンピュータインフラは，1 映像ストリー

ジコンピューティングをすれば分割損

ム当り10 W 以上（1），つまり白熱電球

により IT リソースの利用効率は悪く

世界の多くの組織が加わりながら並みの電力を消費します．このため，なります．つまり，分野ごとのエンジ

IOWN GF での検討が加速し，NTT

カメラに何かが映っているときのみ

ニアリングでは限界があり，フルスタッが技術開発ロードマップに定めた取りAI 分析するようにしたいところですクの革新が必要です．

組みも多くのメンバと共同で進めるこIOWN ロードマップとIOWN Global Forumが， 低 遅 延 化 の た め に エ ッ ジ コ ン

この革新をオープンなコミュニティととなりました．そして，取り組みのピューティングを行えば，データセンで進めるために IOWN Global Forum

成果として 6 つの技術文書が IOWN

タ（DC）分割損が生じ，IT リソース

（IOWN GF）を2020年 1 月にインテ

GF より公開されました（1）．ここでは，の使用量を必要なとき，必要な分だけ

ル，ソニーとともに設立しました．そ技術開発ロードマップで定めたアウトにとどめることが困難となります．

して発起人 3 社でめざす革新をホワイ

カムとの関係にも触れながら， 6 つの

前述の課題は数年前から通信，IT

トペーパーにまとめ2020年 4 月に発表

文書の概要を紹介します．これら文書

業界で認識され，5G 等の高速モバイしました．これに続いて，NTT は，は，本誌特集『IOWN 構想実現に向け

ル網やエッジコンピューティングが検革新に寄与する自社の技術開発ロードた取り組み（2）』で紹介した IOWN の機討されてきています．しかし，ネットマップを「IOWN 構想の実現に向けた

能構成イメージともリンクしています

ワークサービスはベストエフォートの技術開発ロードマップ」として発表し（図 3 ）．

パケット転送という点は見直そうとせました（図 2 ）．

まず，技術開発ロードマップの「光・ずに，通信，IT といった個別の分野

無線の大容量化のための新たな概念」に改善を図るだけでした．どれほどについて，「OpenAPN」「IOWN for

ネットワークが高速になってもベスト

Mobile Network（IMN）」という 2

CY2020
1

2

3

CY2021
4IOWN GF Whitepaper Roadmap

大容量低遅延データ
通信方式

1

2

3

CY20224

1

2

3

Release 1 アーキテクチャ
非TCP/IPベースLayer4/Layer3
高速化のリファレンス方式

CY20234

1

2

3

CY20244

1

Release 1 詳細技術仕様
Release 2 アーキテクチャ

2

3

CY2025
4

1

2

3

4

Release 2 詳細技術仕様

仕様整備

光・無線の大容量化のための新たな概念，リファレンス方式

データセントリック型
ICTインフラの実現

低遅延データ交換・共有向け
データハブのリファレンス方式

仕様整備

多地点，超高速，低遅延
クラウドコンピューティ
ングの実現

高速低遅延なWAN回線による高速分散コンピューティングのリファレンス方式

仕様整備

仕様整備
ディスアグリゲーテッド
コンピューティングに向けた拡張技術作業

ICTインフラにおけるエネルギー効率の飛躍的向上

光データ伝送路をベースとした
ディスアグリゲーテッドコンピューティングの基本概念とリファレンス方式

仕様整備–1・データ伝送路仕様
・モジュールコントローラI/F・オーケストレータプラグインI/F

仕様整備–2・セキュリティ管理方式
・QoS管理方式
・運用性強化，など※NTTとしてリファレンス方式を2021年より実現し，技術開発をリードしてIOWN GF活動に提案
https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/04/16/200416a.html

図２

2020年 4 月

IOWN 技術開発ロードマップ

2022.3

7

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

IOWN GF

IOWN構想の機能構成イメージ

Ctrl クラウド
API

API

API

Ctrl 事業者A

Ctrl

Ctrl エッジ

ネットワークサービス
事業者B
Ctrl

事業者C Ctrl

Deviceユースケース（ベンチマークとリファレンス
実装モデル）⑥RIMs forCPS-AM
Use Case

共通要素

ICTリソースを組み合わせてエンド-エンドに連携

API

マルチオーケストレータ

迅速なICTリソースの配備と構成の最適化を実現

API

デジタルツインコンピューティング

Agent

AIC
Use CasesCPS
Use Cases

ユースケース（要件定義）
コグニティブ・
ファウンデーション

成果文書

ネットワークサービス

光ディスアグリゲーテッドコンピューティング基盤

RIM
for
CPS-X

…

RIM
for
AIC-X

⑤ IOWN Data Hub④

IOWN for Mobile NW③

Data-Centric Infrastructure①

Open APN

インフラ

オールフォトニクス・ネットワーク

公衆網②Fiber Sensing

プライベート

光プロセッサ（光電融合型）

図３8

IOWN 構想と IOWN GF の活動項目

つの文書をまとめました（図 3 ①，④）．

ちます．そこで，APN にセンシング

事項を提示しています．これは技術開

前者は，確定的な転送レート，遅延での機能を付加するためのアーキテク

発ロードマップの「非 TCP/IP ベースの通信を可能とする All Photonics

チャを「Fiber Sensing with Open

Layer4/Layer3高速化リファレンス

Network（APN）をマルチベンダでAPN」という文書にまとめました（図方式」に対応するものです．DPA に構築するためのオープンアーキテク3 ②）．

より，隣接する DC に配備された複数チャを定めたものです．後者は，大容次に，ロードマップの「光データ伝の DCI インフラが IT リソースを共有

量性と高信頼性を両立させる無線ネッ

送路をベースとしたディスアグリゲー

することが可能となり，前述のエッジ

トワークを IOWN 上に構築する方法

テッドコンピューティング」について，

コンピューティングの DC 分割損が緩を示すもので，具体的にはO-RANアー「Data Centric Infrastructure

和されます．このようにして IOWN

キテクチャにおける APN や後述のディ（DCI）」というアーキテクチャを策定

は，複数の DC を APN で結合し，仮スアグリゲーテッドコンピューティン

しました（図 3 ③）．DCI は，アクセ

想的に 1 つの大きなデータセンタ（クグの適用個所を示しています．

ラレータ等の各 IT モジュールにネッ

ラスタ型データセンタ）を実現します．

また，光信号を遠くへ伝搬させるとトワーク I/O を備えさせることにより，また，クラスタ型データセンタを活いう光ファイバの能力はデータ通信だ

前述のデータをアクセラレータへ送る用すれば，分散アーキテクチャのデー

けでなくセンシングにも応用できま仕組みが効率的でないという課題を解

タベース / ストレージをクラスタ内です．APN のためにファイバインフラ

消します．

分散させながら，スケーラブルで高可に投資する事業者，公共機関は，一部

また，DCI 文書中の「Data Plane

用なデータベース / ストレージを実現のファイバをセンシングにも活用した

Acceleration（DPA）」では，遠隔できます．このようなクラウドネイ

いと考えるでしょう．また，センシンに離れた 2 つの DCI インフラが APN

ティブデータベース / ストレージのアーグにより得られた信号を収集するのにを活用して高速低遅延にデータを転送

キ テ ク チ ャ を「IOWN Data Hub

APN の大容量通信インフラが役に立するためのプロトコルスタック，設計（IDH）」として策定しました（図 3 ⑤）．

2022.3

特集

これは技術開発ロードマップの「低遅アマネジメントの空間観察についての置することで，革新かつ価値を感じる

延データ交換・共有向けデータハブ」

RIM を提供しています．

ことのできる成果を出していこうとしに対応するものです．IDH はサイバー
フィジカル社会において多数のデータ
発信者とデータ利用者とをつなぐイン
フ ラ と な り ま す． す な わ ち「TheIOWN Global Forum の組織と活動ています（図 4 ）．本特集の各稿で説明されている革新的な技術の議論と合わせて，ユースケースの議論が活動の■技術とユースケース

もう一方の柱としてしっかりと位置付

network is the database」サイバーIOWN はコミュニケーションとコン

けられているところが IOWN GF の特フィジカル社会のネットワークインフ

ピューティングという非常に広い分野

徴の 1 つです．メンバ一覧の Web サ

ラは，データ転送機能にとどまらず，において革新的なインフラをつくってイト（3）を見ていただくと分かるように，

データベース機能も提供すべきです．

いこう，という野心的な取り組みで

IOWN の技術開発を行う企業・組織だ

また，ロードマップの「高速低遅延

す．そこで IOWN GF では，IOWN をけでなく，IOWN の技術を自社のビジな WAN 回 線 に よ る 高 速 分 散 コ ン

実現する技術を開発するだけではなネスに活用することでその拡大・飛躍

ピューティング」については，有望なく，それを使ってどのような価値を出を図ろうとする多くの企業が参画してユースケースごとにリファレンス実装

していくのか，というユースケースのいます．彼らはユースケースの議論のモデル（Reference Implementation

観点での議論も併せた両輪での活動を中で，自社が直面しているビジネス課

Model：RIM）を策定することとしま行う必要がある，と考えました．

題や将来的なリスクを示して，それらした（図 3 ⑥）．これは，ユースケー

Technology と Use Case の 2 つが IOWN GF の活動によって解決されスごとの特性に配慮しながらフルスの Working Group を設置し，それらるのか，魅力的なユースケースとしてタックでエンジニアリングすることがを統括してそれらの間の相互議論を加解決に向けて皆で議論すべき内容なの肝要だからです．今回の版では，エリ

速させる Steering Committee を設か，メンバに問いかけます．それに対Recruitment
Task Force

Board

Marketing Steering
Committee

Vision Steering
Committee

Technology Steering
Committee

Use Case
Working Group

Technology Working
Group

AIC Use Case Task
Force

Open APN Architecture
Task ForceCPS Use Case Task
Force

Open APN Wavelength
Availability Task Force

LiaisonWorking Group

Open APN Fiber Sensing
Task Force
RIM Task ForceIOWN for Mobile
Networks Task Force
Data-Centric
Infrastructure Task ForceIOWN Data Hub Task
Force

図 4 IOWN GF 組織構成

2022.39

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

して，Use Case Working Group

度も会っていない状況でメンバどうし

ニケーションを繰り返しとることがでに集まったメンバが議論をして重要性の信頼関係を創れるのか，成果物作成

きるようになりました．

を認識し，要件に落とし込むとともに，に向けての建設的な議論ができるの一方で，「短期間で次回の会議の準解決すべき課題・実現すべきユース

か，など，悩みを抱えながら試行錯誤

備をし，最大でも 2 時間程度の会議にケースとして Technology Working

を重ねてきました．米州，欧州，アジおいてメンバ間で議論をして合意をすGroup にバトンタッチをしていく，

アからさまざまなメンバが集っているる」という進め方は，従来の国際団体

このような活動の流れが始まっていフォーラムですので，メンバもさまざ

での「寄書をベースに議論を進めて成ます．

まなタイムゾーンに居住しています．

果物を創る」という進め方に沿うこと■オンラインネイティブな活動

通常の国際会合のように 6 時間にもわが難しい，ということを意味します．

ところで，IOWN GF 設立準備時にたるオンライン会合を開催しては，ど各メンバが練りに練った寄書を提出

は，メンバ全員によるメンバ会合やこかの地域が深夜，早朝の時間帯とし，それぞれの寄書に対して多くの時

Working Group の議論を行う WG 会

なってしまいます．そこで IOWN GF

間をとって議論をして合意をする，と合なども検討されていました．会員どでは，可能な限り，これらの地域のメいう進め方を隔週，または毎週の頻度

うしが年数回は同じ場所に集まり，対ンバが深夜 0 時から早朝 6 時の時間帯で実施することは困難です．そこで，面で議論をすることで，信頼関係を醸にかからないようにオンライン会合のオンライン上にて共同で文書を作成す成してフォーラムの活動を加速させて時間を選ぶようにしました．会議の長る環境であるオンラインワークスペー

いこう，という取り組みです．しかし，さは最大でも 2 時間程度しか取れませスを設置し，そのうえでの共同作業もまさに IOWN GF が設立され，活動をんが，参加への障壁を下げるというこ

併用することで成果物創出作業を効率推進していこうというときに新型コロとを優先した結果の判断でした．ま的に進めるようにしました．

ナウイルスの感染・被害が急速に全世た，このような短時間のオンライン会

このような工夫によって，すべての界に広がり，海外渡航はもとより各国議とすることで，会議開催の頻度を上会議がオンラインで開催される環境下の国内の移動もままならない状況となげることができました．テーマごとのであるにもかかわらず，わずか 2 年とりました．IOWN GF は，オンライン

タスクフォースがそれぞれ隔週，場合

いう短い期間において，ホワイトペー

での活動を余儀なくされました．

によっては毎週開催されています．短

パーやユースケース文書，技術文書な

他の国際団体も同様にオンラインへ

時間の会議で進捗を共有して次回まで

ど複数の成果を頻繁に創出，公表するの移行をしていますが，IOWN GF はのアクションアイテムを合意し，短期

こ と が で き ま し た（ 図 5 ）． ま た，

その設立当初からオンライン化，逆に間でアクションアイテムに対するメン

WG 会合やタスクフォース会合だけでいえば一度も対面での会合をできていバそれぞれの活動の結果をフィード

なく，メンバが集まるメンバ会合につない，という状況に置かれました．一

バックし合う，という高頻度のコミュいてもオンラインで定期的に開催して

The starter pack for the evolution journey
IOWN GF設立

ホワイトペーパー公開
SC/WG発足

ユースケース
中間レポート公開

Technology
Outlookレポート
公開

ユースケース
Release 1 公開

アーキテクチャ作成（ 6 文書）PoC/技術評価

2020
Jan.

2020
Apr.

2021
Feb.

2021
Apr.

2021
Oct.

2021
Dec.

2022
IOWN Evolution Journey

第 3 回メンバー会合

図５102022.3

活動実績

Continuous technology updates

特集

また，先日発表した「NTT Green80

Innovation toward 2040（4）」で示したとおり，IOWN は NTT インフラの60

消費電力の大幅削減に不可欠な取り組
みです．大幅な電力削減を達成するに40は，単純にインフラを IOWN ベース
なものに入れ替えればよいわけではな

20

く，IOWN を効果的に活用するように
アプリケーションを再設計し，運用を

0
1
年
22
20

年
21

IOWN GF メンバ数

20

図６

月

月
10

月
21

年

7

月
20

20

21

年

1
年
20

21

年
20

4

月

月
10

月
20

20

20

年

7

月
4
年
20
20

20

20

年

1

月

インテリジェント化していく必要があ

おり，その参加者は500名を超えるよズに活動に参画できるようなサポート

うになってきています．これらの成も行っています．また，メンバ数の増

果・実績はオンラインであることを積加に合わせて IOWN GF の意思決定機

極的に活用したオンラインネイティブ

関である Board of Directors を構成の団体だからこその結果といえるかもする Director も増えてきています．

しれません．

2021年 4 月の年次会合では，新たに■活動の輪の拡大

Orange の Gilles Bourdon 氏と富士発起人 3 社（インテル，NTT，ソ通の水野晋吾氏が Director に選出さニー）で設立された IOWN GF ですが，れ，両氏も含めた計 9 名の Director

前述のような活発な活動や成果創出にが IOWN GF の意思決定を担っていよって，より多くの企業や団体が活動ます．

の輪に加わり，2021年末時点で80社を大きく超えたメンバ数となっています

ります．前述した PoC と並行して，
アプリケーションの再設計，運用のイ
ンテリジェント化を進めていきます．
■参考文献（1） https://iowngf.org/technology/（2） 岩科 ・ 荒金 ・ 南端 ・ 進藤 ・ 藤原：“IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）
構 想 実 現 に 向 け た 取 り 組 み，
” NTT 技 術
ジャーナル，Vol.32，No.1，pp．34-37，2020．
https://journal.ntt.co.jp/article/1638（3） https://iowngf.org/members/（4） https://group.ntt/jp/newsrelease/2021/
09/28/210928a.html

2022年の取り組み（図 6 ）．ほぼ毎月，新しいメンバが加発足から 2 年足らずで技術文書を公入してくれている状況です．2020年12開しましたが，公開されたのはあくま

月には，新たに学術・研究機関（非営でも「ラフコンセンサス」です．時間利）向けのメンバシップを設置し，をかけて文書を完成させるよりも，ラ

IOWN 技術の開発に向けてより多くのフコンセンサスを短期にまとめて組織に参加いただけるようにしましPoC（Proof of Concept）・技術評

た．なお，オンラインツールを活用し価を早期に開始して，アーキテクチャていたり，さまざまなタスクフォース

や方式をアップデートするほうが実践が活動していたりしますので，各メン的です．この「アジャイル思考」を大バ会合の直前には，主に新規メンバを事にしながら，2022年からは発行され対象とした活動説明を行うオンボード

た 文 書 に 基 づ く PoC・ 技 術 評 価 にセッションを開催し，メンバがスムー

IOWN GF メンバと取り組みます．

（左から）川島  正久/ 荒金  陽助
Let’s start an IOWN evolution
journey now! 「IOWN は2030年の技術だ！」と思われている人が多いかもしれませんが，今から早期版を試して，アジャ
イルに技術をアップデートしながら2030に向かって進化するものです．皆様とこの進化に取り組んでいきたいです．

◆問い合わせ先NTT 研究企画部門
IOWN 推進室
TEL 03-6838-5317
FAX 03-6838-5349
E-mail iowngf-info2022.3

ml.ntt.com

11

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

IOWN

キ
機能アー
テクチャ

ルフォト
オープンオーニクス・ネットワーク

IOWN Global Forum におけるオープン
オールフォトニクス ・ ネットワークの検討にしざわ

IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）のユースケー
スを支えるネットワークとして，必要なときに必要な地点間を光パ

ひでき

か

に

じゅんいち

西沢

秀樹

可児 淳一

はまの

たかふみ

たかすぎ

†１

†2

こういち

スでダイレクトに接続可能なオープンオールフォトニクス ・ ネッ

濱野

貴文

高杉

耕一

トワーク（オープン APN）の技術検討が，IOWN Global Forum に

よしだ

ともあき

やすかわ

せいしょう

おいて進められています．本稿では，2022年はじめに公開された「Open All-Photonic Network Functional Architecture」の技術文書の内容に沿って，オープン APN がめざすゴール，技術課題，および機能アーキテクチャを解説します．

吉田

†3

智暁

†2

安川

†1

正祥

†3

NTT 未来ねっと研究所† 1
NTT アクセスサービスシステム研究所† ２
NTT ネットワークサービスシステム研究所† 3

GF は，フォトニクスネットワーキン

続：ユーザは自身が保有するトラ

グのオープンアーキテクチャを確立し，ンスポンダで，通信事業者のネッ

IOWN Global Forum (IOWN GF)

サービスプロバイダがフォトニクスネッ

トワーク（図 1 に示す波長トンネ

は，2021年にサイバーフィジカルシス

トワーク機能をコンピューティングやル）を介して遠隔地にあるサイト

テム（CPS）と AI-Integrated Com­

ネットワーキングのインフラ全体とよと直接接続

mu­nications（AIC）のターゲットユー

りきめ細かく統合できるようにするた・ダイナミックな光パスの設定 / 制

スケースに関する Interim Report とめ，オープンオールフォトニクス・ネッ

御：ユーザ間を直接つなぐエン

System and Technology Outlook

トワーク（オープン APN）の検討を

ド・ツー・エンドの光パス接続サー

Report をリリースしました．CPS と推進しています ．

ビスを柔軟に提供

はじめに

AIC の実装はすでに始まりましたが，センシング・キャプチャ技術の進化に伴い，現状の技術のままでは帯域・遅延などの要件を十分に満たせなくなることが明らかになっています．IOWN（1）オープン APN のめざすゴール
オープン APN のめざすゴールは以下のとおりです．

・エネルギー効率向上：電気的な処理を最小限に抑えることで，より消費電力の少ないネットワークを実現，ポリシーに沿って低消費電・エンド・ツー・エンドの光パス接力化を適切に実現
・マルチオペレータ環境の提供：各

光信号（波長 1 ）

光信号（波長 2 ）オープンAPN

光信号（波長 2 ）

事業者は，リソースの共有や不具合の切り分けなどの課題に悩まされることなく，エンド・ツー・エ
ンドの光パス接続をシームレスに

光信号（波長 3 ）
光信号（波長 3 ）

波長トンネル12

・コンピューティングとネットワー
キングの融合：離れた場所にある

光信号（波長 1 ）

図1展開オープン APN における波長トンネルのイメージ

2022.3コンピューティングリソースを，コンピューティングの要件に応じた伝送品質で，かつオンデマンド

特集に大容量の光パスで接続

TDMA-PON に16波長以上の DWDM

した．

・自動化されたリソース再配置：帯また，光伝送装置にデジタル信号処

技術と光増幅技術を組み合わせること

域幅の異なるネットワーク上の分理回路が入ることにより，①伝送路とで50 km 以上の長距離アクセスを実現

散型計算機資源にアプリケーショ

その設計がシンプルで柔軟になった，

する Super-PON の標準化が行われてンを再配分することで，ユーザの②ハードウェアとソフトウェアが独立います（8）．メトロ・アクセス領域で共待ち時間やネットワークのトラ

して進化できるようになった，③伝送

通的に WDM ネットワーキングを行う

フィックを最小限に抑制

品質に影響を与えることなく，伝送品

ことで，MFH，モバイルバックホール，

・フォーマットフリーの光通信：光質をリアルタイムに測定可能になっ固定ブロードバンドアクセス等のトラ

ファイバ網を使った環境情報収

た，④伝送距離や容量を決定する伝送フィックを効率的に収容することが可

集や，さまざまなプロトコルへの路の特性を迅速に推定するガウシアン能になると期待されています．

対応

ノイズモデルが提案された，等の新たオープン APN 実現に向けた技術

・インテリジェントなモニタリング：

な 価 値 が も た ら さ れ，IOWN

オープン APN のよりダイナミッ（Innovative Optical and Wireless

クな運用を実現するために，ネッ

Network）のユースケースの実現にオープン APN のコンセプトの実現

トワークの制御・管理システムが必要な技術要素が整いつつあります．

に向けては，これらの技術トレンドのオープン APN 機器から十分な情さらに，超小型光送受信回路と電子デさらなる進展を加速するとともに，表報を収集

バイスコパッケージ化された超小型の１ に示すように，複数種別のネット

光インタフェースがコンピュータの処

ワークをまたがったエンドエンドダイ

理ユニットにより近いところに実装さレクト光パス設定およびそのためのれることにより，技術の進展が加速す

ノードアーキテクチャ，光パスの動的ると考えられています．

設定のための即時の光パス設計，ユー

光伝送技術の進展
2010年ごろからデジタルコヒーレン
ト伝送システムの実用化が始まり，伝課題

送システムの小型化，省電力化，制御

一方，4G（第 4 世代移動通信シス

ザ所有トランシーバのネットワーク登

インタフェースの共通化が加速されまテム）〜5G（第 5 世代移動通信シス

録およびそのトランシーバ間光パスにしは，ROADMテム）のモバイルサービスを支えるモ

おけるセキュアな光伝送，伝送性能の（Re­c on­f igura­b le Optical Add-

バイルフロントホール（MFH）向け

リアルタイムモニタリングといった技

Drop Multiplexer）システムをベンの技術としては，低コストな強度変調

術課題を解決する必要があります．

ダ間で相互運用できるようにするため- 直接検波（IM-DD）方式による10〜オープン APN 機能アーキテクチャは，のインタフェースや，仕様を定義した

25 Gbit/s 光リンク技術が進展し，10

これらの解決を念頭に置き，ハイレベ

O p e n R O A D M M S A（M u l t i〜25 Gbit/s・IM-DD の光信号を波長

ル・リファレンス・アーキテクチャ，

Service Agreement） や，光ネッ

多重（WDM）するための標準化議論

制御・マネジメントプレーンアーキテ

トワークや IP ネットワークにおけるもさかんに行われています

クチャ，ユーザプレーンアーキテクチャ

た．2016 年

に

（2）

．

（4）
，
（5）

オープンな技術，アーキテクチャ，イまた，固定ブロードバンドアクセス

ンタフェースを定義することを目的と向けには，従来から PON システムでした Telecom Infra Project Open

用いられている時分割多重アクセス

Optical & Packet Transport（TIP（TDMA）に 4 〜 8 波長の高密度波長（3）が発足し，通信事業者やハ
OOPT）

多重（DWDM）技術を組み合わせた

イパースケーラーの参加により，光伝

NG-PON2が標準化され商用化されて送システムのオープン化が加速しま

い る ほ か（6），（7），2.5 〜 10 G 級 のに分けて記述されています．

2022.313

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

オープン APN の機能アーキテク

表1

チャ■ハイレベル・リファレンス・アー
キテクチャ
オープン APN のハイレベルリファ
レンスアーキテクチャを図 2 に示しまオープン APN の実現に向けた技術課題

項⽬

課題

エンドエンドダイレクト光
パス設定

・ ユーザ設備，アクセスネットワーク，メトロネットワーク，
コアネットワークの任意の地点間のダイレクト光パス設定を可能とする波⻑リソースの払出と管理

光パスの動的設定のための即時の光パス設計・ 光 パスの伝送品質に基づくコヒーレントモジュールの⾃動
モード選択
・ さ まざまな種類 ・ ベンダの光モジュールの標準制御インタ
フェース
・ 冗 ⻑性 ・ 信頼性要件を満たす光パス経路の即時計算 ・ ⾼速
開通
・ 相互接続環境（オペレータ，ドメイン，ベンダ）のサポート

ユーザ所有トランシーバのネットワーク登録・ ユーザ所有トランシーバのアドミッション制御（認証，フィルタリング），アドレス ・ 利⽤波⻑の解決

エンドエンド光パスを収容するノードアーキテクチャ

・ 同⼀ROADM収容トランシーバ間の折り返し光パス設定
・ R OADM収容トランシーバの遠隔設置および制御 ・ マネジメ
ントチャネルのサポート
・ ダイナミックな波⻑リコンフィギュレーションに求められる
光アンプチェインの⾼度な制御

伝送性能のリアルタイムモ
ニタリング

・ モニタリング周期の⾼速化（数ミリ秒〜数秒レベル）
・ さまざまなネットワーク種別 ・ オペレータに対応する多様なモニタリングパラメータのサポート
・ サービストラフィックとの⼲渉がなく既存モニタリング⼿法
とも親和性があるモニタリングメカニズム

ユーザ設備間のセキュアな
光伝送・ ユーザ設備にある端末間で光伝送の低遅延性を損なわずに認
証 ・ 認可 ・ アカウンティング（AAA）等をサポートする低遅延セキュア光伝送

す． オ ー プ ン APN ト ラ ン シ ー バ（APN-T），オープン APN ゲートウェ
イ（APN-G），オープン APN インターチェンジ（APN-I），およびオープン
APN コントローラ（APN-C）の ４ つの機能ブロックが定義されています．
APN-T は光パスの端点であり，光信 号 の 送 受 信 機 能 を 有 し ま す．
APN-G は光パスのゲートウェイであり，収容するAPN-Tに対する制御チャ
ネルの設定，光信号のユーザプレーン・
アドミッションコントロール，光パスの多重化・逆多重化，光パスの折り返し接続，光パスの合分波の各機能を有オープンAPN制御・マネジメントプレーン
インフラストラクチャ
オーケストレータ
CN.APNDCIクラスタ
オープンAPN
サービスAPI
オープンAPN
インターチェ
ンジ（APN-I）

オープンAPN
コントローラ（APN-C）

オープンAPNユーザプレーン
DCIクラスタ

DCIゲートウェイ

DCI物理ノード

DCIゲートウェイ

DCI物理ノード

オープンAPN
トランシーバオープンAPN
トランシーバオープンAPN
トランシーバオープンAPN
トランシーバオープンAPN
ゲートウェイオープンAPN
ゲートウェイ（APN-G）

Ugg
Ugt※

オープンAPN
トランシーバ（APN-T）
CS.APN
オープンAPN
デバイスAPIDCI物理ノード

DCI物理ノード

オープンAPN
ゲートウェイ

Ugi

オープンAPN
インターチェンジ

Uii

オープンAPN
インターチェ
ンジ

オープンAPN
インターチェ
ンジ

142022.3

オープンAPN
ゲートウェイオープンAPN
トランシーバオープンAPN
トランシーバオープンAPN
トランシーバオープンAPN
トランシーバ外部ネットワーク
FDNゲートウェイ

ユーザデバイス

外部ネットワーク
FDNゲートウェイ

ユーザデバイス

外部ネットワーク

外部ネットワークユーザデバイス

ユーザデバイス※ Ugt は複数波長インタフェースのこともあります．

図2

オープンAPN
ゲートウェイオープン APN のハイレベル・リファレンス・アーキテクチャ

特集

GOIP
APN-T

APN-T

APN-G

APN-I

APN-I

APN-G

APN-G

APN-I

APN-I

APN-G

APN-T

APN-T

GOIP間の接続方法やAPN-G/Iの共有方法は今後の課題
APN-T

APN-T

APN-G

GOIP

APN-I

APN-G

APN-I

APN-G

APN-T

APN-I

APN-T
APN-T

APN-T

光ダイレクト接続

図3

します．APN-I は光パスの中継機能部

GOIP の構成イメージ■制御・マネジメントプレーンアー

適切な光パス経路，利用波長，光送受であり，波長クロスコネクト，インタ

キテクチャ

信 パ ラ メ ー タ を 決 定 し， オ ー プ ン

フェース間のアダプテーションの各機

オープン APN の制御・マネジメン

APN デバイス API を通じてオープン

能 を 有 し ま す．APN-T，APN-G，

トプレーンの実現のため，図 2 に示す

APN-I の 3 つの機能ブロックにより，ように，APN-C と APN-C 外部のマ

さらに，APN-C は，オープン APN

オープン APN の光パスのユーザプレー

ネジメント・オーケストレーション機

デバイス API を通じてオープン APN

ン処理が実現されます．APN-C は，能部との間にオープン APN サービス

装置から伝送品質のリアルタイム情報

オープン APN の制御・マネジメント

API が定義され，APN-C とオープンを収集し，ユーザ要件が満たされていプレーン処理を実現するためのコント

APN 装置（A P N - T，A P N - G，

るかどうかを判定します．収集した情

ローラです．

APN-I）との間にオープン APN デバ

報は，高度な分析のために APN-C のイス API が定義されています．

外部装置に転送することもできます．

既存の標準的な ROADM と比較す

APN 装置を適切に設定します．

ると，APN-G が有する収容 APN-T

APN-C は，APN-T の 認 証・ ア ク

伝送品質の情報収集アーキテクチャと制御チャネル設定やユーザプレーン・

ティベーションを行った後に，オープ

して，APN-C とオープン APN 装置

アドミッションコントロール，さらにン APN サービス API を通じて APN-Tに対するテレメトリの構成例が示されは，APN-G が有する光パスの折り返

間の光パス設定・削除・再設定のリクており，例えば，モバイルシステムとし接続や APN-I が有するインタフェー

エストをユーザからオンデマンドに受の連携の構成例（eCTI）が例示されス間のアダプテーション機能がオープけ付けます．APN-C は，帯域・遅延・ています．

ン APN に特徴的な機能といえます．

ジッタといったユーザ要件に基づき，2022.31₅

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想■ユーザプレーンアーキテクチャ

表2オープン APN アーキテクチャでは，限られた波長数や伝送可能距離といっ

波長トンネルの運⽤に必要な参照情報

分類

参照情報

た物理的な制約の下でスケーラブルか

ネットワークからのGOIP
内接続の要件

要求帯域

つ相互接続可能なオープン APN を実

APN-Tの仕様

波長トンネルを介した接続のためのAPN-Tの互換性に関する情報（変調方式，シンボルレート，誤り訂正方式など）現するために，Group of Optically

APN-Tの接続ビットレート

Interoperable Port（GOIP）という雑音や波形劣化に対する耐性（OSNRまたはGSNR耐性，光ファイバ分散に対する耐性など）を含む，エラーフリー伝送のための仕様概念が定義されています．
GOIP は，任意の 2 つのポート間でダイレクト光接続（光パス）を確立できる光ポートのグループとして定義されます．ここで，ポートとは，オープ接続するAPN-Tの場所

波長トンネルの物理的基準

波長トンネルの物理情報（光ファイバ種別，中心波長，波長幅など）

OSNR:光信号対雑音比（OpticalSignaltoNoiseRatio）
GSNR:⼀般化された信号対雑音比（GeneralizedSignaltoNoiseRatio）

ン APN トランシーバとアクセスリンク間の接続インタフェースを意味します．ポイントツーポイント（P2P）の光パスに加え，ポイントツーマルチポ

今後の展望

イント（P2MP）の光パスの提供も想

IOWN GF において，仕様化と実証定されています．図 3 に GOIP の構成を繰り返すスパイラルアプローチでイメージを示します．

オープン APN は進化していきます．

ダイレクト光接続の伝送可能距離は

今 回 公 開 さ れ た オ ー プ ン APN 機 能ビットレートや変調方式に依存するたアーキテクチャは，今後の仕様詳細化

め，ビットレートや変調方式は GOIPに向けたコンセプト実証のベースとしごとに明示されます．なお，GOIP 内て利用される予定です．実証を通して

では，任意のポート間にダイレクト光得られた知見は，オープン APN の詳接続を可能とするルートが最低 1 つ存

細仕様，および並行して検討される機在するが，波長リソースの利用状況や

能アーキテクチャリリース 2 の検討に

光ファイバ断等の障害状況により最短反映される予定です．

ルートが利用できない場合に，ダイレ
クト光接続が不可能となることも考えられます．これらを考慮した GOIP の設計方法等は今後の検討課題としています．
また，オープン APN アーキテクチャ
では，所定のビットレートや伝送距離に応じて適切に波長トンネルを運用できるように，物理レイヤのリファレン
スアーキテクチャを定義するとともに，運用に必要な参照情報を示しています

1₆（表 ２ ）．

2022.3■参考文献（1） https://iowngf.org/technology/（2） http://openroadm.org/（3） https://telecominfraproject.com/oopt/（4） https://www.ericsson.com/en/mobiletransport/mopa（5） https://www.itu.int/itu-t/workprog/wp̲
item.aspx?isn=16803（6） https://www.itu.int/rec/T-REC-G.989/（7） https://www.lightreading.com/gigabit/fttx/
verizon-calix-roll-out-commercial-ngpon- 2 /d/d-id/740093（8） https://www.ieee802.org/3/cs/（上段左から）西沢 秀樹/ 可児 淳一/
濱野 貴文（下段左から）高杉 耕一/ 吉田 智暁/
安川 正祥
今後も IOWN Global Forum のメンバ
企業とのコラボレーションにより，オープン APN の実現方式やアーキテクチャの策定を進め，オープン APN の社会実装をめざします．

◆問い合わせ先NTT 研究企画部門
IOWN 推進室
TEL 03-6838-5317
E-mailiowngf-info

ml.ntt.com

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

ク
ッ
リ
ト
データセン

IOWN

DCI

IOWN Global Forum における次世代コンピューティング基盤の検討
インターネットやクラウドコンピューティングによってもたらされますたにたさまざまな技術革新によって社会のあり方が大きく変わってきてい益谷ます．今後は，より一層のデータ活用とAI（人工知能）による高度なサービスが次々と登場することが期待されます．これらのトレンド

ひとし

仁士

†1

シューマッハーを支えるためには，デナード則などのデータ処理能力の限界に対するしみず

抜本的な解決と，ESG/SDGs の要請によるエネルギー消費削減との両

クリストフ

†2

けんじ

立が必要となります．このような背景の下，IOWN Global Forum では，

清水

新しいコンピューティング基盤として，Data-Centric Infrastructure

NTT ネットワークサービスシステム研究所† 1

Functional Architecture を規定し，その初版となるドキュメントをリリー

コンピューティング基盤
I OWN Global Forum（IOWN
GF）では，ネットワークやコンピュー†3

NTT ソフトウェアイノベーションセンタ† 2

スしました．本稿では，このドキュメントについて解説します．

DCI がめざす

健司

NTT 未来ねっと研究所† 3

AI（人工知能）処理専用などを包含し，これらのリソースは，後述するサービス事業者向けの API を通じてアプリ
ケーションの動作環境として提供され現在のコンピューティング
アーキテクチャとのギャップ
DCI のデザインゴールを設定するた
め，IOWN GF がめざすユースケース

るとしています．

ティングを含めた全体アーキテクチャを実現するための要件に対して，既存が規定されています（図 1 ）．このう技術とのギャップ分析を実施し，課題

ちデータセントリックインフラストラ
クチャサブシステム（DCI）はオールフォ
トニクス・ネットワーク（APN）により実現される光ネットワーク上で構築される，コンピューティングとネットワークからなるサブシステムとして定アプリケーション
オーケストレータ

アプリケーション
機能ノード

アプリケーション
機能ノード

アプリケーション
機能ノード

エンドツーエンドのデータパイプラインを実現する分散コンピューティングとネットワーク環境

義されており，さまざまなユースケースを実現するためのアプリケーションが動作する情報処理基盤となっていま

データセントリック
インフラストラクチャ
サブシステムす．DCI では，分散配置された複数の異なるコンピューティングリソース（CPU，メモリ，FPGA，GPU など）

インフラ
オーケストレータと，さまざまな QoS を提供するネッ
トワークとを組み合わせて，アプリケー
ションを動作させるための環境を提供することを目標としています．DCI がオープンオールフォトニクス・ネットワーク

想定する異種のコンピューティングリ
ソースは，汎用的な計算処理に加え，

図１

IOWN Global Forum アーキテクチャ概要

2022.317

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

が次のとおり記載されています．

アーキテクチャ問題の検討が必要であ■スケーラビリティに対する課題

ることが述べられています．

さまざまなユースケースを実現する
異なる要件を持つアプリケーションは，

なアーキテクチャ⑥

IP と非 IP 間のデータ交換などのゲートウェイ機能を提供する

デザインゴール

アーキテクチャ

それぞれの情報処理に適したコン

前述の既存アーキテクチャとの上記の 6 つのデザインゴールを元

ピューティングリソース，メモリ，入ギャップ分析をふまえ，次の DCI のに，DCI アーキテクチャを設計する上出力の要件があります．これらのアプ

デザインゴールが規定されています．

で前提とする，DCI，APN，既存ネッ

端末からエッジクラウドに至る

トワークとの関係が図 2 のように示さには，それら処理に適した各リソース

までの環境においてスケーラビリ

れており，端末から DCI へのアクセを無駄なく割り当てていく必要がありティを考慮したアーキテクチャ

スには 2 つの手段があることが分かり

リケーションを効率良く収容するため①

CPU 以外の異なるコンピューます．つまり，APN にダイレクトにた従来型のコンピューティングでは異ティングリソースが利用できる

接続するパターンと，従来のネットワー

なるサーバごとのリソースをかき集め

アーキテクチャクスタックを有する端末もサポートすますが，現在のサーバ筐体を中心とし②

高速な光ネットワーク上でユーることを想定し，既存ネットワークをうことが述べられています．

スケースを構成するアプリケー

経由して DCI へアクセスするパター■パフォーマンスに対する課題

ション間のデータ転送を効率化す

ンの 2 つのパターンが記載されていまるデータパイプラインの実現

す．

て効率的に結合することが難しいとい③

アプリケーションは多種多様に存在し，その中でもレイテンシやジッタに④

GPU や FPGA などの異なる種

DCIクラスタ

対する要件が厳しいアプリケーション

類のコンピューティングリソースがありますが，それらを既存のサーバ，間で不要なデータコピーを排除しデザインゴールを元に，コンピュー

ベストエフォート型のネットワークでた効率的なデータ共有を可能とす

ティングとネットワークリソースとを実現する場合，それらの要件を満たす

るアーキテクチャ

適切な単位でアプリケーションの実行

高速・大容量に加え，帯域予約

環境としてユーザに提供するために，ケースを実現できないという問題があ型，低レイテンシ，低ジッタといっ

DCI ア ー キ テ ク チ ャ で は，Logical

ります．よって，このような要件の厳た異なる QoS を同時に提供可能

Service Node（LSN）が定義されように設計されていないため，ユース⑤

しいアプリケーションも最初から考慮したコンピューティングとネットワー

インフラの管理とオーケストレーション機能

キングに関するアーキテクチャ設計が求められるという課題が提起されています．

■エネルギー消費に関する課題
前述のスケーラビリティに関する課
題に関連して，さまざまなリソースの割当て効率的にできなければ，無駄なリソースが使われないまま電力だけ消費されてしまいます．よって，さまざ
まなリソースの利用の効率化と併せて，IOWN GF で志向しているエネル
ギー消費の効率化を両立する新たな18

2022.3例：- モバイルネットワークにおける無線ユニット- センサやカメラ- キャプチャデバイス

データセンタ

データセンタ

DCI
クラスタ

DCI
クラスタ

通信端点

Open APN

APN経由で直接DCIへ接続する方式

外部ネットワーク

通信端点
外部ネットワーク経由でDCIへ接続する方式

図2

DCI クラスタと OpenAPN の接続構成

DCI
クラスタ

特集

ています．LSN ではハードウェアレ

・コンピューティングノードの基本

異種コンピューティングリソース

ベルで論理分割されたリソースがユー単位を示します．このノードは従間で，同じデータを共有すること

ザに提供されます．この LSN を提供

来のサーバに搭載されていたマになるため，そのデータの更新をするためには，複数のコンピューティ

ザ ー ボ ー ド に 加 え，FPGA や

それらリソース間で同期をとる必

ングリソースとネットワークリソース

GPU といったさまざまな異種の要があります．そこで，従来のから適切な組合せを選択して提供する

コンピューティングリソースを提PCI express バスに加え，将来必要があります．そこで，DCI アーキ

供するアクセラレータを複数搭載

的には Compute Express Link

テクチャでは，DCI クラスタが定義さすることを前提としたアーキテク（CXL）のようなキャッシュコヒー

れました．

チャとなっています．また，そのレンシ＊ 1 を考慮した新しい内部バ■ DCI クラスタの構成要素

異種コンピューティングリソース

ス仕様も考慮し記載されています．

構成要素は，DCI ノード，ノード間間でのデータのやり取りを実現す

インターコネクト，DCI ゲートウェイ

るために，ノード内インターコネ

からなります（図 3 ）．

クトが定義されています．

①

DCI ノード・ノード内インターコネクト上では，＊1

キ ャッシュコヒーレンシ：メモリなどの共有リソースを複数のクライアントで読み書きする場合，各クライアントが持つデータの更新（キャッシュ）とその元のメモリ上のデータとの一貫性を保つことを指します．

DCIクラスタ
DCIノード

DCIノードアクセラレータ
カード（I/O機能付）

マザーボードCPU

DCIのコントローラ機能とテレメトリ機能

メモリ

アクセラレータ
カード

ネットワークI/O

HW
アクセラレータ

HWアクセラレータ＋NWオフロード

メモリ

メモリ

ノード間
インターコネクト

ノード内インターコネクト
アクセラレータ
カード

アクセラレータ
カード

アクセラレータ
カード

メモリ

メモリ

メモリ

HW
アクセラレータ

NWオフロード

HWアクセラレータ＋NWオフロード
ネットワークI/O

ネットワークI/O

DCIゲートウェイ

Open APN または，外部ネットワークへ

図3

DCI クラスタの構成例

2022.319

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

ノード間インターコネクトに I a a S（I n f r a s t r u c t u r e a s a

ま す．IOWN GF に お い て 先 行 タ ー・従来の Top Of Rack スイッチ相

Service）のような形式でテナントとゲットとするユースケースは，RIM当に位置するネットワーク装置でして提供される DCI IaaS が定義されのドキュメント（1）にまとめられており，す．異なるQoSを持つネットワーています（図 4 ）．サービス事業者はサイバーフィジカルシステム（CPS）

クを収容することを想定し記載さテナントとして払い出された LSN とのユースケースでは，エリアマネジメ

れており，詳細な技術仕様は今後

その間を中継するネットワークの上に，ント（AM）を実現するためのデータ検討されることになっています．

サービス提供に必要なミドルウェア・

パイプラインが記載されています．例

アプリケーションをデプロイし，それ

えば，各地域に設置された1000台のモ・APN と DCI クラスタを中継するらを介して最終的にエンドユーザにニターカメラ映像をローカルアグリ

ネットワーク装置です．ノード間サービスを提供します．サービス事業

ゲーションノードで一度集約し，さらインターコネクト同様，異なる者が DCI インフラを利用する際に必に各地のローカルアグリゲーション

QoS に対応する必要があり，詳要となる，DCI IaaS 向けのサービス

ノードから集約した膨大なリアルタイ

細な技術仕様は今後検討されるこ

API も定義されています．例えば，

ムデータを，地域エッジクラウドで常とになっています．

DCI アーキテクチャの主要コンポーネ時 AI 分析し，モニターエリアにおけ■ DC クラスタ向けコントローラ

ントである LSN について，生成，設る警告情報などを，即座に現地のセ

上記の DCI クラスタの要素である

定，起動，停止などを制御する API がキュリティスタッフ等に通知するシナ

定義されています．

リオが定義されています（図 5 ）．

②③

DCI ゲートウェイ

DCI ノード，ノード間インターコネク
ト，DCI ゲートウェイは，DCI クラス
タコントローラに制御されます．DCI
クラスタコントローラは，オーケスト

各データフローは異なる転送性能の

IOWN GF ユースケースを実現するデータプレーンの分析

要件を持ちますが，異なるデータプレー
ンを通ることになるため，その分類をレータから依頼を受けて，必要な要件

さまざまなユースケースを分析する

行ったうえで，データ転送の高速化がを満たす LSN の起動・停止などのラと，「データの流れ」と，「データを処必要なデータプレーンを抽出する必要

イフサイクル制御を行います．DCI ク

理するコンポーネント」に整理するこがあります．例えば，DCI ノード内でラスタコントローラは，DCI クラスタとができ，それらを接続したデータパ

あれば，ノード内インターコネクト，の外に存在し， 1 つの DCI クラスタコ

イプラインとして表現することができ異なる拠点間の DCI ノード間であれントローラが制御する DCI クラスタの数に制約は設けられていません．

DCI Infrastructure as aService（DCI IaaS）

アプリケーションサービスのマネジメントとオーケストレーション機能（サービス事業者により提供）

アプリケーション環境
テナント環境

DCI アーキテクチャで定義された
LSN，APNで定義される光ネットワー
ク， さ ら に 今 後 議 論 さ れ る 予 定 の
FDN
＊2

20

＊2

をまとめて，サービス事業者

F
 DN（Function Dedicated Network）：
IOWN GFでコンセプトが提案されており，
APNやその他の物理ネットワークで構成されたレイヤの上に構成される論理ネットワー
クという定義がドキュメントの中でされています．

2022.3

DCI IaaS APIs

LSNs, FDNによる論理NW, 光パス

インフラの管理機能とオーケストレーション機能（DCIインフラを提供する事業者により提供）

DCIクラスタ，FDNによる論理NW，Open APN

マネジメントとオーケストレーションのレイヤ

アプリケーション環境を実現する
ネットワークとコンピューティングのスタック構造

図4

DCI IaaS のサービスモデル

特集

CPSエリアマネジメントのユースケースにおけるデータパイプラインの例
モニターエリア

DCIクラスタ（地域エッジ）

ローカル
アグリゲーションローカルアグリゲーション
ノード
ノードとインジェッション
ノード間のデータフロー
デバイス-ローカルアグリゲーションノード間のデータフロー

カメラ，センサなどのデバイス

図5

インジェッションノード

DCIクラスタ（セントラルクラウド）

データ
ハブ

異なるデータハブ間のデータフローインジェッションノードとデータハブ間のデータフロー

データハブ

インテリジェント
アプリケーション

データハブとインテリジェントアプリケーション間のデータフローCPS AM データパイプライン

ば，DCI ゲートウェイと APN を経由

ションサービスに広く用いられる RC（RTT＊LineSpeed）/ MessageSize

したデータプレーンとなります．DCI（Reliable Connection） トランス

= Required QueueDepth

ドキュメントでは，データプレーンのポートタイプが前提とされています．

■ R DMA 用 NIC とさまざまなアパターンとして図 6 のように分類されDCI ドキュメントでは，RDMA RC

クセラレータ間のデータ転送効ています．この分類を基に，図 5 の各を長距離に離れた拠点間に適用する際

率化

データフローの性能要件を分析し，既に生じるパフォーマンス劣化を解消す

データパイプラインによっては，デー

存技術では実現が困難なデータプレー

るために，以下のような内容が提言とタコピーの回数を必要最小限にとどンのパターンに対し，次に示すデータ

してまとめられています．

め，RDMA 用 NIC と，さまざまなア

プレーン高速化フレームワークが提案■キューの深さの最適化

クセラレータ間で，メモリによるバッ

RDMA に お い て デ ー タ の 送 受 信

ファを極力介さずにデータを直接転送に は， 送 受 信 要 求 を WQE（Workする技術を利用可能とすることが提唱

Queue Element）のかたちで生成し，されています．

広域分散されたコンピューティング

送信時であれば WQE を Send キュー■長距離通信への適用時の信頼性

リソースを接続するための，データプ

へキューイングすることによって送信

RDMA-RC では，データロスが発

レ ー ン 高 速 化 手 法 と し て，RDMA

処 理 が 開 始 さ れ ま す．RDMA NIC

生した際にも，再送によりデータの完（Remote Direct Memory Access）（Network Interface Controller）が全性を担保することができますが，特を用いた長距離データ転送が提案され持つ Send キューを深くすることによに長距離通信では再送が完了するまでています．RDMA は，従来，データ

り，RC に お け る 送 達 確 認（Ack，に RTT 分の時間を必要とするため，センター内の数 m から10 m 程度の比

Acknowledgement）を待つことな

スループットの低下は避けられませ較的短距離な HPC ノード間の通信をく，一度に送り出すメッセージ数を増ん．そこで，下位のネットワークレイ

ターゲットに開発されてきましたが，加させることができます．これにより，ヤである APN に対して，より品質の遠隔地に離れたデータセンター内のリ

遠距離通信などの RTT（Round-Trip

高い光パスを要求する機能や，より効

ソースも，統一したリソースとしてシー

Time）が大きい通信でも，高いスルー

率的な再送アルゴリズムを選択的に利ムレスに活用するためには，遠距離プットを維持することができます．こ用できる機能の提言が記載されていデータ転送に適した RDMA が必要とのように，RDMA を長距離通信へ適

ます．

なります．

用する際は，次の式で導出されるようされています．

RDMA によるデータ転送高速化

RDMA を活用する際は，データのに，RTT に応じたキューの深さの最完全性が保証され，高信頼なコネク

適化が必要となると記載されています．

2022.321

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

データセンタAのDCIクラスタ

データセンタBのDCIクラスタ

ノード内通信DCIノード

DCIノード

DCIノード

ノード内インターコネクト
アクセラレータ
カード

アクセラレータ
カード

アクセラレータ
カード

アクセラレータ
カード

ネットワーク I/O

ネットワーク I/O

ネットワーク I/O

ネットワーク I/O

ノード間通信ノード間インターコネクト
DCIクラスタ間通信
DCIゲートウェイ

DCIゲートウェイ

OpenAPN

図6

外部ネットワーク

3 つのデータプレーンパターンの分類■ DCI のコントロール・マネジメ

インゴールを設定し，それを達成する

ントプレーンと連携した QoS

ためのコンピューティングアーキテクの実現

チャとして DCI クラスタやそれを使っ

DCI クラスタ内においては，複数のた DCI IaaS のサービスモデルを定義

データフローが流れます．従来のクラしています．また，ユースケース例のウドコンピューティングの考えで，あ1 つとして CPS AM を分析し，DCI

らかじめリソースを確保せずに，ネッ

クラスタ間の長距離伝送において，長トワーク装置とサーバでの輻輳制御ア

距離 RDMA を用いたデータプレーン

ルゴリズムだけでは，十分な QoS を

高速化について提言されています．今

担保することが難しいことが記載され後は，実証等を通じて，その有効性とています．よって，異なる QoS クラ

新たな課題を抽出・フィードバックし，スをあらかじめ確保したうえで，サー

さらなる技術革新を牽引することを想ビスを実現する考慮が必要であること

定しています．

が記載されています．

■参考文献（1） https://iowngf.org/wp-content/uploads/
formidable/21/IOWN-GF-RD-RIM-for-AMUse-Case-1.0.pdf

ま と め
DCI ドキュメントでは，IOWN GFのユースケースを実現するためのデザ

22

または

2022.3（左から）益谷  仁士/シューマッハー クリストフ/清水  健司
提案されている技術文書の有効性の確認には，技術評価の必要があり，また，その結果をフィードバックして，現在の技術文書をアップデートしていく必要があります．これらの活動は，さまざまなプレイヤーの参画が必要となりますので，ご興味のある方はぜひ活動にご参加いただきたいです．

◆問い合わせ先NTT ネットワークサービスシステム研究所
ネットワーク基盤技術研究プロジェクト
E-mailiowngf-info

ml.ntt.com

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

データハブ

データ
セントリックストレー

ジ

IOWN Global Forum におけるストレージサービスの検討
IOWN Data Hub は，IOWN（Innovative Optical and Wireless
Network）時代に必要となる，データベースやストレージなどの機能を統合した新しいデータサービスを提供するものです．IOWN イ
ンフラの特長を活用しながら既存システムとの互換性を維持することで，IOWN 時代の複数のアプリケーションから共通して利用され

いのうえ

ともひろ

ること想定して検討が進められています．本稿では，IOWN Global

井上ForumにおけるIOWN Data Hubの議論の状況や到達点を紹介します．

NTT 社会情報研究所

共通して利用されることを想定して検IOWN Data Hub

討が進められています．

知洋

IDH Service TypeとService Class

IO W N Glob al F o r um（IO W N

IOWN GF では，複数のサービスプ

GF）では，IOWN（In­no­va­tive Op­ti­

ロバイダが IDH サービスを開発・展

cal and Wireless Network）が創開できるような世界をめざして，そのIOWN GF ではいくつかのユース

出する新しい通信・計算基盤の先進性ための共通的な基盤を定義していま

ケースについて，その具体化に向けたを活かした共通的なサービスレイヤのす．2022 年 1 月には，NTT，

システム構成案やデータフローの検討

仕組みについて複数の参加企業が協力

Oracle，NEC 等と「Data Hub

を行っています（4）．この検討は，既存して議論を行っています．その中でもFunctional Architecture」 文 書システムにおけるレイヤ構成にとらわ

IOWN Data Hub（IDH）は，IOWN（3）（IDH 文書） を公開しました．

れず，IOWN のインフラを用いたフル時代のアプリケーションのためのデー■ IDH が規定するもの

スタックの最適化をめざすもので，通■必要なデータハブサービス

タハブサービス（データベース，スト

IOWN GF で議論されているさまざ

信レイヤからサービスレイヤまでを幅

レージおよびデータマネジメント等をまなユースケースにおいては，データ広く扱う IOWN GF ならではの非常に統合したサービス）として，複数の当

ハブサービスに期待される複数の要求

ユニークな取り組みとなっています．

事者の間で高速かつ信頼できるデータ

パターンがあります．IOWN GF では

それでも，分析の結果として得られた処理，利用，交換を可能にするデータ

これらの要求を類型化し，いくつかのデータフローは，現在のインターネッ

管理＆共有基盤をめざすものです．

Service Type および Service Class

ト・アプリケーションが要求するデー

IDH は IOWN DCI（Data Centricとして整理しました． IDH 文書では，

タフローと概念的にはかなり近いもの

Infrastructure）アーキテクチャ の各 Service Class について IOWN のです．IOWN の普及当初のアプリケー

上のアプリケーション機能ノードとしインフラを用いたリファレンス実装モションが用いるデータフローは，互換て実現され，IOWN Open APN（All

デル（Reference Implementation

性の観点から，現在のアプリケーショ（2）
や DCI の特Photonics Network）

Model）を示しています．

ンと大きくは変わらないと想定されま（1）長を活用しながら既存のアプリケー

す．これらの議論を踏まえて規定されションとの互換性を維持することで，た Service Type と Service Class

他のアプリケーション機能ノードからについて紹介します．

2022.323

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想■ Service Type
Service Type は，IDH サービスに実装される機能および動作の単位として定義されます．具体的にはサポート

表1
SERVICE TYPE

データフローの例

サポートするAPI

Distributed Relational
Database

RDBMSに登録される一般的な構造化データ．
検出された物体のラベル付けされたデータ（AI推論の出力）等

SQLに対応したJDBC，ODBCSQLベースのデータクエリを受け付け，JSON形式で応答する
REST APIする API やクエリ，データタイプなどの要件が定められており，外部アプリ
ケーションは Service Type を指定することで IDH サービスをデータベー
スやオブジェクトストレージのように

K e y - V a l u e S t o r e 時系列データ，センサデータ（KVS）

とおりです（表 1 ）．
（1） D i s t r i b u t e d R e l a t i o n a l
Database（DRD）
DRD は構造化されたデータを格納

REST API（単体あるいは複数の
Key-Valueに関するCRUD操作，および単純なクエリのサポート）

Graph Store

ユーザ関連データ，関連イベン SPARQL，PGQL，その他のDSL
ト デ ー タ へ の リ ン ク， セ マ ン （ドメイン ・ スペシフィック ・ ラ
ティックなナレッジデー等
ンゲージ）に基づくクエリを受け付け，JSON形式で応答する
REST API

Message Broker

通知メッセージ

Apache Kafka等と互換性のある
一般的なBroker API

Object Storage

カメラ映像

AWS S3等と互換性のあるRESTAPI

扱うことが可能です．現在定義されている 5 種類の Service Type は以下のIOWN Data Hub の Service Type

※現在のところ要件規定は一般性の高い記載にとどめられており，より詳細な要件については今後議論される予定です．

するための Service Type で，一般的なデータベースでの OLTP や，デー

キーマに従っている場合があります．

・メッセージの中継だけが必要でタウェアハウスでの OLAP のようなオントロジーは，データがどのようにあり，データの永続性を必要としデータ分析のユースケースを想定して構造化されているかを記述し，アプリ

ない．

います．この Service Type を利用すケーション開発者がセマンティックク（5） Object Storage

ることで，データハブの外部で余計なエリを形成することを可能にします．

動画，画像，ログなどの半構造化

データ変換処理を行うことなく，さまセマンティッククエリは，連想や文脈

データや非構造化データなど，比較的ざまなアプリケーションがデータを保の範囲に基づいて情報を検索すること

大きなオブジェクトデータを低コスト存・利用できるようになります．あるができます．

で保存する Service Type です．ビッ

種の構造的なクエリによって識別可能（4） Message Broker

グデータの長期間保存や，将来のデー

な個々のデータは，処理速度が許す

この Service Type は，既存のデー

タ活用に備えて AI（人工知能）やデー

限り，DRD で扱うことが望ましいでタストレージに単純にデータを追加でタレイクなどのデータ間の分析アプリ

しょう．

きない以下のような状況での利用を想ケーションを提供することが想定され（2） Key-Value Store（KVS）

定しています．

ます．

・メッセージ数が非常に大きいた

れほど大きくないが膨大な数のデータ

め，他の Service Type では収容IOWN のユースケースを実現するたを保存する際に利用される Service

できず，何らかのキューに格納す

めには， 1 つの Service Type を実装

Type です．例えば，時系列データやる必要がある．

した IDH サービスでは不十分で，複センサデータなどがこれに該当します．
（3） Graph Store24■ Service ClassKVS は， 1 レコードのサイズがそ・データの提供者と利用者の数が膨大で，動的に変化する．

数の Service Type が同時に必要となる場合もあります．IDH では， 1 つま

この Service Type は，グラフとし・大きさや種類，形式が複数混在したは複数の Service Type を備えるてモデル化されたデータを保存しま

たデータを扱い，フォーマット変サービスの実装として，表 2 に示されす．保存されたデータは，オントロジー

換や集計など複雑なパイプライン

るService Classを定義しています．

と呼ばれるあらかじめ定義されたスが必要となる．

2022.3

基本 Service Classは，各 Service

特集

表2

IOWN Data Hub の Service Class

基本Service Class: Service Typeをそれぞれ 1 つずつ備えるClass
Distributed Relational Database (DRD) / Key-Value Store (KVS) / GraphStore / Message Broker /Object Storage
応用Service Class: 複数のService Typeを同時に備えるClass
Converged Database

・ DRD
・ KVS
・ Graph Store・ Message Broker

Context Broker

Virtual Data Lake（Federated Object
Storage）
Virtual Data Lake Houseは限らず，複数のクラウドやエッジ，
オンプレミス環境にあるデータを横断して分析・処理するケースも想定されます．このため Virtual Data Lake
では，複数の地理的に分散したスト
レージを束ねて 1 つのオブジェクトス
トレージとして見せる仕組みを提供します．

・ Graph Store・ Message Broker
・ DRD■ Virtual Data Lake House・ Object Storage

つデータをオープンかつセキュアに共

・ DRD
・ KVS
・ Graph Store・ Message Broker
・ Object Storage

IOWN では，複数の企業や組織が持有し社会課題を解決する未来を想定しています．例えば，再生可能エネル
ギーが供給の大半を占める社会においては，電力供給量のデータに加えて，各企業や家庭における電力需要をリア

Type を 1 つ だ け 継 承 し ま す． 応 用

まざまなデータを高速に同時処理する

ルタイムに共有することで系全体の安Service Class は，より複雑なユー基盤を提供します．

定的な制御が可能なると考えられま

スケースがデータハブに対して一括で■ Context Broker

す．このような目的のため，Virtual

求める機能をパッケージとして提供すこの Service Class は，アプリケー

Data Lake House は，異なる所有るもので，複数の Service Type を継ションがデータを要求する際に，コン者に属するさまざまなデータソースへ

承・統合しています．IDH 文書では以テキストを指定した柔軟なデータの指の安全で透過的なアクセスを提供し下が定義されています．

定が可能な高機能なブローカーとしてます．

■ Converged Database

機能します．コンテキストは，モノ（特IDH の特長

異なるタイプのデータを同時に処理

定の建物など），モノの種類，地理的する場合を想定した Service Classな範囲，時間的な範囲，またはこれら

前述のとおり，IDH は将来のアプリ

です．例えば，建物内での人の行動をの組合せで表現され，これによって特ケーションがデータベースやストレー分析して適切なサポートを提供すると定の条件の情報が指定可能になります．

ジサービスに要求する多くの機能をサいうシナリオを考えた場合，人，人と■ Virtual Data Lake

ポートします．一方で，IDH は IOWN

人，人とモノのインタラクションをま（Federated Object Storage）の特長を活かして，今までのデータ

とめて管理・処理する必要があり，ここの Service Class は，現在広がっベース等ではインフラの制約により機れを表現するデータ構造には大きな柔ているデータレイクの概念を拡張し，能や性能的に不十分であったことを実軟性が求められます．しかし，データ

IOWN インフラだけでなく，クラウド

現します．ここでは，現状の制約と構造ごとに異なる IDH サービスを使やオンプレミスなど地理的に分散した

IDH においてどのように解決していく

用し，アプリケーションレベルでデー

データソースを仮想的に統合し，統一見込みかを説明します．

タ構造の変換を行う場合，IOWN で求されたデータレイクとして提供するも■現状の制約

められるリアルタイム性は実現できまのです．IOWN の多様なユースケース

例えば現在のクラウドのモデルで実せん．Converged Database は，この実現を考えた場合，すべてのデータ装された Object Storage サービスのようなニーズにこたえるために，さが IOWN インフラ内で管理されるとを利用して10 GB クラスのデータを

2022.325

特集

グローバルパートナーと紡ぐ IOWN 構想

アップロードまたはダウンロードする

現状のクラウドベースの実装におけるTier」の 4 つの層から成り，各層は複と，クライアントから実際にデータを制約を指摘しています．

数のコンポーネント（サーバ等）で構保管するストレージまでの間にある多■リファレンス実装モデルの構成成されます．IDH では，IOWN のイン段のデータコピーがボトルネックとなと改善点

フラ技術を使うことによって層間・コり，安定したパフォーマンスは保証さ

IDH のリファレンス実装モデルをンポーネント間の接続や各コンポーネ

れ ま せ ん． ま た 現 在 の 技 術 で は，図に示します．Service Class ごと

ントの動作を以下のように高速化しDRD において複数のサーバにまたがっに詳細は異なりますが，この構成はすます．

てペタバイトクラスのデータを結合す

べての Class に共通的な内部構成と（1） C l i e n t，F r o n t e n d T i e r，

る必要のあるような複雑なクエリでは，なります．この構成は，IDH サービス

Data Service Tier 間の通信のデータベースサーバ間のネットワーク

へのデータ要求を行う「Client」，ロー最適化

接続がボトルネックになり，非常に時

ドバランシング，クエリルーティング，

Client は Frontend Tier を介して間がかかります．同様に，数エクサバ

プロトコル変換等を提供する

Data Service Tier からデータをや

イトのデータをストレージから読み込「Frontend Tier」，データアクセス要

り取りします．リアルタイムに近い処

むフルスキャンタイプのクエリでは，求に応じてローカルキャッシュまたは理を実現するためには，これらの通信

ストレージからのデータ転送がボトル接続されたストレージ層からのデータのための遅延を短くし，特に大量のネックになります．IDH 文書では，そを提供する「Data Service Tier」，

データを繰り返し転送する必要があるの他の Service Class についても，

およびデータの保存する「Storage

場合には帯域を広くする必要がありま

Tiers
ClientClientClientClient…

Frontend Connection

Frontend
Server 1

Frontend
Tier

Frontend
Server 2…

Frontend
Server N

Frontend TierData Service Tier Connections
Mid Connection

Data Service
Server 2

Data Service
Server 1

Data Service
Tier…
Data Service
Server 3

Storage 1

図2₆2022.3

Inter-Data Service
Server Connections

Data Service TierStorage Tier Connections

Backend Connection

Storage
Tier

Data Service
Server N

Storage 2…

Storage N

IOWN Data Hub リファレンス実装モデル

特集

す．IDH では，Open APN が提供すIDH では，スマート NIC などを使っ度な機能が必要になると考えられまる 2 つのエンドポイント間の直接的なてデータの前処理等を積極的に各コンす．例えば，スマートシティなどのユー

光通信によって，低遅延・広帯域な接ポーネントにオフロードしていきま

スケースでは，複数の組織が所有する続を必要に応じて確保します．

す．例えば Storage Tier のコンポー

データを複数のデータ利用者が横断的（2） Data Service Tier 内の通信

ネントがデータのフィルタリングやアに取り扱う必要が出てきます．そのたグリゲーションを行うことで，ネット

めに，認証・認可の仕組みの整備や，

デ ー タ 処 理 が 頻 繁 に 発 生 し Data

ワーク上のデータ転送量を100分の 1

データ利用に関するポリシーの制御やService Tier 内のサーバ間で大量の以下に減らすことができます．また，監査に対応できる仕組みが必要となりデータがやり取りされる場合，サーバ

データが Data Service Tier のどこます．さらには，データを秘匿したま間の通信がデータサービスにおけるボに 配 置 さ れ て い る か を Client やま処理を実行する秘密計算のような仕トルネックになります．特に，現在使

Frontend Tier に配信することで，組みもデータハブの一機能として検討

われる TCP 等のブロッキングプロト

データアクセス要求を最適なコンポーが必要です．IOWN GF コミュニティ

コルを用いたサーバ間通信の実装でネントに直接送ることができ，コンポー

では，IOWN 時代に必要となるデータ

は，I/O（Input/Output）の待ち時

ネント間の余分なデータ転送を減ら

ハブサービスのあるべき姿について引間によってサーバの CPU サイクルをし遅延と帯域幅を改善することができき続き議論を進めていきます．

浪費しがちです．IDH では，複数のリ

ます．

の最適化

ソースを動的に組合せ可能な DCI の

このような仕組みにより，IOWN の仕組みによって，高性能なクラスタを

リファレンス実装モデルは，現在のク構築することができます．さらに，

ラウドベースの実装モデルよりもはる

DCI におけるプロトコル最適化（例えかに高速に動作することが期待されまば RDMA を用いた高速なノンブロッ

す．IDH 文 書 で は， 各 Service

キング通信）を用いることで，膨大なClass の実装モデルにおけるより具体量のデータをほぼリアルタイムで処的な工夫点が記載されています．

理・管理できるように設計されます．
（3） Data Service Tier，Storage
Tier 間の通信の最適化■参考文献（1） https://iowngf.org/technology/#Data-CentricInfrastructure（2） https://iowngf.org/technology/#Open-AllPhotonic-Network（3） https://iowngf.org/technology/#Data-Hub（4） https://iowngf.org/technology/#ReferenceImplementation-for-CPS-AM

IDH の今後
IDH 文書は，IOWN インフラにおけ

IOWN のユースケースでは， 1 回のる IDH の技術的な位置付けをまとめ，リクエストで転送されるデータ量が合既存のクラウド型データ処理のボトル

計数100 TB になることも想定されまネックを解決するためのリファレンス

すが，Data Service Tier と Storage

実装モデルを提示しました．しかし，Tier の通信にネットワーク帯域が不これは IDH の特長を実現するための足している場合，サービスが長時間応

最 小 実 行 構 成（Minimum Viable

答しない状態になってしまいます．

Version） と 呼 ぶ べ き も の で す．

Open APN によるネットワークの広IOWN GF による今後の議論によっ

帯域化や，DCI (RDMA) によるデーて，各 Service Type の API の詳細化

タ転送の最適化はこのボトルネック解やより良い実装モデルの議論等が進め

消にも役立ちます．

られていく予定です．また，今後の（4） 各コンポーネントのスマート化

IOWN アプリケーションが必要とする

ネットワークの高速化に加えて，高度なデータ処理フローには，より高井上 知洋
IOWN GF では，IOWN 時代の次世代
データサービスの実現 ・ 普及に向けて，
NTT グループだけでなくさまざまな企業が力を合わせて検討を進めています．多くのパートナー参画を期待します．

◆問い合わせ先NTT 社会情報研究所
E-mailiowngf-info2022.3

ml.ntt.com

27

特集

NTTグループの社会変革に向けた
ICTソリューション
NTT東日本，NTTコミュニケーションズ，NTTデータの各社が取り組んでいる，
社会変革に向けたICTソリューション ･ サービスについて紹介する．

ロ

A

ー

カ

ル 5G

I

ファシリティマネジメント

デ ジ タ ル ツ イ ン

技術オファリング

Information and Communication
28

2022.3

30

お客さまとの共創による先端技術の社会実装の取り組み
NTT東日本で取り組んでいる，ローカル5G（第 5 世代移動通信システム），AI (人工知能)，データ利活用技術を用いた先進的なソリューションを実事例とともに紹介する.

3D-Viewで建設 ･ 製造 ･ あらゆる現場のDXを推進する

35

ファシリティマネジメントサービス「Beamo™」
NTTコミュニケーションズで取り組んでいる，3D-Viewで建設 ･ 製造 ･ あらゆる現場のデジ
タルトランスフォーメーション（DX）を推進する革新的な映像サービスである，Beamo™の特徴と今後の展開について紹介する．

40

DXビジネス拡大を阻む 4 つの課題
NTTデータが直面したDXビジネス拡大を阻む 4 つの理由とともに，それらの課題を乗り越え，どのようにして顧客に技術を届けているか，NTTデータ流のアプローチ方法を紹介する．

Technology Solutions
2022.329

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

ローカル5G

AI

データ利 活用

お客さまとの共創による先端技術の
社会実装の取り組み
はせべ

ゆたか

長谷部
NTT 東日本では，社会課題の解決や地域のお客さまの新たな価値の創造に向け，お客さまとの共創による新規ビジネスに取り組んでいます．本稿では，ローカル5G（第 ５ 世代移動通信システム），
AI（人工知能），データ利活用技術を用いた先進的なソリューショ
ンを実事例とともに紹介します．

先端技術の社会実装による課題解決や価値の創造

さとう

いまむら

豊

今村

達也

かずき

かいだ

さとし

るみ

佐藤

和輝

会田

なかむら

つかさ

あきむね

中村

元

秋宗

悟

瑠美

NTT 東日本ても今後さらなる発展が見込まれてい進する実証事業である令和 2 年度「地ます．NTT 東日本は地方創生・地域

域課題解決型ローカル5G 等の実現に

課題解決を支援する ICT パートナーと向けた開発実証」における「自動トラNTT 東日本では，最先端技術の社して，このローカル5G の優位性にいクター等の農機の遠隔監視制御による会実装を進めるとともに，より豊かでち早く着目し，積極的に取り組み，多自動運転の実現」です．少子高齢化や革新的な社会をつくり上げていくため

数の実績とともにプレゼンスを発揮し過疎化などで労働力不足が深刻化するの新しいビジネスの創出を手掛けていてきました．

中，作業支援や経営効率化などにローます．これまでの取り組みの中で，人■無人トラクターの自動走行によ

カル5G の活用が期待されています．

手不足や少子高齢化など地域や社会がるスマート農業等の実現

そこで，北海道岩見沢市の広大な圃場

抱える課題の解決を図っていく一方，

これまでさまざまなプレイヤーと内で，無人トラクターの自動走行，複お客さまの事業や生活面を一変させる

ローカル5G の共創を進めてきました

数台トラクターの同時協調作業 , 圃場イノベ―ティブな価値を生み出してきが，中でも農業にかかわる事例が注目

間の公道自動走行，それらの遠隔監視ました．本稿では，お客さまに寄り添されています．その 1 つは，総務省が制御などを実現し，ローカル5G の有

いながら，ローカル5G（第 5 世代移

ローカル5G の開発や普及のために推用性を示してきました．本事業は，世動通信システム），AI（人工知能），デー
タ利活用技術を駆使して，さまざまな課題解決をめざしたソリューションを紹介します．

新たな可能性を拡げるローカル
5Gソリューション
ローカル5G は，地域の企業・自治体等が自社敷地内に柔軟に構築・保有が可能な5G システムであり，光の先のラストワンマイルをつなぐ技術とし

30

たつや

2022.3

図1

スマート農業の実現等をめざした産官学連携協定

特集界トップレベルのスマート農業の実現

ツや働き方改革，モビリティ等さまざ

術継承の必要性が課題となっていまと社会実装を軸としたサステイナブル

まな分野で具体的なユースケースととす．私たちは画像認識技術を活用し，な地方創生・スマートシティのモデル

もにローカル5G の実用性を示し，さ人が目によって行っている作業を自動づくりや革新的なネットワークのス

らなるローカル5G 普及に向けた取り化する外観検査ソリューションを実現

マート農業への適用をめざし，北海道組みを行っています．総務省実証事業

しました．

大学，岩見沢市，NTT グループ（NTTでは令和 2 年度の 3 件採択に続き，令■お客さまの検査環境に最適な画持株会社，NTT ドコモ，NTT 東日本）

和 3 年度も 3 件採択されており，これ

像認識モデルをトータルで提供による産官学連携協定 を結び取り組

らは豊富な実績とプレゼンスに基づく

外観検査ソリューションでは , 事前

んでいる事業の一環となっています（図メーカやパートナーとの強い共創力にに検査対象製品の不良個所（傷や汚れ，

₁ ）．これには農林水産省がスマートよるものと考えています．

異物付着等の欠陥）の特徴を画像認識

農業の社会実装を加速させるために推■今後の展望モデル（以降，本章では AI と表記）に（1）

進する「スマート農業実証プロジェク

現在，ローカル5G 普及の大きな課学習させ，新規に生産した製品に不良ト（ローカル5G）」を含んでおり，よ題である＂導入コストの低廉化＂に向個所がないかを判定しています（図 ₂ ）．

り大きな価値を持つ事業として取り組

けて，実績をふまえた基地局メーカと本ソリューションのポイントは，おみを進めています．

の検討や複数ユーザによる設備共用モ

客さまの製品や課題に適した AI を選

その他，中山間地における草刈りやデルの実現などに取り組んでおり，定・作成し，自動化の実現に貢献する

病害虫駆除の遠隔監視制御，スマート

ローカル5G の社会実装加速に向け，ことです．具体的には，AI の学習はデバイスを活用した遠隔での未熟練者

より多くのお客さまにご利用いただくデータの質が重要となり，データの質

指導などの実証や，ビニールハウスに

モデルの検討を進めています．

は製品の撮像環境に大きく左右されるおける AI 画像解析を活用した病害検知や熟度別数量把握等の実証にも取り組み，ローカル5G の活用を通じたス

ため，照明の種類や当て方，カメラの人の目に成り代わる AI：

組合せ等を含め，現場の運用に適した

外観検査ソリューション

撮像環境を提案します．また，AI 導

マート農業の実現をめざしています．

製造業や農業をはじめとして，従業入 前 に 実 施 さ れ る PoC（Proof of

また，農業分野のみならず，e スポー

員の不足・負担増加や高齢化に伴う技

Concept）を行うだけではなく，お学習用画像の準備

AIの学習・ 良品と不良品の画像を準備します

AIによる判定・ AIが良品/不良品の特徴を学びます

・ AIにより不良品を判定し，選別します

完成したAIを運用環境へ

良品画像

不良品画像

AI

…

①検査プログラム

AI

②撮像装置

…

作業員の判定に近い精度が出るよう
学習用データを増やしながら学習させます

図2

外観検査装置③ロボットアームやコンベア等

画像認識技術を活用した AI 外観検査ソリューション

2022.33₁

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

客 さ ま 現 場 内 の ネ ッ ト ワ ー ク や FA

ルベースによる検査機器では定義が難低下が懸念され，これによる休退学者（Factory Automation）化などトー解で検査に莫大な時間を要していた画の増加に危機感を抱いています．休学

タルソリューションとして提案し，業像（文字や絵柄など）を 2 次利用し，や退学する可能性が高い学生（要支援

務効率化を支援しています．

AI 外観検査の効率的な実施や AI の活学生）との接点がより減少する中，大■農業や工業分野における活用例

用拡大をとおして，お客さまの課題解学が保有するデータを活用して要支援

画像認識の技術は農作物へも適用可決を図っていきます．また，画像によ

学生を早い段階で把握し，支援できな

能です．農作物では果実の状態判定をる製品検査のみならず音等のセンシン

いか模索していました．私たちはこの実施しており，果実表面の傷や汚れ，グデータを用いた加工機の故障予知な問題を解決するには AI の活用が有効

形状の不備を AI が自動で確認し，どのど，製造業や農業のお客さまに対してであると考え，実証実験にて大学の休程度良い状態であるかを判定したうえ

幅広く課題解決に取り組んでいきます．

退学者のデータからさまざまな特徴量

でベルトコンベアに乗せ，等級などを選別することで，果樹や野菜の出荷作
業の効率化につなげています（図 ₃ ）．

DX 時代の AI を活用した
シン大学データ経営を作成し，そして，RakuDA（2）による機械学習を行い，高い精度の予測モデ
ルを作成しました．

■ロ ーコードツールや OSS を活

また，工業製品では，製品の検品選

大学業界において，1₈歳人口の減少

別を実施しています．表面の傷やかたやリモート授業の急増は経営に深刻な用した UI/UX 構築

ちの異常を AI が自動で確認し，良品影響を与えています．この困難な状況

教職員が効率良く，要支援学生へのと不良品の選別を行い，AI が製品のを克服するため，AI を活用したデジ支援や他のデータ利活用を推進するにどこに不良個所があると判定したかを

タルトランスフォーメーション（DX）

は BI（ビジネス・インテリジェンス）

可視化し，履歴を保存します．さらに，にて効率的な大学経営を実現しようとツールが有用ですが，使いこなすにはロボットアームと組み合わせることで，取り組んでいます．

高い技術とデータの準備が必要であ検査が完全に自動化され品質の均一化■ A I 予測で「今支援すべき学生が分かる」を実現

り，多忙な大学の教職員が利用するに大学ではオンライン授業の増加等ので，ローコードツールにて教職員が環境変化による学生のモチベーション

BI ツールの操作することなく，レポーを実現することができます．

■今後の展望AI の特性を活かして，既存のルーは実用的でないと考えました．そこ

トを表示する UI（User Interface）
を開発し，UX（User eXperience）
向上を実現しました．
また，OSS（Open Source Software）のデータ統合ツール（3）をシス
テムに組み込むことで，教職員が各種システムやエクセル等で管理しているデータを用意するだけで，AI 予測や
BI ツールの分析結果を容易に更新できるようになりました．

■今後の展望今回開発した AI-IR（Institutional
Research）システム（図 ₄ ）は，教育現場はもちろん，学校以外のさまざ
図33₂

AI 外観検査の農作物および工業製品への応用

2022.3

まな業種の DX を支えるツールとなっ特集ています．NTT 東日本がめざす新た眠障害の早期発見につながる患者の負の判定および重症度（軽症，中等症，な価値の創造や地域循環型社会の実現

担軽減を実現しました．

重症）の判定，慢性不眠障害の判定にに向けこのシステムを活用していきた■眠っていた3160名分のデータをフォーカスし，患者の初診時の問診の活用して問診数を大幅に削減

回答情報を用いて判定を実施する機械

今回，パートナーシップを結び実証

学習モデルの構築に取り組みました．

実験を行った太田睡眠科学センター

そのうえで，構築された機械学習モ（川崎市）では，さまざまな診療科のデルで利用されている項目を参考に問知識を持って正確な診断を行うべく，診数の削減を図り，初診時問診111項「睡眠障害の早期発見早期治療に向独自問診を含めると初診時に111問の目のうち，10項目の問診結果を用いてけて，まずは睡眠障害に関する事前問問診を用いて患者の状態を把握してい重症 OSA を判定するモデルにおいて診の患者負担を減らせないか」と会話ます．問診の回答には約30分以上を要

既存の OSA 評価方法と比較し，良いの中からスタートしたプロジェクトでし，回答される患者にとっての負担も判定精度を導き出すことができました．

した．患者負担の少ない問診を実現す大きいため，診断精度を確保しつつ問本実証実験の結果については，日本るために，当初は問診の Web 化や簡診数の削減を図ることが必要とされて睡眠学会第46回定期学術集会（2021年

易化等の検討を行っていましたが，まいました．

9 月23日・24日）にて「問診票と機械いと考えています．

眠っていたデータを活用し,睡眠障害問診数を大幅に削減し患者負担を削減へ

ずはお客さまとのコミュニケーション

太田睡眠科学センターでこれまで実学習モデルによる閉塞性睡眠時無呼吸の中から「問診数の削減」に着眼しま施してきた3160名分の事前問診データ

診断の検討」として公表しています．

した．そして，機械学習によって結果および確定診断での結果データをイン

この取り組みの中で注視したこととと問診の関係性を示すことで，削減しプットとして，まずは睡眠障害の中でして，睡眠障害という専門領域では，ても結果に影響しない問診を示し，睡も閉塞性睡眠時無呼吸症候群（OSA）

一見機械学習上では不要と思われる問学務システム

複数ソースのデータを統合定型IR（BIツール）

統合データ

リモート授業導入前後の成績推移
入試区分別の成績，休退学率

入試成績
履修数

AI予測

通学時間

データ加工

高校情報

他システム

など

AI

休退学リスクや内定獲得の可能性などから
要支援学生を予測

X, xxx, xxx
Y, yyy, yyy
Z, zzz, zzz

職員が管理するデータ（エクセル等）AI予測と可視化の例（図中のデータはダミーデータ）

図4

教育現場の DX を支える AI-IR システム

2022.333

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

診項目であっても，医師の視点から必睡眠障害に関する確認ができるように

ティングに取り組み，お客さまに対す要とされる項目が存在することが挙げなる点が大きな効果と考えています（4）．

る新たな価値を創造していき，よりスられます．単なる機械学習での結果に■今後の展望マートで快適な社会の実現をめざして基づく選定だけではなく，医師と共同

現在は患者が睡眠専門病院まで足をで実施し専門性の高い結果を導き出せ

運び，問診を受ける必要があります．

たことにより，今後の実現場での活用

より多くの方が手軽に受診の機会を手が期待できます．

に入れられるよう，自宅からでも簡易

さらに，大幅な問診数の削減による的に問診および医師の診療が受けられ問診受診ハードルの低下が期待できまるような ICT 活用を検討していき，さす．株式会社ブレインスリープが毎年らなる日本の睡眠課題の解決をめざし実施している全国 1 万人に対する睡眠ていきます．

調査では，睡眠障害の可能性があり，専門医への診察を実施すべき割合はいきたいと考えています．
■参考文献（1） h t t p s : / / w w w . n t t - e a s t . c o . j p / r e l e a s e /detail/20190628_03.html（2） https://www.rd.ntt/e/sic/team_researchers/
team/250.html（3） https://www.talend.com/（4） h t t p s : / / w w w . n t t - e a s t . c o . j p / r e l e a s e /detail/20210315_01.html

お わりに

51.9％とされていますが，治療経験が本稿で紹介したソリューションの共ない人の割合が93.9％と多数であり，通点としては，お客さまや社会の人々

早期発見に向けた初期診察への移行率の声を聴き，悩みに寄り添うことを第が課題となっています（図 5 ）．今回

一に考えながら，さまざまなデジタルのプロジェクトにより問診数が削減さ技術により課題解決に取り組んできたれたことで，事前問診実施時間の短縮

ことです．今後も，NTT 東日本ではにより，より多くの方が簡単に自身のさらなるデータ利活用や DX コンサル

発症リスクが高い病気だが，治療になかなか行かない（上段左から）長谷部  豊 / 今村  達也 /佐藤  和輝（下段左から）会田   悟 / 中村   元 /秋宗  瑠美N＝10,000

SASリスク中程度以上
51.9％

N＝5,193

SASリスク中程度以上で治療経験がない人
93.9％

私たち NTT 東日本は，今回紹介した事
例以外にも数多くのビジネスパートナーと連携して，より豊かで便利な社会を実現するための活動に取り組んでいます．
今後も皆様とともに，農業，工業，教育分野などさまざまな社会課題の解決や新
たな価値創造につながるビジネスに積極的に取り組んでいきます．

◆問い合わせ先
SAS：睡眠時無呼吸症候群（Sleep Apnea Syndrome）
出典：株式会社ブレインスリープ社による調査結果を基に作成

図534

睡眠調査結果で判明した睡眠障害に対する課題

2022.3

NTT 東日本
ビジネスイノベーション本部
ソリューションアーキテクト部
E-mail sa-inquiry

east.ntt.co.jp

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

ィ
ファシリテ
マネジメント3D ビュン
デジタルツイー

3D-View で建設 ・ 製造 ・ あらゆる現場のDX を推進するファシリティマネジメント
サービス「Beamo™」
Beamo™（ビーモ）は，2021年 8 月に NTT ビズリンクよりサービス化した，ファシリティマネジメントサービスです．本サービスは，
NTT コミュニケーションズが2019年より実施しているオープンイ
ノベーションプログラム「ExTorch Open Innovation Program」において，スタートアップ企業との共創にて開発したもので，本プログ
ラムを通じて初めて事業化されるサービスになります．本稿では，
3D-View で建設 ・ 製造 ・ あらゆる現場のデジタルトランスフォー
メ ー シ ョ ン（DX） を 推 進 す る 革 新 的 な 映 像 サ ー ビ ス で あ る，
Beamo™ の特徴と今後の展開について紹介します．

はじ め にたぐち

田口提供を開始しました．本サービスにより，これまでリモートでの実施が難しいとされてきた現地調査や，建物設備とスマートフォンによる簡単な撮影をの構築・保守などにおける働き方（ワー

基に，即座に建物内の3D-View を作

クスタイル）を変革し，ファシリティ

成することで，ファシリティマネジメ

マネジメント領域におけるデジタルト

ントや遠隔からの視察，セールス活用

ランスフォーメーション（DX）を推などに幅広く活用できるサービスです．

進することができます．

発のスタートアップで，360度カメラを活用したキャプチャー技術に長けて

きづき

陽一

木付

けんた

健太

NTT コミュニケーションズ

Beamo™ は，市販の360度カメラ

本サービスは，米国シリコンバレー

よういち

ファシリティマネジメントサービ
ス Beamoとは現場調査にあたっては，以下のような問題点が存在します．
①

世界各地の現場調査に行くこと
自体が大変

②

現場調査の事前準備と，事後報告書作成が大変③

報告書の形式では，現場に行っていない人に現場の様子を伝えづらい④

現場の写真や情報を集約して一元管理しておらず，重複等余分な現場調査が発生いる「3i Inc.（3i）」と，データセン

Beamo は，「大規模」で「複数のタを10年以上運用した経験を持ち，現ビル」の情報を，「複数の関係者」間

例えば，②の従来の調査報告書で場調査を効率化する技術を探索していで共有し「コミュニケーション」を取は，よく平面図に対して撮影した写真

た社員（テーマオーナー）との共創かりながら，建物設備のライフサイクル

を貼付するかたちで作成されますが，ら生まれました．すでに，NTT コミュを通じた長期間にわたるファシリティ

当然撮影された画角や範囲でしか状況

ニケーションズ（NTT Com）が国内

マネジメントを行うことを目的としての把握ができません（図 1 ）．

外で有する約70のデータセンタ，およ

開発したサービスです．そのサービス

び局舎でのトライアル導入が進められ内容は以下のとおりです．

テーマオーナーは ExTorch プログラており，建物構築，運用，セールスな■解決する課題

ムを通じて，360度カメラ画像からのこのような課題に対応するため，本データセンタや物流倉庫，建設現場

3D-View 化技術に強みを持つ3i 社とその自社導入での結果を受けて，本などでは，土地や設備の状況確認や計

パートナーシップを締結し，ファシリ

サービスは2021年 8 月より，映像系ソ

測作業の際，現地での対応が避けられ

ティマネジメントの DX やインフラ構リ ュ ー シ ョ ン に 強 み を 持 つ，NTTず，感染症対策や生産性向上が課題と築・運用のワークスタイル変革を実現

Com グループの NTT ビズリンクよりなっています．

するサービスの開発に取り組んできまどの各場面で活用されています．

2022.335

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

スマートフォンにより簡単・即時に建物の3D-View を作成できるサービス
で，以下のような特徴を有します．
（1） 360度カメラ＋スマートフォン
で簡単撮影
本サービスは，市販の機材で誰でも容易に撮影ができます（図 3 ）．スマー
トフォンのジャイロ機能＊とカメラ映像の画像解析を活用するため GPS が使えない室内でも自動で撮影位置を特定し，人手を介さず図面上に撮影ポイ
ントをプロットします．
図1

従来の調査報告書イメージ（2） 即時に3D-View 化を実現
撮影したデータをクラウド上にアップロードすれば即時に3D-View を作成することができます．なお，撮影した写真データは日本国内のクラウド上でセキュアに保管します．
（3） 3D 空間上での測量や情報の埋め込みが可能作成した3D-View 内にあるメジャー
機能を使い，寸法の測量が可能です（図₄ ）．運搬経路や設置スペースの確認がバーチャルで可能なため，何度も現図2

Beamoの利用イメージ

場へ足を運ぶ必要がなくなります．
また，3D 空間上にタグ付けが可能なため，現地の情報を補足するマニュ
アルや注意事項などを，動画や画像，
文章で埋め込むことができます（図 ₅ ）．
（4） ライフサイクル管理が可能
建物設備の建設から運用，建物の解体に至るまで，建物設備のライフサイ
クルにおいて発生するさまざまなイベ

図3

撮影機材と方法

ントの状況に関するビジュアル情報を，時間軸に沿って保管することがでした．
本サービスにより，現場に行っていきます．撮影データは，撮影日ととも

業務プロセスを改善することができまに更新履歴としてすべて保管されていない人でも3D-View 空間上を自由にす（図 2 ）．

移動しながら，360度視点を変えるこ■ Beamo の特徴とで，あたかも現地に行ったかのよう3₆な感覚を持つことができ，さまざまな

2022.3Beamo は，市販の360度カメラと＊ジ ャイロ機能：スマートフォンに搭載されている，
物体の傾きや回転を検知することができる機能．

特集

ことができます．これにより，事前準
備から現地対応，事後の資料作成といった稼働を大幅に削減することが可能となります．例えば Beamo が有す
る寸法測量の機能を用いれば，建物に設置したい設備の運搬，設置可否など
が，通路幅等の寸法確認によって可能となります．
また，これまで撮影した個々のカメ
図4

メジャー機能による寸法測量

ラや PC に残ったまま散逸しがちであった，現場に関する写真，動画といった各種画像データを Beamo のタ
グ機能により，任意の空間上にタグ付けすることで，集約管理することが可能となります．この撮影，タグ付け作業を定期的に行うことで，常に情報を最新化することができます．
（2） セールス
建物をセールス用に撮影，タグ付け
したうえ，その3D-View を公開する

図5

3 D空間上のタグ付けことで，お客さま向け賃貸スペースの案内資料として活用いただくことができます．またお客さまに対し，営業社
員からリモート内覧のかたちで建物，
設備をバーチャルに紹介することも可能となります．
（3） 見学・研修
現在のように，多人数での現場訪問がしづらい状況下においては，建物，設備の3D-View を，社員向け教育，研修の教材として活用いただくことができます．例えば NTT Com では，社員によるお客さま見学対応を目的と

図6

3D-View比較表示

して，社員向けの入館から現場までの案内ツアー・ビデオとして活用した事るため，任意の撮影日どうしの同一個での利用を想定します．

例があります．

所における3D-View の比較表示をす（1） 設備管理・現場調査（4） 安全管理

ることが可能です（図 ₆ ）．

建物内の設備の管理や，現場調査な

安全管理の用途としては，工事現場■想定する利用シーン

ど，これまで現地へ赴く必要があったへの入場前安全研修での利用や，現場業務の一部を本サービスにて代替する

安全教育のための e ラーニング教材と本サービスは，表 1 のようなシーン

2022.33₇

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

表1

Beamo の利用シーン

利用シーン

内容

設備管理 ・ 現場調査

• 現場調査の代替や事前準備，事後報告，現場や設備に関する情報の
集約管理

セールス

• 賃貸スペース案内，リモート内覧

見学 ・ 研修• 3D空間上への情報埋め込み機能を活用した研修素材の作成• 建物の案内ツアーや監査対応

安全管理• 現場作業前の危険個所の事前確認• 安全研修用eラーニングコンテンツの作成

当場所と紐付くので，フロア内を網羅的に撮影しておけば，撮り忘れなどの追加稼働も発生しづらいです．フロア管理業務の効率が上がり，全体のコスト・稼働削減に貢献しています．また、機材もス
マートフォンと三脚，360度カメラのみですので非常に手軽で，簡単に持ち運ぶことができるため導表2

Beamo の展開先

Beamoの展開先

業務内容

不動産企画 ・ 開発
（CRE/CREM）• 土地・ 建物や店舗開発・ 撤退の検討•ポ テンシャルカスタマーや社内外関係者とのコミュニケーション

総務担当
ファシリティマネージャ• 管理しているファシリティの構築，運用，監査，研修• オウンドメディアにおける情報発信

建物設備管理 ・ 運用

• 構築現場の遠隔での進捗確認や現場とのコミュニケーション• 運用中の建物の遠隔での現場確認や，固定資産 ・ 備品管理
• 3D空間上への情報埋め込み機能を活用した研修素材の作成• 建物の案内ツアーや監査対応

セールス ・
マーケティング• 土地や建物の遠隔でのセールス・ マーケティング• 建物内の案内ツアー

入に障害はありませんでした．
将来的には，資産管理ソフトなど他システムとの連携を期待しています．現状，別システムで管理しているラックやネットワーク機器などの資産状況を，Beamo の画面から3D-View と合わせて確認できると，さらに業務が進めやすくなると思います．」
私たちは，このようなかたちで，まずは NTT Com グループ内で活用

して活用いただくことができます．

ていないことや，他に撮影すべきすることでサービス改善を重ねてき■これまでの社内展開状況

だった個所を思い出すことが多々ました．2021年 8 月に NTT ビズリン

私たちは2019年にプロジェクトの立ありました．その場合，現地の通クでサービス化した後は，NTT Com

上げ後，NTT Com グループが保有す

信建設業者への追加依頼や，自身のセールス組織とも連携し営業展開

る国内外約70棟のデータセンタや通信で再度出張し撮影を行う点などを進めています．本サービスはファ局舎に導入し価値検証を行い，現地調が，コストや稼働増の原因になっシリティを多くお持ちのお客さます

査業務における生産性向上などの効果ていました．また，デジカメで撮

べてがターゲットになるため，特にを確認しました．これと並行して，実影した写真の整理も煩雑で，同じ業界を絞ることなく電力やガスなど際に試験導入したメンバからいただい

ようなレイアウトの多い局舎におのインフラ，工場を持つ製造業，コー

た現場の声を集めながらサービス改善

いて，撮影した写真と現場の紐付ルセンタ等に広く展開し，受注を獲を進めてきました．

けが難しいという課題がありました．

得しています．

その際、試験導入に協力いただいた

私たちは，今後もお客さまの声を参イがかかり現地に行きづらくなる中

考にしながらサービス改善を進め，フロアマ

で，リモート環境にありながら局

3D-View を活用したサービスのさら・NTT コムエンジニアリング

古橋良重さん：舎内の確認が可能なため，フロアなる市場拡大をめざしていきます．今「全国の局舎管理業務では，現地管理や工事調整の効率化に役に後の具体的な戦略としては，前述の利調査で各ビルのフロアを大量に撮立っています．

用シーンを想定したうえ，各業界横断

ネジメント担当

38■これからの社外展開先

Beamo は，コロナ禍で出張制限

一部メンバの声を紹介します．
ンフラネットワーク部

2019 年 か ら 活 用 し 始 め た

影します．ところが，帰社後に写写真整理の課題においても，撮で一定規模の企業には必ず存在する表真を確認すると肝心な場所が写っ

影時に写真が自動でフロア図の該

2 の 4 つをターゲットに展開を進めて2022.3

特集

表3

Beamo の展開先部署

狙うべきターゲット業界と部署

ある程度の規模の企業には必ず存在するが，通常営業ではアクセスがしづらい部署

国内外
多ビル多店舗類似サービス
導⼊済み企業

グローバル

インフラ

⼟地建物

・ インフラ業界通信・ 交通産業・ データセンタ業界
・ 不動産業界・ ディベロッパ業界
・ ツーリズム業界

・ ⼩売業
・ 製造業
・ 商社
・ 保険関連・ 外資系企業
・ 海外展開企業

・ 3D-VIEWサービスを既存で導⼊されている企業■問題点
・ ⼈材不⾜・ 稼働不⾜・ ニ ューノーマル対
応■問題点
・ ⼈材不⾜・ 稼働不⾜・ ニ ューノーマル対
応■問題点
・ ⼈材不⾜・ 稼働不⾜・ ニ ューノーマル対
応■問題点
・ 現 状共有が⾼コスト・ ニ ューノーマル対応■問題点
既存サービスでは・ ⽤ 途に対してデータが重 過 ぎ る（3D-VIEW作
成に時間がかかりすぎるなど）
・ 複 数 拠 点 ・ 複 数 ⼈ で の効率的な管理が難しい・ セキュリティが低い

不動産企画 ・ 開発
（CRE/CREM）

・ ⼟ 地建物や店舗開発，縮退の検討

●

●

●

●

●

総務担当
（ファシリティマネー
ジャー）

・ 構築や運⽤
・ 監査
・ 研修

●

●

●

●

●

建 物 設 備 構 築 ・
運⽤

・ 構築
・管
 理，運⽤保守

●

●

●

●

●

セールス ・ マーケティ
ング・多 数の⼟地 ・ 建物そのものを対象としたセールス・マーケティング

●

●

●

●

●

・ DC，通信・ 電気，ガス，⽔道・ 鉄道，航空
のTarget部署

・ ビルメンテ会社
・ ディベロッパー
・ ツーリズム
のTarget部署

・ 例 えば東証⼀部上場企業上位200社のTarget部署

・ 外資⼩売・ 外資DC・ 外資メーカー・ G AFAM等SaaSベ
ンダ・ 競 合各社サービスの導⼊企業事例で確認

具体的な営業先いく予定です．

撮影の自動化，また日本のお客さまか

こうした展開先は，普段セールス組

ら要望の多い，3D-View データスト

織としても接点が少ないところになる

レージのオンプレミス化対応，API にため，ピンポイントでアウトバウンド

よる BMS（Building Management

的にアプローチを試み，営業展開を進System）や資産管理システムなどとめていく予定です（表 3 ）．

の連携や，画像解析サービスとの連携

今後についてNTT Com は，本サービスの拡大により，これまで現地での対応が必要とされてきた業務のリモート対応の実現など，すべての働く人が最適な働き方を選び活躍できる世界をめざします．
そうした世界の実現のため，現場業
務やファシリティマネジメント領域での DX を加速させ，自社が持つリアル
タイム情報配信サービスとの連携や，ドローンやロボットなどの活用によるなど，本サービスのさらなる機能拡充を行い，お客さまのワークスタイル変（左から）田口  陽一 / 木付  健太

革に貢献していきます．

Beamo については，現在 NTT グルー
プ内での活用と並行して，お客さまへの提案を積極的に行っています．本サービ
スの利用，活用にご興味ございましたら，デモを含めご説明させていただきますので，お気軽にお問い合わせ下さい．

◆問い合わせ先NTT コミュニケーションズ
イノベーションセンター
プロデュース部門
TEL 050-3811-3374
FAX 03-5439-0470
E-mail com-open-innovation-cp

2022.3

ntt.com39

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

コンサル

ング
技 術オファリ

N T Tデータ流

DX ビジネス拡大を阻む 4 つの課題

Digital 時代において，技術がビジネスをリードするといわれています．しかし，実際の現場において，単純な技術の提案では Digital
ビジネスの拡大にはつながりません．技術がリードするとは嘘だったのか，そこにはどういった課題があるのか，本稿では NTT デー
タが直面したデジタルトランスフォーメーション（DX）ビジネス拡大を阻む 4 つの理由とともに，それらの課題を乗り越え，どのよ
うにして顧客に技術を届けているか，NTT データ流のアプローチ
方法を紹介します．

勝田

ひろかず

弘和

NTT データにつなげていくことが私たちのミッることに意味があるのです（図 1 ）．

ションです．しかし，実際の現場にお■課題② 経営層にまで訴求でき

Digital 時代において，顧客のニー

いては，他ベンダの後塵を拝するなど，る内容になっていない

ズは不明確なものです．顧客のほとん

真に顧客へ訴求できる提案につながり

技術オファリングはストーリーとどは，デジタルトランスフォーメーショ

づらいのが現状です．なぜ，真に顧客セットであることが重要であることはン（DX）の目的は何なのか（Why），

へ訴求できないのでしょうか．そこに前述したとおりですが，ビジネスへの何をすればいいのか（What），どうは 技 術 を 得 意 と す る NTT デ ー タ の投資判断を行う顧客の経営層に訴求すやればいいのか（How）といったこ「DX ビジネス拡大を阻む 4 つの課題」

るためには，それだけでは不十分です．

とが分からず，何から手を付ければいがあったのです．

どんなに素晴らしいストーリーであっDX ニーズのさらなる高まり

いのか分からないといった声をよく聞きます．
実際に DX を推進している顧客の声

DXビジネス拡大を阻む 4 つの課題ても，それが経営課題を解決するもの
でなくては，投資の判断を得ることはできません．そのため，提案すべきスを聞くと，一部の企業においては DX■課題① DX 実現までのストー

トーリーは企業の経営課題の解決に結を成功させ，飛躍的にビジネス拡大しリーになっていない

びつく内容になっており，経営層の共た例もありますが，多くの企業は，既NTT データは，DX に資する技術オ

存ビジネスの効率化にとどまっており，

ファリングを多く持っています．しかビジネス変革からの新規価値創出とし，それらの技術オファリング単独でまた，そのストーリーが絵に描いた

いった，真の意味で DX に成功していの提案では，顧客課題の一部を解決す

餅ではなく，実際に実行可能であるとる企業は少ないのが現状です．そのたることはできても，DX の実現までたいうこと，つまりストーリーに紐付いめ，DX を実施したいという顧客ニー

どり着くことは難しいといえます．本た事例をもって説明し，NTT データ

ズは相変わらず多い状態です．

当に必要なのは，複数の技術オファリの実行ケイパビリティを，同時にアングが組み合わさった，DX 実現につピールすることも重要です（図 2 ）．

ながっていくストーリーなのです．技■課題③ 提案が個人戦になってそのような顧客に対して，DX を提術オファリングは，そのストーリーにいる

案し，NTT グループのビジネス拡大

出てくる課題解決の手段として登場す

NTT データのミッションと現状

40

かつた

2022.3

感を得る内容であることが，もっとも重要なのです．

経営層に訴求できるストーリーで提特集■NTTデータのもつ技術オファリング群
各オファリングがつながりなくバラバラで存在．

■NTTデータの顧客
技術オファリング単独では，それらがDXにつながるのかどうかわからず迷っている．

図1■NTTデータの顧客（経営層）
DXにつながる道が示されても，それが自分が抱える経営課題の解決とつながるのか分からず困っている．

図２■NTTデータの顧客バラバラだった技術オファリングがつながりを持って 1 つの道となり，その道がDXにつながっていることに気付きを得ている．

■NTTデータの持つ技術
オファリング群がつながった道
単体でバラバラだったオファリングがDXにつながる道としてつながった．

オファリング単独ではなく，DX 実現のストーリーであることが重要■DXにつながる道たち
DXの課題の数だけ道はあるが，経営課題の解決につながっているかどうかは分からない状態．

■NTTデータの顧客（経営層）
DXにつながる道の 1 つが自分の
経営課題の解決につながっていることに気付いている．

■DXにつながる道たち
複数の道のうち 1 つが顧客の経営課題の解決につながっている．

DX 実現のストーリーが，顧客の経営課題解決につながっていることが重要

2022.341

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

案することが重要であることは前述しると，提案されたストーリーそのままストーリーを集めたものです．このス

たとおりです．後は提案するだけなので本当に DX が実現できるのか，実行

トーリーは，外部専門家のコンサルですが，誰もが実行できるかというと，途中で新たな課題が発生するリスクはティング結果を調査，汎化したもので実際の提案の現場においては個人の力ないのか，そのようなときに誰か助けあるため，顧客の経営層から共感を得に頼っていることが多く，限られた人てくれるパートナーはいるのかといっやすい課題となっており，前述した課

財にしか実行できないことが往々にしたことを不安に思うはずです．そのよ

題①，②の解消につながります．また，てあります．提案可能な人財を育成す

うなときに備えて，DX の提案から，提案内容や方法が定型化されているたることも可能ですが，多くの時間，コ

実行完了までをE2E（エンドツーエンド）

め，提案可能な人財がスケールしやす

ストを要してしまいます．そのため，で一貫して顧客の隣で伴走していく

く，課題③の解消にもつながります．

前述した経営層に訴求できるストー

DXパートナーの存在が重要です（図 4 ）．

さらに，シナリオにとどまらず，それ

リー，提案方法といったものをある程度定型化し，ツールとして仕立て上げ，誰もが顧客にアプローチ可能な状態に4 つの課題を乗り越える NTT
データ流 DX アプローチとはらの課題を解決するための実践手順（DX 実践シナリオ）と，それを実行する NTT データの技術オファリング

していくことが重要です（図 3 ）．

■ NTTD 流 その 1 ：経営課題をもセットになっており，上流から下流■課題④ ストーリー実行を E2E解決する 7 つの代表シナリオのデリバリまで一貫して NTT データ

で支えるパートナーがいない

前述した課題をどう解決すべきか，が実行可能であることを，顧客にア

どんなに素晴らしいストーリーでもNTT データでは，課題①，②，③に実際に進めていく中で，予想できない対する解として「経営課題を解決する

NTT データではこれらを用いて，課題が発生するなど，思いどおりに進7 つの代表シナリオ」を開発しました

顧客の経営層にアプローチし，NTT

まないことは当然あります．場合に（図 5 ）．

ピールできます．

データに Digital ケイパビリティがあ

よっては最初に思い描いたストーリー「経営課題を解決する 7 つの代表シることをアピールしつつ，Digital 案

を都度修正しながら進むことも十分にナリオ」とは顧客の上位層が DX 推進

件の拡大を図っています．

考えられます．顧客の立場に立ってみ時に課題となりやすい 7 つの代表的な■NTTデータのメンバたち
・DXにつながる道を毎回顧客ごとにつくるのではなく，定型化して「ストーリー集」とし，その「ストーリー集」でNTTデータがDXを推進できることを顧客に示している（提案している）
様子．
・定型化することで，提案するメンバが限定されず，誰でも提案可能になった様子．
■つくりかけの道DXにつながる道筋は見えているが，道がまだない状態■NTTデータの顧客（経営層）
道をゼロからつくり出そうとする
NTTデータに疑問を持つ．

■NTTデータ
DXにつながる道を顧客の課題に合わせて毎回ゼロからつくり，NTTデー
タがDXを推進できることを示そうとしている（提案しようとしている）様子．

図３

422022.3

誰もが顧客にアプローチできるように，定型化することが重要■ストーリー集
・これまでNTTデータがつくってきた
DXにつながる道を事例的に集めたモノ．これを持ってNTTデータがDXを推進可能であることを顧客に示す．
・本文で後に「経営課題を解決する 7
つの代表シナリオ」と表現されているのがこれに当たる．

特集■NTTデータの顧客
DXにつながる道は分かったが，本当にうまくいくのか，
途中で新たな課題が発生しないか不安になり，1 人で進むことを躊躇している様子．

図₄■NTTデータ
示した道を，NTTデータが顧客とともに伴走者し，導いていく．道の途
中で課題が発生した場合，それらを解決しながら顧客を導いていく役
割（本文で後にデジタルテクノロジ
ディレクタと表現されている人）．

■NTTデータの顧客
道を一緒に進んでくれるパートナーの出現に安心している様子．

ストーリーの実行には共に伴走するパートナーの存在が重要

7 つの代表シナリオを活用して優先テーマやロードマップを決定
既存システム全体を見直し，廃棄・移行・刷新といった方針を明確にすることで，今後の運用における“2025年の崖”
“2025
“
2025
回避

コストを低減，リスクを回避したい

最新技術の追随

最新技術を活用して業務効率化による生産性向上を実現したい，また，最新技術の追随によりアジリティを

データドリブン経営

次世代のインフラ基盤，プラットフォームを構築し，組織・システムごとにサイロ化したデータを統合・

新規価値創出デザイン，デジタル技術を活用して既存製品・サービスの高付加価値化や新たなプロダクト・サービスのビジネスモデル変革

ディスラプターの台頭や新型コロナウイルス感染症の影響により，現在のビジネスが縮小する危機感があり，DXに資する組織変革DX推進するための企業文化が醸成されていない，また，継続的かつスピーディに顧客に価値提供し続ける

向上し，社会変化に素早く適応し続けることが可能な状態を維持したい

活用することで，リアルタイムマネジメントやデジタルマーケティングを実現したい創出を実現したい

デジタル技術も活用した新たなビジネスモデルを検討したい

デジタル人材育成・内製化
図₅■ NTTD 流 その 2 ：顧客の DXための仕組み・組織運営・アジャイル経営が実現できない社内にDX推進するための人材が不足しており，DX人材の育成やリスキル，採用等を行うことによってこれを補いたい，また，DX人材のモチベーションを維持し，確保し続けたい

経営課題を紐解く ₇ つの代表シナリオとははどうすべきでしょうか．それに対すは，「そもそも DX で何をすればいいる解として，NTT データには，提案か分からない」といった顧客の DX あ

から実行まで一貫して顧客と伴走してるある課題に対して，目標策定，ロー

前述した課題④のような予想できな

いく DX パートナー，「デジタルテク

ドマップ策定，グランドデザインの検い課題の発生など，DX の実行時に想ノロジーディレクター 」が存在します．

討といった，上流における課題推進は

定どおりに進まないような場合，顧客

デジタルテクノロジーディレクター

もちろんのこと，テクノロジ面に強みを推進する「デジタルテクノロジー
ディレクター ®」®

®

2022.34₃

特集

NTT グループの社会変革に向けた ICT ソリューション

お客さまの立場にてお客さまとともにDXを推進するパートナーシップ

共創によるDX推進
00111111011111111010101000011101110101
00001011000111010110101000000010101100
01000100001010011010111010000001011001
01100011111010010111110101111111001101
11111000100010111000100010000001011011
10111111100011111101111111101010100001
11011101010000101100011101011010100000
00101011000100010000101001101011101000
00010110010110001111101001011111010111
11110011011111100010001011100010001000
00010110111011111110001111110111111110
10101000011101110101000010110001110101
10101000000010101100010001000010100110
10111010000001011001011000111110100101
11110101111111001101111101011111110101

お客さま

DXコンサルティングメソッド
To-Be像の策定

DIGITALSYSTEM

お客さまwith

デジタルテクノロジー
ディレクター ®

実行計画の具体化

経営課題を紐解く 7 つの代表シナリオ“2025年の崖” 回避
新規価値創出ビジネスモデル変革

NTT
データ

データドリブン経営

DXに資する組織変革

デジタル人材育成・内製化

NTTデータの技術オファリング
Service
Management

Security

図６

Application
Development
Management

Data
Analytics

Cloud

デジタルテクノロジーディレクター ® のポジションを持っているため，実行工程以降の推つの代表シナリオ」を NTT データ全携を進めており，彼らのオファリング進も可能です．顧客のあらゆる課題に体に浸透させ，NTT データ ALL で顧を組み入れることで，代表シナリオを答えることが可能なテクノロジコンサ

客にアプローチし，Digital ビジネス

強化し，どのような顧客課題においてル集団といえます．

の拡大に寄与することをめざしていき

も DX が推進できる状態になることをます．

めざしています．

前述した 7 つの代表シナリオを用いた顧客への提案はもちろん，実際の実■コンサルティング人財強化

行工程以降も顧客に寄り添い伴走する「 7 つの代表シナリオ」は，上流アことで，各技術オファリングとのスムー

プローチを定型化し，汎化したツール

ズな連携，新たに発生した課題の解決

ですが，そのツールを柔軟に使いこなと，上流から下流まで一気通貫で対応すためには，人によるコンサルティン

する DX パートナーとなることが可能

グのスキルが一定量必要となってきまです（図 6 ）．

す．また前述したとおり，顧客に伴走しながら DX の実行完遂まで一緒に走

今後の展望

44

最新技術の追随

り切る DX パートナーの存在も欠かせ

今後は下記を実施し，さらなる DX

ません．そのため，今後はそういったビジネスの拡大を図っていく予定です．

顧客の DX パートナーとなり得るコン■「経営課題を解決する 7 つの代

サルティング人財も強化していく予定

表シナリオ」の NTT データ全体

です．

への展開

■ 7 つの代表シナリオの強化「 7 つの代表シナリオ」は顧客へのNTT データの技術オファリングの上流アプローチ方法を一定量定型化しみで幅広い顧客の DX が推進できるかたものであり，顧客経営層へのアプというと，そこにはまだ課題がありまローチ可能な人財を増やすのもねらい

す．あらゆる顧客課題に答えられるたの 1 つです．そのため，今後はこの「 7め，現在，他の有力先進ベンダと強連

2022.3

勝田 弘和
NTT グループは技術が強みの会社です
が，Digital 時代においては，単純な技術のみの提案では技術は届けらません．技術開発だけではなく，時代に合った届け方もセットで検討することも重要なのです．

◆問い合わせ先NTT データ
技術革新統括本部 システム技術本部
企画部 企画担当
TEL 050-5546-2380
E-mail seh_plan_proper

kits.nttdata.co.jp

澤田宏NTT コミュニケーション科学基礎研究所
上席特別研究員課 題 解 決 に よって 研
究 テ ー マ が 減 ると は考えない．できることが増えて新たな研 究
領域を開拓

ブラインド音源分離研究において ICA（独立成分分析）と NMF（非負値行列因子分解）を発展 ・ 統合させた ILRMA（独立低ランク行列分析）を国内の共同研究先と発表し世界的に高い評価を得るとともに，自身にとっては新境地であるニューラルネットワークのテー
マに踏み込んだ澤田宏上席特別研究員に，研究成果と研究活動を充実させる姿勢について伺いました．

音源分離の技術研究の集大成，ILRMA
によって日本の存在感をアピール
現在，手掛けている研究を教えていただけますでしょうか．

52

ブラインド音源分離技術については，データや信号などの情報源の構造や特徴をうまくとらえる非負値行列因子分解（NMF: Nonnegative Matrix Factorization）と，デー
タや信号が観測系を通じてどのようにセンサで観測された

目を閉じてどのような状況で収録しているのかが分から

か を 推 定 す る 独 立 成 分 分 析（ICA: Independent

ないような状況で混ざった音源を聞き分けるブラインド音

Component Analysis）を組み合わせ，情報源の構造と源分離技術を現在に至るまで長い間研究しています．この観測系を推定する技術として深化させています．その中で技術の一部分を発展させ，時空間データを解析する技術の

NMF については，多次元データの時空間的な関係性をモ研究も行ってきました．さらに最近は，多くの人がすでにデル化し，将来の予測を可能にする時空間多次元集合デー

手掛けていますが，ニューラルネットワーク技術の研究も

タ解析技術へと発展し，さらに最近はデータ同化と学習型

始めました．

誘導の技術に発展していきました（図 1 ）．

2022.3⑥天候や事故など多様な状況を考慮したシミュレーションにより最適誘導計画の策定を支援①実世界で通過人数を
定点観測

プランＡ

⑦実世界で
誘導実施

プランA
発動！

②観測データを活用

プランＢ④シミュレータで人流を再現する
入力データを自動生成③機械学習により経路ごとの人の流量を推定…

膨大な組合せの誘導策
…

18:01
18:03
18:03

…

1
2
3
…

ユーザ 発生動線
ID
時刻 （スタート，目的地）⑤シミュレータへ入力し，人流を再現

図1

データ同化と学習型誘導大規模イベント会場などでの混雑緩和や通信インフラの安定化のために，リアルタイムに観測されたデータを活用

観測信号( 2 つの楽器音の混合）して，近未来に起こり得る混雑などの事象をデータ同化と

独立性の
最大化

推定された
音源信号

情報源の
特徴を抽出
NMF

ICA

シミュレーションによって検知し，学習型誘導により先行NMF的に混雑を回避したり安全を確保する技術です．NTT コ

低ランク
表現
T1 V 1
T2

V2

ミュニケーション科学基礎研究所（CS 研）の上田修功フェローを中心に私も含め社内の多くの研究者がかかわってい

図2

ILRMA（独立低ランク行列分析）

ます．実現した技術を大規模イベントで実証したかったのですが，オリンピックは新型コロナウイルスの感染拡大防

香川高等専門学校，東京大学との共同研究の成果として，止のために無観客となり，実証までは至りませんでした．

これに対応する基本技術を2015年の国際会議，2016年の論

このほか，清水仁研究主任を中心として「遊園地における文誌で発表し，発展させてきたもので，音声・音響信号処

アトラクション選択モデルとそのパラメータ推定手法」「ア

理分野で世界最大の国際学会 ICASSP2018でチュートリ

ンケートに基づく遊園地シミュレーションによる来園者余アル講演をし，その内容をレビュー論文（APSIPA 2019

剰の最大化」といった課題にも取り組んでいます．

Overview Paper 2019） と し て ま と め た と こ ろ，

一方並行して，ブラインド音源分離技術を発展させて

APSIPA Sadaoki Furui Prize Paper Award をいただ

ICA と NMF と 統 合 し た ILRMA（Independent Low-

きました．さらに発展した内容で国際会議 EUSIPCO2020

Rank Matrix Analysis：独立低ランク行列分析）（図 2 ）のチュートリアル講演も行いました．

を広める活動を行いました．ILRMA は，東京都立大学，

2022.353

新型コロナウイルスの影響は残念でしたが，それでも，世界的な成果をいくつも上げていらっしゃるのですね．

まずは NTT 研究所全体という観点で組織を盛り上げよ
うと，自分の勉強を兼ねて，深層学習コロキウムと機械学
習に関する技術講座を立ち上げました．深層学習コロキウ

これらの活動やこれまでの音源分離，ICA，NMF に関

ムは NTT 研究所内のメンバで開催しています．20年くらする研究成果を評価していただき，2018年には米国の電気・い前から，武蔵野，横須賀，厚木，京阪奈，つくばなど場

情報工学分野の世界最大の学術団体である IEEE の Fellow

所は離れていますが，年に一度くらいは専門家が集まろうに，2019年には日本の電子情報通信学会の Fellow に選出と，音声や言語などのテーマを設定してコロキウムを設けされました．また，2020年には，電子科学技術に関する優ていました．深層学習コロキウムはようやく 5 歳になりまれた研究により，日本の当該分野の振興や産業の発展に貢した．コロナ禍にあってこの 2 年はオンライン開催ではあ献した功績と，電子科学技術のさらなる発展と啓蒙に寄与

りますが，研究所の誰がこの領域の技術を追究しているのすることを目的とした，高柳健次郎業績賞をいただきましかが分かり，情報交換と議論が進みました．

た．受賞に際して「ILRMA は，これまでのブラインド音

また，技術講座は新入社員や入社 3 年目あたりの社員向源分離にかかわる一連の研究の集大成を，日本初のオリジ

けに開催しています．これまでネットワークや情報理論等

ナリティとして明確化したものであり，編書や国際会議のはありましたが，機械学習はありませんでしたので，これチュートリアルやレビュー論文を通じて世界にアピールしを機に立ち上げ，2019年ごろからニューラルネットワークている」と評価していただきました．そして，2022年 1 月の内容を増強しました．

に は 各 分 野 で 毎 年 5 名 選 出 さ れ る IEEE Signal

こうした取り組みを通じて，私自身もニューラルネット

Processing Society Distinguished Lecturer に選出

ワークについてかなり理解が深まり，新たな研究課題におされました．このような評価から，ILRMA をはじめとす

いても使いこなせるようになったことから，現在，他の共る技術で NTT や日本の存在感をアピールできたと自負し同研究者と， 3 種類ほどの関連研究をしています．そのうています．

ちの 1 つとして「細層構造を持つ光ニューラルネットワー
クの高速学習法」（図 ３ ）を CS 研の青山一生研究員とと組織を盛り上げて，自分のスキルも高める
ニューラルネットワーク技術はILRMAと分野が異なりますが，どのような経緯でテーマ化したのでしょうか．

54

もに開発し，その内容が国際会議 ICCAD 2021に採録されました．機械学習分野での新規性に加え，共同で検討してきた NTT 物性科学基礎研究所（物性研）の納富雅也上席特別研究員のチームが，実際の光デバイスで実験する際にこの技術によって学習したパラメータを使用しています．

ブラインド音源分離に関する研究や時空間データの解析

また，2016年から 3 年間委員を務めた先導的研究開発委に注力してきた一方で，2012年ごろから第 3 次 AI（人工員会「マテリアル・インフォマティクスによるものづくり知能）ブームが巻き起こり，深層学習をベースとしたニュープラットフォームの戦略的構築」において，新たな物性開

ラルネットワークが徐々に私たちの生活の中で使われるよ発のために機械学習の技術をどのように用いるかを議論しうになってきました．私はニューラルネットワークには直てきました．そのような経緯もあり物性研から声がかかり，接かかわってはきませんでしたが，2017年ごろから（他の物性研の若林勇希研究員と CS 研の大塚琢馬研究主任を中

多くの方々と同様に）この技術はやはり非常に重要だと思心とした共同研究で，非常に性質の良い薄膜を作成するた

うようになり，後追いでも構わないからと腹を括って取りめの温度などの条件を機械学習技術により導き出すことが組み始めました．新たな分野へのチャレンジとしての第一できました．そして「東京大学，東京工業大学とともに作

歩は勉強です．

製した「SrRuO3」の単結晶薄膜を，低温かつ磁場下での2022.3

光ニューラルネットワーク内の行列乗算回路
細層数 m
n 入力
Mach-Zehnder干渉計（MZI）
PS

図3

DC

PS

DC

高速学習法
簡便な調整量計算式を考案
PS

細層構造を持つ光ニューラルネットワークの高速学習法

電気伝導を測定することにより，「磁性ワイル半金属状態」

トワークの高速学習法は，同僚でもある青山氏が一緒に追と呼ばれる “ エキゾチックな状態 ” に特有の量子的な電気究してくれたことが大きかったのです．また，納富氏は自伝導特性を観測した」と発表することができました．ずっ分にない専門性を持っていらしたのが魅力的で，私の経験と情報系の研究をしてきたため，新たな特性を持つ物質のとスキルを合わせてシナジーが起こり新たなものが生まれ作成に関与できるとは夢にも思っていなかったのですが，るという期待感がありました．

少しでもかかわることができてとても良かったです．
自分の得意分野の技術を使って，研究活動を充実させるために重要なことは他にもありますか．
例えば，何が自分の得意分野の技術で，それをどう使えば活躍できるか，そしてどんな技術なら当該分野の発展に貢献できるのかを考えることです．

こうした出会いは，先ほどもお話ししたコロキウムや懇親会等で得ることができますから，懇親会などのラフに話せる機会に感触を確かめるのもいいかもしれません．加えて，私は上田フェローが立ち上げた機械学習・データ科学
センタのメンバですが，ここでの情報共有をきっかけに新たな研究の機会を得ています．
ところで，研究は何年も続けているとどんどん進捗して

光ニューラルネットワークでは複素数を使うのですが，成果が出てきますから，当然のことながら課題が解決され

ICA の研究でも音声をフーリエ変換すると複素数が出てく

た分，研究テーマは減ってきます．これを憂うのではなく，るので，複素数つながりで検討すれば，私も貢献できそうできることが増えて新しい研究領域が開拓されているのだ

だと考えました．全く未知の分野ではなく何か自らの領域と考えて研究活動に臨みたいです．こうした姿勢が共同研と重なる点，自分の得意技術が使えそうなところを見出す

究者，仲間を探すことにつながっているのかもしれません．

ことが大切ではないでしょうか．得意技術は多ければ多い

1 人でできることには限界がありますから，他の研究者とほうがいいかもしれませんが，1 つあれば十分だと思います．

協働することを大切にしてきました．協働には異なる専門

そして，自分の得意技術だけで活動するのではなく，自性をうまく組み合わせる方法，同じ専門性でそれぞれのス

分が新規参入を果たした分野で，学習して新たなスキルを

キルを相互に理解・確認し合い深めていく方法などがあり身につけていくことも大切ですし，研究仲間や賛同者をうますが，その前提として，相手から興味と信頼を持ってもまく見つけることも重要です．例えば，光ニューラルネッ

らえる存在でなければいけません．信頼を得るために期待

2022.355

される専門性において，価値のあることを提供できる，実は大した成果もありませんから，成果を出せるかという不験やシステムを構築するなら担当部分をしっかり担う，議安もありながら研究していました．それでも頑張っている論をするにも自分の考えをしっかりと示せる等，すべきこと何らかのかたちで成果は出る，と声をかけてやりたいでとをしていきたいですね．

すね．
例えば，先ほどの IEEE のチュートリアル講演，技術講

あまり気にせず，やりたいことをやったらどう？
今後は研究者人生をどのように歩んでいかれますか．

に簡単に分かりやすく説明するかということにも喜びを感じます．中でも，新しい研究成果を論文として採録されるのはいうまでもありません．実は2013年に IEEE に採録さできるだけ長く研究していきたいと思っています． 1 つれた論文の図が，論文誌表紙に掲載されたのです（1）．これには，研究活動における温故知新の側面の面白さがあるかは嬉しかったですね．数式で書くと分かりにくいような概

らです．ニューラルネットワークはまさにそれです．ニュー

念を図にすることで分かってもらえると思い PowerPoint

ラルネットワークの研究は60年以上も前からありますが，を使って頑張ってつくったのですが，掲載されたとき，「苦

新しい視点や技術を用いて検討すると新旧のつながりがみ労が報われた」と思いました．

えることがあります．

私たちの組織の若手の皆さんはとても努力していると思

また，ニューラルネットワークの研究において，私が後います．特に機械学習分野はすでにブームとなっているこを追いながら新しい活躍の場を見出したように，将来，他とから，非常に多くの優秀な研究者が参入しています．国のテーマを追究する際にもこのような繰り返しが待ってい際会議に論文が採録されるには難関を突破しなくてはならるでしょう．研究者としてはいつまでも勉強しなくてはいないので大変だと思います．それでも発表することが重要けないのですが，新しいことが分かるのは，私にとってはですから，完成度を高めて arXiv に論文を掲載して，難関

楽しいことですから，この先もしっかりと続けていきたいの会議もめざしていきましょう．簡単ではないと分かりつと思っています．

つも，採録されないと心が折れそうになるかもしれません

私は，研究者とは最大公約数的に役に立つかどうかは問が，そういうときは少し上の先輩の経験に目を向けてくだ

わずに新規性を生み出す存在であると思います．ただし，さい．何年も頑張ってようやく採録されたケースは非常に新しければ何でもよいわけではなく，他の研究者が価値を多いのです．私も含めてシニアが共同研究者となって論文

感じる成果を生み，彼らがそれを基に新しい研究をしてみの書き方を指導することもありますし，また，先輩に倣っようと思えるかどうかという点は重要であると考えていまて粘り強くやっていくこと，現実をしっかりと見据えていす．最先端の研究者はたくさんいますし，新しい論文を読くことが支えになります．

んでいる若い人もたくさんいますから，その中でもごく一部，自分はこれをちょっと頑張ってみようと思えるものを見つけて挑戦していきたいと思っています．
世界に大きな影響を与える研究者となられた今，入社当時のご自身にどのような言葉をかけたいですか．それを踏まえて若い研究者に一言お願いします．
難しいですね．「あまり気にせず，やりたいことをやったらどう？」でしょうか．自分自身を振りかえると，最初

56

座での講義，論文を書いているとき等，難しいことをいか

2022.3■参考文献（1） https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6517958

挑 戦 す る
研 究 開 発 者 た ち

橋本昭二
NTT コミュニケーションズ
イノベーションセンター テクノロジー部門
担当部長

ユーザの一歩先を行くために，技術の本質的な使い方を迎えに行こうソフトウェア開発の効率化，生産性向上が継続的な課題となっている中，NTT コミュニケーションズによるオリジナル開発のオー
ケストレーションプラットフォームである Qmonus が NTT グルー
プの中に広く浸透し始めています．Qmonus の内製開発者 橋本昭
二担当部長に研究開発テーマの概要 ・ 経緯と研究開発者としての姿勢について伺いました．

NTT Comオリジナルのオーケストレー
ションプラットフォーム Qmonusを開発
現在，手掛けている研究開発から教えていただけますでしょうか．

システムの構築・管理・運用が非常に複雑で非効率なものとなります．特にクラウドをベースとして開発を行う，クラウドネイティブな環境が一般化してきている中，さまざまなオープンソースソフトウェア（OSS）や製品，サー

私は NTT コミュニケーションズ（NTT Com）の研究・ビスが利用されており，この傾向がますます顕著なものと開発部門で，高速かつ継続的なソフトウェア開発と柔軟ななってきます．こうした課題を解決すべく私たちが考える

デリバリを可能にするプラットフォーム Qmonus の内製

ベストプラクティスとして DevOps フレームワークを開開発に取り組んでいます（図 1 ）．

発し , 全社の標準プラットフォームとして使えるように広お客さまに提供するサービスやシステムは，その要求条

めていこうというコンセプトで Qmonus を開発していま件が多様で，複数のプロジェクトで並行開発するとアーキ

す．現在，Qmonusは，クラウドネイティブアプリケーショ

テクチャが異なる個別システムが量産されることになり，ンの開発，およびデリバリ・運用を高度化するための2022.357

挑 戦 す る 研 究 開 発 者 た ち

いても外注を中心とした開発が乱立し，多額のキャッシュアウトが発生している状況でした．仮想化やクラウド技術，
SDN が叫ばれる中，ソフトウェアを内製できない IT 企業に未来はないと考え，システムの内製開発の重要性を再認識し，内製化を推進していくには，開発プロセスの効率化による生産性向上と人材育成が急務であると考えました．

PaaS（Platform as a Service）としてスマートデータ

そこで，私は SDN 向けのコントローラやオーケストレー

プラットフォームをはじめとし多くのサービス開発を支えタを開発するための独自のソフトウェアフレームワークをています．

密造し，内製でも十分な生産性や品質で開発できるんだと

Qmonus は，クラウド上で Microservice を高速に開いうことをサービス開発の部署や幹部にアピールする活動発するための Qmonus SDK と，DevOps 環境の柔軟なを行い，周囲の理解・信用を得ることに尽力しました．

自動構築や，Microservice のデリバリ・テスト・運用の自Qmonus は，2014年に開発着手したのですが，表向きは，動化を実現する，宣言的 CI（Continuous Integration）/とあるサービスのコントローラ開発でしたが，設計段階か

CD（Continuous Delivery）プラットフォームである

らアプリケーションに特化せず，メタな処理モデルを駆動

Qmonus Value Stream で構成されています（図 2 ）．

する実行エンジンと業務ロジックを切り離したアーキテク

Qmonus は，サービスごとにサイロ化されて , アーキテ

チャで開発し , 後にエンジン部を流用できる構造としまし

クチャ構成の設計，検証，構築，運用に追われて，アプリ

た . つまり , このエンジン部が Qmonus SDK のコアの原

ケーションの開発に注力できないというサービス開発担当

点となります．このパイロットプロジェクトの成功を皮切者の悩みを一気に解決します．

りに案件を徐々に増やし，周囲の信頼を積み上げて，ようやくクラウドネイティブなプラットフォーム Qmonus のどのような経緯で内製開発を行っているのでしょうか．

誕生まで漕ぎ着けました．Qmonus によってサービス開発の速度は飛躍的に向上し，システムの内製率も格段に向

私は , 大規模システムの開発に長らく従事していました

上しています．共に開発をし，巣立っていったメンバや事が , 大手 SIer とのぶつかり稽古を通して彼らから多くの知業サイドで導入をフォローしてくれた仲間は，長い年月を見・ノウハウを得てきました . 一方他の社内システムにお経て，グループ各社で活躍し，そこで Qmonus の導入推

クラウド上でQmonus SDKを使ったアプリケーションを開発し，そのままデプロイ

Qmonus SDK開発環境

Qmonus Value Stream

Dev Ops

ビルド

テスト

クラウドコンソール/IDE

実装

デプロイ

アプリケーション開発者

図1

582022.3Developer がユーザに価値を早く届けるためにリリース

進をしてくれるようにもなってきました．最近までサービ

なフィードバックをするように心掛けています．

ス化など考えてもみませんでしたが，周囲の協力や使いたQmonus は私の欲しいモノからスタートしたサービス

いと言ってくれる声に支えられ，2022年度に NTT グルー

ですが，もちろん，開発をする以上，社会貢献や事業貢献

プ向けにサービスを開始する段階まできています．

につなげていくことが前提です．そのためにも周囲の意見を聞くことは重要で，周囲からのフィードバックを熟考し欲しいモノを自分で育てる楽しさ

たうえで，それを超えた提案をすることがベストだと思います．まずは技術を追いかけてつくったものを使っていた自らがつくり出したモノの価値を認められて拡散したという経緯は興味深いですね．

だき，結果のフィードバックから本質的な要求を噛み砕いてプロダクトに反映する，このように「技術の本質的な使多くの場合，ニーズやシーズから研究開発のテーマを考えるのが一般的だと思いますが，Qmonus は，「私が欲しいモノ」から始まっています．一番欲しいモノをつくるのは楽しいものです．Qmonus により自分の生産性も上がるし，それを使うことによって周囲の生産性も上がります．
またさまざまなフィードバックを得ることでさらに自分もい方を迎えに行く」アプローチがユーザの一歩先を読み解くことにつながると考えています．
技術を迎えに行くとはユニークな表現ですね．その活動において課題やテーマを探すときに心掛けていること，意識して実行されていることはありますか．

道具も進化することができます．何より欲しいモノを自分

目前の課題に対応しつつ，自分たちだけでは解決できなでつくり，育てることは楽しいと思いませんか？ NTT

いような大きな問題を見据えて動くという状態ですから，

Com の開発部門には，こうした発想を尊重してくれる環

取り組む課題やテーマをじっくりと考える余裕がないのが境があります．入社したばかりのとき，システム開発を新実情です．ただ，抱えている案件が非常に多いうえ，ユー

入社員だけのチームで内製させてもらったことを覚えていザも多く，その分フィードバックもありますからテーマのます．この環境は今も同じで，新しいビジネスのタネにな

材料には事欠きません．だからといって，すぐにテーマとるような技術開発は何でもやらせてもらえます．ただし，

して飛びつくのではなく，全体を俯瞰する力も必要です．

ビジネスですから出口戦略は必須で，価値を見出せなけれ社会において私たちがどのポジションにあるかを知らないば継続することはできません．しかし，志や将来性をしっと，社会や事業への貢献からほど遠いテーマとなります．
このため，私は同じ志を持った仲間とのブレーンストー

かりと示せば開発着手は認めてもらえます．
その際，自分の志をしっかり伝えるためにきちんと戦略

ミングを大事にしています．例えば，DevOps に別の視を練る必要があります．私は，先ほどお話しした Qmonus

点や軸で臨んでいる組織の仲間とディスカッションしたり，

SDK の例のように，まずは実績をつくり使っていただく

お互いの近況，悩みを共有しています．それだけでもたくことで，その価値を実感してもらうことを心掛けています．

さんの課題テーマやアイデアが出てきますし，技術だけで他にも私は相手の意見をよく聞いて，次の機会には本質的はなく，ビジネスの戦略や組織的な課題等も共有できて大DesignPatterns</>
Develop, Test
SDK
PortalBuild,
Test,
DeployDevOps Platform

Qmonus SDK

Qmonus Value Stream

クラウド上でマイクロサービスを高速で開発できる
ソフトウェアフレームワークを提供

ベストプラクティスを活用したソフトウェアデリバリを実現するCI/CDプラットフォームを提供

図2

提供プロダクト2022.35₉

挑 戦 す る 研 究 開 発 者 た ち

ところで，研究開発の醍醐味はある意味自己満足だと思っています．ただ，その根幹には研究開発者の「社会に貢献したい」という信念があり，その信念に基づく結果に対する自己満足なのです．例えば，私はユーザからいただく感謝の言葉に喜びを感じます．これは自分がいいと思ったものが実際に世の中で使われているという事実を「誰か変刺激を受けてることができます．他にも，技術論文やホの役に立った」と，とらえているからだと思います．研究

ワイトペーパー，OSS の動向にも目を配り，私たちが取開発者としてこうした喜びを得るためには，最後まで成し

り組まなければいけないニーズやシーズ，トレンドも集め遂げる志や，自分を信じるだけではなく，周囲や仲間をしっます．

かり信じることが大事だと思います．なぜなら，研究開発

余裕がない中でも情報収集や思考の時間をつくらなけれ者として 0 から 1 にする，つまりモノはつくれるかもしればならないので，私は午前中をコーディングやデバッグ等ないけれど，仲間がいなければ100にすることはできないの直接の開発の時間にあて，午後はコミュニケーションやからです．そこには必ず，仲間，そして「しかけ」が必要

思考の時間にあてています．頭がフレッシュな午前中は集になります．

中してコーディングを行い，老眼で疲れてきたら，情報収集やコミュニケーションを通じてさまざまな意見を聞くと後輩に一言メッセージをお願いします．

リラックスできて「次あれやろ」と課題やビジョンが浮かんでくるからです．

私は日頃，上下関係を意識せず後輩の皆さんと仲間感覚で接して仕事をしていますので，その感覚でお話しさせて10から100にするのは，0 から 1 にするよりも大変研究開発者の仕事の醍醐味を教えていただけますでしょうか．
研究開発者の仕事は 0 から 1 を起こす仕事だと思ってお若いエンジニアは「この技術をやりたくて NTT Comに入りました」「外部で発表したいです」「論文書きたいです」という方も結構多く，この姿勢や行動は研究開発者にとって当たり前でとても大切なことだと思います．

り， 3 年ほど前はそれが醍醐味だと思っていました． 0 か

ただ，皆さんには，今やっている研究開発が事業にどのら 1 にするのは大変で，その 1 を10にするのは楽しい，けようにつながっていくのか，事業における自分のポジショ

れどもその次のステップ，10から100，1000にするフェー

ンを常に把握して業務に取り組んでほしいと思っています．

ズは，それが 0 から 1 とは比べ物にならないほど大変であそして，その成果をタイムリーにアウトプットしていくよ

ることに直面しています．ソフトウェアはコピーすればス

うに努めてほしいと思います．これによって，事業貢献とケールしますが，案件プロジェクトが膨大になってくると研究開発が両立し，ブレのない研究開発を継続できますし，

ソフトウェアでカバーできない部分でどうしても人が必要

アウトプットするために必要な信頼関係を早いうちから築になります．導入支援や設計コンサル業務，運用支援とくことができ，それが将来の役に立つのです．

いった部分で限界があるのです．

理想形を追い求めず , 動く技術をなるべく早く事業に届したがって，「しかけ」をつくる必要があります．これけることを意識して取り組むとよいのではないでしょうか .

は人を含めたシステム化のイメージで周囲のパートナーと世の中の動きもとても速くて，似たようなことをしていうまく連携しなければ実現できませんし，連携するにはる人が世界にいることを知ると，それが気になって目標や

Win-Win の関係を築かなければ協力を得ることはできま

目的を見失うこともあります．そのためにも，コンパクト

せん．単純に技術と向き合っていればよかった 0 から 1 のにアウトプットできるルートは常につくっておくのがよい

世界とは違い，100から1000をめざす今は全く違う景色がと思います．

見えています．関係パートナーをコーディネートするのは

私は生涯現役プログラマーを可能な限り続けたいと思っ

骨が折れますが，その大変さより100から1000に向かってています .「橋本さん , ボケました」と若い人から突き上げ

進んでいる実感が増す喜びのほうがはるかに大きいと感じられるまではキーボードは離さないつもりです．

ています．

60

いただきます．

2022.3

NTT宇宙環境エネルギー研究所

今村壮輔 特別研究員
藻類と魚介類による炭素循環にゲノム編集技術を適用し海洋中のCO2を低減させる研究
IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change：気候変動に関する政府間パネル）の第 ６ 次評価報告書によれば，大気中に排出されるCO2のうち森林で吸収される割合が57.7%，そして海洋で吸収される割合も34.6%に上るといわれています．今回は，海洋におけるCO2

量を低減させる「ゲノム編集技術を応用した海洋中のCO2低減技術」について，今村壮輔特別研究員にお話を伺いました．

◆PROFILE：東京農工大学連合農学研究科生物工学専攻博士課程修了後，東京大学リサーチフェロー，日本学術振興会特別研究員PD（東京大学)，中央大学理工学部生命科学科助教，東京工業大学化学生命科学研究所准教授を経て，2021年日本電信電話株式会社
入社．NTT宇宙環境エネルギー研究所 サステナブルシステムグループ所属．明治大学農学部兼任講師，
東京工業大学化学生命科学研究所特定教授を兼任．
専門は植物分子生物学．

いかもしれませんが，「CO2などの無機的な炭素を，グルコース

藻類および魚介類へのゲノム編集を通じて
海洋中のCO2を低減などの有機的な炭素化合物へと生体内で変換してそれが取り込まれる過程のこと」を指します．次に，魚介類が先の藻類をエサとして食べることで，藻類によって固定された炭素が魚介類へ受け◆「ゲノム編集技術を応用した海洋中のCO2低減技術」とはどのような技術なのでしょうか．

渡されます．これが，海洋中で繰り広げられている食物連鎖による炭素循環です．

IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change：

私たちは，世界初の試みとして，食物連鎖を担う藻類と魚介気候変動に関する政府間パネル）の第6次評価報告書によれば，類双方にゲノム編集を適用し，その結果として，藻類のCO2固

地球上から大気中に排出されるCO2の総排出量のうち，人間活

定量や成長を促進させたり，魚介類の成長速度や貝殻や骨への炭動によるものはわずか4.8%にすぎません．残りのうち土壌から素吸着量を向上させたりすることをねらっています．
これにより，

排出されるものが61.3%，海洋から排出されるものが33.7%

藻類と魚介類による炭素循環総量を“相乗的”に向上させ，海水を占めています．一方，吸収については，森林により吸収される

中のCO2量を減少させようという研究です．

ものが最大で57.7%を占めますが，海洋で吸収されるものも34.6%に上ります．

海水中のCO2濃度が減少すると，その分大気中から溶け込む
CO2が増加しますから，大気中のCO2量を削減することが可能

NTTが提供する通信サービスはエネルギーの消費に伴ってとなります．リージョナルフィッシュ株式会社と共同で実証実験

CO2を排出しているため，その排出量を削減する技術の研究開を開始しており，藻類のCO2固定量を増加させるゲノム編集の発は，今後の通信事業の発展を妨げないためにも，地球環境への研究開発をNTTが，魚介類の体内に固定する炭素量を増加させ負荷を削減するためにも重要です．また，省電力化などによるるゲノム編集の研究開発をリージョナルフィッシュが担当していCO2排出量を減少させる方策に加えて，生物の力を活用して排ます．

出したCO2を吸収して低減するというアプローチも可能です．私◆藻類に着目されたのはなぜでしょうか．

たちは特に海洋の炭素循環に着目し，そこにゲノム編集技術を応用して海洋中のCO2を低減させる研究を行っています．

海洋でのCO2固定の一翼を担う「植物プランクトン」の正体は藻類ですから，そこに着目したのは自然の流れかと思います．

図はゲノム編集技術を藻類と魚介類の炭素循環に応用した，藻類は約30億年前に誕生し，光合成によって酸素をつくり出し

海洋中のCO2低減技術の概略を示したものです．大気から海洋てきました．背負っている歴史の深さは他の生物とは比較になりに溶け込んだCO2は，海洋中に生息する藻類などの植物プラン

ません．私たち人類は彼らが蓄えてくれた酸素のおかげで呼吸でクトンによって固定されます．
「固定」という用語は聞き慣れなきていますし，身近にある植物の進化過程をたどれば藻類に行き

2022.361

図

ゲノム編集技術を応用した海洋中のCO 2 低減技術

着きますので，「藻類が現在の地球環境の原型を創った」といっ

他の生物の遺伝子が体内に入ることはなく，本来持つ遺伝子の機ても過言ではないでしょう．こうした理由から，藻類が植物を理能を改変するのみであるため，
比較的安全だと考えられています．

解するのに良い材料であると考え，私は学部生のころから藻類の同じ原理として，作物などの品種改良があげられます．

研究に従事しています．

ただし，ゲノム編集体が環境に与える影響や，生物の多様性

また，藻類の多くが1つの細胞からできている単細胞生物であが破壊されることはないか，などの評価は注意深く行う必要があるため，後述するゲノム編集で扱いやすいという理由もあります．

ります．そのため，実証実験は陸上での養殖という限られた閉鎖◆ゲノム編集技術とはどのような技術なのでしょうか．

空間で行っています（図）．

「ゲノム編集技術」と混同されやすい言葉として「遺伝子組み換え技術」があります．納豆のパッケージなどで「遺伝子組み換
え大豆は使用しておりません」といった記載を目にしたことのあまずは5年をめどに1組の藻類と魚介類の組み合わせによる実用化をめざす

る方は少なくないかと思います．遺伝子組み換え技術は，例えると人間の体の中に藻類の光合成に関する遺伝子を入れるようなも
のです．

6₂

◆研究の現状について教えてください．
現在は3つの視点で研究を進めています．

一方で，ゲノム編集技術というのは人間の中の遺伝子配列，1番目は給餌に関する研究です．現在は培養した藻類を実際につまり並びを少し変更するものです．
遺伝子組み換え技術と違い，魚介類に与える給餌試験を行っていますが，魚介類は嗜好性が強2022.3

いらしく，なかなか食べてもらえません．どのような種類の藻類術ですので，消費者がゲノム編集体に不安を抱かないように，正をどのくらいの濃度で与えれば効率良く摂取してもらえるか，としい情報をしっかり伝えていくことも必要です．また，貝類ではいうことを研究しています．

アコヤガイの研究も進めています．アコヤガイは真珠をつくる貝

2番目はゲノム編集技術についての研究です．ゲノム編集を行
うには，どの遺伝子のどの部分の配列を変えるのかを決定する必要があります．現在は望む効果が見込めるようなゲノム編集の条件を検討している最中です．
3番目はゲノム編集による不都合な現象を低減する研究です．

なので，ゲノム編集体を食することに抵抗のある方でも，工芸品である真珠は受け入れやすいのではないでしょうか．
もちろん一番の目的はCO2をより多く固定することですが，将来的には魚介類にこうした付加価値をつける研究への展開も必要になってくるでしょう．

先ほども申し上げたとおり，藻類には30億年以上の時間をかけさらに土壌への応用も考えています．CO2の排出量では土壌て蓄積された洗練された仕組みが備わっています．それゆえ人間は最大の割合を占めますし，何より土壌は植物への栄養供給源での手を入れてそれらの仕組みを改変すると，必ず不都合が生じてもあります．土壌からのCO2の発生量をいかに抑えていくかとしまいます．例えば，CO2の吸収量や固定力を上げると，代わいう取り組みは重要です．藻類とは方向性が少し異なりますが，りに増殖力が落ちてしまうといった具合です．こういったトレー

どちらも登場する主役は微生物という「小さな役者」ですので共ドオフを緩和するにはどうしたら良いのかを研究しています．

通点はあると思いますし，新たな発見が得られるのではないかと◆今後の研究の方向性について教えてください．

期待しています．

海洋には非常に多種多様な生物が生息しています．冒頭でCO2の排出量，吸収量のパーセンテージを紹介しましたが，こ◆学生，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セージをお願いいたします．

れはあくまで計算によって求められたものです．数種類の藻類な今回紹介した私たちの研究を加速させ，より汎用性の高い技

どに関する既存のデータを用いて，「すべての生物で同じことが術へと発展させるために，ゲノム編集や藻類培養 ・ 給餌などのデ起こっているであろう」という仮定のもとに導き出された概算値

ジタル化とそのデータ解析を行うデータサイエンス分野の方や，といえます．私たちは，陸上養殖のプラットフォームを用いた閉生態系全般を専門とする方などともコラボレーションしながら，

鎖空間内の実験を通して，藻類がどの程度のCO2を固定し，そ進めていきたいですね．

のうちどの程度の量が魚介類に受け渡され，そして全体としてNTT宇宙環境エネルギー研究所は，非常に広い分野にわたっ

CO2の量がどれだけ変化したのかを定量的なデータとして示して研究を行っています．私たちのように生命の真理を探求 ・ 追究たいと考えています．こうしたアプローチは，今後の実用化を見するような研究もあれば，通信やネットワーク，それらを支える据えた場合には重要なポイントとなるでしょう．まずは5年をめ

工学的な基礎研究にとどまらず，エネルギーサイエンスや社会科

どに，藻類A，魚介類Bの一対の組み合わせを決定し，CO2の低学に関する研究も行っています．そして「これまでにない新しい減効果と安全性を評価したうえで実用化することを目標としていチャレンジングなテーマに取り組む研究所」です．私は2021

ます．ここをクリアできたら，閉鎖的な空間のみならず，実環境

年3月に大学から当研究所へとやってきましたが，研究から開発（海洋）への技術展開も検討できるでしょう．

までを非常に大きなスケールでバランス良く取り組めるところに

ここまで環境の観点からCO2低減についてお話ししてきまし魅力を感じています．

たが，もう1つ食料問題という重要なテーマがあります．現在，現在，生物の仕組みには未知の部分が多く残されています．

食料不足を補うことができるような魚介類，可食部増量マダイやその部分を考えるだけでも，新たなアイデアがどんどん出てきま

急成長トラフグの開発に，リージョナルフィッシュがゲノム編集

すし，それらが解明されれば研究テーマはさらに広がっていくと技術を用いて成功しています．ゲノム編集を施した魚介類に海洋思います．宇宙環境エネルギー研究所は新しいことに挑戦できる

中のCO2を高効率に固定した藻類をエサとして与えることによ環境が整っていますので，好奇心旺盛な方がメンバーに加わってり，CO2の低減と食料生産を同時に実現可能な技術となることいただければ非常に心強いですね．

が期待されます．しかし，ゲノム編集はまだ歴史の浅い新しい技

2022.363

243

株式会社NTTデータ オートモビリジェンス研究所

https://www.zipc.com/

自動運転車のコアとなる
ソフトウェアを研究開発
NTTデータ オートモビリジェンス研究所では，NTTデータの自動車ビジネスグループにおける研究開発集団として，自動運転の研究開発に注力している．自動車関連業界においては，CASEと呼ばれる新しいコンセプトにより，100年に 1 度といわれる変革が始まっている現在，多くのプレイヤーが競い合う中で，コアテクノロジーをベースとしてアイデンティティを築き上げ，ビジネス展開していく
思いを中井章文社長に伺った．

NTT データグループの強みと車載ソフトウェアの30年にわたるノウハウで自動運転にチャレンジ◆設立の背景と目的，事業概要について教えてください．

中井章文社長◆最近，自動車関連分野は各方面から注目されていますね．
カ ー ボ ン ニ ュ ー ト ラ ル へ の 対 応 の た め の FCV（FuelCell Vehicle）や水素エンジンの活用や電気自動車等，
メディアにおける扱いが多くなっていますが，これらを含NTT データ オートモビリジェンス研究所（ARC：アー

めて CASE と呼ばれるイノベーションが起きようとしてク）の社歴は，1973年から組込マイコンを扱う会社が起点

い ま す．CASE と は，Connected（ 接 続 性 ），Au­ton­o ­となります．1988年には「ZIPC」ブランドのマイコン組

mous（自動運転），Shared（共有），Electric（電動化）込ソフト開発支援ツール事業を開始し，当時の社名キャッのことで，自動車関連分野における100年に 1 度の変革とツ株式会社は自動車関連業界における “ 尖った ” ツールベ

いうことで注目を集めています．

ンダーとして有名でした . その後，2010年に NTT データグ

Google の自動運転車開発部門だった Waymo 社の整理

ループの会社，そして2018年に NTT データの子会社になり ,では , 自動運転車両のシステム化には，①高性能で安全 ・「ZIPC」ビジネスをとおして得た車載ソフト開発に必要堅牢な車両基盤（ハードウェア），②安全で信頼できる運なモデリング力 ・ 開発ツール構築力に加え , 新卒 ・ 中途入転（車両ビヘイビア），③安全な製品配備と運行管理（製社で急増してきている物理数理 /AI（人工知能）/ 自動車品管理）の 3 つのレイヤが必要とされ，同感です（図 1 ）．

製造に関するハイクラスの研究者 ・ エンジニアが加わる

もはやハードウェア主体の自動車単独でなく，安全で信頼ことで，2020年に自動運転領域ソフトウェアの研究開発 ・できる車両ビヘイビアを効率的に保証するバーチャルツイ

ビジネス展開を担う NTT データ オートモビリジェンス研

ンシミュレーションをはじめとするこれまでになかった大究所に社名変更しました．

量生産の仕組み , 生産した車両をコネクティッドで運行管

ARC は，NTT データのコネクティッドシステム構築力

理するインフラなどプラットフォームやソフトウェアと一とのシナジーを活かしつつ , トヨタグループ様はじめ体化した巨大システムです . すでに市販されている自動車

OEM/Tier の研究開発組織と連携して , 次世代車両の開発にも数多くの LSI や MPU が搭載されて，それらはソフト運用を革新するハイブリッド AI プラットフォームの研究

ウェアが加わることで機能実現，制御されているのですが，

開発 ・ 事業化に取り組んでいます . 社内では “GARDEN”

CASE になると周辺のプラットフォームとの連携や個別

プロジェクトというコードネームで呼んでいます . もちろ

領域ごとのシステム群をまたがる統合制御が必要になり ,ん「ZIPC」シリーズの開発，車載関連ビジネスへの展開

そのための脳であるソフトウェアの比重が高まり重要性は強化，ソリューション事業の推進，製造産業に向けたツー高まってきます．

ルプロダクト販売等も行っています．

64

NTT データ オートモビリジェンス研究所

2022.3こうした状況において，ソフトウェアをベースとした研図１ 自動運転車両システムのレイヤ構造

図2 自動車産業のパラダイムシフト

⾼性能で安全・堅牢な
⾞両基盤

ハードウェア
障害分析
安全と性能要求
検査と確認

•
•
•

⾞台

電⼦制御基盤

運動制御

異常検知・対応センサー

サイバーセキュリティ

消費者

カー⽤品

事故解析

シナリオ検証シミュレーション

ファイナンス

OEM

レンタカー

駐⾞場

Tier1サプライヤー
総合部品メーカー 等

Tier2サプライヤー

鋳造・プレス・半導体 等

製品管理

安全な
製品配備と
運⾏管理

•
•
•

図1

残余リスク削減
継続的なフィールド監視
事故時の対応

運⾏運⽤

リスク管理
実地での安全確保

自動運転車両システムのレイヤ構造

Tier3サプライヤー
⾦型・素材産業 等

図2९ইॺঋথॲ␗‫؞‬३५ॸ঒ॖথॸॢঞ␗ॱ

衝突回避
交通規則遵守
運⾏の完遂

•
•
•

これから(スマートシティのモビリティ)

消費者

保険

⾞両ビヘイビア

安全で
信頼できる
運転

これまで(道路を⾛る内燃機関⾞)

ITサービス
GAFA、ウーバー、デベロッパー 等

OEM、ロボットインテグレータ

AI半導体

エヌビディア、インテル 等

メガサプライヤー
ボッシュ、コンチネンタル、デンソー 等

専業メーカー(電池、モータ、センサー等)
⽇本電産、パナソニック、ソニー 等

部品メーカーキャリア、クラウド

下請部品メーカー

自動車産業のパラダイムシフト

究開発をメインとしている ARC としては，車両ビヘイビ

マートシティに向けたトヨタと NTT の連携のような異種

アや製品管理のレイヤに注力した事業展開をしていくつもプレイヤーどうしの連携といった話題がメディアで紹介さりです．

れているように，この分野においては新しいプレイヤーが，自動運転のコア技術を提供するソフトウェアIPプロバイダー，およびNTT
データやOEM/Tierと連携してプラットフォームインテグレーションをめざす◆ CASE の世界になると，自動車業界以外のさまざまなプレイヤーが登場してきますね．このような環境の変化の中で，ARC はどの方向をめざしていくのでしょうか．

さまざまなビジネスモデルで登場してきています．こうした中，ARC は車載ソフトウェア領域でのモデリング力，組込ソフトウェア大量生産 ・ 運用プロセスを変革するツー
ル構築力，高度な物理数理 /AI 人材，NTT データのコネ
クティッドシステム構築力等をコアコンピタンスにして，OEM/ メガサプライヤー / サービス事業者 /AI 半導体ベン

従来の自動車関連産業は，OEM と呼ばれる自動車メー

ダー / クラウド事業者の方々とのアライアンスを進展させ

カを頂点とし，その配下 Tier と呼ばれるコンポーネントていただいています . コアコンピタンスの見える化として，や部品等を供給する階層構造を持ったサプライヤー群によ2021年 6 月には自動運転をバーチャルで検証するプラット

り，自動車完成というハードウェア組立を中心とした産業フォームである「GARDEN シナリオプラットフォーム」

ピラミッド構造が形成され，その周辺に駐車場や保険といっを，OSS（Open Source Software）として発表 ・ 公

た付加価値サービスを提供する企業群が存在する状況で開しました．

した．

◆今後の展望についてお聞かせください．

CASE の世界になると，自動車の内外に AI，IT，通信

ARC は，直近のビジョンとして，「2025年までに，自動といった機能や，それらを実現する新たなハードウェア，

運転開発運用のツールクリエータとしてリーダーポジショ

ソフトウェア，サービスとの連携が必須かつ重要になりまンにいて，ユニークな完全自動運転プラットフォームを発す．これらは，従来の自動車産業ピラミッドにはいなかっ

明 し て い る こ と 」 を 掲 げ， そ の 実 現 手 段 と し て，たプレイヤーによってリードされ，さらには従来のサプラ

Autonomous（自動運転）を主とした CASE ソフトウェ

イヤーや部品メーカ自身もピラミッド型ではないネットワー

ア，関連ツール，プラットフォームの研究開発に取り組み，

ク型のビジネスチェーンに活躍の舞台を移す，という産業その成果を IP（Intellectual Property）としてライセンのパラダイムシフトが起こると考えています（図 2 ）．

ス供与することをめざします．まもなく，ZIPC ブランド

最近ソニーから CASE 車両ビジネスを始めるとの発表がありました .
Apple は車両ハードウェアも視野に入れつつ iOS 上ですべての機能を実現していくのではないかとか，また，スに新しいラインアップをローンチする予定です．それをベースに，NTT データや NTT，トヨタグループをはじめとするお客さま企業と連携して，未来のモビリティ社会に寄与したいと思います．

2022.365

担当者に聞くレベル 4 の自動運転の実用化へのチャレンジ

こうしたプロセスを，OSS として発表した「GARDEN
シナリオプラットフォーム」により，例えば中型バスの自動運転の実証実験としてシミュレーションを行っています．
また，「GARDEN シナリオプラットフォーム」を活用して，公益社団法人自動車技術会が主催する「第 2 回自動運転
AI チャレンジ」（2020年）において最優秀賞である経済産
業省製造産業局長賞を受賞しました．
◆ご苦労されている点や課題を伺えますか．
当社におけるレベル 4 については，シミュレーション

取締役副社長，CTO

による実証実験を行って検証する段階まできています．

渡辺 政彦 さん

ここまでくると次は実車に搭載して実証実験を行うこと◆担当されている業務について教えてください．

が必要になります．テストコースで実車走行させるとこ

CTO（Chief Technical Officer） と し て，CASE，

ろまでは，研究開発側の関係者だけで対応できる部分が特に Autonomous（自動運転）に関する研究開発の責任多いのですが，どうしても限られた環境の中での検証に者をしています．自動運転には表に示すようなレベル分

なります．そして，その次の段階となると，公道におけ類があります．日本国内では2021年にレベル 3 による自る実証実験となります．実験フィールドを定義して行う動運転車が販売されたところですが，ARC はレベル 4 に検証，そして実環境で行う検証と続き実用化となります．

チャレンジしています．

ところが，実験としての公道の利用許可，道路交通法等

自動運転は，ヒューマンエラーのパターンを理解する

関連法規との整合等，研究開発サイドの関係者だけでは対ために用いられる SRK モデルに基づき，熟練ドライバー

応できない部分ばかりです．自動運転の開発については政の判断力のベースを，スキル（S）ベース ・ ルール（R）

府も推進していることもあり，法改正や警察，自治体の対

ベース ・ 知識（K）ベースの認知プロセスに分類して，応等も前向きに準備を進めていただいているところではあ

それによりソフトウェアで運転制御を行います．レベル

りますが，これらに対応していくためには研究開発サイド

4 に向けて自律型の運転制御だけではなく， 5 G（第 5 世としては未知の分野に対する勉強をすることが大切であり，

代移動通信システム）を使って遠隔制御を行い，その過そのような環境を提供できるように心掛けています．

程で得られるデータを知識として分析してスキルベース ・◆今後の展望について教えてください．

ルールベースにアップデートをかけていきます．

自動運転レベル ４ では区間等の限定があるとはいえ，例

レベル

名称

運転主体

走行領域

解説

0

運転自動化なし

人

適用外ドライバーがハンドルやペダルなどすべての操作を行う

1

運転支援

人

限定的

車両システムがハンドル操作，もしくはアクセル / ブレーキ操作のいずれかをアシスト

2

部分運転自動化

人

限定的

車両システムがハンドルと加減速の制御をアシスト

3

条件付運転自動化

システム

限定的

車両システムが選定エリアですべての運転制御を行う．ただし，緊急時はドライバーが対応

4

高度運転自動化システム

限定的

車両システムが限定エリアで運転制御を行う．ドライバーによる
制御は不要

5

完全運転自動化

システム

限定なし

車両システムがすべてのエリアで運転制御を行う．ドライバーによる制御は不要

表 「自動車用運転自動化システムのレベル分類及び定義」 公益社団法人 自動車技術会発行より

66

2022.3

えば今問題になっている高齢者の運転免許返納の場合を考がかかるとともに NTT や NTT データ，そしてトヨタといっ

えると，その人の生活圏の中で自動運転レベル ４ を実現すたメジャーの方々に全体を先導していただく必要が出てく

れば，その人が免許を持っていなくても移動手段を確保す

ると思います．そして，ARC も Autonomous（自動運転）

ることができるようになり，社会課題の解決につながりまと Connected（ 接 続 性 ） か ら MaaS（Mobility as aす．これをニッチな世界で対応していくのであれば，意外

Service）へ展開し，NTT グループの中で連携強化してと近い将来には実現できるのではないかと思います．

いくことになります．

ボリュームゾーンに出ていく場合には，逆にさらに時間

NTT データ オートモビリジェンス研究所 ア・ラ・カルト■若手社員の挑先（戦ではなく先に挑む）がスゴイ！仕事を遊びに，遊びは仕事へ！
ARC には高度な物理数理 /AI といったスキルを持った人材が多くいるそうで，特に若手社員は知的好奇心も旺盛で，プライベートで業務とは異なる趣味を楽しみながらも，普段研究しているものを自己研鑽でチャレンジしてみたということがたびたびあるそうです．
「第 2 回自動運転 AI チャレンジ」では，主催者から渡されたプログラムを，事故を起こさず速く走行し目的地へたどり着け
るように改変していく課題に対して，オンラインゲームに没頭するような感覚で自分の感性に合わせ，課題を超越するようなチュー
ニングを行った結果，最優秀賞．楽しんで探求していたら賞がついてきたという究極の世界．2021年は海外主催競技にも進出し「2021WORLD INTELLIGENT DRIVING CHALLENGE」（中国天津）へも挑先（戦ではなく先に挑む）しています（写真）．また，他の若手社員は，「第 9 回 自動車機能安全カンファレンス」に登壇し，1000名を超える自動運転開発者を前に研究成果を堂々発表．
講師デビューしたりと，日々積極的に先に挑む若者が誕生しているそうです．

写真■ R ＆ D を支援するオフィス環境．時には幸せを呼ぶドクターイエローで運試し
横浜アリーナの目の前にあるオフィスは，ディスプレイを 2 ， 3 台設置できる斬新なデザインの大きなデスクが簡単なパーティ
ションで専用ブースのように配置され，集中しながらもゆったりできる環境で，アイデアの創出，研究への集中，新たなソリュー
ションやツールプロダクトの開発を支援しています．横浜アリーナと反対側に位置する窓からは東海道新幹線の列車が（時に幸せを呼ぶドクターイエローも）走るのが見え，コロナ禍である現在はテレワーク併用で，出社人数も控えめですが，便利な立地とオフィス環境の良さもあり，定期的に出社している人もいるそうです．

2022.367

from NTTデータ

医用画像診断支援技術 MaestroAI® の実用化に向けた取り組み
医療現場では，CT や MRI などの撮像機器の進化に伴い，がんや心疾患，脳血管疾患などの重大疾病の早期発見・診断ができるようになりました．しかし，画像を用いた診断の需要が増すとともに，診断を行う放射線科医の負担も増加しています．
NTT データでは，放射線科医が不足している課題に対し，患者の医用画像を AI（人工知能）技術で分析し，異常所見を示すことで読影業務をサポートする AI 画像診断ソリューション（MaestroAI®）を開発しています．

AI 画像診断ソリューション開発の背景
医療分野では，X 線 CT 画像や MR 画像などのさまざまな画像データが病気の診断や治療方針の決定，手術後フォローアップなどの場面で利用されています．

述したような放射線科医の不足による業務負荷の増加が問題視されています．
放射線診断では，放射線科医が頭部・胸部・腹部・四肢などの読影を行い，各診療科に診断レポートを返します．

特に日本は，人口1₀₀万人に対する CT，MRI 機器の設置

読影では，検査によって得られる膨大な画像データを見落

台数 が OECD 加盟国の中でももっとも多く，CT が1₀₇としのないように 1 スライスずつ確認し，所見を抽出しま

台，MRI が₅2台（2₀1₇年）となっています．また，これら

す．また，正確性や網羅性を担保するための二重読影をすの機器の性能向上に伴い， 1 回の検査で撮影できるスライるケースや，迅速なフィードバックを要するケースがある

ス枚数も増加しています．

ことも負担が大きい要因となっています．

（1）

しかし，こうした医用画像データが増加する一方で，さまざまな診療科の医師から依頼を受けて画像を読影し，レポートを作成する放射線科医は不足しています（図 ₁ ）．

画像診断 AI とは

図₁2022.3「画像診断 AI」は，放射線科医の読影を補助的に支援し，作業負担の軽減や効率化することを目的としています．

NTT データの MaestroAI®
NTT データの画像診断 AI（MaestroAI®）は，主に深放射線科医は，各分野の医師が適切な診断や治療方針を6₈

決定するうえで大切な役割を担っていますが，近年は，前層学習のアルゴリズムを採用しており，画像認識技術（画

一般的な医療機関での検査から診断業務の流れおよび主な読影コスト

像分類，物体検出，セグメンテーション）を医用画像の診断に応用しています．具体的には，CT や MR 画像から診断対象である各臓器・部位の「セグメンテーション」「異常所見の抽出」「病変の識別」「疾患名候補の提示」等を行います．
MaestroAI® は，前述したような放射線科医の読影作業

AI 画像診断ソリューション開発における難しさ
企業が，画像診断 AI などの医療 AI を新規に開発し社会実装につなげる難しさは，いくつかありますが，特に次の2 点が一般的な共通課題であるように感じています．

の効率化を目的としており，臓器・器官を複合的に診断支

1 点目は，医療現場における課題の特定から技術適用や援します．例えば，腹部 CT 画像から異常所見を提示する

検証を経て，最終的にビジネス化に至るまでに，「医療やために，診断対象の各臓器（腎臓や肝臓など）の特定を行AI 開発に限定しない幅広い知識やスキルが必要になる」

い，さらに以下の 3 つのアルゴリズムを適用します．

ことです．

・ Phase Ⅰ（トリアージ）： 対象臓器 ・ 器官の異常所見の有無の判断

当社においては，AI 開発において高い技術力を保有していますが，一方で医療分野における課題認識や医学的な・ Phase Ⅱ（位置特定）： 異常所見個所を検出

専門知識はまだまだ不足しています．さらに，社会実装に・ Phase Ⅲ（異常分類）： どのような異常所見であるの向けては，技術適用の観点だけではなく，構想するサービかを分類

スやプロダクトをより広く役立たせる，ビジネスとして成またこのほかにも，特定疾病や症例について読影業務をり立たせることを検討し，ステークホルダと関係を構築し支援する AI（人工知能）を開発しており，例として「大調整を重ねていく必要があります．このことから，「医療動脈瘤検出 AI」を紹介します（図 2 ）．
大動脈のように形状が複雑で胸部（上行，弓部，下行）から腹部，腸骨部にまたがる臓器の読影は，比較的時間を要します．そのため，患者の前回検査情報との比較や経過観察の場面では，特に AI が効果を発揮しやすいと考えて分野の知識 × AI 開発技術力 × ビジネス推進力」を掛け合わせて開発を進めていくことが重要ですが，こういった高度なスキルを有する人材は希少であるのが実情です．
2 点目は，「医用画像を収集するハードルがとても高い」という点です．

います．AI により大動脈瘤を検出するケースでは，機械CT あるいは MR 画像から臓器を検出する，または，が学習を使ったセグメンテーションや従来の診療ガイドライ

んや疾患，損傷などの異常の分類や識別が可能な AI モデンの応用により，瘤の形状やサイズを過去の検査画像と比ルを開発するためには，少なくとも数千枚から数万枚の十較しやすく提示することで放射線科医の読影業務を支援し分な枚数の画像を部位や症例ごとに収集する必要がありまます．

す．また，学習データとして利用するためには，正解となるアノテーション情報を付与する必要がありますが，画像から正確に部位や病変位置などを読み取る際に医学的知識を要し，AI 技術者単体では困難です．

技術開発における強み
前述した AI 画像診断ソリューション開発の課題に対する当組織（技術開発本部 ヘルスケア AI センタ）の強みを
3 つ紹介します（図 3 ）．
① 医療機関や医師の協力体制と，高品質な医用画像
データの確保
国内外の医療機関とアライアンスを結び，多国籍でさま
ざまな異常を含む大量かつ高品質な画像データを入手できる環境にあります．また，AI モデル構築および検証実施
図 2  画像診断 AI の機能例（CT 画像からの各臓器・部位のセグメンテーション：⼤動脈）

時においても放射線科医による根拠に基づいたフィードバッ
クを得ることが可能です．
② デジタル技術やデータ活用に精通した高度スキル人

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from

NTTデータ図3

画像診断 AI 開発における強み

材と内製 AI エンジンの保有
機械学習や画像認識，統計解析等のスキルを持つ AI エ
ンジニアやセキュアな分析環境を構築するインフラエンジ
ニア，プロジェクト推進人材など多様なスキルを持つメンバーが所属し，研究開発にとどまらず積極的な事業化推進を行っています．この強みは，①の協力体制のもと相乗効果を発揮します．
画像診断 AI の開発においては，AI エンジニアとユーザである現場医師，両者の視点から，より具体的に課題やニーズを深掘りし，画像認識技術が効果的に利用できるケースを見極めることで，放射線科医の業務フローに AI が自然なかたちで介在することをめざしています．
③ 国内外での PoC（Proof of Concept）実績と，AI
画像診断開発ナレッジの体系化
当組織では，これまでにパートナーシップを通じて複数
国の医療機関にて，開発した AI モデルの検証を実施しています．
例 を あ げ る と， グ ル ー プ 会 社 で あ る NTT DATA
Services が収集した米国の医療機関の画像データを用い

図4

Active Learning 技術を活⽤したアノテーション作業の効率化て 腎 臓 の 異 常 検 出 AI を 開 発 し， こ の AI モ デ ル を 日 本 にフィールドを移して検証を行い，結果として NTT データ

70の腎臓の診断支援 AI モデルは，人種間の差異がほぼなく化を試みています．例えば，精度の高い AI を開発するうグローバルに適用が可能であることを示しました．

えで特に重要視している画像データへのアノテーション付

また，これらの一連のプロセス（課題設定，開発環境構与作業については，品質を担保するために医師の知見を得

築，データ収集・作成，前処理，学習手法の選定，AI モながら作業を標準化し，方法論を整備しています．一方で，デルの構築，検証・評価・改善）から得た「画像診断 AI

何千枚もの画像に人手でアノテーションを付与する作業に

開発・検証」にかかわるナレッジについても，集約し体系

は 時 間 や 費 用 が か か る と い う 課 題 に 対 し て は，Active

2022.3

図₅

医療 AI の商⽤化における課題の事例

Learning 技術を用いることでアノテーションを付与すべ

可の取得および医療機器製造業登録を行いました．引き続き画像の絞り込み，作業負担の軽減を図っています（図 ₄ ）．

き，パートナーと連携しながら医師の業務を効率化する

画像診断 AI の導入を阻む障壁
医療機関が画像診断 AI を導入することでメリットを最大限に享受するための方策として，以下のことなどがあげられます．
① AI を用いた画像診断支援が診療報酬の対象となる
こと② AI 販売後にもチューニングや性能アップデートが容易に行えること
これらについては，厚生労働省を中心とした保健医療分
野 AI 開発加速コンソーシアム（2）等で現行制度についての議論や検討がなされている状況ですので引き続き動向を注視します．
また，AI 活用への期待が寄せられている一方で，臨床現場での利用形態についても，倫理面に配慮し，「AI 技術
はあくまでも放射線科医を含む医療従事者を技術でサポートする役割である」ことを念頭に置いて利用方法を設計していく必要があると考えます（図 ₅ ）．

AI 画像診断ソリューションの上市をめざしています．
また，遠隔医療や2₀1₈年に施行された次世代医療基盤法 により個人情報に配慮した患者の診療記録の整備，利（3）活用が進むことで，AI 画像診断ソリューションの活用の可能性はさらに広がります．
今後は，これらの仕組みを取り入れながら，特に医療過疎や高齢化の課題に対して，診断の場面のみならず，予防・健診から診断，治療，予後の健康維持に至る幅広いシーン
で AI 画像診断ソリューション・サービスを活かし，解決していけることをめざします．
■参考文献（1） http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=HEALTH̲REAC（2） https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/other-kousei̲408914̲00001.html（3） https://www8.cao.go.jp/iryou/gaiyou/pdf/seidonogaiyou.pdf◆問い合わせ先NTT データ 技術革新統括本部 技術開発本部 ヘルスケア AI センタ
TEL 0₅0-₅₅4₆-₉₇4₁
FAX 03-3₅32-04₈₇
E-mail Asaka.Fujisawa nttdata.com

今後の展開
当社は，2₀21年12月 ₉ 日に第二種医療機器製造販売業許2022.37₁