Beyond 5G ホワイトペーパー～2030 年代へのメッセージ～

2.0 版
2023.3.13
Beyond 5G 推進コンソーシアム 白書分科会

1. はじめに ................................................................................. 7
2. トラヒックトレンド ..................................................................... 10
2.1

ビデオトラヒックの将来の傾向 ................................................................ 10

2.2

トラヒック変動と環境依存性................................................................. 10

2.3

将来のアップリンクトラヒックの増加 ........................................................... 11

2.4

将来のモバイルトラヒック予測 ................................................................ 12

2.5

まとめ ......................................................................................... 15

3. 通信業界のマーケットトレンド ....................................................... 17
3.1

スマートフォン、基地局等の通信インフラ設備のシェア構造の変化 ........................ 17

3.2

電子部品 .................................................................................... 19

3.3

半導体 ....................................................................................... 20

3.4

無線アクセスネットワークの電力消費 ....................................................... 21

4. 他業界から得られたトレンド ......................................................... 25
4.1

金融 .......................................................................................... 25

4.2

建設・不動産 ................................................................................ 30

4.3

物流・運輸 ................................................................................... 35

4.4

通信・IT...................................................................................... 52

4.5

メディア........................................................................................ 58

4.6

エネルギー・資源・素材 ...................................................................... 62

4.7

自動車 ....................................................................................... 70

4.8

機械 .......................................................................................... 81

4.9

電機・精密・半導体 ......................................................................... 964.10

農業・水産業・食料・生活関連 .......................................................... 106

4.11

小売・卸・流通分野 ....................................................................... 121

4.12

サービス・公共サービス・法人サービス ..................................................... 127

4.13

飲食業界（外食産業） ................................................................. 147

4.14

娯楽・レジャー .............................................................................. 151

4.15

学問・その他 ............................................................................... 158

5. Beyond 5G で求められる Capability と KPI .............................. 181
5.1

Beyond 5G で求められる Capability.................................................. 181

5.2

Beyond 5G を象徴する図と利用シナリオ ............................................... 189

5.3

目標 KPI .................................................................................. 191

2

6. 技術トレンド ........................................................................ 198
6.1

Beyond 5G に向けた技術トレンドと AI/ML 活用、センシング、トラスト確保技術の概説
198

6.2

システムプラットフォームとアプリケーション .................................................. 221

6.3

トラスト確保技術 （セキュリティ、プライバシー、信頼性、レジリエンス（耐性））..... 226

6.4

ネットワークエネルギー効率の向上 ........................................................ 239

6.5

非地上系ネットワーク（NTN）によるネットワークカバレッジ拡張 ....................... 242

6.6

ネットワークアーキテクチャ .................................................................. 247

6.7

無線通信技術と光通信技術 ............................................................. 270

7. おわりに .............................................................................. 291
略語集 ................................................................................... 293

3

【改訂履歴】
Ver.

DateContents

1.0

2022.3.18

初版

1.5

2022.9.30••

4.7 節: 「5G のユースケースと通信要件」の節を追加
4.8 節: 本文の更新•(新)5.2 節 「Beyond 5G を象徴する図と利用シナリオ」
を追加(新)5.3 節: 目標 KPI に関する図の記載・更新及び本文の更新• 6.1.2 節: 情報の更新• 6.1.3.2 節: 「電波伝播に関連する研究動向と成果」の追加• その他: 誤記訂正
• 4 章:➢ 各業界の節構成の統一➢ Beyond 5G で実現が期待される各業界の活用例を追加➢ 各業界の Beyond 5G に求められる Capability の表を追加➢ 各業界の Beyond 5G を活用した姿を示す図の形式統一・追加➢ 各業界のまとめの節を追加•
4.1 節: 本文の更新•
4.2 節: 本文の更新•
4.3.2 節: 本文の更新•
4.4 節: 節構成の変更•
4.4.5 節: 「5G の振り返り」の節を追加•
4.6 節: 本文の更新•
4.7 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.8 節: 節構成の変更•
4.8.5 節: 本文の更新•
4.9.1 節: 本文の更新•
4.9.2 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.10.1 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.10.2 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.10.3 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.12.1 節: 本文の更新•
4.12.2 節: 本文の更新（教育分野の内容記載）•
4.13 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.14 節: 本文の更新•
4.15.1 節: 節構成の変更、本文の更新•
4.15.3 節: 節構成の変更•

2.0

2023.3.13

4

Note

Ver.

Date

Contents
•
•
•
•

•

•
•

5.3 節: 付録「Beyond 5G の無線区間伝送における「信頼性」の検討例」の追加
6.1 節: 「AI/ML 活用、センシング、トラスト確保技術の概説」の節を追加。
6.1.3.1 節: 国内外の周波数利活用検討動向に関する記載を追加・更新
6.3 節: トラスト確保技術 （セキュリティ、プライバシー、
信頼性、レジリエンス（耐性））に関する記載を追加・更新
6.6 節、６.6.1 節、6.6.3 節: ネットワーク機能とコンピューティングリソースの最適融合（新規追加）、ネットワー
ク自律運用（更新）に関する記載を追加・更新
6.6.4 節: 耐障害性に関する記載を新規追加
その他: 誤記訂正

5Note1. はじめに6

1. はじめに移動通信システムは、世代を重ねる中で、通信基盤から生活基盤へと進化してきた。各国で導入が進みつつある第五世代移動通信システム（5G）は様々な業界で利用され、業界間の連携と協創を促進することで生活基盤を超えた社会基盤へと進化すると見込まれている。さらに、その次の技術であるBeyond 5G は、サイバー空間を現実世界（フィジカル空間）と一体化させ、Society 5.0 のバックボーンとして中核的な役割を担うものと期待されている。Beyond 5G は 2030 年頃の実用化が見込まれており、2021 年末時点で欧米をはじめ諸外国でも Beyond 5G に関する多くのプロジェクトや団体が設立され、コンセプトおよび技術検討が進められている。
我が国においても国内外動向を踏まえつつ、2030 年代に期待される強靭で活力のある社会の実現に向け、Beyond 5G の早期かつ円滑な導入、Beyond 5G における国際競争力の強化を目指すことを目的とし、2020 年 12 月に Beyond 5G 推進コンソーシアムが設立された。
Beyond 5G 推進コンソーシアムは、Beyond 5G 推進に向けた総合的な戦略の検討と Beyond
5G 白書の作成を行う企画・戦略委員会、Beyond 5G 推進に向けた国際動向把握と我が国の取組
状況の国際的な発信を行う国際委員会、ならびに総会から構成されている。本白書は、企画・戦略委
員会配下に属する白書分科会にて作成されたものである。本白書の目的は、2030 年代に期待される
強靭で活力のある社会を展望し、Beyond 5G のユースケースや通信の要求条件と技術を明確化すること、また、Beyond 5G コンセプトを早期にとりまとめて世界に発信し、ITU 含む国際的議論に反映するとともに、国際的なイニシアチブを確立することである。本白書の特徴としては、Beyond 5G に求められる要件を洗い出すために、通信業界のみならず、多様な業界の意見を積極的に取り込み、そのうえでBeyond 5G で必要となる技術要件をまとめていることである。これによって、通信業界のみならず、あらゆる産業界にとって有益な Beyond 5G コンセプトの作成につながるだけでなく、日本国内のみならず世
界各国での Beyond 5G の検討に貢献できると考えている。
本白書は、大きく分けて以下の章から構成されている。
第 2 章 トラヒックトレンド
2030 年頃に到来が予想される Beyond 5G のモバイルアプリケーション、ユースケースからトラヒッ
クの傾向を示したもの。
第 3 章 通信業界のマーケットトレンド
移動通信分野のマーケット動向、特に、スマートフォンや基地局等の通信インフラ設備のシェア構造の変化と、スマートフォン関連の構成部品の技術動向を示したもの。
第 4 章 他業界から得られたトレンド
現時点で世の中に存在するすべての業界における課題を洗い出し、課題解決案、業界としてあるべき姿や夢、さらには、Beyond 5G に期待する性能や機能をまとめたもの。
第 5 章 Beyond 5G で求められる Capability と KPI
第 4 章の内容から、様々な業界での特徴的なユースケースを洗い出し、それぞれのユースケースで7求められる Beyond 5G の性能をまとめたもの。
第 6 章 技術トレンド
Beyond 5G に求められる技術の動向について検討し、それらが利用者や市場に提供する機能・価値・果たす役割・期待などを明らかにしまとめたもの。
本白書は、白書分科会にご参加いただいた非常に多くの方々に多大なるご協力を頂き、作成したものである。通信業界の関係者やアカデミアの有識者の方々はもちろん、通信業界以外の様々な業界の方々にもご協力いただいた。おかげで本白書は、通信業界だけでなくあらゆる業界をまたがり、産学官で未来のビジネス創出や社会課題解決の検討を推進する上で有益な情報を多く含んだものとなっている。
本白書が日本としてより良い未来社会を創造し、グローバルな活動を推進するための一助となることを期待する。

8

2. トラヒックトレンド

92. トラヒックトレンド
本章では、2030 年頃に到来が予想される Beyond 5G のモバイルアプリケーション、ユースケースから、トラヒックの傾向を示したものを記載している。
2.1

ビデオトラヒックの将来の傾向

4K・8K 推進ロードマップに則ってテレビ放送の高画質化が進んでいる[1]。8K 放送は始まりつつも、
高精細動画は、2030 年頃には、4K 放送がより一層拡大されると推察される。2020 年時点での 4K
放送の世帯普及率は約 10%に達している[2]。飛躍的な映像圧縮・伸長技術の革新、大容量ネット
ワーク普及の進展によるものと思われる。高精細映像の送信は、モバイルトラヒック量への影響が非常に大きい。今後、高精細の映像コンテンツのトラヒック量も、大幅に増大すると考えられる。動画トラヒックは、
例年堅調な伸びを示し、2030 年には 2020 年を遥かに凌ぐと推察される。

図 2.1-1 4K・8K 推進のためのロードマップ[1]2.2

トラヒック変動と環境依存性

トラヒック量は、時間、場所、アプリケーション、デバイスによって、大きく異なると考えられる。最近のトラ
ヒックの分布は、屋内/屋外の利用で特徴が分かれており、時間帯によって偏りが生じる傾向がある。
2021 年においては、屋内/屋外のトラヒック量の比率を比較すると、22 時以降、約 80%が屋内から
来ている。

10

しかしながら、2030 年頃には、MaaS 等の自動運転でのトラヒック増加、ドローン等による物品配送
によるトラヒック増加、M2M 通信の飛躍的増加が見込まれ、日中帯を中心とした屋外トラヒックの増加が見込まれる。一方で、アフターコロナ、働き方改革、多様な働き方でのテレワークの推進により、屋内ト
ラヒックは、様々な時間帯に平準化していくものと考えられる。
今後、サービスがより多様化し通信デバイスの増加、高精細なコンテンツによるデータサイズの増加が拍車をかけ、トラヒックが必要になる時期、分布が集中し、混み合う傾向となっていくものと考えられる。

図 2.2-1 一日の屋内/屋外のトラヒック変動の例[7]2.3

将来のアップリンクトラヒックの増加

本節では、将来のアップリンクトラヒックについて考察する。
2030 年におけるアップリンク/ダウンリンクトラヒックの比率に関しては、ダウンリンクトラヒックは継続して、多くの場所で使われるが、アップリンクトラヒックの増加率は、ダウンリンクトラヒックよりも、高く上昇すると考えられる。スポーツイベントやコンサート会場において、多くの写真や動画がリアルタイムに撮影され、YouTube、Twitter、Facebook、TikTok 等への映像の投稿が増加すると考えられる。また遠隔地の多数の場所から情報発信され、それを閲覧する形が広がると考えられる。
2030 年の 5G、Beyond 5G の一つの流行するアプリケーションとしては、VR（仮想現実）、 MR（複合現実）、 AR（拡張現実）や、メタバースが挙げられる．これらの未来市場予測としては、日本
で数百万人～1 千万人レベルが使っていると思われ、全世界で数億人程度のユーザー数となると予想される。日本以外の、若年層が多い国では、もう少し割合が伸びるかもしれない。
AR/VR 関連市場の将来展望 2020[4]では、2030 年の AR/VR 表示機器の世界市場は、2019
年の 44.8 倍の 13 兆 9500 億円に拡大すると予測されている。これにより、労働力不足に対応するための作業が効率化され、AR/VR などによる研修やトレーニングが一般的になる予想される。

11

2030 年の BtoC/BtoBtoC 向けコンテンツ市場においては、Beyond 5G 通信で双方向通信が容易になり、VR で臨場感を味わえるライブ配信がメタバース市場拡大を牽引すると見られている。

図 2.3-1 引用：ASCII.jp VR 会議・コラボツール[5]2030 年に向けては、Beyond 5G 技術の広帯域・大容量化による高精細画像の転送だけではなく、マルチアングル放送の開始、MaaS 等の自動運転技術への活用、ドローンによる宅配・物品配送に伴うIoT/デバイス間通信、製造業のロボット・センサー/IoT 通信の活発化、VR/AR/アバター/メタバースによる仮想空間の利活用推進によって、新たな通信形態が登場することにより、トラヒックはペタビット級まで広がっていくと考える。
2.4

将来のモバイルトラヒック予測

本節では、将来のモバイルトラヒックの予測を記述する。
日本の総務省の情報通信統計データベース（2018 年から 2021 年の過去 3 カ年）によると、過去 3 年間のモバイルトラヒックの成長率は、全体で年間約 1.3 倍である[6]。

12図 2.4-1 移動通信トラヒックの推移[6]次に、我が国のインターネットにおけるトラヒックの集計値を元に考察するとダウンリンクトラヒックは、総ト
ラヒックのほぼ 90%を占めることがわかる。またダウンリンクトラヒックの成長率は、近年、年間約 1.3 倍であることがわかる。

図 2.4-2 日本の移動通信のアップリンク/ダウンリンクの傾向[3]13図 2.4-3 日本の移動通信のアップリンク/ダウンリンクの前年度比伸び率[3]これらを総合すると、2020 年の総トラヒックが 1,285 ペタバイトであることから、2030 年のモバイルト
ラヒックは、17,734 ペタバイトになると予測される。

図 2.4-4 2030 年までのモバイルトラヒック予測例
図 2.4-4 は、過去の統計から得られたアップリンク及びダウンリンクのうち高い方であるダウンリンクから類推した将来のモバイルデータトラヒック予測の例である。2030 年に向け Beyond 5G の特別な流行のサービス/コンテンツが出現し、爆発的にトラヒックが伸びることも想定される。

14

2.5

まとめ

本章では、2030 年頃に到来される日本における Beyond 5G のトラヒックの傾向を記述したものである。
2020 年からの新型コロナウイルス蔓延により、テレワークやオンライン授業への移行が加速し、オンライ
ンライブやゲーム等の新たな日常の定着により、トラヒックは大幅に増加した。また、今後もキャッシュレス化、
非接触の営業活動等、社会の変容を浮き彫りにした新しいライフスタイルに移行することから、トラヒックは将来にわたって増加すると考えられる。
また、2030 年に向けて、Beyond 5G の特別な流行するサービス/コンテンツが出現し、爆発的にトラヒックが伸びることも想定される。
参考文献[1] 総務省, 令和 2 年版情報通信白書, “4K・8K 推進のためのロードマップ”.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd264210.
html[2] ASCII.jp☓デジタル, “4K 放送の視聴機器の出荷が 550 万台突破、世帯普及率 1 割超に”.
https://ascii.jp/elem/000/004/027/4027554/[3] 総務省, 情報通信統計データベース, “我が国の移動通信トラヒックの現状 集計値”.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/field/tsuushin06.html[4] MONOist, “2030 年の AR／VR 表示機器の世界市場は 16 兆 1711 億円に”.
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2009/04/news017.html[5] ASCII.jp, “VR 会議”.
https://ascii.jp/elem/000/004/016/4016815/[6] 総務省, 情報通信統計データベース, “我が国の移動通信トラヒックの現状 集計値、概要”.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/field/tsuushin06.html[7] M. Paolini, "Beyond Data Caps – An Analysis of the Uneven Growth in Data
Traffic," Senza Fili Consulting, 2011.

15

3. 通信業界のマーケットトレンド

16

3. 通信業界のマーケットトレンド
本章では、移動通信分野のマーケット動向、特に、スマートフォンや基地局等の通信インフラ設備のシ
ェア構造の変化と、スマートフォン関連の構成部品の技術動向について述べる。
3.1

スマートフォン、基地局等の通信インフラ設備のシェア構造の変化

3.1.1

スマートフォンマーケット

図 3.1-1 に世界のスマートフォンマーケットにおけるメーカー単位の販売台数の変化を示す。世界のス
マートフォンマーケットでは、普及が本格化した 2009 年から 2019 年の 10 年間で、スマートフォンの総販売台数は 6.3 倍に増加している。主要携帯電話端末メーカー別で見てみると、2009 年には、Blackberry が首位、Apple が 2 位と北米企業 2 社で全体の 1/4 以上を占めていたが、2019 年には、Samsung が首位、Huawei が 2 位とアジア企業 2 社が全体のおよそ 40%を占めるなど、10 年間で上位企業の顔ぶれが大きく変容したことがわかる。特に中国企業は、Huawei、Xiaomi、Oppo、
vivo など 6 社が 10 位以内にランクインし世界シェアの 43.4%を占めるなど、その存在感を大きく増している。また、スマートフォンの販売台数シェアの上位 5 社の占めるシェアは、2009 年には 38.3%であったのに対し、2019 年には 69.5%となっており、スマートフォン販売台数シェアの寡占化も見られる。

ZTE
0.6%

Blackberry
15.5%

Others
52.0%

2009年

Others
16.1%

TCL-Alcatel
1.0%
LG
2.4%

Apple
11.4%

Motorola
2.7%

Sony
219百万台
HTC
3.2%
5.0%
Samsung
3.2%
Motorola
2.7%
Fujitsu
LG Sharp NEC 2.4%
0.5% 1.7% 2.3%

Samsung
21.2%

2019年
vivo
7.6%

1387百万台 Huawei
17.3%

Oppo
8.0%
Xiaomi
8.9%

Apple
14.1%

図 3.1-1 世界のスマートフォンマーケットのメーカーシェアの変化 [1]図 3.1-2 に国内のスマートフォンマーケットにおけるメーカー単位の販売台数の変化を示す。国内のスマートフォンマーケットでは、2014 年と 2019 年の 5 年間において、Apple のシェアが首位を維持したまま 43.7%から 59.8%と伸びており、我が国において根強い人気が伺える。その他のシェアとしては、2014 年には、国内企業が多くを占め、それに韓国企業が続いていたが、2019 年では、これらの企業がシェアを伸ばせない中、中国企業がその存在感を増してきている。

17

ZTE
LG
Kyocera 1.5% 1.2%
2.0%

ZTE
Huawei 0.7%
0.7%

Huawei
2.6%
Oppo
3.4%

Others
12.2%

LG
3.5%
Kyocera5.6%
Samsung
9.2%

Sharp
10.9%

2014年

Apple
43.7%

Sony
3.6%

Samsung
8.8%

47百万台

Others
6.7%

2019年
33百万台

Sharp
10.6%

Apple
59.8%

Sony
13.5%

図 3.1-2 国内のスマートフォンマーケットのメーカーシェアの変化 [1]
このように、スマートフォン販売台数に関しては、全体に対し上位数社が占めるシェアが拡大し、その他の企業は残りのシェアを分け合う形となっており、2009 年から 2019 年の 10 年間で世界マーケットの参入・拡大に成功した企業とそうでない企業との違いが明確に見られる。Beyond 5G においてもスマートフ
ォンのマーケットシェアは大きく変化することが考えられる。
3.1.2

基地局マーケット
マクロセル基地局のメーカーシェア

図 3.1-3 および図 3.1-4 に世界のマクロセル基地局マーケットにおける主要基地局メーカー単位の出荷金額の変化および国内のマクロセル基地局マーケットにおける主要基地局メーカー単位の出荷金額の変化をそれぞれ示す。
世界のマクロセル基地局マーケットでは、2009 年には Ericsson が首位、Nokia が 2 位と北欧企業2 社で全体の半分以上のシェアを占めていたが、2019 年には Huawei が首位となっている。10 年間で、特に中国企業、韓国企業が大きくシェアを伸ばし、上位企業のシェアの変動が見られる。また、マクロ
基地局の出荷金額シェアの上位 5 社の占めるシェアは、2009 年には 75.8%であったのに対し、2019
年には 96.5%となっており、上位 5 社の占めるシェアが大きく拡大している。
国内のマクロセル基地局マーケットでは、2014 年と 2019 年の 5 年間において、スマートフォンのマー
ケットと異なり、上位企業の顔ぶれは大きく変わっていない。欧州企業のシェアは全体の半数以上を占め、日本企業のシェアは約 1/3 から約 1/4 に減少している。
このように、マクロ基地局マーケットは過去 10 年間でシェアが上位となる企業の顔ぶれは大きく変わっておらず、Beyond 5G においても大きく変化しないことが予想される。

18

NEC Fujitsu
0.7% 0.6%

NEC
0.4%

OthersSamsung 2.1%
10.3%

Others22.8%

Fujitsu
0.9%

2009年

Samsung
1.3%

Ericsson
35.3%

ZTE
10.7%

Huawei12.8%

2019年
364.4億ドル

462.8億ドル

ZTE
9.2%

Huawei
30.8%

Nokia
19.9%
Nokia
17.2%

Ericsson24.8%

図 3.1-3 世界のマクロセル基地局マーケットのメーカーシェアの変化 [1]ZTE
Samsung 1.8%
3.9%
Huawei
4.1%
Fujitsu
16.6%

Hitachi
0.5%

2014年

Altiostar
8.2%
Samsung
8.8%

Nokia
36.2%

NEC
9.3%

40.9億ドル

2019年

Ericsson
36.1%

18.7億ドルFujitsu
9.4%

Ericsson
17.9%

NEC
19.1%

Nokia
28.1%

図 3.1-4 国内のマクロセル基地局マーケットのメーカーシェアの変化 [1]
スモールセル基地局の伸長
5G 以降では、従来のマクロセル基地局に加えスモールセル基地局の普及が進むことが想定されている。
スモールセルは超高速・大容量伝送のサービスを展開するためのインフラとなるものであり、マーケットの拡大が見込まれている。
Beyond 5G では、テラヘルツ帯など、高周波数帯のさらなる活用が検討されており、スモールセル基地局マーケットはさらに拡大していくことが予想される。
3.2

電子部品

表 3.2-1 にスマートフォン・無線通信デバイス関連の電子部品の世界シェアを示す。村田製作所は、
チップ積層セラミックコンデンサ（MLCC）、表面波（SAW）フィルター、無線 LAN モジュール、ならびにBluetooth モジュールにおいて世界トップのシェアを獲得している。また TDK はインダクタおよびリチウムイ
オンポリマー電池において、アルプスアルパインはカメラ・アクチュエーター、ソニーは CMOS イメージセンサー
において世界トップシェアを獲得しており、様々な電子部品において日本の部品メーカーが存在感を見せ

19

ている。
5G スマートフォンでは、4G に比べて、セラミックコンデンサを始めとする重要電子部品の搭載個数は増加しており、Beyond 5G でもこの傾向は変わらないと考えられる。特に Beyond 5G で活用が期待され
るミリ波、テラヘルツ波は送信時の電力消費が大きいため、電池の高性能化やアンテナ回りの性能向上などが求められると考えられる。
今後も、高周波帯の活用により、重要電子部品数が増加することが予想される。高いシェアを獲得できれば、大量生産によるコストダウンを図ることができる可能性がある。
表 3.2-1 スマートフォン関連の電子部品の概要と世界シェア [2]スマートフォン関連部品
チップ積層セラミックコンデンサ（MLCC）
表⾯波（SAW）フィルタ

世界シェア（出荷数量ベース）

概要
電⼦回路の中で電圧を制御する部品
無線信号の中から必要な周波数だけを取り出すフィルタセラミック発振⼦

デジタル回路のクロック信号源等に使⽤無線LANモジュール

携帯端末等につける無線LANモジュール

Bluetoothモジュール

携帯端末等に付けるモジュール

インダクタ

⾼周波回路全般で使⽤カメラ・アクチュエーターCMOSイメージセンサ
リチウムイオンポリマー電池

3.3

1

2

3

村田製作所

Samsung EM（韓）太陽誘電
10~15%

約40%

約20%

村田製作所

Qualcomm（米）50%以上

30~35%

村田製作所
75%
村田製作所
50~60%
村田製作所
50%
TDK
25~30%

カメラのオートフォーカスや⼿振れ補正⽤ アルプスアルパインに使⽤70~80%

スマートフォンのカメラ等で使⽤
薄型電池

ソニー
50%

USI（中）

TDK

アルプスアルパイン
村田製作所

太陽誘電

ミネベアミツミTDKSamsung（韓）24%

OmniVision（米）
14%

TDK

Samsung SDI (韓)LG Chem (韓)40~50%

30%

10~20%

半導体

図 3.3-1 に 2014 年から 2020 年までの世界の半導体売上高合計および半導体メーカー各社の半導体売上高の遷移を示す。2014 年の世界の半導体売上高は 3403 億米ドルであったが、2018
年には 4767 億米ドルに達している。これは 2015 年頃からのメモリバブルが影響しているとされ、DRAM等の取引価格高騰により各半導体メーカーの売上高が大きく向上している。しかし、2018 年から 2019年にかけてスマートフォンやパソコンの需要が停滞したことにより半導体不況に陥り、2019 年には世界半導体売上高は 4223 億米ドルに減少した。一方で 2019 年から 2020 年にかけてはコロナ禍にあって、半導体市場は伸長しており、リモートワーク等の巣ごもり需要を受けてメモリ、GPU、5G 向けチップが半導体市場の成長をけん引した結果、世界の半導体売上高は 4662 億米ドルと再度拡大してきている。
メーカー別売上高で見ると、2014 年には首位の Intel に続き、Samsung、Qualcomm と続いていたが、2017 年には 25 年連続首位を維持してきた Intel に代わり、メモリバブルの恩恵を受けた
Samsung が首位となっている。以後、メモリバブルの終息とともに 2019 年以降は再度 Intel が首位に返り咲いているが、上位陣として米国企業と韓国企業で多くのマーケットシェアを獲得している。

20

5000
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0

700
600
500
400
300
200
100
0
2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

年
Intel

Samsung

Qualcomm

Micron Technology

SK Hynix

Texas Instruments

Toshiba(JPN)

Broadcom

Kioxia (JPN)

売上高合計（億米ドル）：棒グラフ

メーカー毎の売上高（億米ドル）：折れ線グラフ800

図 3.3-1 世界の半導体のメーカーシェアの変化 [3]-[9]3.4

無線アクセスネットワークの電力消費

図 3.4-1 及び図 3.4-2 にそれぞれ国内及び世界のネットワーク関連消費電力を示す[10]。グラフには 2018 年と 2030 年が示されているが、2030 年のエネルギー消費量は、将来の消費電力削減技
術を考慮せずに、マクロセル基地局やスモールセル基地局の台数の増加分のみを考慮した予測値である。
また、青のグラフはコアネットワーク及びメトロネットワークの消費電力であり、橙のグラフはアクセスネットワー
クの消費電力である。コアネットワークは国内拠点と世界を結ぶネットワークの中枢を担う大容量超高速通信回線であり、メトロネットワークは、コアネットワークとアクセスネットワークを結ぶネットワークである。アクセスネットワークは、ユーザーとネットワーク端を結ぶネットワークである。
図 3.4-1 及び図 3.4-2 より、国内と世界の 2018 年に対する 2030 年のネットワーク関連消費電力は同様の傾向を示しており、2018 年と比較して 2030 年は約 4~5 倍に増加している。また、ネット
ワーク関連消費電力はコアネットワーク及びメトロネットワークと比べアクセスネットワークが大幅に大きく、ア
クセスネットワークの消費電力の大半は基地局である。3.1.2 節で示したようにマクロセル基地局やスモー
ルセル基地局の台数は今後増加することが予想されており、さらに第 2 章で示したように無線トラヒックも今後増加することが予想されている。特に対策を取らない場合、基地局 1 台あたりの消費電力が増え、かつ、基地局数が増える可能性もあることから、Beyond 5G に向けて消費電力を低減する技術の開発がますます重要になると考えられる。

21

90

消費電力 (TWh/年)

80

コアネットワーク70+メトロネットワーク
アクセスネットワーク

60
50

40
30
20
10
0

2018年

2030年

図 3.4-1 国内のネットワーク関連消費電力

2500

消費電力 (TWh/年)

2000

1500

コアネットワーク+メトロネットワーク
アクセスネットワーク

1000

500

0

2018年

2030年

図 3.4-2 世界のネットワーク関連消費電力
参考文献[1] 総務省, 令和 2 年版情報通信白書, “第 4 節 5G が変える ICT 産業の構造 (3) 移動通信シ
ステムに係る市場シェアの変化”.

22https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd114130.
html[2] 楽天証券, “特集：5G スマホで再成長に向かう電子部品大手（村田製作所、TDK）”.
https://media.rakuten-sec.net/articles/-/25081[3] Gartner, “Worldwide Semiconductor Revenue Grew 7.9 Percent in 2014”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2015-04-07worldwide-semiconductor-revenue-grew-8-percent-in-2014-according-tofinal-results-by-gartner[4] Gartner, “Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Declined 1.9 Percent
in 2015”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2016-01-07-gartnersays-worldwide-semiconductor-revenue-declined-2-percent-in-2015[5] Gartner, “Worldwide Semiconductor Revenue Grew 2.6 Percent in 2016”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-05-15worldwide-semiconductor-revenue-grew-2-percent-in-2016-according-tofinal-results-by-gartner[6] Gartner, “Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Grew 22.2 Percent
in 2017”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-03-20-gartnersays-worldwide-semiconductor-revenue-grew-22-percent-in-2017-samsungtakes-over-no-1-position[7] Gartner, “Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Grew 12.5 Percent
in 2018”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-04-10-gartnersays-worldwide-semiconductor-revenue-grew-12[8] Gartner, “Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Declined 11.9% in
2019”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-01-14-gartnersays-worldwide-semiconductor-revenue-declined-11-point-9-percent-in-2019[9] Gartner, “Gartner Says Worldwide Semiconductor Revenue Grew 10.4% in2020”.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-04-12-gartnersays-worldwide-semiconductor-revenue-grew-10-4-percent-in-2020[10] 国立研究開発法人科学技術振興機構 低炭素社会戦略センター, “情報化社会の進展がエネ
ルギー消費に与える影響 (Vol. 3) – ネットワーク関連消費エネルギーの現状と将来予測および技
術的課題 – ”, 令和 3 年 2 月.

23

4. 他業界から得られたトレンド24

4. 他業界から得られたトレンド
時代の進化を作り出してきたモバイルシステムには、今後、さまざまな社会的な課題の解決に寄与することが求められている。このため、Beyond 5G に求められる性能や機能を考えるためには、5G 以前とは異なり、幅広い業界の実情を把握する必要がある。よって、本章では、通信業界のみならず、世の中に存在するすべての業界における課題を洗い出し、課題解決案、業界としてあるべき姿や夢、さらには、
Beyond 5G に期待する性能や機能をまとめる。ユースケースや利用シーンについては、5G 以前で実現できるものと、Beyond 5G で期待できるものがある。これらを明示するために、以下のいくつかの節ではユースケースや利用シーンを二軸で表している。
なお、以下では現存するすべての業界を 15 の節に分類し、それぞれの節ごとに異なる執筆者に調査や分析、執筆をお願いした。デジタル化や最新のモバイルシステムの力を必要とするのはすべての業界に共通だが、現時点でのデジタル化やモバイルシステムの利用状況は業界によって異なる上、今後、これらに求める内容も業界によって異なる。したがって、節ごとの記述内容や文章量に差異があることをご了承
願いたい。
金融

4.1

社会全体のデジタルトランスフォーメーションが進む中、銀行、証券、保険などの金融業界においては、
業種間の統合や連携が進み新たなサービスがうまれつつある。本節ではそういった流れを踏まえ、金融業
界の将来像を考察する。
4.1.1

現状と課題

金融業界においても他業種同様、ブロックチェーンや AI を用いた新たなサービス提供が進みつつある。
また、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響もあり、非対面営業やキャッシュレス・オンライン決済が浸透しつつある。さらには、小売業、情報通信業やサービス業など異なる業種の金融業界への参入など、金融関連のプレイヤー自体が多くなりつつある。加えて、関連業界の DX 化の影響が金融業界におよぶことが予想される。特に、移動手段の変化に伴い、保険業界には大きな変化がもたらされる可能性がある。
このような状況をふまえ、金融業界では、大きくは、現行業務における運用コストの低減と高付加価値ビジネスへのシフトが課題として挙げられる。
⚫

運用コスト低減への要求
預金、貸金といった従来の業務では、低金利状態の継続や為替取引手数料等の低減による収益の低下といった状況にあり、業務運用コストの低減が求められている。そのため、各店舗の統廃合
や若しくは店舗の規模縮小、店舗内の従来型設備(ATM など)の削減が進んでいる。合わせて、店舗を中心とした対面ビジネスに代わり、自宅や職場、モバイルを活用したオンラインビジネスへの移行による運用コスト削減が進んでいる。

25

⚫

高付加価値ビジネスへのシフト
業務運用コストの低減とともに既存ビジネスから、高付加価値ビジネスへのシフトによる高収益化が重要となっている。たとえば、ラップ口座など一括型の顧客投資や、株式・債券などの従来型投資から不動産・商品などのオールタナティブ投資などの新たな投資運用や、機関投資家向けの M&Aなどアドバイザリーサービスが挙げられる。

4.1.2

期待する将来像

対面からオンライン化、キャッシュレス化に伴い顧客との接点がデジタル化されることや、高付加価値ビ
ジネスへのシフト等事業の多様化の方向性とあわせ、金融サービスは既存サービスの高度化に加え、さまざまなサービスの統合や他業界を巻き込んだ新たなサービスの方向に進むことが想定される。
⚫

既存サービスの高度化業務で収集した顧客データなどのビッグデータを AI を利用して活用することにより業務の効率化
や多様なサービスを実現する。融資における与信分析や投資における銘柄分析への活用、ドレイブ
レコーダなど運転実績の自動車保険のメニューへの活用などが挙げられる⚫

他業界との融合
金融業界がもつ様々なサービスを API として開示し、BaaS(Banking as a Service)として提供することで、他業界と連携したサービスが可能となる。他業界のサービス・アプリケーションを BaaSを利用して金融サービスを埋め込む（エンベデッドファイナンス）が可能となる。

⚫

新たな金融サービスの出現
電子マネーや暗号資産などのデジタル通貨の普及に伴い、中央銀行デジタル通貨(CBDC:
Central Bank Digital Currency)の導入や取引データのビッグデータとしての二次活用など、既存サービスを超えた将来の金融サービスとして考えられる⚫

関連業界からの影響
関連業界のデジタル化の進展とともに既存の金融・保険サービスの拡大が考えられる。

4.1.3

Beyond 5G で実現が期待される活用例

4.1.2 節で描いた金融サービスの将来像実現に向け、Beyond 5G を活用する事が期待される活用例を以下にまとめる。
⚫

デジタル貨幣社会の浸透
小売から始まり取引全てがデジタル化する社会の実現

26⚫

ホログラム等を利用した店舗レスバンキングサービスの台頭
対面サービスの高度化が実現⚫

高度なセキュリティサービスの提供
Beyond 5G ネットワークで担保されるセキュリティを金融サービスに適用することで、利用者に優しい高セキュリティサービスを実現する⚫

新たな保険サービスの提供
関連業界のデジタル化の進展とともに以下のような新たな保険サービスが考えられる。
• 自動車業界における自動運転導入に対応した保険• UAV など新たな乗物に対する保険• 宇宙、海中での活動に関する保険• 予測精度の向上による自然災害に関する保険

4.1.4

Beyond 5G に求められる Capability

上記のような金融に期待される活用例を実現するために必要となる Capability を表 4.1-1 に示す。
また、Beyond 5G ネットワークが果たす役割をネットワークの要件から記載する。
表 4.1-1 Beyond 5G の活用例と Capability(a) 超多数同時接続
前述の与信業務や保険メニューなど既存サービスの高度化において、顧客や IoT などのビックデータ
分析をリアルタイムで行うためには、ネットワークとしては超多数同時接続を提供する必要がある。
(b) 超高速・大容量、超低遅延金融商品の取引、特に、仮想通貨による取引の増大や株式等リアルタイム取引の高速化などにおいては、超高速・大容量、超低遅延が要求される。
対面からオンラインビジネスへの移行に伴い、異なるデバイス（テレビやスピーカー）やさまざまな UI

27

（たとえばホログラムなど）を活用した営業業務など十分の通信容量やリアルタイム性が確保できる超高速・大容量、超低遅延のネットワークインフラが必要となる(c) 超安全・信頼性
個人情報を含むデータを取り扱うことから、個人の同意を含めた高いセキュリティが必要である。取引
データの二次利用や他業種連携などサービスを提供するプレイヤーが多い場合は特に重要である。
(d) カバレッジ拡張
金融サービス利用者が自宅や職場だけでなく、いつでもどこでもモバイル通信をもちいてサービスを受けられるためには、地域的なデジタルデバイドが解消されるべきであり、異種無線連携や機器連携などを含めた広いカバレッジの提供が必要である。
なお、4G や 5G においてもこれらの要件を満たすことで金融サービスの提供自体に問題はないものもあるが、Beyond 5G ではさらなる大容量データのリアルタイム解析や UX の向上などの高度化が期待できる。図 4.1-1 に Beyond 5G を活用した金融の姿を示す。

図 4.1-1 Beyond 5G における金融業界28

4.1.5

まとめ

本節では、金融業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。 Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超多数同時
接続、超安全・信頼性、カバレッジ拡張が考えられる。
参考文献[1] 金融庁, 2021 事務年度 金融行政方針, “コロナを乗り越え、活力ある経済社会を実現する金融システムの構築へ”.
https://www.fsa.go.jp/news/r3/20210831/20210831_allpages.pdf

29

4.2

建設・不動産

4.2.1

現状と課題

建設・土木分野は、持続可能な建設産業の構築を課題としている。産業別の就業者数の推移を見ると、全体では 2012 年（平成 24 年）以降増加傾向となっている一方、建設業では 2002 年の618 万人から 2010 年に 504 万人まで減少し、近年は横ばいで推移している（2019 年 499 万人）。また建設業は、全産業平均に比べて高齢化が進んでおり、将来的な担い手の確保が課題である。
55 歳以上の就業者の割合が 2002 年の 24.8%より 10.4%上昇し、2019 年には 35.2%となっている。
近年の自然災害の激甚化・頻発化等を踏まえれば、今後とも、防災・減災、インフラ老朽化対策等の国土強靭化や経済の活性化等に直結する社会資本の戦略的な整備を進めていくことが不可欠であり、業界の需要は大きい。さらに有効求人倍率は、2019 年には建設・土木・測量技術者が 5.86 倍、土木の職業が 5.21 倍、建設の職業が 5.02 倍となるなど、高い水準である。（全職業の合計では2019 年には 1.45 倍）。
また人口減少や高齢化が進む中にあっても、建設業は賃金水準の向上や休日の拡大等による働き方改革とともに、ICT 活用などによる生産性向上が必要不可欠である。
海外においても、建設業分野での ICT 活用は課題となっている。作業の多くは屋外の現場で行われ、異なる建設プロセスで多くの作業員、組織が関係する特徴を有する。またトラックおよび建設重機等の機
械、化学物質および重材料等の危険物を扱うので、作業計画、管理、および安全の確保が重要な課題である。ICT を広く活用することで、作業員や建設機器のモニタリング、重機の遠隔操作、現場作業の自動化を図り、持続的、効率的な建設および現場の安全性向上を実現することが期待される。ICT
に関するこのような取組みは、construction 4.0 と呼ばれている。
不動産業は、国民生活および経済発展を支える重要な基幹産業であり、2030 年に向けても成長発展が期待できる。一方不動産業の従業員数は 133.7 万人で、2015 年時点で 60 歳以上が約 5割と高齢化が進んでいる。今後の課題として、人口の減少、遊休不動産の増加、不動産の老朽化、就業者の高齢化・後継者不足、新技術で可能となってきた多様なライフスタイルへの対応、安全安心な不動産取引の実現、ストック型社会の実現があげられる。また新型コロナウイルスのため、営業活動の制約、賃貸需要の低迷、空き室率の上昇等の影響が出ている。
国土交通省では、ICT の活用等により調査・測量から設計、施工、検査、維持管理・更新までのあらゆる建設生産プロセスにおいて、抜本的な生産性向上を目指す「i-Construction」 に取り組んでいる。
i-Construction の取組みの一環として、ICT 施工の普及促進を推進しており、3 次元データを活用した建設機械の自動制御等により高精度かつ効率的な施工を実現するマシンコントロール/マシンガイダン
ス技術等の積極的な活用を図っている。また、建設は屋外作業が基本であり、気象要件の影響を受けやすいことから、そういった要件を踏まえコンクリート工の規格を標準化しデジタル化できるようにしていくことが重要視されている。

30

i-Construction での先進的な取組みとしては、以下のような事例があげられる。
•

UAV を用いた 3 次元測量•

3 次元測量・設計データを活用した ICT 建機による施工•

鉄筋配置・結束作業をロボットアームで行う組立自動化システム•

ウェアラブルカメラを活用した遠隔検査•

深層混合処理船の操作ノウハウをプログラミングし自動化•

狭小空間専用小型ドローンを活用したインフラ設備点検•

遠隔参加型 VR を用いた施工検討の効率化・高度化•

国土交通省は、2021 年 3 月屋外のローカル 5G 無線局免許を取得

不動産業のサービスとしては、以下の ICT 活用事例がある。
•

IoT を用いた空き家管理•

IoT による効率的な地域運営（例えば、センサーやカメラ等から取得されたデータ等を活用して効率的な地域サービスの運営を行う）•

オフィスの知的生産性を高める環境制御システム（AI・IoT により、室内温湿度や従業員のバイタルデータを分析）

4.2.2

期待する将来像

今後の建設業分野は、5G、AI、ロボット、クラウド等の革新テクノロジーの建設、インフラ分野への導入を進め、無人化施工技術の現場実証や、現場作業員を支援する技術、映像データを活用した監督
検査の省力化などの取組みが期待されている。特に建設産業の生産性向上のためには、「高速大容量」、「多接続」、「低遅延」の特性を持つ 5G システムを活用した無人化施工等が有効な手段である。
また 3 次元モデルを活用し社会資本の整備、管理を行う CIM（Construction Information
Modeling, Management）、および BIM（Building Information Modeling）の普及を更に図り、業務効率化・高度化を推進する。
また不動産業分野においても、AI、IoT 等の新技術の活用を目指している。例えば VR によるオンライ
ン物件内覧、AI、IoT、ロボット等を導入した不動産管理サービスにより、効率性、利便性向上を図ることが考えられる。不動産投資で AI による投資助言サービスを利用する動き、さらに不動産取引では、遠隔地間のコミュニケーション、電子署名、ブロックチェーン技術を用いた決済手段や取引方法で、精度および安全性の向上が見込まれている。

31

4.2.3

Beyond 5G で実現が期待される活用例

建設・不動産の分野においては、以下の Beyond 5G 活用例が考えられる。
熟練技術者と協力した遠隔施工 – VR 技術を利用して、遠隔の熟練技術者と協力して現場の作•業者が施工・建設を行う。
熟練技術者による遠隔施工 – ハプティクス技術や VR 技術を利用して、建設機械またはロボットの•遠隔操作による施工・建設。
あらゆる建設部材の IoT 化を行うことによるインフラ、建築物、不動産の保守管理 - 振動、温度、•湿度、ガスなどのセンサーを付け、常に監視しながら予防保全、管理を行う。
物理空間とサイバー空間による建設 - 物理空間とサイバー空間融合を Beyond 5G システムによ•り実現する。サイバー空間上での処理で設計を行い、実際の施工の際には、各建設機材の測位や環境センサーが温度、湿度、ガスの発生などをセンシングしながら、サイバー上で設計通りに建設が進んでいるか、建設資材の管理、現場環境に問題が無いかなどをチェックする。
自動建設機械やロボットが工事・建設を行う完全自動化 - 作業員に代わって自動走行車が機材•を運搬、自動建設機械が工事を行い、ロボットが自動で建設を行う。Beyond 5G システムによるデ
ジタルツインのサポートにより、問題が発生したときに即座に対応する。
•

デジタルツインによる不動産の管理・取引および不動産投資•

災害時の情報提供 - 地震や津波、ゲリラ豪雨などの自然現象が発生したときに、橋の振動や浸水の水位などの状況から通行可能な道路の情報、避難経路などを即座に提供できるシステム。
VR によるオンライン物件内覧

•

4.2.4

Beyond 5G に求められる Capability

4.2.3 節で示す活用例から、表 4.2-1 に示す Beyond 5G に求められる Capability が考えられる。

32

表 4.2-1 Beyond 5G の活用例と Capability

建設・不動産業界の進化と Beyond 5G の技術進化の融合した姿を図 4.2-1 に示す。

図 4.2-1 Beyond 5G における建設・不動産業界

33

4.2.5

まとめ

本節では、建設業および不動産業の現状と課題を検討して、期待する将来像、および Beyond 5Gを活用した活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、5G を上回る超低遅延、
超高速・大容量、超安全・信頼性、および超低消費電力、さらには高精度な測位・センシング、および時刻同期精度が考えられる。
参考文献[1] 国土交通省, 令和 3 年度版国土交通白書.
https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r02/hakusho/r03/pdf/kokudo.pdf[2] 国土交通省, 令和 2 年度版国土交通白書, “第 2 章 時代の要請にこたえた国土交通行政の展開第 11 節 効率的・重点的な施策展開、第 10 章 ICT の利活用及び技術研究開発の推進
第 4 節 建設機械・機械設備に関する技術開発等”.
https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r01/hakusho/r02/pdfindex.html[3] i-Construction.
https://www.mlit.go.jp/tec/i-construction/index.html[4] 国土交通省, インフラ分野の DX.
https://www.mlit.go.jp/tec/tec_tk_000073.html[5] 国土交通省, 不動産業ビジョン 2030, “報道発表資料：「不動産業ビジョン 2030」をおよそ四半世紀ぶりに策定 ～令和時代の『不動産最適活用』に向けて、これからの不動産業のあり方を提言～”.
https://www.mlit.go.jp/report/press/totikensangyo16_hh_000190.html[6] 国土交通省, 働き方改革を支える今後の不動産のあり方検討会.
https://www.mlit.go.jp/totikensangyo/const/sosei_const_tk3_000139.html[7] 鹿島建設, 中期経営計画（2021-2023 年）.
https://www.kajima.co.jp/ir/newplan/index-j.html[8] “5G for Construction: Use Cases and Solutions”.
https://www.mdpi.com/2079-9292/10/14/1713[9] Munoz-La Rivera, F.; Mora-Serrano, J.; Valero, I.; Oñate, E. “Methodologicaltechnological framework for Construction 4.0”, Arch. Comput. Methods Eng.
2021, 28, 689–711.
[10] 経済産業省, 経済産業省ひと言解説, “10 年ぶりに低下傾向に転じた貸事務所業の活動；
特に東京で空室率が上昇”.
https://www.meti.go.jp/statistics/toppage/report/minikaisetsu/hitokoto_kako/
20210125hitokoto.html

34

4.3

物流・運輸

4.3.1

倉庫、物流

倉庫・物流産業は極めて重要な社会インフラであり、工業製品や原材料、生鮮・加工食品、廃棄物に至るまで様々な物資が保管・貯蔵され、それらが必要な時に必要な場所へ道路、海上、航空、鉄道
等を通じて輸送されることにより、国民生活や産業生産活動が極めて効率的に維持されている。
本節では、人口の減少や国際経済の不確実性の増大、新型コロナウイルス感染症の流行など、倉庫・物流が直面する課題を勘案しつつ、持続的な成長と安定的な国民生活の維持のための倉庫・物流の将来像を描くとともに Beyond 5G で実現が期待される活用例や Capability について考察する。
現状と課題
現在の日本の物流政策は、令和 3 年 6 月に閣議決定された「総合物流施策大綱（2021 年度～
2025 年度）」[4]に沿って行われている。この大綱や物流を取り巻く現在の動向[5]に物流の現状が取りまとめられているように、物流産業における労働力不足の問題、災害に対する物流ネットワークの脆弱性、国際物流の環境変化、新技術の導入等に対応するため、我が国の物流が直面する課題として、
以下の 5 点があげられている。
① 人口減少の本格化や労働力不足への対応② 災害の激甚化・頻発化と国民の安全・安心の確保③ Society5.0 の実現によるデジタル化・イノベーションの強化④ 地球環境の持続可能性の確保や SDGs への対応
⑤ 新型コロナウイルス感染症への対応期待する将来像
4.3.1.1 節で挙げた課題を踏まえて、以下の取り組みがなされている。
① 物流 DX や物流標準化の推進によるサプライチェーン全体の徹底した最適化（簡素で滑らかな物流の実現）（１）物流デジタル化の強力な推進（２）労働力不足や非接触・非対面型の物流に資する自動化・機械化の取組の推進（３）物流標準化の取組の加速（４）物流・商流データ基盤の構築等（５）高度物流人材の育成・確保② 労働力不足対策と物流構造改革の推進（担い手にやさしい物流の実現）（１）トラックドライバーの時間外労働の上限規制を遵守するために必要な労働環境の整備（２）内航海運の安定的輸送の確保に向けた取組（３）労働生産性の改善に向けた革新的な取組の推進（４）農林水産物・食品等の流通合理化（５）過疎地域におけるラストワンマイル配送の持続可能性の確保

35

（６）新たな労働力の確保に向けた対策（７）物流に関する広報の強化③ 強靱で持続可能な物流ネットワークの構築（強くてしなやかな物流の実現）（１）感染症や大規模災害等有事においても機能する、強靱で持続可能な物流ネットワークの構築（２）我が国産業の国際競争力強化や持続可能な成長に資する物流ネットワークの構築（３）地球環境の持続可能性を確保するための物流ネットワークの構築
これらは、2025 年度までの施策ではあるが、2030 年代においても Beyond 5G がもたらす技術革新等により、より高度な物流サービスが期待されるであろう。このなかでも特に、物流デジタル化、自動化・機械化、物流標準化、データ基盤の構築、ラストワンマイル配送、物流ネットワークの構築では、
Beyond 5G による革新的な通信およびネットワーク技術を用いた様々な活用例が想定される。
Beyond 5G で実現が期待される活用例
4.3.1.2 節で描いた物流の将来像への実現に向けて、Beyond 5G を活用する事で実現が期待される活用例を以下にまとめる。
⚫

倉庫・物流における Beyond 5G IoT の利用•

例：Beyond 5G で提供される廉価で高度な IoT 技術や RF Tag 等による、荷物の位置の追跡や管理。

⚫

倉庫・物流施設内での Beyond 5G ローカル通信・ネットワークを用いた、機械、ロボット等の
自動運転

⚫

⚫

•

例：倉庫・物流施設内における通信およびネットワークのサポート。

•

例：また、機械やロボットの自動運転のサポート。

•

例：倉庫・物流施設内での人や機械・ロボットとの相互作用の監視、事故災害回避•

例：サイバーポートと呼ばれる、港湾のデジタル化、IT 化、および自動化。

物流におけるドローン、コネクティッドカー又は船の利用による効率化、省力化、高速化•

例：ドローンや自動運転車を使ったラストマイルの配送。

•

例：ドローンによる無人・遠隔監視、メンテナンス。

•

例：高速鉄道、高速車両、高速ドローンを使った高速配送。

•

例：隊列走行や連結トラックによる自動・半自動・大量効率輸送。

•

例：自動運転船や自動貨物列車による大量輸送、モーダルシフト。

•

例：無人タクシー・空飛ぶタクシー等、次世代モビリティ(交通)との連携。

•

例：スマートシティとの連携。

海上ルート含む NTN 等の利用による全地球的カバレッジ•

例：人工衛星や HAPS 等の利用による全地球的カバレッジによる物流支援

36

⚫

ビッグデータ/AI を使った物流の最適化、Beyond 5G クラウドやデジタルツインの応用•

例：生産・配送の先読み、混載やルートの最適化・自動化。

•

例：AR による、作業の最適化、効率化、遠隔操作、およびトレーニング•

例：対サイバーテロ・犯罪のためのセキュリティ、プライバシー保護•

例：対自然災害等のための、ネットワークやクラウドの冗長性、補完性のサポート

Beyond 5G に求められる Capability
4.3.1.3 節では、Beyond 5G の活用により期待される倉庫、物流の活用例についてまとめた。本節では各活用例に対する、Beyond 5G の Capability について考察する。
⚫

倉庫・物流における Beyond 5G IoT の利用•

超低消費電力：荷物追跡や物資の保管等では長期間充電ができない活用例が多く、究極的にはバックススキャッター通信等の利用によりバッテリーのいらない IoT デバイスなどが要求される。

•

超多数同時接続：多くの荷物を扱う倉庫・物流施設では多数同時接続性が要求される。

⚫

倉庫・物流施設内での Beyond 5G ローカル通信・ネットワークを用いた、機械、ロボット等の自動運転•

超低遅延、時刻同期精度、超安全・信頼性：機械・ロボットの自動運転に必要な低遅延、時刻同期精度、高信頼性が要求される。

•

測位・センシング：通信と融合した無線センシングにより、機械・ロボットの自動運転に必要な高精度の位置情報が要求される。

•

超安全・信頼性：施設内の物理的安全性、通信やネットワークのセキュリティ、災害やテロ・犯罪にたいする堅牢性が要求される。

⚫

物流におけるドローン、コネクティッドカー又は船の利用による効率化、省力化、高速化•

超低遅延、時刻同期精度、超安全・信頼性：自動運転に必要な低遅延、同期精度、高信頼性が要求される。

•⚫

測位・センシング：自動運転に必要な高精度の位置情報が要求される。

海上ルート含む NTN 等の利用による全地球的カバレッジ•

カバレッジ拡張：通常の地上ネットワークではカバーできないエリアを人工衛星や
HAPS 等によりネットワーク接続を可能にする事が要求される。

⚫

ビッグデータ/AI を使った物流の最適化、Beyond 5G クラウドやデジタルツインの応用•

超高速・大容量：ビッグデータやデジタルツインに必要な大きな通信容量が要求される。

•

機械学習および人工知能：大量のデータを効率的に解析し、需要予測等含め、より効率的な生産および配送が要求される。

•

クラウド化、ネットワーク仮想化・スライス、エッジコンピューティング等：高度のネットワー

37

ク機能が様々な倉庫・物流における活用例に要求される。
•

超低遅延、時刻同期精度、超安全・信頼性：リアルタイムでのデジタルツインの更新には低遅延、高精度の時刻同期、高信頼の通信が要求される。

•

測位・センシング：通信と融合した無線センシングにより、高精度の位置情報を用いたデジタルツインの作成が要求される。

•

超安全・信頼性：プライバシーや機密の保護、災害やテロ・犯罪にたいする堅牢性、冗長性、補完性が要求される。

以上の活用例と求められる Capability の対応を表 4.3-1 に示す。
表 4.3-1 Beyond 5G の活用例と Capability

倉庫、物流業界の進化と Beyond 5G の技術進化の融合した姿を図 4.3-1 に示す。

図 4.3-1 Beyond 5G における倉庫、物流業界

38

まとめ
本節では、倉庫・物流の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した Beyond 5G に求められる Capability としては超低消費電力、超多数同時接続、超低遅延、
時刻同期精度、超安全・信頼性、測位・センシング、超安全・信頼性、カバレッジ拡張、超高速・大容
量、機械学習・人工知能、クラウドが考えられる。
参考文献[1] 総務省, 令和 3 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/[2] 政府 CIO ポータル, 世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進基本計画（令和2 年 7 月 17 日閣議決定）.
https://cio.go.jp/data-basis[3] 国土交通省, 令和 3 年版国土交通白書.
https://www.mlit.go.jp/statistics/file000004.html[4] 国土交通省, 総合物流施策大綱（2021 年度～2025 年度）（令和 3 年 6 月閣議決定）.
https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/butsuryu03100.html[5] 国土交通省, 第１回 2020 年代の総合物流施策大綱に関する検討会, “参考資料１ 物流を取り巻く動向について”.
https://www.mlit.go.jp/seisakutokatsu/freight/seisakutokatsu_freight_tk1_00
0181.html[6] 経済産業省, 物流分野におけるモビリティサービス （物流 MaaS）勉強会とりまとめ.
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/butsuryu_maas/202004
20_report.html[7] 経済産業省, 平成 28 年度商取引適正化・製品安全に係る事業 サプライチェーン最適化に向けた物流の実態調査等 報告書.
https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H28FY/000608.pdf[8] Mikko A. Uusitalo, et al., “Ultra-Reliable and Low-Latency 5G Systems for Port
Automation”, IEEE Communications Magazine (Volume: 59, Issue: 8, August2021).
https://ieeexplore.ieee.org/document/9530504

39

4.3.2

航空
現状と課題

グローバルな経済成長の影響を受け、航空旅客数は拡大傾向にある。2021 年時点では新型コロナウイルスの影響により、一時的に 2020 年より旅客数が減少しているが、IATA（International Air
Transport Association）によると 2023 年に新型コロナウイルス前の水準を 5%上回り、その後堅調に伸びると予測されている[1]。2030 年には、新型コロナウイルスの影響が低減していれば、グローバ
ルに 55 億人の航空旅客数の需要が見込まれ、市場の拡大が予想される。
航空機内の乗客向け通信接続サービスは、新型コロナウイルス以前の予測では、2021 年からの 5
年間で市場が約 1.5 倍伸長[2]するとされていた。また、乗客の 3 人に 1 人は、航空会社選択時に通信接続サービスが使用できるかを考慮するというアンケート結果があり[3]、航空機内の空間・時間を快適に楽しみたいという乗客の要望はさらに増加すると予想される。
機体の進化として、低炭素燃料の使用や電動化、運航速度の高速化、航空機内の非乗客向け通信配線のワイヤレス化が検討されている。電動化については 2025 年頃に導入を開始され、電動化の比率は 2035 年に 4.4%になると予測されている。飛行距離が数十 km 程度のビジネスジェット等では、完全電動式が採用され、航続距離が数百 km 以上になるリージョナルジェット以上ではハイブリッド式や燃料電池を用いた方式を採用することが検討されている[4]。また、運航速度の高速化の技術開発も進められており、コンコルド以降商用機からは姿を消していた超音速旅客機[5]の再登場や、大型ロケッ
トと宇宙船「スターシップ」を組み合わせたサブオービタル軌道による 2 地点間高速移動[6]の実現が期待されている。航空機内の通信配線のワイヤレス化では、一例としてワイヤ本数 10 万本、ワイヤ長470km、ワイヤ重量 5,700kg となる配線のワイヤレス化による軽量化が望まれている[7]。
航空交通管理システムは、安全・安心かつ高効率は運行に向け、日本では国土交通省の CARATS（ Collaborative Action Renovation of Air Traffic Systems ） [8] 、 欧 州 で は SESAR（(Single European Sky ATM Research）[9]、米国では NextGen（Next Generation Air
Transportation System）[10] が航空交通管理システムの高度化を検討中である。
これらの動向を踏まえ、2030 年の航空業界の課題として、グローバルな航空需要の増大への対応、多様なニーズへの対応、環境への配慮、航空管制の高度化、さらなる安全・安心を取り上げる[11]。
課題１．グローバルな航空需要の増大への対応
航空需要の増大により、混雑空港および混雑空域における高密度運航の実現、空港までの、陸上・海上を含めたアクセスの改善、旅客の諸手続きにかかる時間の短縮、パイロットを含む航空業界の人材不足への対応が求められている。
課題２．多様なニーズへの対応
航空業界へ求めるサービスは多様化しており、ビジネスジェットなどの、企業・団体又は個人が商用目的で利用する航空機の普及も期待されている。多様な旅客に対して、それぞれに適した空港・航空機
内でのサービス向上が求められている。旅客需要のみならず、グローバルな電子商取引による航空貨物輸送への需要も増加しており、貨物の手続きの電子化や、危険物の確認の効率化が求められている。

40

また、ドローンや空飛ぶクルマなど、新しいサービスについても、期待が高まっている。
課題３．環境への配慮
脱炭素社会の実現にむけ、航空機の省燃費機材の導入、軽量化の推進が求められている。国際民間航空機関（ICAO: International Civil Aviation Organization）の取り組みでは、燃料効率を毎年 2%改善、2020 年以降総排出量を増加させないことが目標に掲げられている。航空用ジェット
燃料では、CO2 削減効果のある、SAF（Sustainable Aviation Fuel：持続可能な航空燃料）の開発が進められている。日本国内では、実証プラントで生産された国産 SAF が、航空用ジェット燃料に関する国際規格の品質検査に合格し、実際の定期運航に供給され[12]、SAF の普及が期待されている。また、空港の脱炭素化に向け、空港施設・車両の CO2 削減対策や空港再エネ拠点化も求められている[13]課題４．航空管制の高度化
離発着の多い空港において、視界不良であっても、管制官が航空機の位置を精密に把握し、同時離発着を支援する仕組み、全飛行フェーズでの衛星航法の実現、運航に関わる情報を包括的に管理し、必要な時にアクセスできるネットワークの構築、国際間の情報共有、協調的な運用、航空利用に特化した気象予測情報の作成・航空機上の気象情報の活用等、気象情報の高度化が求められている。
課題５．安全・安心
テロ対策として、保安検査の厳格化を図りつつ、検査の負担を軽減できる高度な保安検査機器の導入が望まれている。
期待する将来像
4.3.2.1 節で上げた、航空業界の現状と課題を踏まえ、航空業界は、グローバルに増加する需要と市場の拡大に対して、さらなる技術革新による効率化、サービスの発展が望まれており、航空業界が目指す将来像として、以下の 4 点が挙げられる。
•

安全・安心かつ便利・快適な空の旅
安全・安心かつストレスフリーな移動および、快適な航空機内サービスを乗客に提供する。

•

持続可能な航空輸送
機体を高度化し、燃費向上・脱炭素化を実現する。操縦アシストおよび無人運行により、人材不足を解消する。

•

高密度な運航航空管制の高度化により、より高密度な運航を実現する。

•

新しい航空サービスの導入
ドローン・空飛ぶクルマによる従来の航空機以外のサービスへ発展する。超音速航空機の再登場により、航空機の移動時間が大幅に短縮する。
Beyond 5G で実現が期待される活用例

4.3.2.2 節で示した航空業界が目指す将来像にむけ、Beyond 5G で実現が期待される活用例を41

以下に示す。
＜安全・安心かつ便利・快適な空の旅を実現するサービス＞
活用例 1-1：安全でストレスフリーな移動
旅客の自宅から空港・および空港内の移動に対して最適なルートおよび移動手段を提供する。保安検査では、高性能ボディスキャナ、高性能 X 線検査装置など、高度な保安検査機器が導入され、保安性の向上および検査時間が短縮される。チェックイン・搭乗ゲートでは、顔認証・生体認証などにより一元管理され、旅客の負担が軽減される。広大な空港では、空港内をパーソナルモビリティによる自動ナビゲーション・隊列走行により誰でも快適に移動できるようになる。荷物は、スマートタグを活用したラゲッジ管理により、荷物ピックアップの遅延短縮とトレースを実施する。これらの技術は、課題１、課題２、課題５の解決に貢献する。
活用例 1-2：快適な航空機内サービス
航空機内において、パーソナライズされた環境・エンターテイメントを提供し、より快適な空間・時間を提供する。個人に合わせた空調・照明・座席の配置・食事サービスを自動で選択・提案する。エンターテイメ
ント機器は、個人の趣向に合わせた画面表示、図 4.3-2 に示すような持ち込みデバイス（スマホ・タブ
レット・PC）とも連動し、自宅と同様の通信環境を提供する。また、航空機内において没入感のある
VR/AR により、長時間となる空の旅に新たなエンターテイメントを提供する。
さらに、客室乗務員の業務効率化のため航空機内通信を活用し、乗務員間および地上職員とリアルタイムに情報を共有する。これらの技術は、課題２の解決に貢献する。

図 4.3-2 航空機内における VR/AR
活用例 1-3：地上業務の支援
広大な空港のすべてのエリアをカバーエリアとする超安全・信頼性および超低遅延通信により、手荷物搬送用車、ランプバス、除雪車両などの、空港内のモビリティの自動運転や運行管理を支援する。航空機の整備において、多種多様な大量の整備データを、超高速・大容量によりアップロードし解析し、整備時間の短縮に貢献する。これらの技術は、課題１、課題 5 の解決に貢献する。

42

＜持続可能な航空輸送を実現する機体の高度化＞
活用例 2-1：燃費向上・脱炭素化
新素材の活用や航空機内部の配線のワイヤレス化が進み、機体の軽量化による燃費向上・CO2 排出量が削減される。航空機内部の配線のワイヤレス化では、通信が途切れない安全性を確保する必要がある。ワイヤレス化により、ワイヤの配線に影響されない航空機内設備の配置が可能となる。これらの技
術は、課題３の解決に貢献する。
活用例 2-2：操縦アシスト・運行管理
航空管制・航空機のセンサーの高度化により、パイロット数を 2 名から 1 名または、無人飛行が実現する。無人運航では特に離着陸時には管制と連携したきめ細かな制御が必要であり地上管制と航空機の間の超安全 ・ 信頼性および低遅延通信でサポートする。悪天候、特に積乱雲による乱気流や想定外の事態に備えて、センサーによる自律的な周辺状況（雲の発達・風速・風向き等）や機体の振動、
機器状態の繊細な状態把握と管制・コントロールセンターとのリアルタイムで共有する。さらに、航空機と航空機の間の大容量の直接通信により、詳細な情報をリアルタイムに共有する。これらの技術は、課題１の解決に貢献する。
＜高効率な運航を実現する航空管制＞
活用例 3-1：高密度運航の実現
航空管制の精度向上および管制処理容量の増大により、図 4.3-3 に示すように、混雑空港における高密度運航を実現し、離発着数の増加および離陸待ち・着陸待ち時間を短縮する。航空管制の精度向上では、高精度な気象予測、航空機制御により、悪天候であっても複数機の同時離発着が可能となる。また、衛星航法の高度化により、視界不良時の着陸機会増加による運航率改善が可能となる[11]。管制処理容量の増大では、管制空域を高度別に分割し、管制取り扱い可能航空機数を向上させる。また、全航空機の出発から到着までの航路をグローバルに一元管理、予測能力の向上、運航情報の包括的管理など航空管制をスマート化し、運航を安定化・効率化する。これらの技術は、課題
１、課題４の解決に貢献する。

図 4.3-3 高密度運航の実現

43

＜新しい航空サービスの導入＞
活用例 4-1：ドローン・空飛ぶクルマ
ドローン市場が拡大し、物流、計量、監視、災害対応、インフラ点検などに活用されていく。飛行空域・飛行方法について、ドローンの性能に合わせて、各国の法整備が進み、様々な用途のドローンが普及する。また、空飛ぶクルマとして、タクシー・緊急車両の飛行が開始され、移動時間の短縮を実現できる。パイロットによる有人飛行もしくは自動操縦や遠隔操縦による無人飛行の両方が考えられるが、どちらに対しても、ドローンや空飛ぶクルマが行き交う空域における事故を防止し、安全で快適な飛行を実現するためには、正確な位置測位、高度なセンシング機能、機体を制御するための超安全 ・ 信頼性および超低遅延が求められる。また、乗員・乗客のスマートフォン等の電子機器との通信のための上空の高速移動体への超高速・大容量通信技術も必要となる。これらの技術は、課題２の解決に貢献する。
活用例 4-2：超音速航空機
超音速旅客機では、ソニックブーム（衝撃波が生む、轟くような大音響）と燃費が悪いことが課題であった。ソニックブームを低減できる機体の設計より、超音速飛行できる空域が広がり、空気抵抗を下げる機体の設計により、燃費が向上し、超音速旅客機が普及し、大都市間の移動時間が大幅に短縮することが期待されている。また、航路として宇宙空間（高度 100km 超）までを含む高高度な航路を含む可能性もある。これらの空域へのカバレッジ拡張、超音速移動の追従、管制信号の低遅延通信および、活用例 1-2 に記載の乗客向けの超高速・大容量通信を実現することが求められる。これらの技術
は、課題２の解決に貢献する。
Beyond 5G に求められる Capability
本節では、4.3.2.3 節の活用例に対して、Beyond 5G に求められる Capability について考える。
活用例 1-1：安全でストレスフリーな移動 多くの旅客に対する映像認識や生体認識のための超高速・大容量かつ超低遅延通信
 パーソナルモビリティのための、車車間通信、測位・センシング
 荷物追跡のための低コストで電池レスな低消費電力デバイスによるスマートタグと測位・センシング
活用例 1-2：快適な航空機内サービス
 航空機内向けの超高速・大容量通信 航空機と基地局間のトラヒック要求に合わせた柔軟な通信経路設定（例：GEO、LEO、HAPS、
ATG 等複数経路の活用）
 機内通信への不正アクセスを防止する高いセキュリティ
活用例 1-３：地上業務の支援
 モビリティの自動運転や運行管理を支援する超安全 ・ 信頼性および超遅延通信

44

 航空機の整備情報をアップロードする超高速・大容量通信活用例 2-1：燃費向上・脱炭素化
 航空機内配線のワイヤレス化- 客席の IFE（In-Flight Entertainment）モニターへの超高速・大容量通信- 航空機内配線（ハーネス）のワイヤレス化のための有線並みの超安全・信頼性および超低遅延通信と超低消費電力センサーデバイス
活用例 2-2：操縦アシスト・運行管理 管制と航空機の間および、航空機ー航空機の直接通信の超安全 ・ 信頼性および超低遅延通信を実現する上空を含むカバレッジ拡張
 機体のコントローラーと多数のセンサーとの超安全 ・ 信頼性および超低遅延通信
活用例 3-1：高密度運航の実現
 高精度な位置測位や環境センシング、上空に対する超安全 ・ 信頼性および超低遅延通信
 シームレスな地上・非地上通信
活用例 4-1：ドローン・空飛ぶクルマ 空へのカバレッジ拡張
 遠隔操作のための低空での超安全 ・ 信頼性および超遅延通信、測位・センシング
 高速移動体への超高速・大容量通信活用例 4-2：超音速航空機
 宇宙空間を含むカバレッジ拡張、超高速移動時に途切れない通信表 4.3-2 に、航空業界の活用例に対する Beyond 5G の Capability をまとめる。

45

表 4.3-2 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.3-4 に、縦軸に航空業界の活用例の進化、発展、横軸に通信ネットワークの機能・性能の進化とし、航空業界の活用例のマッピングを示す。右上の象限が、航空業界の発展と Beyond 5G の実現の両者で達成される活用例である。

図 4.3-4 Beyond 5G における航空業界

46

まとめ
本節では、航空業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G を活用した活用例を示した。 Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超安
全 ・ 信頼性、超低消費電力、測位・センシング、カバレッジ 拡張が考えられる。
参考文献[1] IATA, “COVID-19 An almost full recovery of air travel in prospect”.
https://www.iata.org/en/iata-repository/publications/economic-reports/analmost-full-recovery-of-air-travel-in-prospect/[2] talk Satellite, “IFC: Bubble or Boom?”.
https://www.talksatellite.com/EMEA-A28053.htm[3] Panasonic Avionics Corporation, “Reinventing the flying experience.”.
https://info.panasonic.aero/wp-future-perfect-travel/[4] 富士経済, “陸海空モビリティにおける CASE 動向の現状と将来展望”, 2021 年 1 月.
[5] 日経クロステック, “電動化と超音速になぜ積極投資？ ユナイテッド航空の幹部を直撃”.
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00134/090200278/[6] ニュートンプレス, ”Newton 2021 年 10 月号”.
[7] Wireless Avionics Intra-Communications.
https://waic.avsi.aero/[8] 国土交通省, 将来の航空交通システムに関する推進協議会.
https://www.mlit.go.jp/koku/koku_fr13_000006.html[9] The SESAR Joint Undertaking, SMART AND SUSTAINABLE AVIATION FOR
EUROPE.
https://www.sesarju.eu/[10] Federal Aviation Administration, Next Generation Air Transportation System(NextGen).
https://www.faa.gov/nextgen/[11] 国土交通省 航空局, “航空を取り巻く状況と今後の課題”, 2020 年 2 月.
https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001330402.pdf
https://www.mlit.go.jp/policy/shingikai/content/001330403.pdf[12] 新エネルギー・産業技術総合開発機構, “木くずや微細藻類から製造した持続可能な代替航
空燃料を定期便に供給”.
https://www.nedo.go.jp/news/press/AA5_101442.html[13] 国土交通省, “空港の脱炭素化に向けた官民連携プラットフォーム”.
https://www.mlit.go.jp/report/press/content/001424028.pdf

47

4.3.3鉄道
現状と課題

2020 年以降は人口減少のほか、働き方の変化やネット社会の進展、自動運転技術の実用化等により、鉄道による移動ニーズが縮小すると予想される[1],[2]。そのため、既存の鉄道事業は利益縮小の可能性が高く、鉄道を中心とした輸送サービスを質的に変化し、進化・成長させていくことが喫緊の課題といえる[3]。
一方で、カーボンニュートラルな時代に合わせて、環境にやさしい鉄道貨物輸送へのシフトが期待される。また、ニューノーマル時代の到来に合わせて、デジタル技術を活用することにより、既存の鉄道事業の強化を図り、DX 推進によって新たな収益事業の創出が必要となる[4]。既存事業の深化と新規事業の探索の両利きにより、今後は収益力の維持・向上を図らなくてはいけない。
これらの動向を踏まえると、2030 年向けて鉄道業界は、鉄道のインフラ等を起点としたサービス提供
から、人の生活における「豊かさ」を起点とした社会への新たな価値創造が必要といえる。さらなる技術革新による効率化、サービスの拡大・発展が望まれており、鉄道業界が目指す将来像として、以下の 4 点が挙げられる。
•

事故ゼロで安全安心な鉄道輸送•

ドライバレス運転の実現と障害時のダイヤ早期回復•

運輸サービスの更なる魅力向上と最適かつ快適でシームレスな移動•

一人ひとりに最適化されたすべての人が心豊かに生活できるまち
2030 年の鉄道業界では、①事故ゼロと障害発生時の早期復旧、②本格的な少子高齢化と人口減少への対応、③インフラシステムの老朽化とサービスの魅力向上、④都市一極集中に対する分散型まちづくりが求められる。
＜課題 1：事故ゼロと障害発生時の早期復旧＞
鉄道運輸は人命や財産を預かるサービスであり、何よりも安全性が求められる。事故発生をゼロにするという究極の目標の実現とともに、天災や機器故障による鉄道運輸サービス停止からの早期復旧は欠かすことのできない課題といえる。
＜課題 2：本格的な少子高齢化と人口減少＞
今後本格的な少子高齢化と人口減少が進むと、鉄道運輸業務の提供、鉄道設備の保守や運用などで深刻な人手不足が予想される。ドライバレス運転の実現や、運行保守作業へのロボット導入、設備
や車両の状態に応じた AI によるスマートメンテナンスなどが求められる。
＜課題 3：インフラシステムの老朽化とサービスの魅力向上＞
切迫する巨大地震や激甚化する気象災害、インフラの老朽化等に適切に対応することにより鉄道輸

48

送の機能を維持する必要がある[5]。加えて、鉄道輸送を支えるシステム面の老朽化にも対応する必要がある。さらに、ニューノーマル時代の到来にあわせた多様な暮らし方・働き方が求められている。移動中の車内リモートワークの需要や、鉄道と鉄道以外の移動手段をシームレスに組み合わせた MaaS サービスに対する期待が高まっている。
＜課題 4：都市一極集中に対する分散型まちづくり＞
新型コロナウイルス感染症の拡大を契機に、人・機能が都心に集中した従来の拠点集約型の都市づ
くりから、交通と通信の融合により、場所や時間に捉われない多様な暮らし方・働き方が求められている。
都心部と都市周辺や各地のサテライトシティが一体となって機能する分散型まちづくりの検討が必要で、様々なシーンでモビリティ・ロボットを活用したくらしの実現が求められる[6]。
期待する将来像
2030 年の鉄道業界に期待する将来像として、①安全安心の取組、②自動化、③運輸サービスの魅力向上、④分散型のまちづくりの 4 つに着目する。
＜将来像 1：安全安心の取組＞•

IoT やセンサー技術を活用した鉄道の安全性向上•

ロボットによる業務支援やカメラによる駅ホームおよび踏切の見守り•

災害・事故現場の状況把握へのドローンやロボットの活用•

超高信頼な通信による運行制御、状態監視•

輸送障害時の列車ダイヤの早期回復•

設備・車両の状態に応じた AI によるスマートメンテナンス＜将来像 2：自動化＞•

遠隔制御ならびに自律運転によるドライバレス運転の実現•

輸送障害時の列車ダイヤの早期回復•

運行保守・メンテナンス作業へのロボット導入•

保守用車の遠隔制御•

設備・車両の状態に応じた AI によるスマートメンテナンス＜将来像 3：運輸サービスの魅力向上＞•

移動情報・購入・決済をオールインワンで提供する次世代チケット/決済システム•

移動手段を最適に組み合わせる他事業者や MaaS とのシームレスな連携•

スムーズな鉄道利用を実現するタッチレス・ゲートレス改札•

多様な暮らし方・働き方に対応した移動中の車内リモートワーク•

多言語翻訳やキャッシュレス決済の強化によるインバウンド需要の取り込み49•

大容量・低遅延な次世代鉄道無線＜将来像 4：分散型のまちづくり＞•

都心と地方をつなぐ分散型のまちづくり•

様々なシーンでモビリティやロボットが活用されるスマートな都市•

一人ひとりの多様な暮らし方に最適化された空間自在な暮らし
Beyond 5G で実現が期待される活用例
鉄道業界では以下の Beyond 5G の活用例が考えられる。

図 4.3-5 Beyond 5G における鉄道業界
Beyond 5G に求められる Capability
前節で示す活用例から、以下の Beyond 5G に求められる Capability が考えられる。

50

表 4.3-3 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、鉄道業界の現状と課題を検討して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続、超低消費電力、超安全・信頼性、測位・センシング、カバレッジ拡張が考えられる。
参考文献[1] 国土交通省, 令和 3 年度版国土交通白書.
https://www.mlit.go.jp/statistics/file000004.html[2] 国土交通省, 令和 3 年度版交通政策白書.
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/sosei_transport_fr_000108.ht
ml[3] JR 東日本グループ経営ビジョン「変革 2027」.
https://www.jreast.co.jp/investor/moveup/[4] 阪急阪神ホールディングス株式会社, 経営計画.
https://www.hankyuhanshin.co.jp/download/ir/management/managementplan.pdf[5] 国土交通省, 第 2 次交通政策基本計画.
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/sosei_transport_tk_000161.ht
ml[6] Beyond 5G 推進コンソーシアム 企画・戦略委員会 白書分科会 ビジョン作業班（第 4 回）.
https://b5g.jp/doc/whitepaper_visionwg_doc04-1.pdf

51

4.4

通信・IT

4.4.1

現状と課題

近年、ICT インフラの高速・大容量化、スマートフォンの急速な利用拡大、モノがネットワークにつながる
IoT 化など様々な形で進化を続けている。
他方、世界中で新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の爆発的な感染拡大が続いており、これに伴う外出制限等により、テレワークなど全面的に ICT に依存せざるを得ない状況が生じている。また、災害や国際情勢の急激な変化により、有事の際の通信手段の確保の必要性が注目されるなど、社会のデジタル化を支えるための ICT インフラの高度化・強靭化や制度の見直し等を一層進める必要があるという事実が明らかになった。
社会生活と経済活動を円滑に維持するためには、以下に示す課題を解決し、早急に、5G をはじめとする ICT インフラが徹底的に使いこなされる環境を実現する必要がある。これに加え、デジタルトランスフォーメーションによるスマート化や、信頼性のある自由なデータ流通の推進等により、フィジカル空間で起きている事象を、リアルタイム・ビッグデータを活用してサイバー空間に投影し、解決策を見いだす仕組みを実現することが求められている[1]。
1.

高度な通信インフラの整備「データ主導社会」に移行するためには、地上、海、空、宇宙などフィジカル空間のあらゆる場
所において生ずる様々な事象について、各種センサーなどを用いて最新のデータをできる限り多く収集することが必要となる。また、サイバー空間とフィジカル空間を跨る極めて高度なデータの同期をあらゆる場所において安全・確実に実現するためには、高速性に加え低遅延や多数接続といった特長を備える 5G よりも更に高度な通信インフラが必要であり、そのためには、全国を網羅する
データの神経網として高度な光ネットワークの整備も必要となる。これらにより、極めて大量のデー
タが流通することにより、エネルギー消費も拡大することが予想されるため、地球環境への負荷を抑えつつデータの安全な流通を可能とする通信インフラが必要となる[1][2]。

2.

自律的に動くプラットフォームの構築
産業用ロボット、家庭用ロボット、自動走行車等のあらゆる機械がセンサーにより自らの位置
情報、姿勢情報や加速度情報、周辺の外部情報等を把握し、自律的に動くようになると予想されるが、その円滑な実現のための技術やルールの確立が求められる[2]。

3.

セキュリティ・耐災害性の強化
IoT 化の進展により、交通システム・物流システムをはじめとした様々な社会システムが ICT による最適制御の対象となっていくと予想される。こうした社会全体の ICT 化が進む中で、ICT シ
ステムのセキュリティ・耐災害性の強化はこれまで以上に重要な課題となってくる。このため、サイバ
ーセキュリティ、個人情報の保護、信頼性のある情報の自由かつ安全な流通の確保や、災害対策の促進を図るとともに、高速・大容量で災害時も途絶えない安定したネットワークを有線／無52

線を問わず地域格差を最小限に抑え全国的に整備することが必要となる[1][2]。
4.4.2

期待する将来像

2030 年代に期待される将来像の具体的イメージとして、次のようなものが考えられる[1]①「誰もが活躍できる社会（Inclusive）」
・ 都市部と地方、国境等の地理的な障壁に加え、年齢、障碍の有無といった様々な差異も取り除かれることで、誰もが活躍できる社会。
・ 自宅に居ながらにして、アバターやロボット等を介して地球上のどこにでもリアルな体感でアクセス可
能となる「超テレプレゼンス技術」や、ウェアラブル端末等を通じて人の思考や行動がサイバー空間
からリアルタイムな支援を受けられるようになることで身体能力や認知能力を拡張する「超サイバネ
ティクス技術」等が必要。
②「持続的に成長する社会（Sustainable）」
・ 現実世界を再現したサイバー空間で最適化を行い、現実世界へフィードバックすることで、社会的にロスのない、便利で持続的に成長できる社会。
・ モノ同士が互いに制御し合うことで信号待ちや渋滞が発生しない交通システム等を実現する「超相互制御型ネットワーク技術」や、AI 技術による高精度の需要予測とリアルタイムの多地点間マッチングにより食品等の廃棄がゼロになる「超リアルタイム最適化技術」等により実現すると考えられる。
③「安心して活動できる社会（Dependable）」
・ 社会基盤である通信網の安全性と安定性が自律的に確保されることにより、誰もが安心して活動できるという、信頼の絆が揺るがない人間中心の社会。
・ こうした社会は、例えば、AI 技術による自動検知・自動防御・自動修復等によりユーザーが意識せずともセキュリティやプライバシーが確保される「超自律型セキュリティ技術」や、ネットワーク構成
や電力消費量/供給方法を柔軟かつ自律的に変えることで災害時等でも通信が途絶えない「超フェイルセーフ・ネットワーク技術」等を確立することにより実現される。

53

図 4.4-1 期待される 3 つの将来像
4.4.3

Beyond 5G で実現が期待される活用例

Beyond 5G では、技術進化にともない下記の実現が期待されている。
⚫ サイバーフィジカルシステム(CPS)の進展による強靭で活力のある社会
サイバー空間とフィジカル空間の一体化（CPS：Cyber Physical Systems）が進展し、フィジカル空間における物理的なやりとりが、サイバー空間においてデジタルデータの形で再現されるようになっていく。
こうした膨大なデジタルデータを AI 等の活用により解析することにより、フィジカル空間の状況の把握が随時可能となるだけでなく、その情報を基にフィジカル空間における次の行動の判断を行うことが可能となる。
CPS を社会経済活動に最大限活用する「データ主導社会」に移行すれば、蓄積された大量のデータから新たな価値創造が行われ、暗黙知の形式知化や、過去の解析から将来の予測への移行、部分最
適から全体最適への転換も可能となる。別の角度から見れば、必要なモノ・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供することができるようになるということである。これこそ、様々な社会的損失や課題の解決と経済成長とを両立できる「Society 5.0」が実現する。
CPS は、高速性に加え低遅延や多数接続といった特長を備える 5G の導入により進展することが見込まれるが、2030 年代には、サイバー空間においてフィジカル空間がより速く、より詳細に再現されるよう

54

になると考えられる。その結果、フィジカル空間の機能がサイバー空間により拡張されるだけでなく、フィジカ
ル空間で不測の事態が生じた場合でも、サイバー空間を通じて社会生活や経済活動が円滑に維持されるといった、強靭で活力のある社会が実現する[1]。
⚫ 「誰一人取り残さない」デジタル化、安心安全で情報格差のない社会
デジタルへの接触機会を増やしその価値を実感できるようにするなど、全ての人にデジタルの恩恵を受けられる機会を与え、地理的・経済的・身体的制約の有無にかかわらず、あらゆる人や団体が必要な時に必要なだけデジタルを利用できる環境や一人ひとりのニーズに合ったサービスを選ぶことができ、多様な幸せが実現できる社会を実現する。これにより生産性の向上や新たな付加価値の創出、今後、感染症や自然災害が発生する事態になっても、生活や経済への影響を最小限に食い止めつつ社会としての機能を維持・継続できる強靱性を確保する[3]。
4.4.4

Beyond 5G に求められる Capability

期待する社会の実現に向けて、5G 機能の更なる高度化に加え、以下に示す Capability の実現が求められる。
CPS の進展による強靭で活力のある社会では、Beyond 5G の超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続によって、サイバー空間を介した社会生活と経済活動の両立を可能にする Society 5.0 が必要とされている（図 4.4-2）。

図 4.4-2 Beyond 5G における通信・IT 業界（CPS の進展による強靭で活力のある社会）「誰一人取り残さない」デジタル化、安心安全で情報格差のない社会では、全ての人がデジタル恩恵を受けられ、安全性が自律的に確保されることにより、誰もが安心して活動できることが求められている。

55

また、災害時等でも途絶えない安定したネットワーク整備という課題を解決すべく、地上系/非地上系ネットワークによる国土カバー率 100%が期待されている。(図 4.4-3)

図 4.4-3 Beyond 5G における通信・IT 業界（「誰一人取り残さない」デジタル化、安心安全で情報格差のない社会）
上記のような社会を実現するために、Beyond 5G に求められる Capability を表 4.4-1 に示す。
表 4.4-1 Beyond 5G の活用例と Capability

4.4.5

5G の振り返り5G の標準化・商用化における課題等を Beyond 5G の検討に活かすことを目的に、Beyond 5G
推進コンソーシアム 白書分科会で 5G の振り返りを行った。代表的な意見を以下に記載する。
・ 5G では、標準化の初期段階に３つの利用シナリオ（超高速、超低遅延、多数同時接続）を定義することで、検討を進める上での大きな方向性が明確化された 。その利用シナリオはシンプル
でユーザーに分かり易く、また 3GPP・ITU・GSMA 等の関連標準化団体が一体となって 5G をプ
ロモーションしたことで、5G の認知度は非常に高いものとなった。

56

・ 超高速に加えて超低遅延や多数同時接続が新たに機能に加わったこと、V2X 等の新しい市場向けの機能も追加されたこと、またネットワークスライシングの導入等でネットワークの柔軟性が担保されたこと等により、5G はより多くの要件に応えることのできるネットワークとなった。
・ 適用範囲を広げながらも、仕様を段階的にリリースすることで、顕在化していたスマートフォン等での高速通信の要求を迅速に取り込んだ。また、4G のコアネットワーク基盤を 5G に活用する技術
や、4G と 5G で周波数を共用する技術の採用が、5G の早期導入を実現した。
このように、5G では標準化の円滑な進行や普及の促進等に効果的であった点が標準化・商用化において多くあり、これらは Beyond 5G でも踏襲すべきである。
他方、今後の改善が求められる意見も提出されている。
・ 高機能化が進んだことにより標準化の範囲が拡大し標準化に時間を要したことや、システムの開発・運用費が増大することがあった。
・ 3 つの利用シナリオがユーザーに広く認知された一方で、無線区間のみを指す指標であること、保証される性能値ではないこと、段階的なリリースにより導入当初は全ての要求を満たすものではな
かったことから、実際のネットワーク性能とユーザーの期待にギャップが生じるケースがあった。
これらへの対応として、実際のユーザーのニーズやシステムの実装、運営の状況等を考慮した機能の取捨選択を進めることが考えられる。また、今後は機能のリリース時期を明らかにすることや、ネットワーク性
能の伝え方の工夫等により、過度な期待やギャップを生まないための取り組みが求められる。
4.4.6

まとめ

本節では、通信・IT 業界を取り巻く社会情勢や ICT インフラ高度化の重要性、期待する将来像と解決すべき課題から Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、
超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続、超安全・信頼性、カバレッジ拡張、自律性が考えられる。また、5G を振り返り今後の検討に生かすべき点について述べた。Beyond 5G はあらゆる場所でのシームレスな通信を可能にし、情報格差の解消やスマート化を実現する重要な要素である。今後のBeyond 5G による、さらなる通信・IT 業界の発展が期待される。
参考文献[1] 総務書, Beyond 5G 推進戦略－6G へのロードマップ－.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000696613.pdf[2] 総務省, 平成 27 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h27/pdf/index.html[3] 総務省, 令和 3 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/pdf/index.html

57

4.5

メディア

4.5.1

現状と課題

本節では、メディア産業に関わる放送・ラジオ、出版・印刷・新聞、広告、ソーシャルメディアなどについて、概況をまとめる。
⚫ 放送・ラジオ
放送・ラジオは、緊急放送から娯楽番組まで、確度の高い情報や多彩なコンテンツを国民にあまねく提供する社会基盤として親しまれている。テレビ放送やラジオ放送は、地上波放送・衛星放送・ケーブル放送などに加え、インターネットテレビ・ラジオなどのサービス形態で提供されている[1]。近年では、インター
ネットを活用した見逃し配信や同時配信も一般化しつつあり、テレビ・ラジオ機器だけではなくパソコンやス
マートフォンなど視聴形態や時間・場所を選ばずにコンテンツへアクセスできる取り組みが進められている[2]。また、放送サービスのさらなる拡充に向け、放送コンテンツの 4K や 8K といったさらなる高精細化技術への対応が進められており、例えば、2021 年東京オリンピックにおいては 4K/8K を使った開会式や競技映像の配信が実施された。さらに、映像の高精細化に加え、360 度映像や 3 次元映像技術などを使った体感型のコンテンツについても検討がなされている。今後も放送は重要なメディアの一つとして提供されることが想定され、テレビ/ラジオ端末やスマートフォンのみならず、XR グラスなどのウェアラブルデバイス
や、果てはデバイス自体を意識せずコンテンツを楽しめる超小型 XR デバイスなど、様々なデバイスでより多彩なサービス・コンテンツを楽しめることが期待されている[3]。一方、特に若い世代においては、テレビ・ラジオの視聴時間よりもインターネットの動画・音楽配信に、より多くの時間を割いているという調査結果も明らかになっている[4]。
⚫ 出版・印刷・新聞、広告
新聞、雑誌、書籍、コミックなど、情報誌からエンターテインメントまで幅広ジャンルを網羅するとともに、多様なトピックや地域について、それぞれに特化した情報提供を行うものも多く展開されている。提供する媒体としては、紙媒体によるものに加え、スマートフォンやパソコンなどの電子デバイスでの閲覧に対応しているものも市場にでまわっており、ユーザーのライフスタイルなどにあわせてコンテンツへアクセスする手段が多様化している。このような傾向は、コミック市場を例にとると、電子コミックが登場し始めてから数年の期間
で、電子コミック市場が紙媒体（コミックス、コミック誌）市場を超え、2020 年では市場全体の 5 割強を占めている[5]。また、このような出版物のデジタル化の流れから、広告についてもデジタルシフトが進められている[6]。今後は、映像・音声放送と同様に、様々なデバイスでサービス・コンテンツを楽しめるようになることが期待される。
⚫ ソーシャルメディア
SNS、ブログ、動画配信サービスなどをはじめとするソーシャルメディアは、インターネットを利用して誰でも手軽に情報を発信し、相互のやりとりができるツールとして利用されており、より個人の嗜好に合わせたコンテンツや、速報性・特殊性の高い情報発信を手軽に行えることから、新たなインフラ情報源として市58

民権を獲ている。コンテンツ配信の観点では、ブログや SNS などにおけるテキストや画像の発信に加え、YouTube や TikTok などによる動画配信など、個人が配信するコンテンツの幅も大きく広がっている。また、2020 年からの新型コロナウイルスの世界的な流行に際しては、巣ごもり需要などから動画配信サー
ビスの登録者数が増加したことに加え、リアルイベント市場の低迷に対し、オンライン形式のライブイベントが増加するなど、デジタルプラットフォームを活用したコンテンツやサービスが広がりをみせている[7][8]。今後においても、デジタルプラットフォームを核にしたソーシャルメディアコンテンツの発展は、ジャンルを問わず
ますます加速していくことが予想される。
メディア業界では、上述したようにコンテンツのデジタル化が進んでいる。今後、コンテンツがより多様かつリッチになることに加え、アプリケーションやコンテンツの流行の移り変わりもさらに流動的になること予測される。このため、様々なアプリケーションやコンテンツをどのようにして効率的・セキュアに提供していくかが課題
となる。
4.5.2

期待する将来像

メディア業界におけるコンテンツ・サービスは、既にデジタルプラットフォームを活用したオンラインでの提供が進められており、2030 年以降ではほぼ全てのコンテンツがオンラインで提供され、インターネットを介してアクセスが可能となると推測される。これにより、ユーザーは時間、物理的な場所、デバイスなどに制限されず、一人ひとりのライフスタイルにあわせて多様なサービス・コンテンツを享受することが可能となる。また、併せて個々のユーザーの配信についても、よりリッチなサービス・コンテンツを、時間・物理的な場所・デバイス
を選ばずに手軽に提供することも可能となると想定される。コンテンツリッチ化の観点では、ホログラフィック
コミュニケーションやインターネットの身体所有体験を含む、さらなる没入型メディアなどの浸透が期待され、サイバーフィジカルシステム(CPS)やデジタルツイン、メタバースなどのコンセプト例にあげられる仮想空間をプラットフォームとして活用するサービスと連携した配信が考えられる。例えば、仮想空間における従来のメ
ディアコンテンツの提供に加え、現実世界の物理的な制約を超えた新たなメディアサービスの提供も期待される。さらに、多様化・肥大化するメディアコンテンツの中から、ユーザーが自身の嗜好にあわせたコンテンツをストレスなく楽しむことができるよう、パーソナライズが重要な要素の一つとなると想定される。個々のユーザーにあわせたコンテンツ配信最適化には、AI などの技術を活用することが想定され、ユーザーへ配信されるコンテンツのレコメンド・選択といったアプリケーションレイヤー観点から、選択されたコンテンツの配信
方法の最適化（例えば、アクセス技術やデバイスを含めた配信経路最適化など）といった低いレイヤーでの最適化も含めて検討が進められることが期待される。
4.5.3

Beyond 5G で実現が期待される活用例

Beyond 5G で実現が期待される活用例として、ホログラフィックコミュニケーションがあげられる。
4.5.4

Beyond 5G に求められる Capability

前節のメディア業界の期待される将来像に基づき、Beyond 5G に期待されるコンセプトを以下にまと

59

める：
•

Beyond 5G により、誰でも・いつでも・どこもでも・どのような端末でもデジタルコンテンツへのアクセスが可能であり、また、各ユーザーが自身のコンテンツを配信することが可能。リッチかつ多様なマル
チメディアアプリケーション開発者コミュニティを可能とするグローバルエコシステムの構築。

•

ホログラフィックコミュニケーションやインターネットの身体所有を含むさらなる没入型メディア体験をサポート•

個々のユーザー・視聴環境・視聴デバイスに適応したサービス提供

以下に技術観点で期待されることをまとめる：•

さらなる周波数利用効率、カバレッジ拡張、低遅延化•

放送と通信の両方を用いた効率的なコンテンツ配信を可能とする無線アクセスおよび、NW アー
キテクチャのサポート•

AI を使った多様なパーソナライズ/カスタマイズの実現

また、上記のコンセプト観点と技術観点をマッピングした図を図 4.5-1 へ示す。

図 4.5-1 Beyond 5G に期待されること
4.5.3 節の活用例及び、以上の内容をふまえ、表 4.5-1 にメディアにおける Beyond 5G の要件をまとめる。ホログラフィックコミュニケーションについては、数十～数百 Gbps のスループットが求められると想
定される。

60

表 4.5-1 Beyond 5G の活用例と Capability

4.5.5

まとめ

本節では、メディアの現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、高速・大容量、具体的には数十～数百 Gbps の
スループットが考えられる。
参考文献[1] 総務省, 令和 2 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/html/nd251810.
html[2] 博報堂ＤＹメディアパートナーズ, テレビ番組視聴意識調査 2021.
https://www.hakuhododymedia.co.jp/newsrelease/report/20210622_29890.html[3] 総務省, “放送を巡る諸課題に関する検討会、放送サービスの未来像を見据えた周波数有効活用に関する検討分科会報告書案", 平成 30 年.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000555176.pdf[4] 総務省, “令和 2 年度情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書(概要)”.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000765135.pdf[5] 公益社団法人 全国出版協会 出版科学研究所, 日本の出版統計 コミック販売額.
https://shuppankagaku.com/statistics/comic/[6] 電通, 2020 年日本の広告費.
https://www.dentsu.co.jp/news/release/pdf-cms/2021012-0225.pdf[7] 博報堂ＤＹメディアパートナーズ, メディア定点調査 2021.
https://www.hakuhododymedia.co.jp/newsrelease/report/20210524_29812.html[8] 博報堂, 博報堂ＤＹメディアパートナーズ, コンテンツファン消費行動調査 2021.
https://www.hakuhododymedia.co.jp/newsrelease/report/20210903_30402.html

61

4.6

エネルギー・資源・素材

4.6.1

現状と課題

エネルギー・資源、素材業界は、主として鉱物資源の採掘や森林での伐採から原材料を生産する産業と、それら原材料の調達と加工を行って他産業へ素材を供給する産業からなる業界である。このような鉄、非鉄金属、非金属、プラスチック、紙等の素材は我々の身の周りの製品に幅広く利用され、多くの産業の基盤となっている[1]。本稿では、鉱物資源業界と製紙業界におけるトレンドを取り上げる。
⚫ 鉱物資源業界
鉱物資源業界における鉄・非鉄（銅、アルミニウム、レアメタル、レアアースなど）は、いずれも産出する国に偏りがある。近年は、新興国における資源需要の高まりによる金属価格変動の激しさや資源ナショナリズムの台頭などにより世界的に安定的な資源確保・調達に関する重要性が増している。資源鉱物
業界としては、持続的な社会を実現するために、「海外資源確保の推進」、「備蓄」、「省資源・代替材料の開発」、「リサイクル」、「海洋資源開発」による資源確保を進めることを目標として掲げている。なお、使用済み製品等を収集して含有する非鉄金属を回収する「リサイクル」はいわゆる「都市鉱山」と呼ばれ、技術・運用の高度化が望まれており、「海洋資源開発」は今後の資源供給源として期待されている[2]。
鉱山の採掘現場に目を向けると、安全・環境面では厳しい労働環境であり、採掘用機械や運搬トラ
ックの自動化技術の導入等の新しいテクノロジーの採用により作業員の安心安全性の向上や採掘コスト削減を図る事例が見られる。これらの現場では、引き続き機械による自動化や効率化が図られていくと考えられる[3][4]。今後期待される海洋資源開発の現場においても同様に厳しい環境での作業になると想定できるため同様に機械化による自動化・効率化や安全性の確保が重要となると考えられる。
一方、鉱物資源の精錬・加工を行う企業は大規模製造設備を有して多くのエネルギーを消費する装置産業の形態をもつため、脱炭素化、環境負荷低減へ取り組みを進めており、ビッグデータ活用などでの効率化やロボット導入等の自動化などの製造 DX（DX：デジタルトランスフォーメーション）ならびに省エネ機器導入が今後も進んでいくと考えられる。
⚫ 製紙業界
製紙業界全体としては、デジタル技術発展による電子媒体の利便性向上からのペーパーレス化による需要減という構造的縮小トレンドが避けられず、ダンボール用の板紙が微増（食料品向け需要、中国向け段ボール輸出増加）という状況である（EC 向け需要は小割合）。業界での利益率改善対応として製紙メーカー各社は、工場停止・再編、板紙への業種転換と新規事業開発に取り組んでいる。新規事業の例としては、プラスチック代替品開発、セルロースナノファイバー（CNF）の展開、バイオマス発
電事業があげられる[5]。
製紙業界では、各企業とも早くから資源確保と環境保護のための植林事業と紙のリサイクル活動に取り組んでいる[6][7]。植林事業について近年は海外で展開されており、二酸化炭素の吸収・固定ならびに持続可能な原材料調達を可能とする森林経営の実施とともに、森林の価値を高める活動にも力を入れている[8]。資源確保としての植林現場や森林運営においては、伐採作業や木材運搬については

62

機械化がなされてきているが、植栽作業や保守作業である下草刈り取りなど、人手に頼る作業もまだ多く、さらなる効率的で安心安全な作業環境の実現が望まれる。林業自身でも検討されているような植栽・保守作業ならびに伐採・運搬などの機械化による作業効率化/自動化や違法伐採監視などの遠隔モニタリングが取り入れられていくものと考えられる[9]。なお、紙のリサイクルについて日本は高いリサイクル率を実現している。今後、「静脈産業」としての IoT 技術やビッグデータの活用などにより高度化されたリサイクル事業の提案・検討がされており、このようなシステムを活用することによって一層のリサイクル率向上が進むものと考えられる[10]。
紙・パルプを製造する製紙企業も大規模製造設備を有して多くのエネルギーを消費する装置産業の形態をもつため、省エネ、脱炭素への貢献にも取り組んでおり、業界としては 2050 年までに生産活動での CO2 排出実績ゼロを目指すことを先駆け宣言（2021 年 1 月）している。宣言によれば、CO2 削減のための再生可能エネルギー活用、省エネ機器・低炭素型車両導入、生産システム高度化による効率化のみならず、環境対応素材（プラスチック代替品 CNF）社会実装や森林による CO2 吸収・固定貢
献拡大に今後取り組むとしている[11]。
⚫ 課題2030 年にむけて、資源鉱物業界ならびに製紙業界においては、以下の項目の推進が課題である。


鉱山/海洋資源での採掘現場や木材伐採におけるロボット/機械による自動化・効率化や遠隔操
作/遠隔モニタリング
現状、機械化、自動化が可能な範囲は限定的であり、遠隔操作用装置も十分に普及していない。今後は、AI による現場の熟練作業者の暗黙知の形式知化や自動ロボットの導入等でさらなる効率化を目指す。そのためには、ローカル 5G 含めて通信環境等の ICT インフラの整備が重要となる。



資源加工企業の設備の脱炭素化にむけた再エネ採用や IoT 化/ビッグデータ活用による効率化
生産効率の向上や自動加工、故障検知等のプロセス監視の最適化により省エネを図る。そのためには工場におけるローカル 5G 含めて通信環境等の ICT インフラの整備が重要となる。

「静脈産業」としてのリサイクルシステムにおける IoT を活用した各種データ（廃棄物データ、保管場
所、設備稼働データ、収集車両運行データ etc.）の収集と共通利用
IoT データを活用して廃棄物の量と質を把握して需要と供給のマッチングを行い、回収車両の効率的運航、設備運転管理の最適化などを進める。多種多様のセンサーデータ収集のための IoT
通信環境等の ICT インフラの整備によるデジタル化の推進が重要となる。

4.6.2

期待する将来像⚫ 鉱物資源採掘現場
採掘プロジェクトの奥地化・深部化が進んだ鉱山や海洋における採掘現場においてもより超低遅延・
超安全・信頼性である高度な通信環境が整備されてロボットや自動運転システムの導入や機械の遠隔

63

機器操作/ドローン監視などによる人件費などのコスト低減と労働環境の改善がされている。特定の閉域内でのローカルシステムではなく、IoT 機器とクラウドとのスムーズな連携によりビッグデータ収集・AI 活用が進み、運用管理システムによる掘削設備の故障予知など運用面での最適化がなされている。さらに、掘削現場だけでなく、採掘した資源運搬においても運輸管理システムとスムーズな連携が図られており、バリューチェーン全体での最適化が実現している。

出典：「新たな海洋基本計画の策定に向けた提言～Society5.0 時代の海洋政策～」一般社団法人 日本経済団体連合会[12]※経団連にて内閣府総合科学技術・イノベーション会議 HP から図を作成「次世代海洋資源調査技術（海のジパング計画）」内閣府 総合科学技術・イノベーション会議 戦略的イノベーショ
ン創造プログラム

図 4.6-1 「海のジパング計画」[13]で開発する海洋資源調査技術[12]⚫ 植林現場
紙資源のサステナビリティとして計画的植林が確立し、山林地帯でも通信環境が整備されて同様な運用管理システムによりロボット/ドローン活用などの作業支援、遠隔機器操作、遠隔監視等で効率化、人件費等のコスト低減と労働環境の改善がなされている。

64

出典：「林業イノベーション現場実装推進プログラム」林野庁[9] から抜粋

図 4.6-2 イノベーションによる林業の将来像⚫ 工場とリサイクル
鉱物資源並びに製紙の資源加工企業でも超低遅延、超高速・大容量、超安全・信頼性を用いた製造 IoT による製造 DX が普及した結果、稼働最適化による生産性向上や省エネ化が図られて、CO2削減が進んでいる。
鉱物資源加工企業がリサイクル原料の中核的な処理施設として大きな役割を担い、グループ精錬所
間あるいは他社精錬所間でのリサイクルデータを収集・活用した鉱物資源回収ネットワークを構築し、各精錬所で Just In Time のリサイクル原料処理が行われている。各精錬所の設備稼働状況を把握し、セキュアなデータ共通利用基盤を活用して全体的に効率的な稼働が実現されている。
同様に、紙・段ボールのリサイクルでも IoT によるデータ収集と共通インフラの活用によって Just In
Time のリサイクルが実現されている。以上のように、リサイクル活動の中で発生する回収対象物の属性（場所、特性、量 etc.）に関するデータがあらゆる場所で収集されてセキュアなデータ共通利用基盤で見える化・共有化されることにより、必要な処理作業情報提供や回収ルート最適化などサプライチェーン
全体として効率化された静脈産業として稼働している。
以上のようなサービスは、Beyond 5G の時代ではサイバーフィジカルシステム（CPS）あるいは仮想システムとして構築されている。

65

出典：廃棄物処理・リサイクル IoT 導入促進協議会 HP

図 4.6-3 廃棄物処理・リサイクル分野における IoT 導入促進のイメージ図[14]4.6.3

Beyond 5G で実現が期待される活用例⚫ 立ち入り困難区域での遠隔操作と自動操作
製紙産業のサステナビリティを確保するため、計画植林への取り組みが求められる。山間部にある植林
地では人のアクセスが良くないことが多いため、効率的に樹木の育成を行うためには遠隔監視、遠隔操
作、自動操作が必要となる。また、資源の枯渇や国別の偏りに対応するために、鉱山の開拓のみならず、
積極的な海洋資源探索・採掘が求められる。
⚫ 工業製品のライフサイクル管理
サステナブルな社会を実現するために、工場から出荷された製品のライフサイクルを通した管理が求められる。一例として、「都市鉱山」でのレアアースの採掘・分離精製の総量指標管理やレアアース製品のト
レーサビリティ実現などが考えられる。
4.6.4

Beyond 5G に求められる Capability⚫ カバレッジ拡張による通信エリア充実
5G では通信環境が十分ではなかった山岳、山林、海洋上などの地域においても、衛星（超低軌道衛星等）や HAPS を用いることによりカバレッジ拡張が実現され、超高速・大容量や超低遅延な通信環境の利用が可能となる。これにより人が立ち入りにくい/作業しにくい場所でも無線通信の利用が可能となり、労働環境が厳しい現場の作業の自動化、ロボット活用が実現する。例えば、山岳の資源採掘現場や山林における調査業務でのドローン活用、リアルタイム遠隔機器操作、現場設備の省エネ・省力化
推進、機器監視業務、製造のサステナビリティ（部品・材料の監視／保全システム）確立がある。また、海上での利用の一例としては日本周辺の海洋鉱物資源探索・採掘業務があり、上記に加えて海中で使用可能な水中通信技術/センサー技術の実現も期待される。

66

⚫ 超低遅延通信による自動運転・遠隔操作の拡大
Beyond 5G 時代には、現場の高精細映像（8K 等）/センサーと HMD/振動装置などを用いた没入型機器遠隔操作システムがユースケースとして期待されている。この活用例では、高詳細映像を送る
ことから、超高速・大容量通信が求められる。また、映像酔い防止のためには現場と操作者の間で 100
ミリ秒以下の映像伝送遅延時間が望ましい[15]。この映像伝送遅延時間は、Beyond 5G での通信
遅延、映像圧縮伸張処理のための画像処理による遅延ならびに HMD への表示に要する遅延に分類される。例えば、映像圧縮伸張のための画像処理による遅延は技術の進展を考慮すれば 40 ミリ秒以下と想定される[15]。また、HMD 着用時の視点移動に伴う VR 酔い防止のためには HMD への表示に要する処理遅延時間は 15 ミリ秒以下が望ましい[16]。これらより、Beyond 5G に求める性能は、
45 ミリ秒となる。
⚫ 超多数同時接続と超低消費電力化
全ての工業製品のライフサイクル管理のための ID 付与（トレーサビリティ）、あらゆる場所での状況管理（廃棄場所、作業状況のリサイクルトレース）や回収作業の効率化がカバレッジ拡張や、超多数同時接続により可能となる。また、あらゆる場所に電源供給を気にすることなく機器を設置できるためには長期間の電池駆動可能でホッピング/リレーなどを利用した超低消費電力な分散ネットワークやデバイスへの非接触給電も必要となる。
上記活用例の Capability を表 4.6-1 に示す。また、エネルギー・資源・素材業界の進化とBeyond 5G の技術進化の融合した姿を図 4.6-4 に示す。
表 4.6-1 Beyond 5G の活用例と Capability

67図 4.6-4 Beyond 5G におけるエネルギー・資源・製紙業界
4.6.5

まとめ

本節では、鉱物資源・製紙業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G を活用した活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅
延、超多数同時接続、カバレッジ拡張、超低消費電力、非接触給電が考えられる。
参考文献[1] EY 新日本有限責任監査法人, 業種別会計, その他産業製品, 資材産業, “素材産業 第 1
回：素材産業のビジネスモデルと業界の概要”, 2020 年 04 月 01 日.
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https://www.enecho.meti.go.jp/about/special/tokushu/anzenhosho/koubutsus
igen.html[3] 公益社団法人日本技術士会 資源工学部会, 月刊『技術士 PE』資源工学部会関連記事 添付資料, “鉱業技術のイノベーションの変遷と今後の方向性（提言）”, 2020 年 1 月号.
https://www.engineer.or.jp/c_dpt/mining/topics/008/008209.html[4] 公益社団法人日本技術士会 資源工学部会, 行事（講演会・見学会）の開催実績 添付資68

料, “マイニングにおける施工の安全性と生産性の追求”, 当年度（2021 年度）の講演会資料,
4 月講演会.
https://www.engineer.or.jp/c_dpt/mining/topics/008/008239.html[5] 三井住友銀行, 産業調査レポートバックナンバー, “紙・パルプ産業の動向と今後の方向性”,
2020 年 10 月.
https://www.smbc.co.jp/hojin/report/investigationlecture/[6] 日本製紙連合会, “環境への取り組み～木材調達に対する考え方｜植林について”.
https://www.jpa.gr.jp/env/proc/planting/index.html[7] 日本製紙連合会, “環境への取り組み～紙のリサイクルに対する考え方｜古紙利用の重要性”.
https://www.jpa.gr.jp/env/recycle/used-paper/index.html[8] 日本製紙連合会, “環境への取り組み～木材調達に対する考え方｜製紙産業のスタンス”.
https://www.jpa.gr.jp/env/proc/stance/index.html[9] 林野庁, “「林業イノベーション現場実装推進プログラム」の公表について”, 令和元年 12 月 10 日.
https://www.rinya.maff.go.jp/j/press/ken_sidou/191210.html[10] 経済産業省, 循環経済ビジョン 2020, 2020 年 5 月 22 日.
https://www.meti.go.jp/press/2020/05/20200522004/20200522004.html[11] 日本製紙連合会, “製紙業界−地球温暖化対策長期ビジョン 2050－カーボンニュートラル産
業の構築実現”, 2021 年 01 月 20 日.
https://www.jpa.gr.jp/topics/nr.php?topicsid=66[12] 一般社団法人 日本経済団体連合会, “新たな海洋基本計画の策定に向けた提言～
Society5.0 時代の海洋政策～”, 2017 年 7 月 18 日.
https://www.keidanren.or.jp/policy/2017/054.html[13] 内閣府 総合科学技術・イノベーション会議 戦略的イノベーション創造プログラム, “次世代海洋資源調査技術（海のジパング計画）”.
http://www.jamstec.go.jp/sip/[14] 廃棄物処理・リサイクル IoT 導入促進協議会, 廃棄物処理・リサイクル分野における IoT の活用, “廃棄物処理・リサイクル分野における IoT 導入促進のイメージ図”.
https://iot-recycle.com/[15] 株式会社 KDDI 総合研究所, ”遠隔操作ロボット用映像伝送技術で 50 ミリ秒の超低遅延映
像伝送を実現！”, 2020 年 7 月 9 日.
https://www.kddi-research.jp/newsrelease/2020/070901.html[16] 株式会社ジャパンディスプレイ, 5G Tokyo Bay Summit® 2017 5G×VR ワークショップ,“VR-HMD 向けディスプレイ”.
https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/technology/rd/tech/5g/5g_event/5gt
bs2017.html

69

4.7

自動車

4.7.1

現状と課題

⚫ 現状の社会と課題➢ 地方における利用交通手段の制限[1]日本の人口は 2008 年をピークに減少を続けており、地方部では運転士不足、収益性の悪化によって公共交通機関の維持はますます厳しい状況。
また、地方は自家用車の利用率が高い特徴がある一方で、免許を持たない住民の移動手段が制限される可能性がある。
➢ 都市部の人口集中による移動時間の制約[1]
都市部は人口密度が高く、自家用車の利用率が高い地域と公共交通機関の利用率が高い地域があることが特徴。
いずれの地域でも、交通渋滞が深刻な地域が多く、移動・通勤時間が長くなり、それによって生活時間が制約を受けている。また、今後高齢化が進むことにより自家用車で移動できない住民が増加し、高齢者の移動の自由の制約となる可能性がある。
一方、公共交通機関の利用率が高い地域では、自家用車と物流車両が集中することで交通渋
滞を引き起こし、それによる生活時間の制約が生じている。
➢ エネルギーと環境問題[2]カーボンニュートラルに向けて、日本は温暖化ガスの排出を 2030 年に 46%削減、2050 年に実質ゼロにする方針を宣言している（いずれも 2013 年度比）。それに伴い、経済産業省から「2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略」が発表され、その中で自動車産業における産業政策が発表されている。自動車産業のカーボンニュートラルへ向けた政策は、電気自動車へのシフト、脱炭
素燃料の利用、そしてそれらを支えるインフラの整備などが主体である。一方で「車の使い方の変革」として、次世代の交通システムの基盤となる高精度デジタル地図・OTA (Over The Air) 機能・狭域
通信機能の社会実装の必要性も挙げられている。
地球規模の課題となった環境問題や、運転者の過失による交通事故の問題は、日本のみならず世界においても共通の社会課題となった。これらの課題解決に向けて、自動車は電動化、ネットワーク
化、自動運転といった技術革新の潮流のさ中にある。さらに、これらのプラットフォームが実装された社会を踏まえ、シェアリングや MaaS といった総合的な移動サービス導入への期待も高まりつつある[8]。
⚫ 安全運転支援の現状➢ ITS 関連サービス[3], [4], [5]一般道路においては警察庁が管轄する新交通管理システム（ UTMS: Universal Traffic
Management Systems）が全都道府県に展開されており、信号機の制御によって交通の流れを誘導したり、バスなどの公共車両の優先通行を支援して公共交通機関の利用を促すことにより、排気70

ガスや騒音・振動など公害を低減するような仕組みなどが社会実装されている。また、ITS Connect推進協議会が推進する ITS Connect では一部地域・一部車両に限定されるが、車車間直接通信により緊急車両の存在を通知したり、路車間通信により交差点での対向車や歩行者を検出してドライバーに注意喚起するなどのサービスを提供している。さらに、自動運転での活用に向け、内閣府戦略的イノベーション創造プログラムにおいて実証実験が進められるなど、将来の V2X 技術としてもその使用が期待されている。
高速道や自動車専用道路では、道路事業者が管轄する ETC システムにより料金徴収が行われており、料金所の無人化と渋滞緩和に大きく貢献している。また、最近では ETC2.0 により従来のETC 用途に加え、渋滞回避支援・キャッシュレス決済・安全運転支援・災害時支援のようなサービスも提供できるようになっている。
➢ 4G, 5G で実現可能になる安全運転支援[6]4G、又は 5G ベースのセルラーV2X 技術は、いずれもクラウドや AI を活用した広域サービスとの相性が良く、運転中に自車周辺で起こりうる様々な危険を先読みしてドライバーへ注意喚起したり、緊
急時には衝突回避等に必要な行動のアシストを行うなど、従来の ITS よりも幅広い安全運転支援が可能となる。
さらに、通信形態としてもセルラーネットワークを介さずに直接的に提供する V2V (Vehicle To
Vehicle), V2I (Vehicle To Infrastructure), V2P (Vehicle To Pedestrian)のような狭域
サ ー ビ ス や 、 セ ル ラ ー ネ ッ ト ワ ー ク と ク ラ ウ ド を 介 す る V2N (Vehicle To Network), I2N(Infrastructure To Network), P2N (Pedestrian To Network)のような比較的広域なサービスを、それぞれの用途ごとに通信インフラに依存しないように柔軟に運用することが可能となる。
また、車載 HMI (Human Machine Interface) / HUD (Head Up Display)の高機能化とも相まって、通常の安全運転支援をより直感的、かつ、リアルタイムに提供する AR ナビゲーションのような高付加価値サービスが普及し、従来の ITS とインフォテーメントを融合した新たなコネクティッドサービ
スが登場するだろう。
⚫ 自動運転の現状➢ 自律型自動運転[7]現在可能となっている自動運転は、車載のシステムが全ての動的運転タスクを高速道路（限定領域、または ODD: Operational Design Domain）において実行し、作動継続が困難な場合は、システムからの介入要求等に運転者が適切に応答することで達成する自動運転レベル 3 である。車両は自律で自動運転を行い、運転者はハンドル操作や前方の監視義務から一部解放されるハンズオフ
やアイズオフが可能になったが、いつでも運転操作が行えるように備える義務がある。
➢ 4G, 5G が貢献可能な自動運転の技術
ダイナミックマップや、各 ECU と車載メディアのソフトウェアを OTA でいつでもダウンロード可能となる。

71

ダイナミックマップの情報要素の一部を車両からソフトウェアセンターに収集したり、分野横断でデータベースを連携させることで様々な高付加価値サービスを提供できるようになる。
また、路側カメラ、信号機、センサー等との V2I インフラ協調により自動運転機能を補完できるようになるため、自律自動運転と比べて自動運転車周辺の視認性を向上させ、自動運転レベル 3 からレベル 3 以下の間のハンドオーバーの低減に貢献できる。一方、通信システムの観点では、自動運転に資する路車間・車車間・歩車間通信の異なる通信形態を単一規格で実現できるようになり、また、グロー
バルでのエコシステムを形成しつつ自動運転の普及促進に貢献できる。
⚫ 5G の活用例と Capability
Beyond 5G でさらなる発展を遂げることが期待される、5G で規定された典型的な活用例とそのCapability を示し、5G からの進化を明確化する。
➢ 協調的進路変更（Cooperative maneuver）・緊急軌道修正(Emergency trajectoryalignment)
運転者の意思や、障害物を避けて事故を防止するために必要な軌道修正、進路変更などの情報を周辺車両と共有し、ステアリング・アクセル・ブレーキを協調的に制御する。
自動運転レベル 2、３[15]では、車線変更や高速道路の合流など運転者の意思を周辺車両と共有するための通信要件は、データレート 0.5Mbps、メッセージサイズ 300-400Bytes、エンドツーエン
ド最大遅延 25 ミリ秒、通信信頼性 10-1 である[13,14]。
自動運転レベル 4、5[15]では、障害物を検出した際に、事故防止のための軌道を計算し、即座に周辺の車両にセーフティークリティカルな状況を伝え、周辺の車両は協調的に緊急のリアクションを実行するための軌道修正を行う。 このための通信要件としては、データレート 30Mbps、エンドツーエンド最大遅延 3 ミリ秒、通信信頼性は、500m 通信距離以内において 10-5 と規定されている[14]。
➢ 協調的知見（Cooperative perception）
車両のオンボードセンサー情報、または、UE-type RSU からのセンサーデータを、近接する車両間でリアルタイムに交換することで、環境感知性能を拡張し、事故防止に役立てることを想定した活用例。
自動運転レベル 2、3[15]では、ITS サービスのメッセージを定期的に送信できないユーザー車両を、
V2X サポート済みの車両が検出・区分化する。 V2X サポート済みの車両が自らのセンサーで検出した
障害物の区分、スピード、進行方向などを定期的に送信する。 これを実現するための通信要件としては、メッセージサイズ 1600bytes、エンドツーエンド最大遅延 100 ミリ秒、通信信頼性 10-2 としている[14]。
自動運転レベル 4，5[15]に向け、家々の隅の背後、曲線、または物体など、ローカルのセンサーからは見えない領域の物体や障害物の検出(全方位視野)を目的とする。低解像度または高解像度のデータを想定すると、その通信要件は、コーデックありの場合のデータレート 50Mbps、raw データでは、
1Gbps、エンドツーエンド最大遅延 3 ミリ秒、通信信頼性 10-5 (緊急時)である[14]。

72➢ 遠隔運転操作者１人により短時間の間、車両を遠隔制御することを想定した活用例。 主に工事車両や除雪車両の操作を想定する。 制御対象の車両から、遠隔運転アプリケーションメッセージ (カメラデータ、
センサーデータ、状態データ、確認など)をネットワーク経由で遠隔の操作者に送信する。 また、遠隔の操作者は遠隔運転アプリケーションコマンドメッセージをネットワークを経由して車両に送信する。この場
合の通信要件としては、データレート 25Mbps（アップリンク）／1Mbps（ダウンリンク）、エンドツーエ
ンド遅延 5 ミリ秒、通信信頼性 10-5 である[14]。
期待する将来像

4.7.2⚫

2030 年の社会像➢ 地方
自動運転移動サービスを使い公共施設や商業施設間を移動。コミュニティバスや乗合タクシーが利用でき、誰もが自由に移動でき、地域が活性化している。
高齢者が移動しなくても移動車両を利用した遠隔医療、飲食、小売り等の様々なサービスが利用可能になる[1]。
➢ 都市部
目的地まで自動運転、つまり、移動時間を家族や友達との会話や仕事などに自由に活用できるようになる。様々な移動手段とシームレスに連携し、目的地ごとに移動手段を束ねて効率的にする[1]。
➢ MaaS (Mobility as a Service)
複数の公共交通機関やそれ以外の移動手段・サービスを最適に組み合わせて検索、予約、決済等を一括で行うモビリティプラットフォームが整備され、地方や都市部に関わらず、誰もが自由に利用できる利便性の高いモビリティサービスが普及する[1]。
➢ 車の使い方2030 年頃の Beyond 5G のデジタル社会に向けては、ネットワークや、クラウドデータセンターの消費電力を最小化するため、自動車をエッジデバイスとし、自動走行を含む高度な情報処理等を可能な限り実施する。次世代の交通システムの基盤となる高精度デジタル地図・OTA 機
能・狭域通信機能が車に実装される[2]。
➢ 強靭なクラウドネットワークの整備
自動運転機能を具備したコネクティッドカーの普及に伴い、当該車両の数百種類にも及ぶセン
サーデータ、カメラ画像や LiDAR 点群情報などのあらゆるデータが無線通信によりネットワークに73常時送信・蓄積され、高精度デジタル地図の逐次的な更新に使用されることとなる。その通信データ量は 2020 年頃と比較すると、車両あたり 100 倍[9]、そして自動運転車の新車販売台数
は 100 倍以上[10]とそれぞれ想定されており、それらを合算すると膨大なデータ量をネットワーク
上で処理することとなる。すなわち、そのような膨大なデータを蓄積できるストレージリソースや、遅延なく処理できるサーバーの演算能力等を補える強靭なクラウドネットワークが整備される。
➢ スマートシティとの連携
日本の社会課題である人口減少やエネルギー消費の問題を解決するため、スマートシティの社会 実 装 が 進 む 。 そ れ に 伴 い 、 車 の 機 能 や 役 割 も 大 き く 変 容 す る 。 例 え ば 、 EV(Electric
Vehicle)/PHV(Plug-in Hybrid)車のバッテリーと HEMS (Home Energy Management
System)の接続により、電力会社からの需給に柔軟に対応することで、街全体の電力需要を最適化するなど、車は社会や人々の生活と、より密接に関わるようになると想定される。
4.7.3

Beyond 5G で実現が期待される活用例⚫ 安全運転支援Beyond 5G の包摂的なインフラと Network as a Service（NaaS）の適用により、災害発生時など交通インフラが停止するような状況下においても、車両は衛星や HAPS (High Altitude Platform
Station)、車車間などの通信によりさまざまなサービスを継続して利用できるようなレジリエンス機能をもつだろう。さらには、各ユーザーの使い方やサービスの要件に合わせて過不足なく通信リソースを供給する機能や、異なる技術やインターフェースを持つものとも連携して、より幅広いリソースを効率的、かつ柔軟に運用して、Beyond 5G 能力、サービスを補完する拡張、進化も可能となると考えられる。 このことを考慮すると、他の技術（例えば、IEEE802.11bd など）の進化についても常に注視していく必要がある。
また、Beyond 5G 基地局において、高周波数帯を活用したセンシング機能などにより、従来のレーダーよりも高解像度・広範囲・高精度角度測位・高速移動物のより正確な検知が可能となり、安全運転支援や自動運転に資するインフラ整備を大幅に助長できる。
Beyond 5G における安全運転支援の姿を図 4.7-1 に示す。

74

図 4.7-1 Beyond 5G における自動車業界（安全運転支援）⚫ 自動運転Beyond 5G で新たに導入される通信とセンシングの融合機能により、レーダーと通信機能間のハード
ウェアと周波数帯域のシェアリングという利点をもたらし、将来車両モデルの設計にも貢献するだろう [12] 。
Beyond 5G 基地局のセンシング機能により、従来のレーダーよりも高解像度・広範囲・高精度角度測位・高速移動物のより正確な検知が可能となり、安全運転支援と同様に自動運転に資するインフラ整備を大幅に助長できる。また、車両に実装すべき LiDAR 等のセンサー情報をインフラ側で補完することで測位精度を向上させるとともに車両価格を低減できるため、これらも自動運転車の普及促進に貢献すると考えられる。
Beyond 5G によるインフラ協調、超高速・大容量が可能にする非圧縮データ伝送、センシングや AIを活用し、遠隔車両制御の意思決定に必要なより正確、かつ迅速な情報の取得と伝達も可能になり、遠隔監視・遠隔運転の要員数の低減や、遠隔監視・遠隔運転地域拡大に貢献するだろう [12] 。
さらに、Beyond-5G で通信路が超高速・大容量化すると、道路状況や交通情報のデータの画像化が可能となり、ダイナミックマップ基盤の成熟に資すると考えられる。
高度な自動運転時代に向けては、車両単体での学習や推論に要求される計算処理能力は各種センサーの高度化に伴い膨大となることが予想されている。また、車両単体が得られる多(又は他)視点情報が限定的な場合の計算量は、ニューラルネットワークを肥大化させ、車両の GPU・NPU の能力だけでは極めて短い時間内での計算を賄いきれない可能性も考慮する必要がある。そういった要件に備えるため、分散学習・推論を複数車両や Beyond 5G 基地局そのものに具備することで可能にし、Beyond
5G ネットワークと AI を統合することが極めて重要な要件となる。
インフラ側では低炭素化社会に向けた配慮として、自動運転の高度な AI 演算を、データセンターPUE

75

（Power Usage Efficiency）の状況に応じ、車両とエッジクラウド間で動的に機能配置するような制
御、自動運転 AI アルゴリズムに用いる学習データストレージの車両エッジクラウドとデータセンターへの分
散配置（フェデレーテッド・トレーニング）も具備するようになるだろう。
量子暗号により OTA セキュリティの堅牢性を向上させたり、デジタルツイン技術をつかさどる超高速・大容量通信の活用により、信号なし交差点のタイムリーな状況に基づく適応的な決定による出会いがしらの衝突事故撲滅や、危険な状況の予測に基づく緊急回避行動を運転者に提案するなどの応用が考えられる。
Beyond 5G における自動運転の姿を図 4.7-2 に示す。

図 4.7-2 Beyond 5G における自動車業界（自動運転）
4.7.4

Beyond 5G に求められる Capability(a) 超高速・大容量
安全運転支援や自動運転に資するダイナミックマップにおいて、550 万画素相当(SONY IMX490)の車載カメラ数を 12 台、 画像イメージ数をカメラあたり 10 枚取得、 それらを 10 秒毎にアップロード、
圧縮率 25%の可逆圧縮を施すものと仮定すると、必要となる伝送速度は車両当たり数 100Mbps 程度となる[16]。また、4K カメラ数を 12 台、 画像イメージ数をカメラあたり 10 枚取得、 それらを 1 秒毎にアップロード、圧縮率 25%の可逆圧縮を施すものと仮定すると、必要となる伝送速度は車両当たり数
Gbps 程度となる。
高速道路上の渋滞のようなケースでは、交通密度（車両台数/km）が 108 台/km に達する[11]。
そのうち 5～20%の車両がクラウド上のサーバーに同時に画像をアップロードしたと仮定すると、路側機、又は基地局のセルあたりの同時接続容量は数 10Gbps が必要となる。

76

(b)超低遅延
遠隔運転では、車載カメラの画像等をもとに遠隔地の運転操作者が車両を制御するため、画像と制御信号の 2 つの異なるサイズのデータを車両と制御網とで同時に交換する必要がある。5G 時代の遠隔運転の想定は、主に工事車両や除雪車などロボティクス的な用途が想定されているが、Beyond 5G 時
代には地方のモビリティサービスの一環や、災害発生時の路上駐車車両の除去など多様化することが考えられ、それらに必要な要件の定義が必要となる。
仮に 8K 相当の画像を無圧縮、60FPS で車両から遠隔地へ伝送した場合、アップリンクの無線区間の伝送速度は概ね 50Gbps 必要となる。一方、制御信号においては、現在多くの車載センサーの動作
周期 100 ミリ秒が 2030 年代には自動運転に向けた最適化が図られるものと見込み、エンドツーエンド
での通信遅延[13][14] 1 ミリ秒1、通信信頼性2 [14] 10-6 以上が求められる。
(c)超安全・信頼性、測位・センシング
安全運転支援における集団的知見(Collective perception)の共有では、複数車両がセンサー情報を全方位にわたり共有するだけではなく、Beyond 5G のセンシング能力を活用することで緊急軌道修
正などのイベントに対応する。要求条件としては、5G で想定されている 500m 以上の通信距離圏内におけるデータ伝送速度 1Gbps を踏襲しつつ、エンドツーエンドでの遅延 1 ミリ秒以下の低遅延性能と、その通信信頼性を 10-6 とし、5G での要件を超える性能の達成が期待される。
さらに、センサーフュージョン・シェアリング技術により環境感知性能を拡張することは、車両に実装すべ
き LiDAR 等のセンサー情報をインフラ側で補完できるため、安全運転支援や自動運転を高度化させる
上では必要不可欠な技術である。センサーフュージョン・シェアリングにおいても、前述集団的知見と同等の要求条件を満たす必要がある。
一方、都市部の夜間や地方などで車両が単独走行する条件下では、Beyond 5G 基地局のセンシングが有効である。高周波数帯の利用による超広帯域、基地局 MIMO の超多素子化、並びに高度に複数セルを協調させた分散型センシング等により、IoT デバイスのような専用受信端末を用いずに 5G、またはその拡張技術を凌駕するセンチメートルレベルのセンシング精度を提供可能とすることが期待される。
(d) 超低消費電力
路側機や周辺車両との集団的知見の共有、いわゆる協調型の安全運転支援や自動運転ではサイドリンクの活用が期待できる。しかしながら、現在、サイドリンク上で伝送されるデータの想定は制御信号や同期信号のようなごく小さなデータサイズ（数百から数千バイト）である。Beyond 5G 時代は画像を含んだ各種センサーデータ伝送を可能にすることで、適度に分散化したデータ伝送と処理が可能となり、上位ネットワークや無線インターフェースの負荷とデータセンターにおける低消費電力化を積極的に低減す

1

この 4.7 節における通信遅延の提案数値は 3GPP リリース 16 の要件を参考にした

2

この 4.7 節における記載した通信信頼性は Block Error Rate に相当するもの

77

る取り組みが必要である。
(e) 超安全・信頼性
OTA による各 ECU プログラムのアップデートを保証するために、エアインターフェースにおける量子暗号
通信の適用が必要となる。
(f) 自律性
高度な自動運転時代に向けては、車両単体での学習や推論に要求される計算処理能力は各種センサーの高度化に伴い膨大となることが予想されている。また、車両単体が得られる多(又は他)視点情報が限定的な場合の計算量は、ニューラルネットワークを肥大化させ、車両の GPU・NPU の能力だけでは極めて短い時間内での計算を賄いきれない可能性も考慮する必要がある。そういった要件に備えるため、分散学習・推論を複数車両や Beyond 5G 基地局そのものに具備することで可能にし、Beyond
5G ネットワークと AI を統合することが極めて重要な要件となる。
(g) カバレッジ拡張
車両や路側機と、衛星や HAPS との通信によるカバレージの拡張技術により、例えば、災害発生時に緊急車両が通信路を確保したり、一般のオーナーカーにおいても携帯網圏外でのコネクテッドサービス（例、緊急呼）を提供できるようになるなどが期待される。
それぞれの活用例が求める Beyond 5G の Capability を表 4.7-1 に示す。
表 4.7-1 Beyond 5G の活用例と Capability

78

4.7.5

まとめ

本節では、自動車業の現状と課題を検討して、期待する将来像、および Beyond 5G を活用した活用例を示した。Beyond 5G に求められる capability としては、5G を上回る超高速・大容量、超低遅
延、超安全・信頼性、および高精度な測位・センシング、カバレッジ拡張が考えられる。
参考文献[1] 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部, 官民 ITS 構想・ロードマップ.
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/pdf/20210615/roadmap.pdf[2] 内閣官房, 他関係省庁, 2050 年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略.
https://www.meti.go.jp/press/2021/06/20210618005/20210618005-3.pdf[3] 一般社団法人 UTMS 協会, “UTMS 導入状況”.
http://www.utms.or.jp/japanese/pre/index.html[4] 総務省, “自動運転の実現に向けた総務省の取組”.
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79[14] 3GPP TS 22.186 V16.2.0, Enhancement of 3GPP support for V2X scenarios.
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80

4.8

機械

機械は人の生活活動、物の生産・流通、社会インフラ、エネルギー利用のすべてにわたる基盤であり、機械工学上の様様な改善による性能、効率、信頼性の向上に加え、センサーの進化、ICT の活用によるシステム最適化が進行している。特に機械と機械また機械とシステム制御とが直接つながることによる大幅な効率向上に対する期待は大きい。日本が課題先進国である労働人口の減少を補う自動化・省人化、また人間と協調するロボット、あらゆる段階での環境負荷の低減などの課題が注目されている。
表 4.8-1 機械業界の期待する進歩
項目
機械の設計

期待する進歩⚫ 遠隔共同作業とデジタルツインによる設計効率の向上⚫ 非接触給電、有線ネットワークの無線化を取り入れた設計⚫ AI/HPC で燃料効率、機械効率、制御効率の最適設計

機械の製造⚫ デジタルツイン、つながるサイバー工場で最適生産⚫ 物流網の効率化と製造場所の分散、地産地消⚫ ロボット、AGV、レイアウトフリー工場、3D プリンタ

機械の自律制御⚫ AI による操縦・機械操作の省人化・無人化・自律化⚫ 自動運転（センシング精度・密度、測位、最適制御）⚫ 高精度測位・通信による最適運行制御

機械の活動範囲拡大⚫ 空、成層圏、宇宙、遠洋、海中、地下のカバレッジ

機械の知能化・人間協調⚫ 自律ロボット（AI による制御、作業精度と速度の向上）⚫ 人間拡張（器官・感覚拡張、多感覚、1 対多遠隔操作）⚫ サービスロボット（コミュニケーション、家電代替）

機械の監視・保全⚫ 運転データの取得（データ種別、サンプリング、対象点数）⚫ 分析・フィードバック（デバイス/エッジ/クラウドの最適分担）

以下、機械業界の領域ごとに、2030 年への期待と解決すべき課題について個別に記述する。本節
では、機械を応用する代表的な産業分野として製造分野、建設分野、農林水産分野、に注目し、それぞれの主要機器である工作機械、建設機械、農機を取り上げた。また、将来の少子高齢化や労働人
口減少、自然災害等の社会課題への対応を考える上で不可欠なロボットについても言及する。さらに、
機械の活動範囲拡大を考慮し、陸海空のモビリティを代表する大型機械を扱う分野として、船舶(造船)についても取り上げる。なお鉄道については、4.3.3 節、航空機については 4.3.2 節、自動車については 4.7 節で記載しているため本節では触れないこととする。

81

4.8.1

工作機械
現状と課題

⚫

現状
性能向上やメンテナンスなどを目的とした機器単体への ICT 技術の活用が行われており、システムレベ

ルへの適用を目指した検証および実用化検討も進んでいる。
•

モーションコントロールのような演繹的なアプローチによる加工精度向上の工夫が従来より行われてきた（例：経験的事実や数理的モデリングに基づくびびり振動の抑制）•

故障検知やエッジコンピューティングを活用した工場の検証・実用化が始まっている⚫

課題
精度・処理能力などさらなる性能向上と新材料や特殊加工への対応など多様性拡大が今後必要である。また物流を含めた製造工程全体のプロセスを考慮すれば、サプライチェーン、バリューチェーン、エコモ
デル等に関係する課題への対応も必要となるが、本節では製造工程自体に関する課題にフォーカスすることとする。
•

加工精度・スループットの向上•

切りくずの制御と処理

•

故障検知

•

各種材料のモデリング・材料に応じた自動加工•

プロセスの監視と最適化•

高難度な特殊加工の実現
期待する将来像
ICT を活用した加工の高精度化・高速化、メンテナンス効率化、材料・条件など対応範囲拡大が期待されている。
•

IoT データに基づき故障検知やツール寿命等を自動判定し、自動でツール交換を行う•

ローカル 5G 等を用いて集めた加工データに基づいた高速・高精度な加工。あらゆる材料や特殊加
工への対応

•

生産現場のデジタルツイン化による同期生産により、需要変動に柔軟に対応する生産加工や生産プロセスの実現
Beyond 5G で実現が期待される活用例
収集したデータに基づく性能向上や工作工程の知能化や大規模センサーネットワークの活用、超低速低遅延なモーションコントロールの実現が工場における 5G/Beyond 5G 活用の主要な将来展望となる。
•

加工データの自動収集・選別・データセンター転送•

ツールの破断時等の状態量データ収集・特徴量抽出によるツール寿命の予測

82•

収集したデータに基づく制御性能の改善といった、動的なソリューションの提供•

単一の工場では前例の少ない加工対応•

完全に人の手が入らない工場、グローバルな加工計画の自動生成•センサーやツール周りの有線接続が不要、ケーブル外乱の影響が除外•

人間がロボットに接触しながら適切なタスクを「教え込む」ダイレクトティーチング手法が高度化(VR や AR 空間を通じて操作者がどこにいても/安全にダイレクトティーチングを実現)
Beyond 5G に求められる Capability
これまで述べてきた活用例を実現するために、Beyond 5G に求められる Capability を表 4.8-2 にまとめる。また、Beyond 5G における工作機械産業の姿を図 4.8-1 に示す。
表 4.8-2 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.8-1 Beyond 5G における工作機械産業

83

まとめ
本節では、工作機械業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、高速大容量、超低遅延、超多数同時接続、超安全・信頼性、時刻同期精度、測位・センシング、自律性などが考えられる。
参考文献[1] 慶応大学 柿沼研究室.
http://ams.sd.keio.ac.jp/app-def/S-102/KKlab_hp/[2] 名古屋大学 社本研究室.
http://www.mech.nagoya-u.ac.jp/upr/research.html[3] 総務省, “地域課題解決型ローカル 5G 等の実現に向けた開発実証”.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000712738.pdf[4] NTT ドコモ, ホワイトペーパー：5G の高度化と 6G.
https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/corporate/technology/whitepaper_6
g/DOCOMO_6G_White_PaperJP_20210203.pdf[5] NTT ドコモ, “5G evolution & 6G”.
https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/technology/rd/tech/6g/index.html[6] 総務省, “製造現場におけるローカル 5G 等の導入ガイドライン”.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000760634.pdf

84

4.8.2

建設機械
現状と課題

⚫

現状
建設工事の従事者減少と工事ニーズの増大の課題を総合的に解決する試みがなされている。

•

2020 年以降は人口減少による建機オペレータの人数が不足。

•

自然災害・インフラ老朽化による緊急性が高く危険な作業が増加。

•

ICT 技術による作業効率化と建機のライフサイクル管理が推進されている。

⚫

課題
建機の自動化と遠隔操作が期待されているが、いずれも発展途上である。

•

建機自動化可能範囲は限定的。

•

遠隔操作インターフェースは大型で高価。

•

都市化による都市部での狭小作業・限定時間作業の増加。
期待する将来像
建機にとどまらない建設工事の生産性・安全性の向上が期待されている。

•

自動化による建設作業の実現。

•

オペレータ室からのリモート監視・操作による建設作業の安全・安心の確保。

•

デジタルツイン技術による施工効率と建機稼働効率の最大化。
Beyond 5G で実現が期待される活用例「省人化・無人化の促進」、「誰でも安全安心なリモート建機操作」、「空間的・時間的に柔軟な施工管理」などのシーンで Beyond 5G の活用が期待される。将来への期待・願望を以下に記載する。
① 省人化・無人化の促進•

建機へのロボット技術適用と自動機能の高度化•

自動化困難作業への建機遠隔操作技術の適用•

複数建機の自動操作と遠隔操作の最適スケジューリングによる少数オペレータでの作業・管理② 誰でも安全安心なリモート建機操作•

清潔・安全なオペレータ室からの遠隔操作による建設作業•

シンプルな操作インターフェースでの直感的な運動・感覚伝達•

低遅延・広帯域な通信網とネットワーク状況に応じた適応的な通信制御

85

③ 空間的・時間的に柔軟な施工管理•

建機の状態に応じた AI によるスマートメンテナンス•

デジタルツイン技術による施工計画と現場作業のシームレス化•

ICT による建機のレンタル・シェアリングとオペレータのフレキシブルなワークスタイル
Beyond 5G に求められる Capability
これまで述べてきた活用例を実現するために、Beyond 5G に求められる Capability を表 4.8-3 にまとめる。また、Beyond 5G における建設機械産業の姿を図 4.8-2 に示す。
表 4.8-3 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.8-2 Beyond 5G における建設機械産業

86

まとめ
本節では、建設機械業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超安全・信頼性、時刻同期精度、測位・センシング、自律性が考えられる。
参考文献[1] i-Construction 委員会, i-Construction ～建設現場の生産性革命～.
https://www.mlit.go.jp/common/001127288.pdf[2] 国土交通省, 令和 3 年版国土交通白書.
https://www.mlit.go.jp/statistics/file000004.html[3] 国土交通省, “建設業及び建設工事従事者の現状”.
https://www.mlit.go.jp/common/001180947.pdf[4] 鹿島建設, 鹿島建設広報, “日本初！建物の全てのフェーズで BIM による「デジタルツイン」を実現”, 2020 年 5 月 11 日.
https://www.kajima.co.jp/news/press/202005/pdf/11a1-j.pdf

874.8.3

農業機械
現状と課題

⚫

現状
農業従事者の減少と高齢化により、農業生産性の大幅な向上が必要とされている。



人口減少に伴い、農業就業者数は継続して減少傾向

少子高齢化に伴い、農業就業者の高齢化が進展⚫

課題
ICT 技術等の先進技術を活用した「スマート農業」の推進が必要不可欠である。



せん定作業等における熟練作業者の暗黙知の形式知化

自動ロボットの導入・維持コストの大幅な低減



農業経営規模の大規模化、農地の集積・大規模化



通信環境等の ICT インフラの整備

地球温暖化による農地環境の変化への対策
期待する将来像
農機の自動化、高機能化にとどまらず農業生産のあらゆる面でスマート化の実現が期待される。



せん定や収穫等の一連の作業が全て自動化されたことで、農業従事者は基本的に遠隔監視・指示・判断のみを行うだけの超省力化された農業



気象条件等の変化に合わせて最適な栽培環境に自動的に管理されるスマート農業システム



冷夏等の長期の気象予測に基づいて最適な作付け時期や品種選択を支援してくれるシステム



海外を含む遠隔地にある農地の管理・生産を実現する遠隔農業システム



消費者の需要予測と生産物の発育状況に応じた生産・出荷計画の自動作成システム
Beyond 5G で実現が期待される活用例「スマート農業」にて、将来こんなことができたら良いという期待・願望を以下に記載する。



熟練作業者の暗黙知の形式知化、周辺環境に応じた整枝やせん定の自動化



アタッチメント変更やソフトウェアの更新等による自動農業機械の複数種類品種収穫への対応



生産物の成熟度を判断し、最適なタイミングの物を選別して収穫・出荷



自動農業機械の遠隔での稼働状況管理、故障時期予測、故障メンテナンス



生産物や飼育物の発育状況や成熟度、健康状態等の情報が一括で遠隔管理

温度、湿度、日照条件、飼料等を最適に制御

熟練作業者が農業初心者に対して遠隔地から農作業の指導・支援可能

時間帯や飼育物の健康状態に応じた飼育物の自動誘導。放牧中の畜舎を自動的に清掃

遠隔地の獣医による飼育物の遠隔診療

過去の生育状況や気候条件、土壌環境等のデータから最適な作付け野菜や品種等をアドバイス

88

Beyond 5G に求められる Capability
これまで述べてきた活用例を実現するために、Beyond 5G に求められる Capability を表 4.8-4 にまとめる。また、Beyond 5G における農業機械産業の姿を図 4.8-3 に示す。
表 4.8-4 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.8-3 Beyond 5G における農業機械産業
まとめ
本節では、農業機械業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、時刻同期
精度、測位・センシングが考えられる。

89

参考文献
[1] 農林水産省, “スマート農業の展開について”.
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/pdf/smart_agri_tenkai.pdf[2] 総務省, 令和 2 年度版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/02honpen.pdf

90

4.8.4

ロボット
現状と課題

⚫

現状
少子高齢化やニューノーマル社会での労働力不足の解消や、人々が暮らしやすい社会の実現に向け、ロボットの活用が期待される。また、ロボットは単体でその役割を担うものから、ネットワークやクラウドと連携したシステムの中にロボットが位置付けられ、その役割を担う形態に変わってきている。本節では、サービス用ロボットについて記載する。その他のロボットについては、他章に適宜記載する。


少子高齢化による労働力不足が顕著化

ニューノーマル社会に向けたリモートコミュニケーションの増加

多様性を許容する社会に向けたロボット技術活用への期待⚫

課題
人とロボットの共生・協調を実現するためのコミュニケーション、安全、DX との連携などが課題。



ロボットによる自動化可能範囲は限定的かつ、人とのコストパフォーマンスには依然大きな差。



映像のみのテレプレゼンスロボットでのコミュニケーション機能は非言語伝達の観点で不十分。

バーチャル空間の活用は進展の兆しであるが、フィジカル空間での活用は非常に限定的。
期待する将来像
少子高齢化による労働力不足が解消され、人々の暮らしが豊かになる。



自動化ロボットによる労働力補完

安全・安心の確保とリモートコミュニケーション両立

バーチャル空間・フィジカル空間での疑似身体を通した身体や精神の拡張
Beyond 5G で実現が期待される活用例「ロボット技術による労働力補完の実現」、「非言語伝達が可能なリモートコミュニケーションロボット」、「誰でも操作可能な疑似身体ロボット」の 3 項目にて、将来こんなことができたら良いという期待・願望を以下に記載する。
① ロボット技術による労働力補完の実現

自動機能の高度化

自動化困難作業への遠隔操作技術の適用

複数ロボットの自動操作と遠隔操作の最適スケジューリングによる少数オペレータでの作業・管理② 非言語伝達が可能なリモートコミュニケーションロボット


五感伝達技術の高度化

オペレータの心情・意図・雰囲気推定と伝達技術の適用

91

安全かつ臨場感のあるインタラクション技術の適用③ 誰でも操作可能な疑似身体ロボット


シンプルな操作インターフェースでの直感的な運動・感覚伝達グローバルでの低遅延・広帯域な通信網とネットワーク状況に応じた適応的な通信制御

初期導入と運搬・設置のハードルが低いシステムの構築
Beyond 5G に求められる Capability
これまで述べてきた活用例を実現するために、Beyond 5G に求められる Capability を表 4.8-5 にまとめる。また、Beyond 5G におけるロボット産業の姿を図 4.8-4 に示す。
表 4.8-5 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.8-4 Beyond 5G におけるロボット産業

92

まとめ
本節では、ロボット業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超安全・信頼性、時刻同期精度、測位・センシング、 自律性が考えられる。

参考文献[1] 経済産業省, “2050 年までの経済社会の構造変化と政策課題について”, 平成 30 年 9 月.
https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/2050_keizai/pdf/001_04_00.pdf[2] 国土交通省, 令和 3 年版国土交通白書.
https://www.mlit.go.jp/statistics/file000004.html[3] 経済産業省, 令和 2 年度ものづくり白書.
https://www.meti.go.jp/press/2021/05/20210528002/20210528002-3.pdf[4] オリィ研究所.
https://orihime.orylab.com/[5] 総務省, 令和 2 年度版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/02honpen.pdf

93

4.8.5造船(船舶)
現状と課題⚫

現状
海上輸送の増加に伴い、IT 技術の適用による効率化が進められつつある。



海上輸送量は年 4%程度で増加し、船舶の数も増加傾向が継続

少子高齢化や船員離れによる労働力不足が進行



船舶へのセンサー搭載などによる DX 化が進展

海上では衛星を用いて通信を行い、港湾に入ると陸上の通信設備へ切り替えて利用⚫

課題
海運業界においては、船舶のみならず港湾設備能力の向上が望まれている。効率化、自動化のさらなる拡大が課題。航行支援や環境モニタリングのための船外（海中）センサーや海中ドローンなどに有効な通信手段がない。


貨物量・輸送量の増加に対して港湾のキャパシティー不足(荷物の積み下ろしスループット等)⇒ 港湾の数や規模を拡大するのは困難なため、稼働時間を増やす・効率を上げることが課題



船員の高齢化、成り手不足による人員不足
期待する将来像
船舶や、港湾設備の自動化、効率化が進み、物資輸送が円滑に行われるようになる。船舶の自動運転が進む。船舶自体や航行環境、海中環境のモニタリングに海中通信の利用が進む。


港湾での荷物積み上げ下ろし、輸送の自動化・高速化の実現



船舶の自動運行(洋上→港湾内)の実現



船員教育の充実化、オペレーション中心の業務シフト
Beyond 5G で実現が期待される活用例
船舶や港湾設備の自動化・効率化のためのロボット活用や、船舶の自動運転や海洋環境モニタリン

グに向け、超低遅延、高信頼なネットワークの適用や海上・海中での通信エリア拡大が進む。


港湾における貨物積み下ろしのスループット向上



港湾クレーンの遠隔・自動運転、ロボット活用等による積み下ろし作業無人化・省人化

港湾内輸送車両の狭域自動運転(無人)

10cm 精度の駐車位置制御が可能な自動車(貨物)の自動運転



船舶内外の航行状況、海中環境のモニタリング船舶データ活用によるオペレーション自動化・航行効率化(フリートオペレーションセンター)

無線制御型海中ドローンによる船舶外部および海中環境のセンシング

94

Beyond 5G に求められる Capability
これまで述べてきた活用例を実現するために、Beyond 5G に求められる Capability を表 4.8-6 にまとめる。また、Beyond 5G における船舶産業の姿を図 4.8-5 に示す。
表 4.8-6 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.8-5 Beyond 5G における船舶産業
まとめ
本節では、造船・船舶業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超低遅延、中多数同時接続、超安全・信頼性、超低消費電力、時刻同期精度、測位・センシング、カバレッジ拡張、自律性が考えられる。
参考文献[1] 日本郵船ホームページ.
https://www.nyk.com/[2] 公益財団法人 日本海事センター, “世界の海上荷動き動向”.
http://www.jpmac.or.jp/relation/trend.html?id=28

95

4.9

電機・精密・半導体

4.9.1

電機・精密
現状と課題

 Beyond 5G がエッセンシャルインフラとなっていく中で、社会インフラ/プラットフォーム業界への変貌が求められる。
 生活シーンや業務で取り扱う各機器の通信機能として Beyond 5G が普及するため、幅広い業界の深い理解および望ましい社会実装に向けた合意形成とアクションが大切になる。
情報通信技術は汎用技術として社会への影響が極めて大きく、あらゆるものの再定義が必要である[1]。この情報通信技術の進展により、電気機械、電気機器、精密機器を扱う電機・精密業界は、個別の機器・システム毎の業界の姿から、社会インフラ/プラットフォーム業界への変貌が求められる。
Beyond 5G により社会,業界を変えるのではなく、社会,業界をより良くするために Beyond 5G を使うという順序で考えることが重要である。Beyond 5G は目的ではなくあくまでも手段のひとつであり、あったら便利な道具という位置付けから、人々のライフスタイル,ワークスタイルの中においてあることが当たり前の存在に変わる。つまり、電気,水道,ガス,道路などと同様にエッセンシャルインフラの役割を果たすこととなり、身の回りにあるあらゆる家電、電気機器、機械、OA 機器などが Beyond 5G を介して相互に接続される。
これまでアナログ的なプロセスで業務を遂行していた業界を含むあらゆる業界において、高度化したサイバーフィジカルシステム(CPS)の日常的な活用が進む。このデジタルツイン(DT)を接続する高度かつ効率的なネットワークが必要となり、Beyond 5G は電機・精密機器が CPS の DT 間のコミュニケーションを媒介する神経網と感覚器の役割を果たす。
生活シーンや業務において、センサー情報(リアル)、過去データの AI 分析結果(サイバー)、これらの組
み合わせ、を最適に活用するようになり、電機・精密機器は情報通信と不可分の一体的な存在となる。
そのため各機器・システム個別の設計思想や動作ではなく、総合的かつ全体最適なアプローチで臨むこと必要である。
そのためには電機・精密機器業界は、業界内の領域・分野間のより密接な連携に加えて、その他の幅広い業界の深い理解および望ましい社会実装に向けた合意形成とアクションが大切になる。その際、業界横断/業界間の連携のための、オープン API やオープンインターフェース、データ分析/処理やコンテンツ取り扱いのための共通プラットフォーム化も有効となる。
期待する将来像
 Beyond 5G は、産業の拡大だけではなく人々や社会のさらなる進化を支えるものになる。
 複数の製品/システム間連携が必然となり、業界横断的な共創活動や業界間の連携が進む。
 未来志向のユーザー中心デザインへのシフトなど、ユーザーとの関係も進化していく。

96

5G までの時代では、産業の拡大ということを目的に大容量、低遅延、多接続といった特徴のあるネッ
トワークが求められたが、Beyond 5G 時代には、コロナ禍の状況を経たニューノーマルあるいは超高齢化社会、そういった社会における新しいワークスタイルやライフスタイル下において、誰もが人間性を十分に発揮できる持続可能な社会へと進化することが求められる。したがって、Beyond 5G のネットワークは、産業の拡大だけではなく人々や社会のさらなる進化を支えるものになっていき、それに従い市場の価値観も変化していくと考えられる。
家電製品から産業用機械まであらゆる機器・システムが通信を介し繋がり連携し合うためには制御のためのオープンインターフェースの整備、そこでやり取りするデータに関しても有効かつ効率的な利活用を促進するためにデータのオープン化、および活用例や活用シーンの拡がりを安全・安心の面から支えるセキュ
リティ,プライバシー強化、これらへの対応が重要となる。
ユーザーニーズが変化し多様化していく中で、個社や単独の業界、および個別の機器,システムで出来ることは限られてくることが考えられる。社会の様々な局面で Beyond 5G が一般的に用いられるようになることから、複数の製品/システム間連携が必然となり、そのための業界横断的な共創活動や業界間の連携が進む可能性がある。
このような時代の要請に応えるためには、電機・精密業界は、業界側が望む姿だけではなく、幅広いユーザーのニーズの本質を満たすための姿に変貌していく必要があるだろう。必ずしも現在の業界区分や業態に捕らわれずに、未来志向のユーザー中心デザインへシフトし、ユーザーのあたらしいニーズや社会の要
請へアプローチすることが肝要である。
ユーザーとの関係は、これまでのような供給と需要という関係を超え、ベンダー側の企業・業界とユーザーが同じ目線、対等に近い立場で未来を創る時代へと進むだろう。ダイバーシティ&インクルージョンや高齢化社会が進展することからも、電機・精密機器は専門家しか理解・操作出来ない製品やシステムだけではなく、ユーザーが自分で容易に扱えることが求められるようになる。誰一人取り残さない社会[2]の実現に向けた、ユニバーサル対応も重要な要素となるだろう。
Beyond 5G で実現が期待される活用例[家電製品]
Beyond 5G がキッチン家電(冷蔵庫、IH クッキングヒーター、電子レンジ、炊飯器など)、生活家電(洗濯機、掃除機など)、空調換気給湯機器(エアコン、換気扇、エコキュートなど)などにおいて、電気を使う製品自体の情報と製品ユーザーや環境情報をシームレスにつなげることで、より高度な生活インフラの役割を担うと考えられる。
これら家電製品に対する Beyond 5G の活用例としては、製造面と製品機能面の 2 つの切り口がある。
まず製造面としては、4.10.3 節の生活文化用品関連の記載に準じる製造業としての内容が挙げられる。さらに、在庫管理や輸送最適化まで含めたグローバルでの生産体制の最適化を支える仕組みへ

97

適用できることが望ましい。
他方、製品機能面での課題や将来像としては、「健康・快適」と「使いやすさ」と「省エネ」を実現することが挙げられる。家電製品は、人間の居住空間で使われ主に人間が操作する機器のため、設置し使用される状況と人間の情報とのリンクが欠かせない。これからの社会における要請としては、個人の健康・栄養状態情報の管理、操作の支援(高齢者や子供の操作、機器操作への慣れ具合)、ユーザーの機器使用状況(正しく快適に使えているか否か)、住宅内の環境やエネルギー状況、建物・街・屋外の環境や空調の一体マネジメント、適正な機器動作を行うようなアプリケーションの実現、などが求められる。これらを実現するためには、状況の変化に適切に追随する超低遅延、的確な判断のための情報を送受する超高速・大容量、多種多様な機器が相互につながるための超多数同時接続、という Beyond 5G の機能が必要となる。個別の機器についての活用例を以下に述べる。
キッチン家電 個人の健康や栄養状態、嗜好、冷蔵庫の食品の在庫・種類と鮮度などから、最適な食材と食品ロスをミニマムとするような調理の選択を支援する機能
 調理中に焦げ過ぎなどの失敗や火傷リスクがないように見守る機能や指定した時間に出来上がるような段取りを含めてレコメンドする機能
 複数の多様な機器をリアルタイムに接続しそれらの状況情報を連携させるとともに、ユーザーの状況に合わせた適切な判断や、誰にでも分かりやすいユニバーサル・インターフェース
生活家電
 日常生活における洗濯や掃除について、ユーザーの要望(時短、静音、清潔など)を考慮し実行する機能 作業の段取り(洗濯物を畳み、ゴミ捨てなど)の支援
 ユーザーの体力・筋力も考慮した自動化ロボットと人が行う部分の分担の最適化など、ユーザーの要
望を理解した上で機器やロボットとの連携機能
空調、換気、給湯機器
 熱中症、新型感染症対策、ヒートショックなど、健康に関わる空気環境(温度、湿度、気流、空気清浄など)の制御 電力需給状況や時間毎電気代を考慮し省エネと両立させる制御
 より良い睡眠のための快適な空調と、音・光も合わせたトータルな室内環境制御
 オフィスなどのビル空調や、工場、学校、病院などそれぞれの現場ニーズに応じた制御
 エネルギー貯蔵の観点からの湧き上げと貯湯の制御や、災害時の水使用の制御
 屋内外の環境情報やユーザーの要望に応じたリアルタイムな判断、空調・換気・給湯・照明など一体制御
 住宅内だけでなくビル全体、地域全体の省エネと、天候や発電状況、電力貯蔵状況などとリンクした98

制御
 各機能の分散化に伴うクラウド化への対応
 空調機器が扱う情報量増大に伴う外部連携機能と共通インターフェース[重電関連機器]
電力機器・システムを含む社会の重要インフラに関しては、災害・障害あるいはセキュリティ等に対する堅牢性や強靭性が求められ、Beyond 5G における超安全・信頼性が重要となる。このうちセキュリティに関しては既に多様なアプローチが試みられているが、将来的には量子暗号通信の適用も有効と考えられる。
Beyond 5G と AI の発展により、種々のデータや情報をリアルタイムで分析し、機器・システムやサービ
スへフィードバックできるようになり、重要インフラの堅牢性や強靭性を担保しつつ、リアルタイムで保全・保安や修理・復旧を行える可能性が高まる。この具体化例としては、スマート系統保護・制御やスマート保全等が考えられる。
Beyond 5G に求められる Capability
 Beyond 5G は、5G 性能の量的拡大と分散データ処理が融合し、通信・計算資源を有機的に活用する通信システムとなる。
 AI の本格的な活用が進み、ネットワークと AI はお互いに補い合い共進化していく。
 ユーザーのサービス利用の制約の縮小、社会全体のインフラ最適化や機器シェア,省電力化への対応が求められる。
超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続という 5G からの 3 つの機能に関しては、性能向上に引き続き取り組むことが求められるだろう。
Beyond 5G では上記 3 機能に加えて、Society5.0 を支えるインフラとしての重要要件となる超低消費電力、超安全・信頼性が加わる。安全・安心の観点では、セキュリティ・バイ・デザイン、業界横断/
業界間のセキュリティ担保への対応も含まれるだろう。
社会のあらゆる局面に Beyond 5G が浸透し利活用が進むためには、これまで通信を十分に活用できていなかったユーザーにとっても操作や契約が一層身近となり、また自身でネットワークやサービスを手掛けるような通信の民主化[3]も進むことから、電機・精密業界の各機器・システムの自律性、拡張性も大切な機能となる。
無線通信のためのネットワークという側面のみでなく、光通信を含む有線通信との連携・融合、複合的な社会システムとしての運用自動化/最適化、AI なども含むエッセンシャルインフラとして最適な構成をとるための分散データ処理基盤、および全体を包括的に守るセキュリティ、というそれぞれの要素技術の進化が期待される。これらはそれぞれが完全に独立して進化するのではなく、AI とネットワークやその周辺技術がお互いに補い合う共進化の関係となっていくと考えられる[4]。

99図 4.9-1 Beyond 5G に向けた技術進化の方向性
ユニバーサル・インターフェースが格段に進化したデバイスとサービス形態の要請も高まることが考えられる。マニュアルフリーの直観操作や複雑な操作無しで作動する方式、デバイスフリーでいつでもどこでもサー
ビスや利用可能とするような各種制約の排除などにより、誰一人取り残さない、誰もが主体性を十分に発揮できる、年齢や障害の有無などの違いに関わらず、また保有デバイスや契約形態を意識せずに必要な時に必要なだけ最適な通信を使える社会を実現するような各種機能の実現も重要な要素となってくる。
5G までの人や産業の発展を中心とした価値の追求から、Beyond 5G 以降は持続可能な社会,地球,環境に対する貢献へと、要求が一段と進化する。人の活動や産業発展を中心としたサービスから
ICT を活用した地球,環境と共存する社会への変化、企業,組織毎のネットワーク展開から社会全体のインフラ最適化や機器シェア,省電力化への変化、これらの変化に対応するための機能が Beyond 5Gに求められることとなる。以上の内容をまとめたものを表 4.9-1 に示す。
表 4.9-1 Beyond 5G の活用例と Capability

電機・精密業界の進化と Beyond 5G の技術進化の融合した姿を図 4.9-2 に示す。

100

図 4.9-2 Beyond 5G における電機・精密業界まとめ
本節では、電機・精密業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。 Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続、超安全・信頼性、超低消費電力、およびユーザーが端末側機器を操作する際のユニバーサ
ル・インターフェース、重要社会インフラを支えるための堅牢性や強靭性が考えられる。
参考文献[1] 東京大学教授 森川博之, “「情報の時代」の未来(上) 変革に数十年 強い意志を 想像超える新産業登場も(経済教室),” 日本経済新聞, 2018 年 9 月 3 日.
[2] 総務省, 令和 3 年版情報通信白書, “令和 3 年「情報通信に関する現状報告」”.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/index.html
https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01tsushin02_02000155.html(2021 年 7 月 30 日公表)
[3] 東京大学 大学院情報学環教授 中尾彰宏, “5G・6G 社会の未来図(複眼) 現場発の仕様 革
新起こす,” 日本経済新聞, 2020 年 3 月 26 日.
[4] 日本電気株式会社, Beyond 5G ビジョン.
https://jpn.nec.com/nsp/5g/beyond5g/index.html
https://jpn.nec.com/press/202011/20201126_03.html(2020 年 11 月 26 日公表)101

4.9.2

半導体
現状と課題

⚫

現状
スマートフォンや PC 等の通信デバイスだけでなく、車、家電、ロボット、基地局、データセンター、各種産業機器と様々な機器に搭載されており、必要不可欠なものとなっている。
半導体の分類としては、Si 系半導体と化合物系半導体に分かれ、用途としてはデジタル、アナログ、
パワー、メモリ、通信、センサー、光学系がある。それぞれに適した製造方法が確立されている。
一般的に前工程と呼ばれるウェーハ製造工程、後工程と呼ばれるパッケージ製造工程に分かれている。
前工程ではムーアの法則と呼ばれる微細化加工が進み、微細化に比例するように製造に必要な工程数や時間、製造装置の費用が増加している。
そのため、現在の最先端プロセスと呼ばれる 10 ナノメートル以下で製造できる企業は十分な投資ができる企業に限られ、寡占化が進んでいる。
後工程においてのトレンドは、チップレットと呼ばれる複数のチップを 1 つのパッケージに搭載し、LSI（チップ）を小型化し歩留まり向上させると同時に面積削減を実現している。またメモリ等ではチップの積層化も進んでおり、これを実現する手法がパッケージ技術のみならず、ウェーハ技術や基板技術を使った手法も増えてきており、境界があいまいになってきている。
⚫

課題
新型コロナウイルスをきっかけにして、2021 年現在、半導体の供給不足が発生している。
これまでも天災（地震、洪水など）で一部地域を中心とした工場の停止による供給不足は発生していたが、他の地域の工場は稼働しており、時間と手間がかかるものの、復帰までには挽回までの計画が立てられ、ある程度の期間があれば回復できていた。
新型コロナウイルスは世界的なロックダウンによる工場の稼働停止や稼働率低減に伴い、ワールドワイ
ドでの生産量が低下するというかつてない事態が発生した。どこにも代替品が無いという状況が続き、結果 1 年以上挽回できない状況が続いている。
大きな原因の一つは半導体製造における、製造プロセスの複雑化に伴うリードタイムの長期化である。
製品にもよるが、長いものでは前工程で数カ月、後工程で 1 カ月程度かかる。挽回するために生産設備の増設を図るものの、ほぼ同時期に各社から半導体製造装置が発注され、件数が急増し、納期が長期化している。更に半導体製造装置に使用する半導体が入手できない、といった二次的な問題も発生し、収束できない状況が続いた結果、自動車や家電等の生産計画が大幅に低下している。
別の視点では、世界的な人口の増加からエネルギー消費の増加が進んでおり、それを食い止めるべくCO2 削減に向けた動きが各国で計画されている。カーボンニュートラルを実現するために、家電への消費電力規制や車の EV 化などが推進されている。消費電力削減のためには様々な手法があるが、制御としては動作モードに応じて周波数や電圧を変えたり、必要な回路のみ動作させる制御方法などがあり、スマホやノートパソコン等のバッテリー駆動時間の延長のために活用されている。この技術を非バッテリー駆動

102

のセットにも適用することで全セットの低消費化が可能となる。
また、EV のモーター駆動等で使用する大電力用途にはパワー半導体と呼ばれる素子が使われており、このパワー半導体で消費する電力を削減するために、Si 半導体から次世代半導体（SiC や GaN）への置き換えが進んでいる。
5G における取組み⚫

上記課題を解決するために、5G を活用した以下のような取り組みがなされている。
•

半導体工場内の設備の IoT 化や搬送用ロボットの導入、活用。

•

サプライチェーンコントロールや開発現場への AI の導入、活用。

•

半導体プロセスやパッケージ技術への 3D 化手法の導入、活用。

•

次世代半導体の損失改善に向けた製造手法の開発
期待する将来像•

半導体工場の省人化（5G）、無人化（Beyond 5G）•

サプライチェーン含めた生産計画への AI 活用による省人化（5G）、無人化（Beyond 5G）•

開発現場への AI 活用による短 TAT 化（5G）、省人化（Beyond 5G）•

微細化以外の半導体技術の進化による寡占化からの脱却（Beyond 5G）•

損失ゼロへ向けた次世代半導体の開発（5G）更なる特性改善への AI の活用（Beyond 5G）•

半導体製造のリードタイムを数カ月⇒数日化（Beyond 5G）•

空飛ぶ装置、工場等により、災害から回避可能な手法の確立（Beyond 5G）
Beyond 5G で実現が期待される活用例•

半導体工場内の装置校正や修理、導入を遠隔操作まで実現し、完全無人化•

サプライチェーンコントロールや開発現場の省人化•

先端半導体プロセス用装置の低価格化、短リードタイム化•

次世代半導体の損失改善に向け AI の導入、活用•

次々世代半導体素子の最短開発に向けたワールドワイドでの連携•

製造のリードタイムを数カ月から数日に短縮する

103

図 4.9-3 Beyond 5G における半導体業界
Beyond 5G に求められる Capability
半導体産業における、現在や未来の各種活用例から想定し、Beyond5G に求められる Capability
として、以下に示すものが考えられる。
•

半導体工場内の装置校正や修理、導入を遠隔操作まで実現し、完全無人化するために、超高速・大容量や超低遅延、超安全・信頼性、測位・センシングが求められる。捜査対象の数が多い場合は、超多数同時接続も必要となる。

•

AI やロボットを用いて、サプライチェーンコントロールや開発現場の省人化を実現するためには、超高速・大容量や超低遅延、測位・センシングが求められる。

上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.9-2 に示す。
表 4.9-2 Beyond 5G の活用例と Capability

104

まとめ
本節では、半導体産業の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速大容量，超低遅延、超多数同時
接続、超安全・信頼性、測位・センシングが考えられる。

105

4.10 農業・水産業・食料・生活関連
4.10.1 農業・水産業
現状と課題 [1]⚫

課題➢

農業や水産業の分野では、昨今の少子高齢化や人口減少が進むにつれて、労働力不足が、深刻な課題となっている。
農業や水産業の現場では、人手に頼る作業や、熟練者でなければできない作業が多く、人手の確➢保以外に、農作業の省力化、負担の軽減なども重要な課題となっている。
農業・農村、漁業や漁村の持続性を高めるためには、経営規模の大小や農村・漁村地域などの➢条件にかかわらず、生産基盤を強化することが課題となる。
⚫

ICT 活用に係る取組 [2]➢

近 年 、 農 業 や 水 産 業 の 分 野 に お け る 、 Society5.0 の 実 現 に 向 け て 、 ロ ボ ッ ト 、 AI 、 IoT（Internet of Things）等の先端技術を駆使して超省力・高品質生産を可能にする「スマート農業」及び「スマート水産業」の社会実装に向けた、様々な取組が進められている。
スマート農業技術の導入により、ロボット、トラクター、スマホなどで操作する水田の水管理システム➢などの活用により、作業を自動化し人手を省くことを可能にする（作業の自動化）
位置情報と連動した経営管理アプリの活用により、作業の記録をデジタル化・自動化し、熟練者で➢なくても生産活動の主体になることを可能にする（情報共有の簡易化）
ドローンや衛星によるセンシングデータや気象データの AI 解析により、農作物の生育や病虫害を予➢測し、高度な農業経営を可能にする（データの活用）などの効果が期待されている。
具体例として、2019 年度からは、スマート農業技術を生産現場に導入し、農業経営への効果を➢検証するスマート農業実証プロジェクトなどが進められている。
スマート農業の取り組み⚫

現状での 5G を活用した、スマート農業における、実証プロジェクトとしては、以下の例が挙げられる。
a) 農機等の遠隔監視➢

5G などの技術を取り入れたスマート農業を実用化するため、農地で無人トラクターを使った農作業に取り組んだり、センサーやカメラで作物の生育状況を把握したりする実証実験が行われた。

➢

5G のほかに BWA 等の最新技術を組み合わせることで、遠隔監視による無人状態での完全自動走行に求められる超高速・超低遅延で信頼性の高いネットワークの実現を目指している。

➢

こうした無人走行システムの社会実装に当たっては、車両や周辺状況を農業者が遠隔地から監視する必要があるが、こうした通信に当たり、超低遅延等の特長を有する 5G や Beyond 5G の利活用が期待されている。

106b) リアルタイムでの遠隔モニタリング➢

畜産業における労働負担の軽減と経営の効率化を目的として、牛舎において、牛の群から耳標（耳に付けた識別番号）を画像認識することで、牛の位置を特定するとともに、搾乳量の減った牛の映像をリアルタイム伝送することで遠隔モニタリングする実証試験が実施された➢

このように、農場等に固定した高精細カメラや、ロボットやドローン等に設置した移動カメラからの映像を、5G の回線を利用して超高速かつ超低遅延で伝送することで、リアルタイムでのモニタリン
グを行うことが可能である。
スマート水産業の取り組み[3]⚫

現状での 5G を活用した、スマート水産業における、実証プロジェクトなどの活用例としては、以下の例が挙げられる。
a) 漁業の生産性向上➢

沿岸漁業では、海上のスマートブイや、リアルタイム潮流計などからのデータにより、遠隔で定置網に入る魚の状況を把握することが可能になる。これらの情報をもとに、７日先までの漁海の状況などを予測し、スマホなどで漁業者に情報提供することにより、出漁の判断や獲りたい魚の選択的な漁獲に活用することが可能となる。

➢

沖合・遠洋漁業では、人工衛星からの海水温等のデータと漁獲データを使って、AI で分析することにより、漁場形成の予測を行うなどの取り組みが進められている。また、カツオ漁船への一本釣り
自動釣り機を導入した実証などが進められている。

b) 養殖業の生産性向上➢

ICT 技術を活用した自動給餌システムの導入により遠隔操作で最適な給餌量の管理を行うほか、IoT や水中ドローンのカメラを活用した養殖場の見える化を図るなどの取組が進められている。
期待する将来像 [3]➢Beyond 5G のように技術進化するにつれて、5G の三大特徴である、(1)超高速・大容量、(2)超低遅延、(3) 超多数同時接続、をさらに生かすことで、「スマート農業」や「スマート水産業」が加速化されることが期待され、さらに CO2 対策を含めた環境問題対策、自然災害対策システムなど
他業界との連携なども期待される。

➢「スマート農業」や「スマート水産業」において、ロボット、AI、IoT 等の先端技術を活用したリアルタイ
ムでの遠隔モニタリング、遠隔指導・支援、農機や漁船等の遠隔監視等のため、Beyond 5G を活用することで、作業の自動化、データの活用などを通じた生産性向上効果がさらに高まることが期待される。

➢

具体的には、農場や牧場といったリアルな世界が、サイバー空間上に CPS（Cyber Physical
Systems）によりマッピングされ、前述のように、農場でのトラクターの自動運転が、サイバー空間か107

ら、監視や制御が可能となる。
Beyond 5G で実現が期待される活用例➢

農場における自動運転トラクターや田植機などの自動運転のためには、走行速度や障害物認識の観点から、自動車の自動運転のレベルまでは必要ないと考えられるが、同程度の通信性能が要求され、Beyond 5G はこれらの要求条件を満たす技術として期待される。

➢

ドローンを使った農薬の空中散布のように、超低遅延の制御が要求される活用例の場合は、ローカ
ル Beyond 5G 技術と、エッジコンピューティング技術などを組み合わせることにより、より高速で安定したドローンの飛行制御が可能となる。

➢

圃場に張り巡らせた、温度センサー、湿度センサー、雨量計などの様々なセンサーからのデータが、LPWA (Low Power Wide Area)などの IoT 技術や Beyond 5G 技術を組み合わせることによって収集され、サイバー空間上で管理され、農業経営などに生かされる。

➢

これらのデータは、AI 技術を使って、様々な角度から分析することにより、収穫量を最大化するために、圃場への自動給水／排水や、ビニールハウスの自動開閉、農薬散布の時期の把握など、農作業全体の管理に役立てることができる。

➢

最新の AR/VR 技術を使って、Beyond 5G を通して利活用することにより、遠隔地での農業指導や支援なども可能になり、耕作放棄地域などや、海外の農場などで、新たに農業を始める場合や農業支援することなどにも利用することが考えられる。

➢

海上に浮いたスマートブイやリアルタイム潮流計などからのデータにより、定置網にかかる漁獲量や魚の種類が把握でき、ＡＩ技術を使うことによって将来の漁場予測なども可能になる。

➢

水中ドローンなどからの映像情報により、魚の種類を正確に識別することは、現状で、画像の解像度の関係で難しいが、今後、通信容量の拡大により、認識精度が向上することが期待される。

➢

このように、「スマート農業」や「スマート水産業」における、Beyond 5G の活用は、生産性のさらなる向上のみならず、過疎地域における生活環境の改善による定住促進などコミュニティの維持、活性化につながることも期待される。

➢

今後、農業（農村）や水産業（漁村）などにおける Beyond 5G の活用に当たっては、その利用環境の整備状況や導入コストも念頭に置いて、ローカル Beyond 5G を含めた、現場の活用例
をさらに具体化していくことが重要である。
Beyond 5G の技術進化と業界の進化を図 4.10-1 に示す。

108

図 4.10-1 Beyond 5G における農業／水産業
Beyond 5G に求められる Capability
スマート農業やスマート水産業における、現在や未来の各種活用例から想定し、Beyond5G に求められる Capability として、以下に示すものが考えられる。
➢

自動運転トラクターや自動田植機などの農機の遠隔監視や自動運転のためには、走行速度や障害物認識の観点から、自動車の自動運転レベルまでの性能要件は必要ないと考えられるものの、同程度の通信性能が要求されるものと考えられる。これらの技術に関する Beyond 5G のCapability としては、超低遅延、測位・センシングが関係すると考えられる。

➢

畜産業における、牛舎の遠隔モニタリング技術に関しては、牛の位置を特定するとともに、牛の映像をリアルタイム伝送するために、Beyond 5G の Capability としては、超高速・大容量や、場合によっては電波が届きにくい場所も想定されることから、カバレッジ拡張も必要となるかも知れない。

➢

スマート水産業における、沿岸漁業では、海上のスマートブイやリアルタイム潮流計などから、定置網に入る魚の状況を遠隔から把握することが必要なため、Beyond 5G の Capability としては、スマートブイや潮流計は超多数同時接続される可能性があり、遠隔の海上に設置するため、超低消費電力である必要がある。また、スマートブイや潮流計の位置が把握できる必要があり、測位・センシ
ング機能が必要となり、さらに、電波が届きにくい場所も想定されるために、カバレッジ拡張も必要になることが想定される。

➢

一方、スマート水産業における養殖業においては、水中ドローンを使って、養殖場所の見える化を図る必要があるため、Beyond 5G の Capability としては、水中ドローンは多数接続する可能性109

があるため、超多数同時接続、機器が故障しないための、超安全・信頼性、また、遠隔で長時間動作するために、超低消費電力及び、場所の特定も必要であるため、測位・センシング、さらに電波が届きにくい可能性もあり、カバレッジ拡張などの Capability が重要となるであろう。
上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.10-1 に示す。
表 4.10-1 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、農業や畜産業、水産業の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5Gの活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速大容量，超低遅延、超多数同時接続、超安全・信頼性、超低消費電力、測位・センシング、カバレッジ拡張などが考えられる。
参考資料[1] 農林水産省. “スマート農業の展開について”.
https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/pdf/smart_agri_tenkai.pdf[2] 総務省. 令和 2 年度版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/index.html[3] 水産庁, “スマート水産業の展開について”.
https://www.jfa.maff.go.jp/j/kenkyu/smart/attach/pdf/index-3.pdf[4] NICT, Beyond 5G/6G ホワイトペーパー2.0 版. 2022 年 3 月公開.
https://beyond5g.nict.go.jp/images/download/NICT_B5G6G_WhitePaperJP_v
2_0.pdf110

4.10.2 食品業
現状と課題⚫

食品の生産業種による分類
日常生活においては、「食品」と一言で言っても、多種・多様のものがある。ここでは、当該食品が生産された業種から分類するものとする。例えば、お米は農業による一次産品である。また、パックに入った切り餅は、もち米を食品加工工場などで、加工したものであり、二次産品とする。また、食品は、農業からだ
けではなく、畜産業や、水産業からも産出されるため、それぞれの業界につき、一次産品、二次産品として下記の表のとおり分類する。
表 4.10-2 食品の生産業種による分類➢

一次産品としての食品は、おもに農業、畜産業（養鶏含む）や水産業などの、第一次産業からの産物である。これは、前節（4.10.1）で示した、現状と課題があり、5G や今後の Beyond 5G の導入によって、さらなる生産性の向上などが期待される。

➢

一方で、二次産品としての食品は、その多くが、食品加工工場などからの産物である。これは、製造業の一種であり、特に食品加工のスマート工場などが該当し、ここでは、一般的な製造業（特に食品加工）の現状と課題や、5G や Beyond 5G の導入による期待などについて以下に考察する。

⚫

製造業（特に食品加工）が抱える課題 [1]➢

昨今の少子・高齢化に伴い、製造業においても、就業者数が年々減少傾向にあり、製造業における国内生産性は減少傾向が止まらない状況である。

➢

こうした就業者数の減少や生産年齢の高齢化等による労働生産性の低下に対し、製造業では、
従前より生産性を高める取組を行ってきたところであるが、更なる生産性向上が求められている。

➢

特に、食品加工工場の生産現場では、商品（食品）の品質を確保することや、機械異常などによる、生産ラインの停止を回避するなど、安定した生産ラインの稼働が求められている。

⚫

ICT 活用に係る取組➢

近年、ICT を活用したプロダクト・イノベーション、プロセス・イノベーション、マーケット・イノベーション等
を通じ、限られた資源内での生産性の向上や新たな生産方式に資する取組が行われている。特に、IoT や AI を活用し、あらゆる設備の稼働状況や作業者の行動をリアルタイムに把握する取組などが活発化している。

111

表 4.10-3 製造業における ICT を活用した取組（出典）総務省（2020）「第五世代移動通信システムのもたらす経済及び社会の変革に関する調査研究」⚫

製造業(食品加工業)の取り組み[2]a) 工場内のモニタリング [3]➢

工場内に設置された高精細カメラからの映像を、5G を利用して超高速かつ超低遅延で伝送することで、リアルタイムでの設備や機器の状態監視を行うことができる。

➢

従来、IoT の導入により稼働状況をデータ計測することで、工場内の「見える化」が行われているが、さらに人の動作等を含むカメラ映像という付加情報により、見える化が進む。

➢

5G が有する超高速・大容量の特長によって、4K・8K 等のより高精細な映像を伝送することで、より正確かつ精緻なモニタリングが可能となる。超低遅延の特長によりフィードバック制御の精度を上げることも可能となる。

➢

AI 技術を活用した解析を行うことで、作業員の作業効率化のみならず、製造ラインによっては商品のキズや加工のムラを自動検知することも実現可能となる。

➢

工場の現場に、より近い場所で、エッジコンピューティングを利用することによって、5G の超低遅延性を発揮することで、よりリアルタイムに検知を行い、即座にフィードバックすることも可能となる。

b) 作業支援 [4]➢工場内の製造ラインにおいて、作業内容に応じて、PC やタブレット、VR/AR 技術等を活用して、
5G を介して、人と生産システムのインタラクションにおける支援を行う。

➢

例えば、AR ゴーグルを使いながら補完情報を用いて作業を円滑に行ったり、遠隔での指導やコミュ
ニケーション等にも応用したりすることができる。

➢

既存方式（Wi-Fi 等）では速度や遅延等の性能が不足するため、5G の特長を活かしてレスポンスを高めたシステムを導入することで、作業支援や品質改善にも活用できる。

c) 設備等の自動化 [5]➢工場では、生産工程の自動化（自動制御等）やモニタリング・最適化等を目指すファクトリーオー
トメーション（FA）技術や、製造プロセスの合理化やエネルギー消費の低減、安全性の確保といった側面から FA とは別の形態で進化してきたプロセスオートメーション（PA）技術が進化している。

112

➢

これらの FA や PA 技術において、5G の特長を活かしワイヤレス化することで、例えば IoT 技術による生産ラインからの大量のデータ収集や、生産設備のリアルタイムでの遠隔制御などが実現できる。

➢

既存技術（Wi-Fi 等）では、精度や遅延等においてクリティカルな領域には FA や PA 技術が適用できなかったところ、5G の性能では、適用可能となる場合がある。

➢

さらに、生産設備に組み込まれているロボット等の関連装置により近い「エッジ」において、通信と連携しながら、エッジコンピューティングを行うことで、工場内での高い性能要件に対応することが可能となる。

➢

工場内ではプライベート網であるローカル 5G、工場間や企業間の連携には公衆網の 5G を適用す
るハイブリッド 5G を活用することで、工場内の多数の無人搬送車をよりスマートに動かす他、ハイブ
リッド 5G により、工場内の情報と公衆網の情報をつなげることで、サプライチェーン全体を最適化し、需要変動にフレキシブルに対応するなどの、スマート生産の実現が期待できる
期待する将来像[6]➢Beyond 5G のように技術進化するにつれて、5G の特徴である、(1)超高速・大容量、(2)超低遅延、(3) 超多数同時接続、をさらに生かすことで、スマート工場（食品加工）が加速化することにより、生産性向上効果がさらに高まることが期待され、さらに CO2 対策を含めた環境問題対策も進むことが期待される。

➢

Beyond 5G によって、工場のワイヤレス化がさらにステージアップすることにより、多数の設備を同時に映像でモニタリングすることによるメンテナンス性の向上に加え、生産ラインからのデータの収集や分析が容易となり、稼働率や生産性の向上に寄与することが期待される。

➢

具体的には、生産ラインといったリアルな世界が、サイバー空間上に CPS（Cyber Physical
System）によりマッピングされ、生産ラインや作業員の動きなどの監視や制御が可能となる。
Beyond 5G で実現が期待される活用例➢

生産ラインの安定稼働のための振動解析など、超高速かつ低遅延でのデータ分析が要求される部分については、エッジコンピューティング技術などが利用される。

➢

工場内に張られたセンサーやシーケンサーからのデータを、LPWA (Low Power Wide Area)などの IoT 技術や工場内ローカル Beyond 5G によって収集され、サイバー空間上で管理され、生産管理などに生かされる。

➢

FA や PA 導入のため、設備等の自動化を進める際には、生産ラインの設備などを、時間の誤差が非常に少なく制御できる、TSN（Time-Sensitive Network）技術などが重要となる。これらの技術を Beyond 5G と組み合わせることにより、生産性の向上が期待される。

➢

最新の AR/VR 技術を使って、ローカル Beyond 5G を通して利用することにより、遠隔地での技術指導や作業支援なども可能になると考えられる。

➢

このように、スマート工場（食品加工）における、Beyond 5G の活用は、食品の生産性のさらなる向上のみならず、製造工程における材料の在庫管理や、生産物である加工食品の在庫管理に

113

活用でき、AI やビッグデータなどを組み合わせることによって、小売店舗への流通管理、マーケティン
グにまで応用することが可能になると考えられる。
➢

例えば、昨今、社会問題にもなっている「食品ロス」についても、Beyond 5G 技術を利用して、食品販売店での在庫状況を逐次管理し、閉店近くになれば、食品が売れなく余っている店舗から、売り切れで足りない店舗への食品の物流を行うことや、その日の天候や気温、人流などから、食品ロスを最小化するために、翌日の最適な生産量を決めるなどの応用も考えられる。
Beyond 5G の技術進化と業界の進化を図 4.10-2 に示す。

図 4.10-2 Beyond 5G における食品加工産業
Beyond 5G に求められる Capability
食品業、特に食品加工の製造業などのスマート工場における、現在や未来の各種活用例から想定し、Beyond 5G に求められる Capability として、以下に示すものが考えられる。
➢

工場内において、リアルタイムで設備や機器の状態監視を行う場合、高精度のカメラからの映像を利用することが想定される。この場合に、Beyond 5G の Capability としては、大量の画像情報の通信が必要なことから、超高速・大容量、超低遅延が必要となる。また、これらのカメラは、工場内のいたるところで長時間動作する必要があることから、超低消費電力が必要となる。さらに、工場内のどこに当該設備や機器があるかを把握するために、測位・センシング機能も必要であると考えられ

114

る。
➢

工場内の製造ラインにおいて、PC やタブレット、VR/AR 技術等を活用して、作業支援を行う場合、
AR/VR のための、画像情報を、超高速・大容量でまた超低遅延で通信する必要がある。さらに、
AR/VR に用いるグラスは、超低消費電力である必要があり、作業支援対象の設備や機器の位置情報を的確に把握する必要があることから、測位・センシングの機能も重要になるものと考えられる。

➢

スマート工場では、生産工程の自動化や、モニタリング・最適化などを目指すファクトリーオートメーシ
ョン(FA)や、製造プロセスの合理化やエネルギー消費の低減などを目指すプロセスオートメーション(PA)などを進める必要がある。このため、Beyond 5G の Capability としては、モニタリングなどのために、超高速・大容量、超低遅延が必要となる。また、生産ラインや機器の制御のため、時刻同期
精度や、長時間運転のため超低消費電力も必要となる。さらに、機器の位置情報把握のために、測位・センシングも必要となると考えられる。
上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.10-4 示す。
表 4.10-4 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、食品業、特に製造業としての食品加工産業の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超低消費電力、時刻同期精度、測位・センシングなどが考えられる。
参考文献[1] 総務省統計局, 平成 30 年労働力調査年報.
https://www.stat.go.jp/data/roudou/report/2018/index.html[2] 総務省, 令和 2 年度版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/index.html[3] MONOist, “工場での 5G 活用実証へ、カメラやセンサーからリアルタイムでデータ収集”.
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1912/05/news028.html[4] オムロン, “NTT ドコモ、ノキア、オムロン、 製造現場における 5G 活用実証実験に合意”.
https://www.omron.co.jp/press/2019/09/c0910.html[5] 三菱電機, “三菱電機と NEC が製造業における 5G 活用に向けた共同検証を開始”.

115

https://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2019/1119.pdf[6] NICT, Beyond 5G/6G ホワイトペーパー2.0 版. 2022 年 3 月公開.
https://beyond5g.nict.go.jp/images/download/NICT_B5G6G_WhitePaperJP_v
2_0.pdf116

4.10.3 生活・文化用品関連
現状と課題⚫

生活・文化用品関連の分類➢

生活・文化用品とは、主に家庭で消費や利用される食品以外の物品が該当し、総務省の日本標準商品分類（平成 2 年 6 月改定）[1]によれば、以下で示すものが含まれている。

➢

これらの多くは、工業製品であり、製造業による産物となり、製造業の中でも、食料品製造業以外の、繊維工業、化学工業、家具・装備品製造業などが関係する。

➢

このため、前節（4.10.2）で示した、食品加工のスマート工場以外の製造業の現状と課題や、
5G や Beyond 5G の導入による期待などについて以下に考察する。
表 4.10-5 生活・文化用品の分類

⚫

課題

➢

当該製造業においても、昨今の少子・高齢化に伴い、就業者数が年々減少傾向にあり、製造業
における国内生産性は減少傾向が止まらない状況である。

➢

こうした就業者数の減少や生産年齢の高齢化等による労働生産性の低下に対し、当該製造業でも、更なる生産性向上が求められている。

➢

特に、衣類などの生産現場では、個人のサイズや趣向にあったものが求められる場合があり、少量多品種の商品を短時間で生産することなどが求められている。

⚫

ICT 活用に係る取組➢

4.10.2 節と同様に、当該製造業においては、ICT を活用したプロダクト・イノベーション、プロセス・イ
ノベーション、マーケット・イノベーション等を通じ、限られた資源内での生産性の向上や新たな生産方式に資する取組が行われている。

117

➢

特に、近年では AI を活用し、顧客の様々なニーズに対応して、少量多品種の生産への取組も活発化している。

⚫

生活・文化用品製造業における取り組み [2]前節（4.10.2）で示した通り、当該製造業では 5G を使った工場のモニタリング、AR/VR による作業支援、FA や PA 技術において、5G の特徴を生かした設備等の自動化や、工場内のローカル 5G と工場間や企業間での公衆網としての 5G 利用を組み合わせたハイブリッド 5G などの取り組みが既に具体化している。
・工場内のモニタリング
・作業支援
・設備等の自動化
期待する将来像[3]➢Beyond 5G のように技術進化するにつれて、5G の特徴である、(1)超高速・大容量、(2)超低遅延、(3)超多数同時接続、をさらに生かすことで、スマート工場が加速化することで、生産性向上
効果がさらに高まることが期待され、さらに CO2 対策を含めた環境問題対策も進むことが期待される。

➢

Beyond 5G によって、工場のワイヤレス化がさらにステージアップすることにより、多数の設備を同時に映像でモニタリングすることによるメンテナンス性の向上に加え、生産ラインからのデータの収集や分析が容易となり、稼働率や生産性の向上に寄与することが期待される。

➢

具体的には、生産ラインといったリアルな世界が、サイバー空間上に CPS（Cyber Physical
System）によりマッピングされ、生産ラインや作業員の動きなどの監視や制御が可能となる。
Beyond 5G で実現が期待される活用例➢

生産ラインの安定稼働のための振動解析など、超高速かつ低遅延でのデータ分析が要求される部分については、エッジコンピューティング技術などが利用される。

➢

工場内に張られたセンサーやシーケンサーからのデータを、LPWA(Low Power Wide Area)などの IoT 技術や工場内ローカル Beyond 5G によって収集され、サイバー空間上で管理され、生産管理などに生かされる。

➢

FA や PA 導入のため、設備等の自動化を進める際には、生産ラインの設備などを、時間の誤差が非常に少なく制御できる、TSN（Time-Sensitive Network）技術などが重要となる。これらの技術を Beyond 5G と組み合わせることにより、生産性の向上が期待される。
最新の AR/VR 技術を使って、ローカル Beyond 5G を通して利用することにより、遠隔地での技術指導や作業支援なども可能になると考えられる。
このように、スマート工場における、Beyond 5G の活用は、生活関連用品の生産性のさらなる向上のみならず、製造工程における材料の在庫管理や、生産物である商品の在庫管理に活用でき、

118

AI やビッグデータなどを組み合わせることによって、小売店舗への流通管理、マーケティングにまで応用することが可能になると考えられる。
Beyond 5G の技術進化と業界の進化を図 4.10-3 に示す。

図 4.10-3 Beyond 5G における生活・文化用品製造業
Beyond 5G に求められる Capability
生活・文化用品の製造業などのスマート工場における、現在や未来の各種活用例から想定し、Beyond 5G に求められる Capability として、以下に示すものが考えられる。
➢

工場内において、リアルタイムで設備や機器の状態監視を行う場合、高精度のカメラからの映像を利用することが想定される。このため前節と同様に、Beyond 5G の Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超低消費電力、測位・センシングなどが必要であると考えられる。

➢

工場内の製造ラインにおいて、PC やタブレット、VR/AR 技術等を活用して、作業支援を行う場合、前節と同様に、Beyond 5G の Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超低消費電力、測位・センシングなどが必要であると考えられる。

➢

スマート工場において、ファクトリーオートメーション(FA)やプロセスオートメーション(PA)などを進める
場合、前節と同様に、Beyond 5G の Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超低消費電力、時刻同期精度、測位・センシングなどが必要であると考えられる。

119上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.10-6 に示す。
表 4.10-6 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、生活・文化用品関連産業、特に製造業としての現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量，超低遅延、超低消費電力、時刻同期精度、測位・センシングなどが考えられる。
参考文献[1] 総務省, 統計基準・統計分類, 日本標準商品分類（平成 2 年 6 月改定）.
https://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/seido/syouhin/2index.htm[2] 総務省, 令和 2 年度版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r02/pdf/index.html[3] NICT, Beyond 5G/6G ホワイトペーパー2.0 版. 2022 年 3 月公開.
https://beyond5g.nict.go.jp/images/download/NICT_B5G6G_WhitePaperJP_v
2_0.pdf120

4.11 小売・卸・流通分野
小売・卸・流通分野では、下記の通り非常に幅広い業界が存在している。
小売業、卸売業、食品卸、衣料品卸、水産卸、百貨店、スーパーストア、コンビニエンスストア、調剤薬局、家電量販店、ホームセンター、ディスカウントストア、書店、スポーツ用品店、リサイクルストア、カー用品店等。また、輸出入貿易と国内における物資の販売を中心に、幅広い商品・サービスを取り扱う総合商社と特定の分野に特化した専門商社がある。一方、商品そのものは同じもの（同じ様なもの）を取り扱い販売方式が違う、通信販売、アウトレット等も大きな市場を形成している。さらに、多くの分野・業種で取り扱う商品のインターネットを通じて購入できるネット販売は直接販売と対照的に現在非常に大きな市場に成長をしている。
4.11.1 現状と課題
現在の小売・卸・流通分野における課題としては、主として以下の点が挙げられる。
⚫

商品が売れない（時代と共に変化する消費者ニーズ）➢

商品・モノが簡単に売れなくなってきている。これは、品質が高い商品や類似の価格の安い商品が、あらゆるジャンルの商品で改良が繰り返し行われ、新商品が次々開発、販売されていることが原因に挙げられる。また、品質が高くなるということは、一度買うと長く使用することができるために、消費者は頻繁に商品・モノを買い換える必要がなく、ひとつのモノを長く使い続けるのが一般化してきている。

➢

トレンドの移り変わりの速さも原因の一つとなっている。インターネットの定着によって、製品・モノの購入者である消費者が収集できる情報量が急増している。消費者はトレンドに敏感な反応を示し、流行のサイクルがどんどん短くなり人気商品もすぐに変化する現象もでてきている。

➢

時代と共に変わっていくニーズに応えられるかが重要な経営課題になっている。現在、製品・モノの購入をして所有していた時代から「共有」が当たり前になってきている。消費者が高い
買い物をすることへの不安がインターネット上で製品・モノだけではなく優れたサービスを比較的安価に共有する傾向が強まっている。サブスクリプション型のサービスはその代表例で、定額制によって、提供されるサービスを使い放題に利用するという形態である。

⚫

ネットショッピング、EC サイト等のインターネット利用の購買➢

欧米、中国等と同様にネットショップや EC サイトの成長率が高まっている。日本の小売業界でもインターネットで顧客を集め商品・モノを紹介して販売をしていく動きが強くなってきている。

➢

製品・モノの購入タイミングの変化によるリアル店舗のショールーム化による絶対購入動機の対応が難しくなってきている。これはリアル店舗には集客できても実際の購入は、同じものをより安く販売しているサイトを探し、購入するために他社に顧客を奪われる可能性がある。

121

⚫

SDGs への取り組み➢

脱プラ・レジ袋
日本全国で使われているレジ袋は年間で 305 億枚、一人当たり約 300 枚のレジ袋を使っている。この 305 億枚のレジ袋を作るためには原油が 42 万キロリットル必要になる。[1]➢フェアトレード
主に小売店において生産者が人間らしく暮らし、より良い暮らしを目指すために、正当な値段で作られたものを売り買いすることである。安い商品は、作る過程で環境破壊や人権を無視した労働により製品が作られている可能性がある。フェアトレードマークのついた商品やその意味を消費者に伝えることで消費者も購買を通じた SDGs・社会貢献を行うことができる。

➢

フードロス
食品の多種多量な販売により店舗においても消費者においても、まだ食べることができる食品を捨てられてしまうことが大きな社会問題となっている。また、賞味期限切れ、消費期限切れ等も同様に大量な食品が捨てられることがある。

➢

サプライチェーンでの様々な課題
小売・卸・流通業は、そのサプライチェーンによる製品・モノの製造から卸、流通、販売へと連携される。例えば、出荷される製品・モノは小売業だけではなくスーパーやコンビニ等多くの業
種で配送が行われる。そのために、脱炭素・カーボンニュートラルへの対応がサプライチェーンの運輸業で重要な課題となっている。

上記のような課題に加え新型コロナウイルスにより、小売業界の働き方も大きく変化している。同じ小売業界の中であっても、業態によって with コロナ、after コロナの環境適応に向けて様々な取り組みを行っている。日用品を販売するスーパーマーケットやドラッグストアは、with コロナの生活様式の中でいかにして 3 密対策を行い、消費者と従業員を守っていくかが重要になっている。このような観点からも、引き続き省人化、ICT と人工知能 AI を活用した DX 化推進が急務になっている。
4.11.2 期待する将来像
現状の課題に対し ICT を活用することで課題の解決を行ってきている。このような、取り組みでの新たな通信技術を活用した将来への期待は非常に多岐に渡るものになると思われるが、ここではSociety5.0 実現に向けて期待される以下の項目に沿って述べるものとする。
⚫

高齢化社会による過疎化および業界の縮小化とその対策
日本全国、地方都市では高齢化の過疎化が急激に進んでいく。そのために、小売業等の商売が成り立たなくなり、商店・スーパー・ドラッグストアー等の生活に必要な店の経営が成り立たなくなると考えられる。

122⚫

人口減少での地域格差がもたらす生活環境の影響とその対策
人口減少が生じる地域間の格差をデジタル田園都市国家構想[2]の実現によりどの地域で生活していても首都圏・都会の利便性と同様な生活環境が得られ地方の自然の豊かさを生かした
地域社会の確立を目指す。

⚫

業界の持続的発展のためのデータ流通と連携
ハイパージャイアント等が日本市場でインターネット経由での商品・モノの販売に対応するために、
また、様々な社会課題を解決していくために個々の業界単独での経営だけではなく、他社との連携、業界間での連携による商品・モノの販売から社会・地域密着型のサービスを展開するためにデータ連携・流通の基盤を構築する。

⚫

業界の社会基盤形成に関わる社会実装モデルへの寄与
生活に大きく関与している業界においては、個人のレベルからコミュニティ・地域レベルでなくてはならない存在となり、それが将来の社会基盤形成に関わる業界の社会実装モデルとして成長していくことを推進していく。

⚫

SDGs への業界貢献
製品・モノの製造の前の第一次産業からの関与と製造、出荷、配送、物流へ製品・モノを販売する前、製品・モノの販売、販売後のフードロス、廃棄等の削減等、非常に多くの対処・対応によ
る業界による貢献が考えられる。特に、カーボンニュートラル[3]の対応については、サプライチェー
ンで関連する業種が多いために次世代ネットワークと人工知能等の先進技術を活用する必要がある。
例えば、日本国内のコンビニエンスストア全店舗への商品の配送を行う際の物流（トラック等）の 1 日あたりの CO2 排出量の削減を実現するために、自社・自社以外の温室効果ガス排出量の把握と削減のための対応を行う。[4]4.11.3 Beyond 5G で実現が期待される活用例⚫

従来からの販売に関する ICT 活用➢

リアル店舗からネット・EC 等のバーチャル店舗への転換➢

精密で高度な販売予測に基づいた製品の入荷、在庫、販売➢

製品・モノの正確な入荷のための配送手配➢

サプライチェーンの拡充のためのシステム連携➢

慢性的な人手不足に対する陳列ロボット活用➢

長時間就業に対する最適化➢

レジ会計、発注業務、棚卸業務、シフト作成、販売促進等の高度化

123

⚫

⚫

⚫

新型コロナウイルスによる ICT 活用➢

顧客の導線管理・分析（入店時、自動検温含む）➢

IoT 技術による密回避➢

ネットスーパーの拡充➢

シェアリング型宅配サービス

デジタル・サービスシフト➢

ソーシャルメディア等の対応➢

新たな購入方式（インターネット・スマートフォン等）の対応➢

商品・モノの物販に付加価値であるサービス（コト）の提供

コンサンプションとシェアリング
➢購入から消費（コンサンプション）での商品・モノの価値➢

消費から共有（シェアリング）での商品・モノの価値

図 4.11-1 Beyond 5G における小売・卸・流通業界
4.11.4 Beyond 5G に求められる Capability
上記のような小売・卸・流通業界を実現するために必要となるネットワークの Capability は、以下の
通り。

124



超高速・大容量、超低遅延
自律性の高いドローンによる配送
映像・画像等の大量なメディア転送
無人店舗化（ホロポーテーション・コンシェルジュ）共同配送のためのデータ流通・連携（CO2 排出量削減）



超多数同時接続
地域全体の空間センシング
無人店舗化（製品・モノ）

超安全・信頼性パーソナル情報分野・企業間のデータ流通と連携
無人店舗（決済）

拡張性
省エネルギー化対策
環境配慮型配送車両
AGV（無人搬送車）
CPS（Cyber Physical System）・DTC（Digital Twin Computing）
都市 OS との連携
表 4.11-1 Beyond 5G の活用例と Capability

4.11.5 まとめ
本節では、小売・卸・流通業界の現状と課題を調査して、それら分野の期待する将来像および
Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる性能要件としては、前述の表で示した。要件は、活用例や実現するサービスにより、単体としての要求、複数の組み合わせた形での要求または、ク125

ラウドを中心としたアプリケーションシステムとの連携（Beyond 5G/MEC のような）が重要になる。
一方、業界の発展には、データの利活用が非常に重要なテーマとなり、人工知能 AI を適用した DX化が推進されていく。そのために、Beyond 5G での要件として Trusted Network や Trusted Data
（Web）のような経済安全保障の一連の取り組みが重要になることと思われる。[5]参考文献[1] 経済産業省, “なっトク、知っトク 3R”.
https://www.meti.go.jp/policy/recycle/main/data/pamphlet/pdf/nattokushitto
ku3r.pdf[2] 内閣官房, デジタル田園都市国家構想実現会議.
https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital_denen/index.html[3] 環境省, “2050 年カーボンニュートラルの実現に向けて”.
https://www.env.go.jp/earth/2050carbon_neutral.html[4] 環境省, 経済産業省, “サプライチェーンを通じた音質効果ガス排出量算定に関する基本ガイドライ
ン Ver2.1”, 2014 年 3 月.
http://www.env.go.jp/earth/ondanka/supply_chain/comm_rep/gl201203v2full.pdf[5] 内閣府 経済安全保障
https://www.cao.go.jp/keizai_anzen_hosho/index.html

1264.12 サービス・公共サービス・法人サービス
4.12.1 医療
医療・公衆衛生は社会保障の重要な構成要素の一つであり、医療従事者、医療制度、提供体制、医療技術に支えられることにより私たちは安全かつ高度な医療サービスを受診することができる。本節では、医療の現状と課題を勘案し期待する将来像を描くとともに Beyond 5G で実現が期待される活用
例及び求められる要求条件について考える。
現状と課題
少子高齢化や新型コロナウイルス感染症の流行など医療を取り巻く環境は変化しており、2030 年における状況は現在の状況から大きく変化することが予想される。その上で環境の変化に起因する問題や課題の発生が予見されており、日本政府は健康・医療戦略推進本部を設置して健康・医療戦略をとりまとめている[1]。このような背景の中、今後日本をはじめとする世界各国が直面すると考えられる医療分野の課題の中から 3 つを取り上げる。
１. 超高齢化社会との共生
日本の高齢化率は 2020 年において 28.8%であり、先進地域（18.3%）や開発途上地域（7.4%）など諸外国と比べて高い水準である。一方、今後は先進地域に加えて開発途上地域においても高齢化が急速に進展し、2060 年には先進地域では 28.2%、開発途上地域では 16.4%に上昇すると見込まれている[2]。このように諸外国と比較して高い高齢化率である日本であるが、この先次の 4 つの課題に直面すると考えらえる。
一つ目は医療費の増大である。一人当たりの医療費は成人後に年齢とともに高くなり 65 歳以後に急激に増加する。二つ目は医療体制の不足であり、医療需要の増大に伴い医療福祉従事者の数は2040 年には最大 1,070 万人に増加する見通しでありこれは全就業者の約 5 人に 1 人の割合となる[3]。三つ目は医療体制の地域的な偏在である。過疎地域では 65 歳以上の人口割合が 36.6%と高齢化が進んでおり無医地区の人口は増加している[4]。最後に四つ目は平均寿命と健康寿命の差の拡大である。2020 年簡易生命表によると日本人の平均寿命は男性が 81.64 歳、女性が 87.74 歳と年々延びているが、合わせて健康上の問題で日常生活が制限されることなく生活できる期間である健康寿命の延伸が重要となる[5]。
これらの課題にいち早く直面する事が想定される日本において、世界最高水準の技術を用いた医療の提供という健康・医療戦略の基本的理念のもと世界に先駆けて超高齢化社会との共生を果たし、世界に向けて課題・解決策を提示する役割が期待される。
２. 未知の疾患への対応
2019 年 12 月に確認された新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は国際的な広がりをみせ、
世界各国は感染症の蔓延を阻止すべく行動制限などの措置を取ることとなった。これらの措置は、私たちの日常生活にも大きな変化をもたらした。感染症は紀元前から確認されており、中世ヨーロッパのペスト、

127

20 世紀初頭のインフルエンザの流行など、これまでに多くの死者を出してきた[6]。18 世紀以降、ワクチ
ンや抗生物質の出現により感染症の予防や治療方法が大きく発展したものの、1970 年以降少なくとも30 の新興感染症が発見されている。新型コロナウイルス感染症に対するワクチンが開発され、各国で接種が進むことにより新規感染者数が減少する兆しが見える一方、今後も未知の感染症が発生する可能性は高く、発生時の速やかな対応や解決するための体制を整えておくことが重要となる。具体的には、1.
病原体を早急に同定し、得られた情報（ゲノム情報など）を幅広く公開・共有可能なネットワークおよび
データベース、2. AI やロボットを利用することで、治療薬やワクチン等の医薬品をハイスループットに開発可能なプラットフォーム、3. 感度が高く、臨床現場で容易に使いこなせる診断ツール、といったプログラムを
シームレスに展開できる体制の確保が不可欠である[7][8]。
３. 医薬品・医療機器開発テクノロジーの発展
医療分野の研究開発は世界的にも加速しており、更にデジタル技術の活用によりイノベーションの創出が期待される。日本における研究開発の課題として、基礎研究の成果が実用化に必ずしも結びつかない点が指摘されていたため、2015 年に日本医療研究開発機構（AMED : Japan Agency for
Medical Research and Development）が設立され、厚生労働省、文部科学省、及び経済産業省で運用されていた医療分野の研究開発の一元化が進められている[9]。これにより基礎研究から実用化までの一貫した研究開発を推進する体制が構築され数多くの成果が報告されている。このように、今後成長が期待される知識集約産業である医薬品・医療機器産業に対して、日本としては組織的に取り組むことにより世界最高水準の医療技術の実現及び世界市場への展開や牽引が重要となる。さらに別の観点として、最先端の医療技術の導入に際して装置導入および通信を含めた運用に対する負担の整理も重要となる。
以上の様に、医療分野の国際的及び日本国内の背景を踏まえてこれから直面すると考えられる課題を取り上げたが、日本は社会課題を解決する先進国として課題解決に向けて業界の垣根を飛び越えて取り組むことが期待される。
期待する将来像
4.12.1.1 節で挙げた医療の現状と課題を踏まえて、私たちの生活をより豊かなものとするために、医療に期待する 5 つの将来像を描き、図 4.12-1 にまとめる。

128

図 4.12-1 期待する 5 つの医療の将来像

1. 身体機能の補助及び再現
加齢に伴う身体機能や知覚機能である五感（視覚・聴覚・嗅覚・味覚・触覚）、運動感覚、平衡感覚などの機能の低下や身体機能の不自由さは日常生活に影響を及ぼし生活の質の低下、更には健康寿命への影響が懸念される。これに対する医療技術として、失われた身体機能を回復する再生医療の研究が進められており、例えば人工多能性幹細胞（iPS 細胞）を用いた網膜疾患治療・血小板の自己輸血・免疫細胞療法などの治験が始まっている[15]。また、再生医療とは別の観点で、通信を活用したロボティクス、メカトロニクス、AI 技術により、五感の一部機能を補助及び再現する技術も考えらえる。このように身体機能を補助及び再現することにより健康寿命が延伸された未来が期待される。

129

2. 未知の感染症へ即座の対応
未知の感染症が発見された際の速やかな対策実施の重要性を考慮すると、前述した対策実施のための体制やシステムの事前整備以外にも、例えば社会活動や健康状態のモニタリングの重要性が考えられる。モニタリングにおいては、接触機会低減のために位置情報に加えて感染状況や健康状態をリアルタイムで解析し、情報を提供するシステムを事前に構築する事などが考えられる。今後、未知の感染症が発見されても蔓延を抑制する対策やワクチン開発が速やかに実行され、私たちの生活への影響が最小限に留められる未来が期待される。

3. 医療技術開発
ICT（Information and Communication Technology）の発展は医療技術の発展に多大な貢献をしている。例えば、生物がもつ遺伝情報を総合的に解析するゲノム解析は膨大な情報量の処理が必要とされるため情報処理技術が活用されており、近い将来がんや難病が克服されることも期待される[16][17]。さらに通信基盤の拡張に伴うビッグデータの構築や AI の精度の向上により、サイバー空間に医療データベースを構築する事でデジタルツインを実現し、これを活用した最先端の医療技術の発展につながることが期待される。

4. 超高齢化社会を支える医療・介護体制の構築
超高齢化社会の到来に伴い、身体の状況や医療の地域偏在により患者が病院に行けない事態が発生することが考えられる。このようなケースに対して ICT 技術の導入による解消が期待される。例えば、医療機関毎に保有する個人のカルテなど医療に関する履歴や情報を一元的に管理する PHR（Personal Healthcare Record）が挙げられる。近年、スマートフォンの普及やクラウドの発展に伴い、PHR を様々なサービスに活用することが可能となり、2016 年から日本研究医療開発機構では疾病や介護予防や医療と介護連携など、新しいサービスモデルが開発された。このように、医療技術に ICT技術を導入することで、より個人の状況に応じた医療を受診できる未来が期待される。

5. 健康寿命の延伸
今後人間の寿命が延びるなか健康寿命の延伸が重要となる。健康寿命の延伸に向けて重要な要素の一つとして日々の健康管理が挙げられる。がんや糖尿病などの生活習慣病は日本人の死亡要因の 6割を占めており[18]、日ごろからがんや糖尿病などの予防に向けた取り組みが重要である。合わせて定期的に健康状態を振り返ることも非常に重要となり、体の異変が発生した場合は早期に発見し対処す
ることを心がける必要がある。また、別の観点として必要な治療の際に患者の身体への負担を低減させる
低侵襲治療も重要な要素として挙げられる。高齢になるにつれて慢性疾患を抱える確率が高くなる一方、130

手術などの治療によるリスクも高くなるため体への負担を最小限にする医療技術開発が必要となる。このように、日々の健康管理システムによる病気の防止や早期発見、更に身体に傷をつけない低侵襲医療が実現された未来が期待される。
Beyond 5G で実現が期待される活用例
4.12.1.2 節で描いた未来の医療の実現に向けて、図 4.12-2 に示す通り将来の医療技術に
Beyond 5G を活用する事で実現が期待される 8 つの活用例を紹介するとともに実現を支える医療技
術、通信技術の Capability について考察する。

図 4.12-2 期待する将来像と実現を支える医療技術、通信技術の Capability131

1-1. 知覚機能の補助及び再現知覚機能を補助する医療器具として、私たちの身近なものとして視覚、聴覚を補助する眼鏡、補聴器などが挙げられる。更に将来の医療器具では、視覚、聴覚に限らず触覚、味覚、嗅覚の補再現が考えらえる。実現を支える要素技術として、例えば触覚に関しては人工皮膚センサーの研究・開発が進められており、様々な皮膚感覚を検出し、適切な電気信号を発生するウェアラブルなデバイスが報告されている[19]。同時にセンサーでデジタル化された信号を人間に伝達する手段も必要となるが、例えば触覚の場合アクチュエータなどを用いて圧力を再現し人間に伝達することが考えらえる。加えて、拡張現実（AR）/ 仮想現実（VR）技術に再現した触覚を加えてフィードバックさせるハプティクス技術によって視覚などの他の知覚機能との連携も実現できる可能性もある。
更に将来的には、伝達する手段として知覚情報を直接脳に伝える方法が考えられ、脳信号の読み取りもしくは脳へ刺激を与える技術としてブレイン・マシーン・インターフェース（BMI : Brain-machineInterface）が研究されている[20]。BMI は米国では 1970 年代から積極的に研究が推進されているが 、近年 の神経 科学 、情報 科学 、工学 技術の 進展により急速 に発 展し てお り、 2020 年 に はNeuralink 社より頭部に埋め込んで神経細胞の活動を感知するコインサイズのデバイスが開発された。
将来の医療器具として、知覚機能を再現する一つの形として、知覚センサーでデジタル化された知覚信号が BMI を用いて人間に伝達される構成が考えらえる。ここで、各種知覚センサーと BMI を接続する通信技術は重要な役割を担い、知覚は身体への異常や危険を判断するために必要な機能であるため、
超安全・信頼性、超低遅延が要求される。更に、データの送受信が常に発生する一方、医療器具としての利便性を考慮すると一回の充電で最低 1 日は稼働し続ける事が期待されるため通信デバイスに対して超低消費電力下の動作が要求される。

2-1. 接触機会低減及び感染状況把握
未知の感染症が発見され蔓延する兆候が表れた際に、蔓延を抑制する手段として人と人の接触機会の低減が目指され、新型コロナウイルスが蔓延した際には 2 つの ICT を活用した技術が国内で注目を集めた。一つ目が携帯電話の接触確認アプリケーションである。近接通信機能（Bluetooth）を用いて 1ｍ以内で 15 分以上接した相手が新型コロナウイルス陽性とシステムに登録された場合に陽性者に接触した可能性がある旨の通知が送信される[21]。もう一つが携帯電話の位置情報に関するビッグデータを活用して提供される人流や繁華街の人出に関する情報である。定量的な値を提示することで政府や各自治体の方針の決定に貢献するとともに私たち個人の行動に対する意識づけに影響を与えた。
国内で注目を集めたこれらの技術であるが、将来的には情報のリアルタイム解析が考えられる。例えば、現時刻における地域、施設、交通機関などの混雑状況がリアルタイムで解析されその結果が利用者に提供されることにより、入場規制など状況に応じた接触回避の措置や私たち一人一人の状況に応じた行動を促すことが期待できる。更に位置情報に生体情報や罹患情報を加えることで活用の幅が広がる。
例えば、感染症が蔓延した際に病床の不足により自宅やホテルで療養する場合もあるが、生体センサー

132

を用いて心拍数や血中酸素濃度などの生体情報をリアルタイムで取得し、医療機関に伝送することで病状の変化にいち早く気づき対応することが期待できる。加えて罹患情報を加えることで各地域の感染状
況や感染経緯の確認や解析、及び健康状態の管理や入院要否の判断なども含めて罹患者に対する対応を一元的に行うことが可能となる。この様な活用例を実現するため通信技術に対しては、個人情報を扱うため高いセキュリティを確保しつつ、正確な混雑状況を解析するために携帯電話の高精度な位置情報取得が求められることが考えられる。更にリアルタイムで生体情報を管理するために、療養場所として想定される自宅やホテルの全ての部屋に対して確実に通信エリアとして提供する必要がある。

2-2. 新薬開発
ワクチン開発には通常数年必要とされる。しかしながら新型コロナウイルスのワクチン開発は 1 年未満という短期間で実現された。これを実現させた技術として注目を集めている mRNA ワクチンは、ウイルスのゲノム情報が明らかになれば迅速に設計を行い、製造プロセスに移行することが可能である[22]。このようなゲノム情報を利用しながら、標的とした細菌やウイルスに対して、適切な治療薬やワクチンの設計を行うゲノム創薬のアプローチは、これまで膨大な候補設計からスクリーニングを繰り返す従来の選定手法に比べて、期間やコストを大幅に削減することができ、かつゲノム情報を元に論理的なプロセスで特定を行うため、より効果の高い医薬品の創出が期待できる[23]。ワクチン開発で重要なプロセスとして治験があるが、米国企業のファイザー社を例にとると 2020 年 4 月に治験が開始され 12 月にワクチンとして承認された。治験期間が短縮できた背景の一つとして、多額の財政支援が投じられ 3 つの段階からなる治験を並行して進められたことが挙げられる。
一方で、今後流行が地域的な場合など多額の財政支援が常に見込めるとは限らない。今後もより速やかにかつ安価に治験をすすめるために、治験参加者の募集から治験完了まで全てオンラインで実施するバーチャル治験が考えられる。治験参加者の募集に際して地理的・時間的な制約がなくなることで、例
えば国境をも跨いでより広い地域からより多くの人々の参加を可能とする。更に、感染症が流行した場合に移動や行動に制限が課される場合もあるが、全てオンラインとする事で制限の影響を受けることなく治験を進める事が可能となる。ここで、検査や投薬は自宅などで行われるため、体調の変化への対応が治験参加者の不安の一つとなる。これに対して、オンラインによる遠隔診療や治験期間中は常に生体センサーを身に着けることで生体情報を治験機関で常にモニタリングし、体調の変化を即時に検出し、治験機関に通知等により迅速な対応を行う事が考えられる。また、生体情報をモニタリングすることで通常の治験で行われる定期的な受診に対してより多くの情報の蓄積が期待できる。更に副反応の頻度や効果の持続性の追跡調査を行う方法としても活用が見込める。このように、様々な効果が見込めるバーチャ
ル治験であるが、生体情報のリアルタイムなモニタリングを実現するために高いセキュリティを確保しつつ、生体センサーと治験機関を常時接続するための通信技術が重要となる。また、治験の参加者の生体情報を常にモニタリングするため、参加者が行動する範囲が確実に通信エリアとして提供される必要がある。

133

3-1. サイバー空間における医療データベースの構築
DNA シーケンス技術の進展によりゲノム解析に必要となる時間は短縮され、ゲノム医療は臨床で一部実用化されている[24]。更に民間のサービスとして遺伝子検査を身近に受けることが可能であり、特定の疾患へのかかりやすさなどの遺伝的な傾向を知ることができる。
ここで、各研究機関の研究報告や論文を用いて遺伝子を解析したデータと症例や健康情報が結びつけられるが、研究機関が実施した糖尿病やがん、循環器疾患などの症例に対する全ゲノム解析のデータ
は各研究機関が保有する[25]。各研究機関が蓄積する膨大な全ゲノム解析結果は研究開発の促進に貢献してきたが、これらのデータを統合的に管理し全ゲノム配列をデータベース化することが今後重要となると考えられ、全ゲノム解析等実行計画が策定された[26]。このとき、全ゲノム解析結果のビッグデー
タの管理と症例や健康情報を結びつけるために AI の活用が必要不可欠である。さらに生体センサーを用いて日々の生体情報を取得し健康情報として適切に反映することでデータベースの精度向上が期待される。
将来的には希望する全ての人が全ゲノム解析を実施し、解析結果と症例や日々の健康情報などをリ
アルタイムに結びつけることによりデジタルツインのサイバー空間に医療データベースとして構築され、健康の未来予測や個別化医療の提供に繋がる事が期待される。同時にサイバー空間の医療情報を AI が解
析する事で、統合的なデータベースが常に更新され癌や生活習慣病に対する治療技術や創薬等の産業利用への貢献も期待される。このようにサイバー空間に統合的なデータベースを構築するために一人一人が身に着ける生体センサー、全ゲノム解析結果、個人の症例や健康情報などの医療情報を結びつける高セキュリティなネットワークが必要不可欠となる。

4-1.遠隔手術
現在、術者が直接患者を手術することが一般的である一方、ロボティクスによる手術支援ロボットが実用化されており低侵襲な手術が提供されている[27]。さらにロボティクスと通信技術を融合させた遠隔手術は 5G においても活用例の一つとして検討が進められている。一方、ロボティクスは将来に向けて拡張が検討されており、適用領域の拡張、映像の高解像度化、ハプティクスによる術者への触感のフィードバ
ック等が実現されると考えられる。更に手術支援ロボットが車両や航空機に搭載されて移動性を持つ手術室として運用されることにより、車両や航空機が患者のいる場所に到着後、速やかに手術が開始されることが期待される。これらの将来のロボティクスや医療技術に対応すべく、通信技術の拡張も必要不可
欠となる。特に映像の高解像度化として例えば 8K 映像のリアルタイム伝送に伴い大容量通信が要求され、また手術者の操作に対して触感のフィードバックを伴う双方向通信を考慮した超低遅延性が要求される。更に私たちが訪れる可能性があるあらゆる場所に手術環境を搭載した車両や航空機が出動することを考えると、大容量通信が可能なエリアの拡張も必要となる。
将来的な技術として、ごく最近、一連の手術 (腹腔鏡下手術)を人間の手を使わずに、ロボットが自律的に実施する試みが大型動物を利用して行われている[28]。これに対しては、ロボットの制御の要と

134

なる、多数のカメラによるモニタリングや、センシング、これらから得られる情報をリアルタイムに伝送する大容量通信に加え、各デバイス間が正しく連携する自律的な制御システムが重要となる。

4-2. AI 遠隔診断
2020 年、新型コロナウイルスの蔓延に伴いオンライン診療の利便性が向上し電話やインターネットを介した医師により患者が自宅にいる状態の診療が身近なものになった[29]。現在のオンライン診療は医師の問診を基本とした診断や処方であるが、今後は患部の画像や聴診の音声データ、更には血圧や心拍数などの生体情報等を用いた診断が受けられることが考えられる。一方、AI による診断に関して様々な取り組みがあり、特に AI は画像解析技術との相性が良く、例えば皮膚科は AI による画像診断と相性が良いと考えられる。さらに、放射線画像の AI 診断に向けた取り組みが知られており、今後は胸部レントゲンや心電図などの身近な分野や更には音声や生体情報が AI による診断に取り込まれることが期待される。そして、オンライン診療と AI 診断が融合することにより将来は医療機関ではなく自宅や救急車などで様々な医療画像や生体情報の取得が可能となり、同時に取得した生体情報が医療機関や AI
サーバーに伝送することで、場所や時間を問わず AI によるリアルタイムな自動診断の実現が期待される。
本活用例においても緊急性が高い場合は大量のデータを短期間で送信する必要があり、さらに私たちが訪れる可能性があるあらゆる場所で受診を可能とするために大容量通信が可能なエリアの拡張が必要となる。

5-1. リアルタイム健康管理
健康管理の一つの方法として、定期的に健康診断や人間ドックを医療機関で受診することが挙げられる。6 割を超える成人が健診を受診している一方、時間や費用、必要性を理由に受診しない人も多い[30]。近年、ウェアラブルデバイスに脈拍などの生体情報を計測する生体センサーが搭載されている。
これにより私たちは小さな負担で、継続的に生体情報を計測することが可能となる。更に小型のデバイスを体内に挿入する事で、体内から生体情報を入手する事が考えられ、デバイスは例えば 360 度の映像を取得するために複数のカメラを搭載し、映像を合成するために複数のカメラが自律的に連携をする事が考えられる。今後の先進的な技術としては、大きさが数ナノメートルから数マイクロメートルオーダーの超微細なデバイスであるナノマシンやマイクロマシンを生体センサーとして活用することが考えられる。
このような超微細なデバイスを体内に注入し、身体の診断を体内から行うことで[31]、私たちは時間や場所を意識することなく、ウェアラブルデバイスで取得可能な情報に加え、血液など体液中の物質の検出が可能となる。そして、取得された生体情報は医療機関に伝送され AI 診断によりリアルタイムな健康管理が実現される。例えば身体の異常が検知された場合、即座に医師に通知され、医師は患者に対して通知や診断を行う。ここで体内に注入された無数のデバイスを制御し、取得された生体情報を管理し、医療機関や AI サーバーに伝送するために通信技術は重要となる。例えば、デバイスは通常体の各部位に配置されているが、異常な部位が検知された場合は、短期間で患部を特定したり、診断の精度向上

135のために、その部位にデバイスを集中することが考えらえる。この時、体内に注入された無数のデバイスを制御するために超多数同時接続が要求されると共に、デバイス間およびデバイスに搭載される複数の機能間の相互連携のために自律的な通信網の構築が必要となる。更に一度注入されたデバイスはある程度の期間体内で活動を続けることが考えられ、その期間の活動を可能とするために超低消費電力での動作や体内でのエナジーハーベストに応じた動作が必要とされると同時に、通信技術を用いた体外からの電力供給も期待される。加えて、通信エリアとして新しく体内の環境を考慮する必要性がある。例えば成人の場合約 3 分の 2 を占める水分を考慮した通信環境の検討が考えられる。

5-2. 低侵襲治療及び患部直接治療
現在、低侵襲治療として腹腔鏡等による治療が普及している。ここで、腹腔鏡はわずかではあるが医療器具を体内に挿入させるために身体に穴を空ける必要がある。身体を傷つけることなく治療し身体への影響を更に抑制するために、例えば治療や投薬の機能を備えたカプセル内視鏡の様に嚥下可能な小型なデバイスが、体内から患部への直接治療や薬剤の投与することが期待される。そしてデバイスの微細化が進み、ナノマシンやマイクロマシンに置き換わることが考えられる。体内での治療や投薬はナノマシンやマイクロマシンに期待する活用方法の一つでもあり、リアルタイム健康管理で紹介した診断機能と合わせることで、体内で診断から治療までの医療行為を私たちが意識することなく自律的に行うことが可能となる。
ここで、健康管理を目的としたナノマシンやマイクロマシンの制御と異なる点として、薬剤の投与が完了したデバイスは体外に放出され、新たに薬剤が充填されたデバイスが体内に注入されるためデバイスの入れ替えが生じる。したがって、入れ替わるデバイスを適切に管理するため無数のデバイスの制御の重要性が増すとともに、各デバイスにおいても自律的なデバイス探査や相互接続の確立がより重要となる。
Beyond 5G に求められる Capability
4.12.1.3 節では、医療技術と通信技術の融合により期待される具体的な将来の活用例について考えたが、本節では各活用例を念頭に置いて、Beyond 5G に対する要求性能について考える。
(a) 超高速・大容量（要求される活用例：4-1. 遠隔手術、4-2. AI 遠隔診断）
遠隔手術や AI 遠隔診療において高精細な動画のリアルタイム伝送のために超高速通信が要求される。例えば、医療用ロボットは 3D の映像を見ながら操作されるが将来的には映像は 8K に拡張される
見込みである。更に遠隔手術は超低遅延も要求されるため映像圧縮に必要な遅延量を考慮すると無圧縮もしくは低い圧縮率で圧縮された映像の伝送が必要となると考えられる。仮に 8K の映像を無圧縮で伝送した場合、数十 Gbps 程度の通信速度が必要となる。
(b) 超多数同時接続、測位・センシング（要求される活用例：2-1 接触機会低減及び感染状況把握、3-1 サイバー空間における医療データ

136

ベース構築、5-1 リアルタイム健康管理、5-2 低侵襲治療及び患部直接治療）
多数のナノマシンやマイクロマシンなど超微小なデバイスを体内に注入した場合、外部からの制御や情報の連携を行う必要があるため超多数同時接続が重要となる。例えば、体内に数個から数十個のデバイスが注入されかつ電車内の人の密度を想定すると数百万～数千万個/km2 のデバイスの超多数同時接続が必要となる。
また、携帯電話の測位情報を感染対策に活用する際には測位精度の向上が重要となる。例えば新型コロナウイルスの場合、感染防止の基本対策として人と人の間隔は 2ｍ空けることが提示されている。
したがって、屋内や屋外など特に人が密集する環境において水平方向に数ｍを上回る測位精度が要求される。
(c) 超低消費電力（要求される活用例：1-1 知覚機能の補助及び再現、5-1 リアルタイム健康管理、5-2 低侵襲治
療及び患部直接治療）
ナノマシンやマイクロマシンは一度体内に注入されるとある程度の期間、体内で活動を継続する事が考えられるが、これを実現するための電源補給が重要な要素となる。ここで、体外から給電するために体内のデバイスを制御しかつ給電を行うために無線技術の活用が期待される。更にエナジーハーベストを考慮した動作も重要となり、例えば体内では熱や振動による電力の補給が期待されるが供給可能な電力量の範囲で動作する仕組みを導入する必要がある。
(d) 超安全・信頼性（要求される活用例：1-1 知覚機能の補助及び再現、2-2 新薬開発、4-1 遠隔手術、4-2 AI 遠
隔診断）
リアルタイムで生体情報の遠隔監視が要求されるバーチャル治験、リアルタイム AI 診断、遠隔手術では通信に高い安全性と信頼性が要求される。特に遠隔手術に関しては生命に直結するため高い信頼性、例えば 10-7 が考えられる。また、サイバー空間で医療データベースを構築する場合、ゲノム解析情報などの様々な個人情報が扱われるため、高セキュリティなネットワークが必要不可欠となる。
(e) 自律性（要求される活用例：4-1 遠隔手術、5-1 リアルタイム健康管理、5-2 低侵襲治療及び患部直接治療）
ナノマシンやマイクロマシンは多数のデバイスが連携することが考えられ、外部から一括制御する方法のほかにデバイス間の連携が考えられる。そのため個々のデバイスや機能が近傍のデバイスや機能の探査や相互接続を確立して通信網を構築するため、デバイスの自律的な通信制御が必要とされる。
(f) カバレッジ拡張（要求される活用例：2-1 接触機会低減及び感染状況把握、2-2 新薬開発、4-1 遠隔手術、4-137

2 AI 遠隔診断、5-1 リアルタイム健康管理、5-2 低侵襲治療及び患部直接治療）
通信エリアとして新しく体内が加わり、体内もしくは体内と体外のデバイス間の通信を確立するために成人の場合約 3 分の 2 を占める水分を考慮した通信環境の検討が必要となり、例えば体内環境を考慮した電波の伝搬モデルの検討が必要となる。
以上の内容をふまえ、表 4.12-1 に医療の活用例に対する Beyond 5G の要件をまとめる。
表 4.12-1 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、医療の現状と課題を勘案して期待する医療の将来像を描いた。そして、将来像の実現に向けて期待される Beyond 5G を活用した活用例を紹介し、求められる通信要件について考察し、超高速・大容量、超多数同時接続、測位・センシング、超低消費電力、超安全・信頼性、自律性、カバ
レッジ拡張において高い要求性能が求められることを示した。私たちの生活に欠かせない医療・公衆衛生
であるが、医療技術と通信技術を融合した活用例が実現されることにより、より豊かに健康で長い人生が送れる未来が訪れる事が期待される。
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https://www.soumu.go.jp/main_content/000691940.pdf[2] 内閣府, 令和 3 年版 高齢社会白書.

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https://www.mhlw.go.jp/content/000684406.pdf[4] 総務省, 平成 29 年度 過疎対策の現状と課題.
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Viral Threats: Proposal for a “Virus 201” Program in the United States”, June08, 2020.
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https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/hukushi_kaigo/kaigo_kour
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https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/kenkou/inde
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[17] 奥真也, “Die 革命 医療完成時代の生き方”, 大和書房.

139

[18] 厚生労働省, スマート・ライフ・プロジェクト.
https://www.smartlife.mhlw.go.jp/event/disease/[19] RMIT University, “New electronic skin can react to pain like human skin”.
https://www.rmit.edu.au/news/all-news/2020/sep/electronic-skin[20] 日本医療研究開発機構, 平成 27 年度 BMI 分野における技術動向調査分析.
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https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-10601000Daijinkanboukouseikagakuka-Kouseikagakuka/151117_tf1_s1.pdf[25] 内閣官房, 我が国におけるゲノム解析の状況.
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22100BZX01049000_A100_3.pdf[28] H. Saeidi, et.al., “Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal
anastomosis”, 26 January 2022
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abj2908[29] 厚生労働省, パンフレット.
https://www.mhlw.go.jp/content/000621951.pdf[30] 厚生労働省, 健診(健康診断や健康診査)や人間ドックの受診状況.
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa10/3-5.html[31] 日本医療研究開発機構, プレスリリース.
https://www.amed.go.jp/news/release_20200521-03.html

1404.12.2 行政、教育分野
行政、教育分野に関する将来像は、特定の国によらない普遍的なものと考えられるが、現状の行政システムのデジタル化の進度や、システムの利用状況、運用方法、法制度などは国により異なる。以下では、日本の行政システムを例に現状の課題や将来像を記載する。また、日本の教育分野特有の課題についても記載する。
我が国では、2000 年代初頭より e-Japan 戦略(2001 年)や IT 新改革戦略(2006 年)をはじめとする様々な政策を通じ、電子政府・電子自治体を推進してきた。しかしながら、2020 年の新型コロナ
ウイルス感染症の流行により変化した国民の生活様式に対して、現状の仕組みでは必ずしも十分に対応できないとの課題が生じたことから、これらの課題を踏まえて、「誰一人取り残さない、人に優しいデジタ
ル化」をめざし、新たな「デジタル社会の実現に向けた重点計画」を推進しつつある[1]。教育分野においては、2019 年以降 GIGA スクール構想により、全国的に教育現場の DX 化が進んできている。今後は、1 人 1 台端末や ICT 環境の整備だけに留まらず、教育格差の解消や部活動支援など専門知識が必要な学習における遠隔指導の環境整備などに ICT の力が期待されている。
現状と課題
① 行政
現在の政府・自治体の行政システムに関して、システム構成、システム利用者、システム運用者の 3
つの観点からの問題、課題をあげる。
１．行政システム構成に関する課題
現在の政府や自治体における業務システムは、所管や用途毎に個別に構築されており、個別最適のシステムとなっている[2]。たとえば、戸籍、住基、児童、介護、生活保護、地方税などの業務システムは市区町村ごとに構築され、さらに提供するサービスも自治体毎にカスタマイズされたものも存在する。一方、
住基ネット、年金、ハローワーク、国税などの業務に関するシステムは全国レベルのシステムにより提供される。このような所管や用途ごとの個別システムでは、行政全体でみると、構成装置やシステムにかかるコストが高くなっている。一方、電子申請について、いくつかの業務においてすでに導入されているが、現在は、用途により様々なシステムが存在する。たとえば、行政手続きに関する申請(e-Gov)やマイナポータル、
補助金申請システム(jGrants)、国税(e-Tax)や地方税(e-TAX)などの納税システムなど、用途によりシステムが異なっている。
２．行政サービス利用者の観点からの課題
政府や自治体システムの利便性の観点からは、行政のシステムが所管や用途ごとの個別システムのため、利用者は各システムに対して申請等の処理が必要となり、利用者の作業負荷が大きくなっている。
特に、業務によっては(例えば非常時の申請など)、利用者が手続のために行政窓口に殺到する場合があり、ペーパーレス化、電子申請の普及が望まれている。さらに、行政手続きに関し、規制や慣行(たとえば、実印登記など)に対し、デジタル化することにより利用者のコスト低減が望まれている。

141

一方、政府、自治体は、個人情報を含む様々なデータを保有しているが、データの所在、データの標準や形式、利活用の方法、個人情報扱い方などが必ずしも統一されておらず、民間がこれらのデータを利活用するには効率が良くない状況にある。
３．行政システム運用者の観点からの課題
行政システムを運用する政府、自治体の立場では、取り扱う業務が多種多様にわたるため、業務効率化や運用コスト低減が望まれる[3]。たとえば、利用者からの問い合わせ業務に関しては、FAQ の充実や、AI による問い合わせ対応の自動化などの適用によりオペレータ対応の低減が求められている。また、対面での受付業務などについても対面 AI の導入により職員の業務低減が望まれる。さらに、利用者の電子申請を加速化することによって、対面業務の低減とともに、電子化による業務効率化が必要である。
一方、行政職員の働き方の観点からは、モバイルを活用したコミュニケーションシステムの整備・統一などによりテレワークなどの改革が求められている。
② 教育
教育分野は、いわゆる学校教育から企業教育まで幅広い。ここでは、学校教育に焦点を当てて現状の課題をあげる。
１．ICT 環境整備における課題
教育現場(学校内や大学キャンパス、研究施設など)における ICT 環境整備はコロナ禍の影響もあり、急速に進んできている。しかし、家庭学習など教育現場以外での環境整備がまだ十分とはいえない。校内から各家庭での学習を継続してサポート可能な環境の整備が望まれている。又、リモート授業においては、双方向コミュニケーションの活性化や、更には教室とリモート参加のハイブリッド環境での効果的な学
習方法の改善などが期待されている。
２．教育現場の知見共有における課題
教育現場では生徒だけでなく、指導者への支援も必要である。指導におけるノウハウの共有等を広く実施することが期待される。
３．部活動などにおける ICT 導入の課題
実技指導や部活動の指導者不足を補うため、学校間での交流などでもますます ICT 活用が期待される。
期待する将来像① 行政
上記のような課題を鑑み、政府は、行政の縦割りを打破し規制改革を行うためにデジタル庁の創設と合わせ、「誰一人取り残さない、人に優しいデジタル化」をめざした新たな「デジタル社会の実現に向けた142

重点計画」を制定、推進しつつある[4]。この「誰一人取り残さない、人に優しいデジタル化」のための行政システムとしては以下が考えられている。
１．徹底した UI・UX の改善と国民的サービスの実現
現在の用途別、提供者別のシステムではなく、利用者視点で、関連する行政手続きが容易に行えるシステムが必要であり、具体的には以下を実現することで行政システムのサービス向上が期待できる。
 スマートフォンやタブレットを活用してシステム利用者が、いつでもどこでも簡単に手続きを完結できる
 利用者のライフステージ(引っ越し、死亡・相続など)に合わせて、ワンストップで手続きが完結できる 準公共サービス(教育、健康・医療・介護など)と連携したサービスを享受できる
２．デジタル社会の共通基盤
サービス利用時の個人 ID としてのマイナンバーカードが普及し、マイナンバーカードを利用したサービスが拡大することが望まれる。さらに、行政機関間でのデータ参照に関してリアルタイムなデータ反映、電子署名の導入、新たたな行政認証制度といった、デジタル社会に向けた共通基盤の整備、普及が望まれる。
３．データ流通、利活用
行政が保有するさまざまなデータに対して、それらを安心、安全に有効活用するためのデータ戦略が望まれる。たとえば、データの信頼度を確保しつつデータを分散的に管理するための共通ルール、標準化などのデータベースが整備されていること、行政が保有するデータ利活用のためのオープンデータ基盤の整備されていることなどにより、いつでもだれでも安心・安全にデータを活用できる環境が望まれる。
４．デジタルデバイドの解消
利用者の年齢、障害等心身の状態、経済的要因にともなう ICT 活用機会格差を生じさせないアク
セシビリティを提供することや、モバイルデバイスなどを介して地理的な制限なく、いつでもどこでも行政シス
テムにアクセス可能な環境を提供することが望まれる。
② 教育
教育における未来像は、各個人のおかれた環境等に寄らず、平等に、又、自由に教育を受けられる環境を提供することが望まれる。
Beyond 5G で実現が期待される活用例① 行政
上記の行政システムの将来の姿に対し、ネットワークは 4G や 5G においても行政システム自体は実現できるケースも多い。しかしながら Beyond 5G を用いることで、UX の向上やデジタルデバイドの解消な
ど、さらなる高度化が期待できる。

143

１．統合された行政サービス
行政システムで提供される行政サービスにおいて、利用者の観点からは、出生、死亡、婚姻、引越等などの利用者のシナリオに応じて、さまざまな各申請・届出をワンストップで実現できることが望ましい。さらに、「民間タッチポイント」を一元化することにより利用者は、個々のシステムを意識せず行政システムに一か所からアクセス可能となる。その実現のためには、行政システムとして、(1)ガバメントクラウド、ガバメント
ネットワークなどの全国共通な機能を提供するインフラの構築した上で、(2)地方公共団体における業務システムの統一化・標準化によりシステム開発の効率化をはかり、(3)個別システムをサービス(SaaS)として提供し、API 連携として利用する枠組みにより、システム間連携を効率化できる。
２．利用者にやさしい UX
利用者は、だれでも、いつでも、どこでも行政サービスを利用できる。前項で言及した利用者の状態や経済的要因、地理的な制限なく、かつ安心・安全にサービスを利用できる。特に、災害時など、端末から非常に多くの通信が発生した際にも利用者がストレスなく行政サービスを利用できる。
３．行政との連携サービス
行政システムのもつ機能を API として提供し、他業界のシステムがそのサービスを利用することにより、業種・業界をまたいだサービス連携が可能となる。たとえば、医療機関や教育機関といった準公共分野との連携、引越手続きと公共インフラ契約の一体化といった民間サービスとの連携が可能となる。一方、行政・関連機関がもつさまざまさデータ(気象データ、河川データ、交通データなど)をオープンデータとして提供し、他機関のサービスに利活用することで、サービスの高度化が可能となる。
② 教育
教育の将来の姿に対しても、ネットワークは 4G や 5G においても実現できるケースも多い。しかしながら、Beyond 5G の導入により、より高度な学習方法の導入やリアルとリモートの共存といったハイブリッド
な学習形態が可能となる。
１．遠隔指導・コミュニケーション
部活動や実技を伴う指導において、指導者のノウハウをよりリアルに伝えることが可能となる。口頭で伝授するだけでなく、遠隔でも直接感覚なども伝えることが可能となる。又、遠隔地を結んでの部活動、例
えば合奏や合唱などが可能となる。
２．ハイブリッド教室
遠隔で参加する生徒も実教室で参加する生徒も、ストレスなく授業が受けられる。教える指導者側も両方の生徒を意識することなく授業を進めることのできるようになる。又、言語の違う生徒や指導者同士であっても問題ないような環境が実現される。

144

Beyond 5G に求められる Capability
上記のような行政システムや教育分野に期待される活用例を実現するために必要となる Capabilityを表 4.12-2 に示す。また、また、Beyond 5G ネットワークが果たす役割をネットワークの要件から記載する。
表 4.12-2 Beyond 5G の活用例と Capability(a) 超多数同時接続
災害時など、端末から非常に多くの通信が発生した際にも利用者が行政サービスを享受できるために、
行政システムでは、超多数同時接続を提供する必要がある。また、オープンデータに関しては、行政・関連機関がもつさまざまさデータを収集するための多数端末の収容可能なネットワークが必要である。なお、
このようなデータの大量・リアルタイムな収容のためには、公衆網のみならず地方公共団体による私設網(Local 5G 相当)の利用も必要である(b) 超高速・大容量、超低遅延
前述の災害時等大量の通信が発生した際にも、モバイル経由の通信品質が劣化しないための十分な容量の通信インフラが必要である。また、行政サービスの UX 向上については、特にスマートフォンを使いこなせない利用者向けには、異なるデバイス（テレビやスピーカー）やさまざまな UI（たとえばホログラムなど）の活用が考えられる。そのようなケースにおいても十分な通信容量やリアルタイム性が確保できる大容量、超低遅延のネットワークインフラが必要となる(c) 超安全・信頼性
個人情報を含むデータを取り扱うことから、高いセキュリティが必要である。また、準公共分野や民間分
野とのデータ連携を含む連携サービスにおいては、セキュリティに含め、利用者やサービス対象を示す ID の連携機能が必要である(d) カバレッジ拡張
行政サービス利用者が役所(対面)や自宅(オンライン)での利用だけでなく、いつでもどこでもモバイル通信をもちいて行政サービスを受けられるためには、地域的なデジタルデバイドが解消されるべきであり、異145

種無線連携や機器連携などを含めた広いカバレッジの提供が必要である
図 4.12-3 に Beyond 5G を活用した行政・教育分野の姿を示す。

図 4.12-3 Beyond 5G における行政・教育分野
まとめ
本節では、行政・教育分野の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続，超安全・信頼性，カバレッジ拡張が考えられる。
参考文献[1] 総務省, 令和 3 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/pdf/index.html[2] 総務省, デジタル時代における住民基本台帳制度のあり方に関する検討会 有識者部会.
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/digital_juki/yushikishabukai.ht
ml[3] 自由民主党政務調査会デジタル社会推進特別委員会, “デジタルニッポン 2020”.
https://jimin.jp-east2.storage.api.nifcloud.com/pdf/news/policy/200257_1.pdf[4] デジタル庁, デジタル社会の実現に向けた重点計画.
https://www.digital.go.jp/posts/ZlptjPro

146

4.13 飲食業界（外食産業）
4.13.1 現状と課題
⚫

課題

➢

2020 年初頭頃から始まった、世界的なコロナ禍が現在でも続いている。日本では、東京オリンピッ
クが開催されていた、2021 年 8 月頃をピークとした、第 5 波が同年 10 月頃には、ほぼ収束したが、2022 年初めにかけて、第 6 波が拡大し、同年７月頃から始まったオミクロン株 BA.5 による第７波は予想を上回る大流行となった。

➢

これまで、飲食業界では、緊急事態宣言が発令されるたびに、時短営業の要請や、営業自粛が余儀なくされ、経営面では大きな打撃を受けてきた。

➢

2021 年の第 5 波の収束に伴い、各地で飲食店の時短営業が解除され、コロナ禍においても従前の営業を再開できるように、ワクチンパスポートや接種証明書を提示した顧客や、PCR 検査の陰性証明がある顧客のみが入店できる仕組みのトライアルなど、コロナ禍でも経済を回していく取り組みが進められた。

➢

2022 年 10 月頃からは、観光需要の喚起策として、全国旅行支援キャンペーンが始まり、旅行や宿泊の割引だけでなく、各地域の飲食店などで利用できる地域別のクーポンなどが発行されるようになり、地域の飲食業界の活性化も図られている。

➢

従前より、飲食店の経営上の問題点として、第 1 位「材料費の上昇」、第 2 位「客単価の減少」、
第 3 位「施設・設備の老朽化」があげられている。客単価の減少の中で、諸経費の上昇が収益を圧迫しているのが現状の問題である。これに対しては、経費の節減はともかく、売上高を上げることが第一である。[1]➢

飲食店の売上高は、①「客席数」②「客席回転率」③「客単価」④「営業日数」と大きく分けて 4
つの要素から構成されており（売上高 ＝ 客席数 × 客席回転率 × 客単価 × 営業日数）で現わされ、コロナ禍においても、売上高を伸ばすにはこの 4 つの要素を高めることが重要となる。[1]⚫

ICT 活用に係る取り組み➢

前述のように、飲食店での売上高を伸ばすため、これまでに ICT を活用した様々な取り組みが進められている。まず、②「客席回転率」を上げるための方策としては、入店した客がスムーズに注文を出せるように、各席にタブレット端末を置いていて、給仕を呼ばなくとも注文が出せるようになっている店舗もある。また、支払いは、最近、利用が浸透してきたスマホ決済が、多くの店舗で利用できるようになっている。

➢

また、物理的な①「客席数」は、飲食店により決まってくるが、店内だけではなく、仮想的な店外の顧客を取り込むために、お弁当のテイクアウトを提供する店舗も増えている。さらに、ネットなどから注文を受けたテイクアウト商品は、宅配食サービスと連携してバイクや車などを使って直接宅配され、売上高を増やす取り組みもなされている。さらに、調理に要する時間を短縮するために、調理ロボッ
トや配膳ロボットを導入して、麺を茹でる工程など、調理工程の一部を自動化することや、調理したものを、顧客のテーブルまでロボットが配膳する取り組みなども一部店舗で進められている。[2]専用

147

のスマホアプリにより、現状の 5G を利用して、ネットで注文や予約ができるなどの取り組みは、多くの飲食店（特にチェーン店）で浸透してきている。
➢

飲食店における、食品の原材料の効率的な獲得や消費、さらに前述のフードロスへの対策なども現状の ICT 活用に係る取り組みと考えられる。

4.13.2 期待する将来像[3]➢Beyond 5G のように技術進化するにつれて、5G の三大特徴である、(1)超高速・大容量、(2)超低遅延、(3) 超多数同時接続、をさらに生かすことで、飲食店業界でも、様々なサービス提供
が加速化されることが期待される。

➢

飲食店業界においても、ロボットや IoT、AI 等の先端技術を活用して、調理工程の効率化などにより、人件費の削減や諸費用を抑えることにより、売上高向上効果が期待されるところである。

➢

具体的には、調理ロボットは、設置スペース削減の観点から、現在の、少品種生産から、少量多品
種生産にも対応できるように改良が期待される。また、飲食店内の配膳ロボットは、ローカル
Beyond 5G を使って、客席まで自動運転によって、客が注文した品物を届けることができるようになるであろう。

4.13.3 Beyond 5G で実現が期待される活用例➢

配膳ロボットはその多くは現状では、従来技術(Wi-Fi)を使って制御されている。その要求条件として、配膳中に子供などが前を横切った際に認識し、急停止できるとか、配膳する机の位置や形状を
センチ単位で認識する技術が必要であり、今後ますます、ポジショニングなど認識精度が向上することが期待される。

➢

また、IoT 技術を使って、店内の客席の空き状況を把握し、客からの注文を受け付け、食材の在庫状況などが、逐次把握することが可能になる。さらに、ネットから注文を受けたテイクアウト商品は、
これまで、宅配食サービスと連携してバイクや車で宅配されていたものが、将来的には、ドローンによる宅配食サービスにとってかわることになるかも知れない。

➢

これらの各飲食店の状況データは、Beyond 5G によってサイバー空間上に CPS (Cyber
Physical Systems)によりマッピングされ、各店舗におけるロボットなどの稼働状況や食材の在庫状況、ネットからの注文状況、宅配食サービスの配達状況などが、一括監視することが可能となるであろう。

➢

このように各店舗から IoT 技術や Beyond 5G により収集されたデータを、AI で分析することにより、食品ロスの削減につなげることや、得られたマーケティング情報から、経営判断に生かすことも可能になるであろう。

➢

飲食業界において Beyond 5G と、ロボットや AI と IoT 等の先端技術の活用が、ますます進むに
つれて、昨今、トライアルなどがなされている無人のコンビニエンスストアのように、将来的には、飲食業界においても「無人レストラン」が出現するのもそれほど遠い話ではないかも知れない。

148

Beyond 5G の技術進化と業界の進化を図 4.13-1 に示す。

図 4.13-1 Beyond 5G における飲食業界
4.13.4 Beyond 5G に求められる Capability
飲 食 店 業 界 に お け る 、 現 在 や 未 来 の 各 種 活 用 例 か ら 想 定 し 、 Beyond 5G に 求 め ら れ る
Capability として、以下に示すものが考えられる。
➢

将来の飲食店においては、人件費削減などの観点から、調理ロボットや配膳ロボットなどが、益々普及することになると考えられる。調理中のロボットや、配膳中のロボットが、周辺の状況を認識するた
めに、大量の画像情報を低遅延で通信することや、位置情報を確認する必要がある。このため、Beyond 5G の Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、測位・センシングなどが必要となる。また、特に配膳ロボットは、長時間の自動運転が必要になることから、超低消費電力なども重要な要件になると考えられる。

➢

将来的な宅配食サービスとしてはドローンの利用が想定される。この場合に、Beyond 5G のCapability としては、ドローンの飛行がスムーズに実施できるように、超高速・大容量、超低遅延で、かつレベル４での運用に対応して、市街地上空での事故や落下の危険性が少ない超安全・信頼性が必要となる。また、ドローンは長時間でも飛行できるように、可能な限り低消費電力である必要があり、飛行経路の位置情報を把握するため、測位・センシング機能も必要である。さらに、場合によっては、電波が届きにくい山間部まで飛行する可能性もあり、カバレッジ拡張も必要となる場合があると考えられる。

149➢

将来的には、無人化されたレストランが想定される。このようなレストランでは、前述の配膳ロボットや調理ロボットが、通常営業時間に稼働すると考えられる。このため、Beyond 5G の Capability としては、配膳ロボットや調理ロボットと同様に、超高速・大容量、超低遅延、超低消費電力、測位・センシングなどが重要になると想定される。さらに、無人化されたレストランを安全にかつ継続的に稼働させるため、超安全・信頼性も重要になると考えられる。
上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.13-1 に示す。
表 4.13-1 Beyond 5G の活用例と Capability

4.13.5 まとめ
本節では、飲食店業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量，超低遅延、超安全・信頼性、超低消費電力、測位・センシング、カバレッジ拡張が考えられる。
参考文献[1] 厚生労働省, 飲食店営業（料理店）の実態と経営改善の方策.
https://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/kenkou/seikats
u-eisei/seikatsu-eisei22/dl/h20/ryouri_housaku.pdf[2] 川崎重工, オープンイノベーション施設「Future Lab HANEDA」開所.
https://kawasakirobotics.com/jp/news/future-lab-haneda-open/[3] NICT, Beyond 5G/6G ホワイトペーパー2.0 版. 2022 年 3 月公開.
https://beyond5g.nict.go.jp/images/download/NICT_B5G6G_WhitePaperJP_v
2_0.pdf150

4.14 娯楽・レジャー
4.14.1 現状と課題
新型コロナウイルスの影響により、人々はリアルの場で集まることが難しくなっている。その結果、代替手段として、バーチャル空間上でエンターテイメントやレジャーを楽しむ機会が急激に増加している[1]。このようなエンターテイメントのデジタル化へのシフトは、従来の映像、音楽、ゲーム等の分野に留まらず、新たにスポーツや旅行、レジャー施設や玩具など、様々な領域に拡大し始めている[2]。その中でも、特に近年では、メタバースといった、3 次元バーチャル空間上に構築された仮想空間内でのエンターテイメントに注目が集まっている。例えば、オンラインゲームのフォートナイトでは、ラッパーのトラヴィス・スコットが音楽イ
ベントをバーチャル空間上で開催し、累計で 2,700 万人以上もの参加者を集めている[3]。今後は XRなど 3D 表示デバイスの進化に伴い、3D 空間内でのエンターテイメントの普及が見込まれる。この他にも、
eSports の分野では、プロスポーツチームの参戦や関連ビジネスの拡大に伴い、市場規模も右肩上がりとなっており、2023 年には市場規模が 15 億 9820 万ドルとなる見込みである[4]。
一方で、新型コロナウイルスはコンテンツ制作側にも大きな影響を与えている。アニメや映画等の映像制作においては、ロケーション撮影に行けないといった制限により映像制作が進まないといった問題が発生している。こうした中、バーチャルプロダクション技術*1 やボリュメトリックキャプチャ技術*2 などの技術革新により、リアリティや臨場感のある映像制作を行えるようになってきている。エンターテイメント分野の消費市
場の成長とともに、コンテンツ制作側の進化も同時に進んでいる状況である。
オンラインコンテンツの利用率は、現状若年層が最も多いが、今後、ユースケースの拡大とともに、利用者年齢層の幅が更に広がっていくことが予想される。特に、ソーシャルネットワークでは、テキストおよび画像が主流であったが、動画の投稿およびライブも格段に増えてきており、今後もエンターテイメント性の高いソーシャルネットワークの進化が期待されている[5]。エンターテイメント関連の市場規模はさらに増加する見込みである。一方で、通信トラヒック量増大への対応や、アプリケーションの低遅延化要求など、通信ネットワークにおいて解決すべき課題も多い。
*1: 大型 LED ディスプレイ、カメラトラッキングとリアルタイムエンジンを組み合わせた撮影手法のひとつ。
3DCG を中心としたバーチャル背景を大型ディスプレイに表示し、現実空間にあるオブジェクトや人物を、カメラで再撮影することで、後処理なく CG と実写を組みあわせた映像制作を実現することができる。
*2: 実在の人物や場所を三次元デジタルデータに変換し、それを高画質に再現する技術。実世界空間
をまるごと取りこみ、後から自由に視点を動かして視聴することを可能にする自由視点映像技術の一つ。
4.14.2 期待する将来像
エンターテイメント業界は今後、人々のライフスタイルの変化とともに、さらなる進化を遂げることが予想される。デバイス技術や通信技術の進化に伴い、これまで体験したことのないような新しいサービス体験が次々と提供されていくことが期待される。ここでは、今後のエンターテイメント業界において、重要になると151考えられる、5 つの将来像について紹介を行う。
1. 究極の没入体験の提供
バーチャル空間上のエンターテイメント提供において、更なる体験品質の向上が求められている。特に、これまでの視覚・聴覚中心の視聴体験から、五感をフルに刺激する究極の没入体験、一体感の提供により、これまで味わったことのない体験価値を創造し、人々に驚きと感動を与えるアプリケーションの提供が期待される。それを実現するために、超高音質・超高画質で空間自体を丸ごと伝送する空間情報伝送技術及び、視覚・聴覚だけでなく触覚・嗅覚・味覚も含めた空間を再現する空間再現技術の進化が求められる。さらなる没入感向上のため、これまでの片方向配信から、バーチャル空間でのリアルタイムでイン
タラクティブなコミュニケーションを可能にする超低遅延通信技術を用いて、エンターテイメントの世界に引き込まれるような究極の没入体験、一体感の提供を行うことが期待される。例えば、音楽ライブやスポー
ツ観戦などのリモートライブやオンラインゲーム、リモート遊園地、オンライン旅行など多岐にわたるアプリケー
ションでの感動体験が期待される。さらに、車、電車、船、航空機などの高速移動中であっても、このようなリアルタイムなエンターテイメントコンテンツの提供が求められている。
2. バーチャルとリアルの融合
エンターテイメントは今後、バーチャル空間上でのみ楽しむものから、バーチャルとリアルを融合させて楽しむものへと変化していくことが予想される。実世界をバーチャル空間上にリアルタイムに反映したり、実世界の物理空間上にバーチャル空間を重畳したりするなど、バーチャルとリアルをシームレスに融合することで、新たな体験価値の提供を可能とする。例えば、代表的な例として AR 技術を用いたナビゲーションなどが挙げられる。この他にも、バーチャル空間上でのスポーツ大会の実現や、有名ミュージシャンとのバーチャル空間上でのセッションといったようなサービスが挙げられる。このようなサービス実現のために、物理空間の動きを正確にキャプチャし、リアルタイムにバーチャル空間上に反映する技術や、バーチャル空間上の作用を物理空間上へリアルタイムに反映するようなインタラクションデバイスの進化などが求められる。
3. エンターテイメントとソーシャルの融合
ソーシャルネットワークは、これまでのテキスト・画像・動画中心のものから、究極の没入体験やバーチャ
ルとリアルとの融合といったような新たな体験へと変化することが予想される。メタバースをはじめとするバー
チャル空間上においては、単なるエンターテイメントコンテンツの提供としての場ではなく、エンターテイメントとソーシャルの融合した場の提供が行われるようになると期待される。エンターテイメントとソーシャルの融合
した場においては、友人とゲームやライブに参加したり、他ユーザーとコミュニケーションを行ったりと、バーチャ
ル空間を活用したソーシャルネットワークの確立が行われる。
4. コンテンツクリエイター支援
コンテンツ制作においては、これまでプロフェッショナルが専用の機材等を用いてコンテンツ制作を行っていたが、近年では、デバイスや AI の進化、SNS の発展に伴い、コンテンツ制作・提供の敷居が下がってい152る。これにより、誰でも気軽に音楽、ビジュアル、ゲームなど、高品位コンテンツのクリエイターになれる時代になってきており、この流れは今後さらに加速することが予想される。誰でも気軽にクリエイターになれる世界においては、コンテンツクリエイターを支援するような新たな環境づくりが必要となる。バーチャルプロダクシ
ョン技術や AI クラウドを活用した映像制作ワークフロー技術等のさらなる進化により、制作から流通まで、
クリエイターの求める価値を提供することが求められる。特に、上述のエンターテイメントとソーシャルの融合
したソーシャルエンターテイメント空間では、コンテンツクリエイターとコンテンツを享受する人との橋渡しの場としての活用が行われ、特定の人に向けてコンテンツ作成を行うような、コンテンツの超個人化なども今後進むと期待される。
5. サービス提供のボーダレス化
これまで、リッチなサービスは、インフラの整った一部の限られたエリアのみに提供されてきた。将来のエンターテイメントは、可能な限り多くの人々に広くサービス提供が行われることが望ましい。一部の限られた人々がサービスの恩恵にあずかる世界ではなく、世界中の人々が、いつでもどこでも低コストで容易に、高品位なエンターテイメントサービスを享受できる、格差の無い世界の実現が求められる。
4.14.3 Beyond 5G で実現が期待される活用例
本節では、4.14.2 節で描いた将来像の実現に向けて、今後 Beyond 5G で実現が期待される活用例についていくつか紹介を行う。なお、これらの活用例はあくまで一例であり、この他にも様々な活用例が将来登場してくることが期待される。
1. インタラクティブライブミュージック
メタバース空間の活用例として、仮想空間上で、アーティストとオーディエンスがインタラクティブに交流することができるライブミュージックが挙げられる。ボリュメトリックキャプチャリング技術によってキャプチャされたアーティストをリアルタイムにバーチャル空間上に反映することにより、オーディエンスは任意の場所で、様々な角度からコンサートを楽しむことができるようになる。また、オーディエンス同士をリアルタイム接続することで、その場の熱気や一体感がバーチャル空間で共有され、より没入感の高いエンターテイメントを体験することができるようになる。Beyond 5G 通信に対して、非常に多くのユーザーを同時にバーチャル空間上に接続し、リアルタイムでインタラクティブな体験を提供できるようになることが期待される。

153

図 4.14-1 Interactive Live Music ユースケース
2. AR ナビゲーション
エンターテイメントとソーシャルとの融合という観点で、AR ナビゲーションは一つの重要な活用例として挙げられる。例えば、観光用途においては、旅行先をバーチャル空間内に再現し、物理空間とリアルタイムにリンクさせることで、その場所に応じた必要な情報をリアルタイムに提供することが可能になる。物理空間
上にバーチャル空間上で取得された情報をシームレスに重畳することで、より直感的に誰でもわかりやすい
情報提供が行えるようになる。また、位置情報ゲーム等と連動することで、新たな旅行の楽しみ方や価値提供を行うことも期待される。さらに、物理空間上の旅行者に対して、バーチャル空間内のユーザーと交流を行うことで、全世界のユーザーがバーチャル空間を介して、リアルな場での交流が可能になる。AR ナ
ビゲーションのようなユースケースでは、物理空間のキャプチャリングから、提供情報の物理空間へのマッピ
ングまでリアルタイムに行われるため、Beyond 5G のメインユースケースである、デジタルツインのような高度な情報処理が求められる。
3. バーチャルスポーツ
自らが実際に体を動かしたパフォーマンスを仮想空間上に反映させ、仮想空間上でスポーツを行うバー
チャルスポーツが近年人気を集めている。例えば、バーチャルサイクリングでは、コースの風景を画面上に表示しながら、室内などに固定した自転車のペダルをこぐことにより、リアルなサイクリングを体験することができる。バーチャル空間上のコースの状況により、自転車側に負荷などをフィードバックすることで、よりリアルな体験も実現できるようになる。こういったバーチャルスポーツでは、家にいながらも世界中の人々とスポーツ競技ができるようになったり、有名アスリートとバーチャル空間上で競い合ったりといったような、新たな体験や価値提供を行うことができるようになる。このような活用例では、高画質な情報伝送だけでなく、体に装着したウェアラブル機器とのインタラクションや、スポーツ機器とのリアルタイムな連動が求められる。また、ス
ポーツにおいては低遅延性が非常に重要になるため、これらの要求を実現する Beyond 5G 通信が求められる。
4. バーチャルプロダクション
エンターテイメントコンテンツ制作支援という視点では、クリエイターのクリエイティビティを刺激し、誰でも154

手軽にエンターテイメントコンテンツ制作が行える環境を整えていく必要がある。一例として、バーチャルプロ
ダクションが挙げられる。バーチャルプロダクションは、背景映像の仮想空間と、実物の被写体を同時に撮影し、合成することで映像コンテンツを制作する撮影手法であり、従来よりも手軽に映像コンテンツ制作が行えるようになるといったメリットがある。誰でも気軽に高品位なコンテンツクリエイターになれる時代に向
けて、こうしたコンテンツクリエイター支援のための環境構築が益々重要になってくる。柔軟性の高い撮影
環境構築のため、Beyond 5G 通信を用いた有線接続の無線化などが期待される。
4.14.4 Beyond 5G に求められる Capability
将来のエンターテイメント業界における Vision を実現するために、Beyond 5G 通信に求められる通信要求事項の一例について述べる。ここでは、エンターテイメント業界の進化を図 4.14-2 に、業界の将来像と要求技術を図 4.14-3 にそれぞれ示している。
超高音質・超高画質な情報伝送においては、4K/8K/大画面、高精細、高感度、高輝度/ハイダイ
ナミックレンジ、ハイフレームレート、高色域/可視光外/波長分解能といった、高品位データ通信への要求を満たす必要がある。また、ボリュメトリックキャプチャリング、三次元再合成といった、実在の人物や場
所を三次元デジタルデータに変換し、それを高画質に再現する技術への対応が必要となる。これにより、
実世界空間をまるごと取りこみ、後から自由に視点を動かして視聴することを可能にする自由視点映像の提供が可能となる。視線に合致した空間表現(6DoF:Six Degree of Freedom)に必要なデータ
量(RAW Data)として、例えば 48-200Gbps, 更に MTP(Motion To Photon) latency として 10
ミリ秒、TTP (Time To Present) latency として 70 ミリ秒といったような要求値が挙げられている[6]。
インタラクティブという観点では、マルチモーダルなリアルタイムインタラクションを実現するための通信が求められる。特に、バーチャルとリアルの融合のために、多くのセンサーデータの収集及びリアルタイムな反映が必要となる。このため、従来の基地局端末間通信のみならず、高信頼で低遅延な端末間直接通信といったような、短距離通信との融合も期待される。また、Beyond 5G 通信システムにおいては、通信機能の提供のみならず、センシング機能や位置測位機能といった通信以外の機能提供が求められる。
この他にも、環境格差の是正という観点で、通信環境および良質なコンテンツへのアクセス環境の改善のために、全世界へのカバレッジ拡張が求められる。衛星通信技術等の進化により、低コストで高品位な通信カバレッジを提供することが期待される。また、仮想空間ビジネスの拡大に伴い、情報セキュリティ問
題への対策も今後非常に重要になるため、高セキュリティでレジリエントな通信ネットワークを提供することが必要となる[7]。
上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.14-1 に示す。

155

図 4.14-2 Beyond 5G における娯楽・レジャー業界

図 4.14-3 期待されるエンターテイメント業界の将来像と要求技術156

表 4.14-1 Beyond 5G の活用例と Capability

4.14.5 まとめ
本節では、娯楽・レジャー分野の現状と課題を勘案し、期待する娯楽・レジャー分野の将来像を描いた。そして、その将来像の実現に向けて、Beyond 5G 活用の一例を紹介し、求められる通信要件について考察を行った。本節で示した活用例においては、超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続、
超低消費電力に加え、時刻同期精度、測位・センシングといった領域において高い要求性能が求められることを示した。娯楽・レジャー分野は、我々の生活を豊かにする上で必要不可欠なものであり、Beyond 5G 通信により今後の更なる発展が期待される。
参考文献[1] 総務省, 令和 3 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r03/pdf/index.html[2] 国土交通省, 令和 3 年版観光白書.
https://www.mlit.go.jp/statistics/file000008.html[3] REUTERS, “Travis Scott's Fortnite concert series draws 27.7M unique views”.
https://www.reuters.com/article/esports-fortnite-travis-scott-astronomicidUSFLM2PGVN5[4] 株式会社 KADOKAWA Game Linkage, “グローバル e スポーツマーケットレポート 2020”.
https://www.kadokawa.co.jp/topics/4641/[5] 総務省, “ウィズコロナにおけるデジタル活用の実態と利用者 意識の変化に関する調査研究”,
2021 年.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/linkdata/r03_01_houkoku.pdf[6] IOWN GLOBAL FORUM, AI-Integrated Communications Use Case Release-1.
https://iowngf.org/wp-content/uploads/formidable/21/IOWN-GF-RDAIC_Use_Case_1.0.pdf[7] 経済産業省, “仮想空間の今後の可能性と諸課題に関する調査分析事業”.
https://www.meti.go.jp/press/2021/07/20210713001/20210713001.html

157

4.15 学問・その他
4.15.1 宇宙
現状と課題
宇宙利用は、国や特定業界、研究開発利用が先行し、一般向けは衛星放送等特定分野に留まっていたが、2022 年地上系ネットワークと衛星ネットワークの統合を目的に 5G 標準仕様の策定が初めて行われ、より深い連携を目指した検討が今後継続される見込みである。また、宇宙開発を目指す新興国や新企業も増えてきており、宇宙利用と宇宙開発技術の活用により、社会課題解決に貢献すべく、更なる新規取組が求められる。
将来の宇宙利用が想定されるユースケースは様々な業界に関連するため、対象範囲が多岐に渡り、実現にかかる時間もここ数年から数十年と様々なケースが想定される。そこで、すでに一部業界で行われている『宇宙から地球の生活を守る』という直近の比較的身近な観点と、その技術開発の延長線上にある『生活圏・活動領域を宇宙へ拡大』という 2 つの観点から、将来像、活用例を次項以降に整理する。
期待する将来像⚫

宇宙から地球の生活を守る
これまでの移動通信システム（4G/5G）では、大規模災害発生時、衛星通信をモバイルバックホー

ルやユーザー端末との直接通信に利用し、地上災害による被害軽減に活用してきた。また観測衛星のデータは安全保障や天気予報、気候変動対策等にも利用され、私たちの生活を守るために必要不可
欠となり、近年、宇宙空間活用はその重要性を増している。
今後更に普及が見込まれる自動運転や船舶自動航行のベースとなる地理空間情報の収集にも衛星は活用されており、位置・時刻・測位情報を活用して海洋状況監視を行うなど、安全保障分野における宇宙空間活用の期待は大きい。また、IoT やセンサー技術がより高度化し、宇宙からの状況把握によるインフラ維持管理や国土保全管理、資源探査等、人手を介さない効率的な取り組みも期待されている。
⚫

生活圏・活動領域を宇宙へ拡大2020 年に民間の宇宙船が宇宙へ飛び立って以来、宇宙開発は速度を増し、宇宙がより身近なものになってきてる。将来、地球上の我々にとってのサイバー空間と同様に宇宙空間は活動領域の一つとなる。
地球、宇宙、サイバー空間が、シームレスにつながり、遠隔操作などを通じて自由に活動できる領域が拡大する。
Beyond 5G で実現が期待される活用例
ここでは、前記「宇宙から地球の生活を守る」「生活圏・活動領域を宇宙へ拡大」の二つの視点それぞれについて活用例を示す。なお、a,b は「宇宙から地球の生活を守る」に、c,d,e は「生活圏・活動領域
を宇宙へ拡大」に対応するものである。

158a) 宇宙利用によるスマート通信インフラ活用
日本では 2020 年以降、本格的な少子高齢化と人口減少による都市部等居住エリアの点在化に伴い、各居住エリア間中継の通信需要は増大する。一方、過疎地や離島・山間部では安全安心に暮らすために必要な道路や橋梁等社会インフラ維持が困難となり、宇宙と地上の統合ネットワークを利用したスマートシティ実現が重要となる。
また郊外では、農林水産業の生産性向上や上下水道、電力送電網等インフラ維持のため、広域に点在するロボットやセンサー等モノ同士をつなぐ安定的で高速な通信ネットワークと、現地あるいは中央での AI 処理による情報システムが統合した広域ロボティクスのネットワークシステム整備が重要となる。災害や障害発生時においてもシステムの孤立化や自律化継続に支障が及ばないように信頼性の強化やデジ
タルデバイド（情報格差）の解消が必要となり、上空や宇宙利用による通信環境の重要性が増す。
現在のセルラーネットワークでも、僻地や島しょ部等地上通信網の未整備エリアや、移動体（船舶や航空機、携帯端末等）向けに衛星通信が利用され、航空機内 Wi-Fi 等のネットワーク基盤として活用されている。Beyond 5G の非地上系ネットワーク（Non Terrestrial Network：以下 NTN）にて
宇宙や上空からのカバーにより、陸海空を網羅する通信基盤が実現すると、以下のような活用例が期待できる。


無人物流システムや無人タクシーなどの自動運転支援・交通管制システム・物流管理システムなどへの都市間を跨ぐ、エンドツーエンドのシームレスなサービスカバレッジ拡張



様々な陸上や海上の IoT センサーによるモニタリングやトレース、およびそれら収集データと AI 活
用による農業・林業・水産業など一次産業向けの広域なロボット化・自動化システムの提供



災害復旧対応や建設現場、イベントなど一時的な通信接続需要に対し、ブロードバンドサービス
やネットワーク接続サービスの提供



地方の 5G エリアやローカル 5G エリアなどへのバックホール・バックボーン回線を提供し、リモートワ
ーク・遠隔教育・遠隔医療や広域生活情報や放送代替サービスの提供などのスマート化



上空のドローンや NTN に搭載した IoT センサーによる保安警備や自然災害予兆などの自動化・
スマート化

更に将来、テラヘルツ波や宇宙光通信による大容量・高速通信が実現すれば、地上・海洋・上空・宇宙をシームレスにつなぎ、様々な業界の地上ネットワークと融合するネットワーク基盤で、あらゆる情報をいつでもどこでも活用できるようになる。例えば現在、クラウド上の GPS 情報から通行可能ルートや渋滞回
避ルートの情報がリアルタイムに提供されているが、将来はクラウド上の GPS 情報や車載カメラ・ドローン
カメラの情報、あるいは事故・工事情報等を総合して渋滞回避ルートを取得し、無人物流システムのみ
ならず全ての自動車を群または個々でコントロールし、各々の最終目的地まで最適ルートでかつ、省資源・低 CO2 排出な自動運転を行うような利用も実現できるかもしれない。
また NTN の中で HAPS のみを経由したグローバルあるいはリージョナルな HAPS ネットワーク網の構築
により、陸上・海底の光ファイバー内の光速（約 20 万 km/s）伝送よりも 1.5 倍速い無線通信（約15930 万 km/s）を活用した極低遅延ネットワークでの、応答速度要求が極めて厳しい早期警戒・警報シ
ステムやロボティクスアプリケーションにおけるミッションクリティカルな制御など、陸海空を問わずそれら新しい領域に適用できるようになるかもしれない。
Beyond 5G の技術進化と通信基盤の進化を図 4.15-1 に示す。

図 4.15-1 Beyond 5G における宇宙業界①b) セキュアでレジリエントな環境による宇宙生成データ活用
世界中で近年増大・激甚化する自然災害や火山活動の監視への対応や、地域紛争の激化に伴う安全保障への対応、地球規模の異常気象や気候変動対策等の観点から、宇宙から地球を観測・監視する需要が急増し、衛星画像・データの活用が進んでいる。例えば、農作物・水産物の生産管理や食害・盗難対策、保険審査などにすでに活用されており、気象観測衛星データがスーパーコンピューター
解析により天気予報の精度向上に貢献するなど、私たちの生活に密接に関連し必要不可欠なものとなっている。
今後さらに、宇宙から見た上空データ、気象データ、人やモノの位置・動き等、宇宙で観測し生成されたデータ（以下、宇宙生成データ）の活用は重要となり、その大前提としてセキュアでレジリエントな環境による宇宙生成データ活用基盤として Beyond 5G の超安全・信頼性、カバレッジ拡張が求められる。


量子暗号技術によるセキュリティ強化
現在の暗号技術の危殆化を予想し、量子計算機では解読不可能な耐量子暗号技術や、光子を用いた量子暗号技術の開発が行われているが、地上ネットワークでは対応しにくい大陸間通信や移動体通信のセキュリティ向上に、将来、量子暗号鍵の NTN 光通信による配信が期待されている。また、量子暗号技術による衛星間ネットワークのセキュリティ向上も期待できる。[1]

160



宇宙生成データ等の活用基盤
現在、宇宙からのセンシング情報や陸上・海上・上空などの様々な IoT センシングデータを活用する際、それぞれ専用のネットワーク経由で集められた過去のデータは、地上のスーパーコンピュータ
ーや地上クラウド上で AI 処理した上で、主に企業向けに提供されている。今後、データ収集時間の短縮やセキュリティの向上が図られたクラウド経由で汎用化・公開化された AI 機能とともに提供
され、よりリアルタイムに近いデータ活用が個人で行えるようになる可能性がある。
将来、地上災害の影響を受けにくい宇宙空間にデータセンターを構築し、宇宙生成データの膨大な生データをその場で AI 処理のデータ分析・判定を同時に行うことにより、地上に情報提供するデータ量の大幅な削減を行うことで、宇宙生成データのリアルタイム活用が期待できる。また、デー
タプラットフォームを量子暗号技術によりセキュアにクラウド提供できれば、宇宙生成データ以外でも、個人情報に紐づくデータや安全保障にかかわるデータなど、リアルタイムに地上へセキュアに情報提供されるべきデータを Beyond 5G によって、宇宙空間のデータセンターに個人が直接アクセ
スし、ユーザーニーズに合った情報を入手できるようになるかもしれない。

また近年、グローバル化による経済圏の拡大及び交流人口拡大によるパンデミック（COVID-19 等）のリスクを受け、一気に顕在化した「ニューノーマル」への対応として、リモートワークや遠隔診療、オンライン
教育等に必要な情報を、いつでもどこでも個人が便利に利活用できる通信及びデータ基盤が求められている。前述のスマート通信インフラと、このデータ活用基盤を組合せ、確実な個人認証が保証されるアバ
ター活用が実現できれば、これをテレワークに活用し、例えば、様々な制約で活動範囲の縛られる対象
者に労働環境を提供するなど、サイバー空間を通じ、これまでの様にリアルな時間や空間に制約されない生活も可能となる。性別、年齢、国籍、使用言語、ハンディキャップの有無などに囚われない真にインクル
ーシブな世界を構築し、アバターのみでの活動による生活の維持・発展に必要な環境や対価の獲得など、
新たな価値を生むことが期待される。
Beyond 5G の技術進化と宇宙生成データ活用基盤の姿を図 4.15-2 に示す。

161

図 4.15-2 Beyond 5G における宇宙業界②c) 宇宙空間及びサイバー空間を新たな活動領域として活用
今後、Beyond 5G 通信技術が確立されると、地上空間及びリアル空間における利便性向上だけでなく、宇宙空間及びサイバー空間との融合が可能となる。その際、宇宙空間やサイバー空間は活動領域の 1 つであり、単に人間の生活範囲が拡大しただけと捉えられる未来が待っているだろう。宇宙空間とサイバー空間とが双方向に投射されると宇宙活動と地上活動がサイバー空間で同期し時間遅延なく宇宙空間での活動が可能になる。そこで、地上視点で考えられる宇宙、あるいはサイバー空間の利用方法について、本項で検討する。
 宇宙環境利用・有人活動
現在の業界及び通信技術で実現できている宇宙環境利用の代表例として「国際宇宙ステーション（以下、ISS）における研究・実験」が挙げられる。確かに ISS は、真空・無重力・放射線が降り注ぐ特殊環境を活かした一つの実証プラットフォームではあるが、宇宙が一般普及した活動領域であるとは言い難い。もし、宇宙空間に空港や宿泊施設が建設されて、海外旅行の最終目的地に向かうまでのトランジットとして利用することが出来たら、宇宙エレベータにより宇宙と地上をシームレスに行き来することが出来たら、より宇宙を身近に感じられるのではないだろうか。実は、これらは業界における技術が発展すれば、実現を期待できる。
では、通信技術が向上し、Beyond 5G 通信が確立すると何ができるようになるか。例えば、大容量の診断画像データが瞬時に地上医療チームに転送されれば、遠隔医療の提供先が地球上だけ
でなく宇宙にも拡大され、ISS や月周回有人拠点（以下、Gateway）に滞在する宇宙飛行士
への医療行為を地上から行うことも可能となるだろう。物理的な時間遅延はサイバー空間で予測・補正され、遠隔手術にも期待がもてる。また、一般人の宇宙滞在が常態化すれば、シームレスな162通信環境の下、宇宙ホテルからのワーケーションが現実味を持つ。更に、通信技術に加えてロボット
技術の向上により、現在は宇宙飛行士が行っている ISS のメンテナンスを、ロボットにより地上からの遠隔操作あるいはロボットの自律化機能により実施することが可能となり、さらには宇宙飛行士ではなし得なかったインフラの緊急修理も実現可能性が高まる。また、地上特有の災害が発生しない宇宙環境を利用して、宇宙空間に生物の種を保存するのと同じアナロジーで、人類の生命を守るため、軌道上におけるバックアップ設備や緊急避難場所（Safe Haven）といったインフラ整備・運用の実現も見込めるだろう。
 スペースデブリ対策
宇宙空間で安全・快適に過ごすためには、宇宙の環境保全について配慮する必要がある。最たる課題であるスペースデブリ増加に対する取り組みとして、開発段階でのデブリ化しにくい設計、デブリとの衝突を回避する運用、運用後に軌道離脱させデブリにしないといった策がある。その他、現状はデブリを観測し、追跡・捕獲し、大気圏へ再突入・リリースさせて除去するという、アクティブではあるが個々の対象物に対して運用が必要となる地道な検討も実施していて、デブリの軌道をレーザーにより変更させる案も検討されている。
通信技術が発達し、Beyond 5G 通信利用が出来るようになるとどうなるか。秒速約 8km 以上の高速で飛来するデブリ等の障害物を地上レーダー等で検知した結果から、サイバー空間で障害物の軌道を正確に予測し、衝突回避が必要な宇宙機に瞬時に知らせることで、宇宙機は、無駄なく効果的に衝突を防ぎながら軌道上を周回することが出来る。グローバルな宇宙空間とサイバー空間とを連動させることにより、多くの軌道上インフラの安全性・高可用性を保つことが出来るであろう。
 軌道上サービスと自律運用
現在、軌道上にあるインフラは大きく「有人拠点（ISS 等）」と「衛星」の二つが存在する。ISS は
先述の通り、宇宙飛行士によるメンテナンスが行われているが、衛星は無人機であるため、原則、機器の故障や設計寿命により運用を終えてしまう。しかし、業界における技術が発達すれば、機器交換による修理・アップグレードサービスや衛星への軌道上燃料補給による延命サービスが実現する。
一方、衛星機能が向上し衛星の自律化が進展すれば、Beyond 5G 通信を宇宙空間で利用することで、衛星を始めとする様々な宇宙インフラの情報通信ネットワーク、NTN の自動運用、自律化も可能となる。軌道上サービスと組み合わせることにより、地上のインフラに依存しない宇宙空間
でのレジリエントなインフラ・通信ネットワークを構築することが期待できる。
 新たな軌道上インフラ建設
2020 年末、米国による月探査アルテミス計画への日本の参加について了解覚書が締結された。
有人月面探査の中継拠点となる Gateway の建設に向けて、日本実験棟「きぼう」・宇宙ステーシ
ョン補給機「こうのとり」の開発・運用の知見を活かした日本の貢献が注目されている。また、月面探査に向けたランダーやローバーの開発にはスタートアップを含む日本企業が既に着手しており、官民163

連携で推進している。
これらの開発の先には、「宇宙」のためだけでなく「地球」のためのインフラ建設も叶うだろうと考える。
例えば工場やプラントを宇宙空間に建設し、ゴミ処理や資源回収等を遠隔運転することで、地球上の環境負荷低減に貢献することが出来る。地球上でもカーボンニュートラルの実現に向けて様々な施策が打ち出されているが、今後は宇宙空間に活路を見出す可能性もある。その他、太陽光による軌道上からの発電・送電等の電力エネルギーネットワークの構築ができれば、天候や災害等に左右されない自然エネルギー安定利用が可能となる。
一方で、宇宙においても地球同様、環境保護を考慮する必要がある。上述のスペースデブリを始めとして、現地資源利用（ISRU：In-Situ Resource Utilization）も目標の一つである。例えば月面に存在する「レゴリス」と呼ばれる砂状粒子を用いた焼結材やウォーターレスコンクリート等を、月面基地の建材として採用する、といった資源の地産地消を目指している。将来的にはデジタルツ
イン、ロボット技術を駆使して、これら建材加工や組立製造を全て遠隔で自動実施するため、サイバー空間と同期させ、生産計画への反映、不具合時の迅速な対応、無駄のない効率的かつ確実な運用の実施が求められ、その実現のために将来的には高速大容量な Beyond 5G 通信の適用も期待される。
Beyond 5G の技術進化と活動領域拡大活動の姿を図 4.15-3 に示す。

図 4.15-3 Beyond 5G における宇宙業界③d) 「通信」を意識しない、常に情報が手元にある世界で宇宙機ネットワークを制御
モバイル端末所有者の 9 割がスマートフォンを利用している現代において、欲しいアプリの容量が大きいので Wi-Fi 環境でダウンロードしたり、動画を見る頻度が高いためデータ通信量無制限の料金プランを申164

し込んだり、今は「通信」を意識する時代である。Beyond 5G 通信が普及すると、超高速・大容量・超
低遅延・超低消費電力、といったことが実現され、多くのユーザーにとって「通信」を意識する理由が解消
されることとなる。
今、衛星を用いて僻地や島しょ部、移動体向けに通信環境を提供しているが、Beyond 5G 通信が可能となることで、地上・海洋・上空・宇宙をシームレスにつなぎ、あらゆる情報をいつでもどこでも活用することが出来る。
成層圏プラットフォームは、宇宙空間からの電波監視・電波受信とその信号を地上ユーザーに送ることが可能となり、宇宙と地上とのシームレスな通信の一翼を担うことが出来る。また、その実現に向けた一端に、高出力、高効率化が期待されるダイヤモンド半導体の宇宙技術活用による、Beyond 5G インフラの通信能力向上が期待されている。
さらに、月・火星・深宇宙空間と地球上の空間がそれぞれローカルな Beyond 5G 通信環境を整備し、その間を Beyond 5G 通信およびサイバー空間を介して接続すれば、深宇宙と地上はシームレスにつながり、お互いの距離を意識することなく、その情報を活用できるであろう。
Beyond 5G の技術進化と宇宙機ネットワーク制御の姿を図 4.15-4 に示す。

図 4.15-4 Beyond 5G における宇宙業界④e) 宇宙・サイバー空間からの人類活動への貢献
国境のないサイバー空間においては GDP 指標の意味合いも異なり、人々の価値観も富の追及に限定されず、質的な豊かさや世界への貢献を重視する方向に変わると言われている。同じく国境のない宇宙をサイバー空間同然に活用することが可能であり、文化的や宗教的価値観の違う人同士が宇宙・サイバー空間を介してコミュニケーションすることにより、これまでに無い新たな価値観の創造や、多様な生き方を肯定する社会構築の実現が可能となる。

165

 災害対策
日本は災害が多く、IoT やセンサー技術を活用して宇宙からの状況把握を今まさに行おうとしている
が、通信の観点では冗長構成を組む程度の被害軽減策しか現状講じられていない。今後、地球規模の気候変動の診断や予測精度も向上し、特に Beyond 5G を使用できる環境となれば、世界中をリアルタイム・高頻度・高分解能で宇宙から定点観測することが可能となる。例えば軌道上
で気象予測モデルをまわすことで、高精度な予測をタイムリーに行うことができ、更には、軌道上でGPS による位置情報を取得することで、適切なタイミングでの避難勧告を宇宙空間からピンポイント
で個人端末に指示することも可能となるだろう。宇宙と直接通信できることは、地上基地局の被災状況の影響を受けないという点でも強みである。
 農業・漁業における課題対策
上述の「災害対策」と似た観点で、農業や漁業に対して宇宙が出来る貢献について考える。現状、観測衛星データを用いて農作物の生産管理に利用したり、野生動物被害を防ぐために上空から監視したりしている。更に業界内で DX 等が促進されれば、日本中ひいては世界中の農作物の生産状況を監視すると共に、国内あるいは各国の需要情報を捉え、需給バランスを予測することで、食品ロス問題の解決に繋がる。今後の Beyond 5G 活用により、宇宙からの観測データの質・量ともに向上が見込まれ、農作物の被害状況や生育状況を精緻に予測して事前対処が可能となるだろう。また、衛星による海面水温等の持続的な観測データの蓄積により、その違いによる水産物の生
息地の移動やその生態変化の兆しを知ることで、魚類の生態系に配慮した漁業の在り方に貢献できるだろう。
 教育への貢献とエンタメによる経済活動への貢献
宇宙を用いた教育として、現状は ISS からのライブ中継や、天文観測衛星による宇宙からの天体観測が行える。エンタメ要素としては、一部の富裕層による地球周回旅行でなく、マス層も VR で視覚的に宇宙旅行を楽しむことができ、また無重力環境を体験する設備等も存在する。
ここに Beyond 5G 通信が登場すると、バーチャルに用意された宇宙空間に自らのアバターを代理派遣することで、一般ユーザーも宇宙旅行を楽しむことが出来る。触覚信号も伝達できるアバター
技術が実現されれば、地球上旅行とは違ったアクティビティを体験することが出来る。また、宇宙空
間でなく地球上に目を向けると、場所や時間の制約を受けない教育コンテンツが普及すると考えられ、教育環境のデジタルデバイド解消に繋がることが期待される。触覚信号も伝達できれば、楽器のレッスン受講やバーチャル演奏も可能となる。このように、Beyond 5G 通信の確立によって、リアルとバーチャルが融合し、時間や場所の概念を一新した多様な暮らし方が出来る社会の形成が期待される。
Beyond 5G の技術進化と人類活動への貢献の姿を図 4.15-5 に示す。

166

図 4.15-5 Beyond 5G における宇宙業界⑤
Beyond 5G に求められる Capability
Beyond 5G に求められる超高速・大容量、超低遅延、超多数同時接続を実現するためにはそれらを実現するための技術開発が必要不可欠となる。以下に Beyond 5G で求められる要素とそれらを実現するために求められる技術を概観する。
(a) 超高速・大容量
地上ネットワークを宇宙空間に拡張するには宇宙―地上間の超高速・大容量化が不可欠となる。
Beyond 5G においては 5G で採用されている周波数帯（3.7GHz 帯、4.5GHz 帯、28GHz 帯等）
を拡張し、より高い周波数のミリ波、テラヘルツ波、光技術の採用による広帯域通信が可能となる。高周波化に伴い小型化、高集積化の技術もより求められる。また、信号の大容量化のための高速（広帯域）
信号処理技術、並列信号処理技術は高速化のための技術として不可欠となり、複数アンテナによるMIMO 技術も有望な技術である。
(b) 超低遅延静止軌道衛星とのネットワーク接続には物理的に片道 120 ミリ秒程度の伝搬遅延が発生する。伝搬遅延の許容されないシステムとの接続においては超低高度衛星(軌道高度 200km 程度)、あるいはHAPS（高度 20km 程度）等を活用することにより数ミリ秒程度の伝搬遅延に抑える等が可能となる。
宇宙通信の組み合わせによりユーザーやユースケースの遅延要求に応じた最適なネットワークを構築することが必要である。

167

(c) 超多数同時接続
Beyond 5G の世界ではより多くの人、モノとの接続が要求され、宇宙からの運用を想定した場合、一つのアンテナカバレッジで同時に多数のユーザーとの通信、あるいは多数のセンサーからのデータを受信できることが大きなメリットとなる。多数接続時の分散処理、あるいはマルチホップ通信を用いた分散ネットワー
クの技術もリソースに制限のある衛星側の実現性という観点で有効となる。静止衛星からの超広カバレッ
ジと低軌道衛星との短距離通信を組み合わせることでより効率的なネットワークの構築が可能となる。
(d) 超低消費電力
高速、大容量化によって消費電力の増大が避けられない。軌道上の衛星は、排熱が大きな課題となるためデバイスの消費電力を抑えることが不可欠となる。現在の通信技術として多く採用されている GaN
や InP 等の化合物半導体に加え、より大電力、高効率、高信頼性が期待できるダイヤモンド半導体等の新規半導体材料の開発が求められる。また、信号処理を並列化して動作周波数を下げ低消費電力化を目指すことも今後の大容量化に向けては不可欠となる。
(e) 超安全・信頼性
Beyond 5G においてはデータの安全性、信頼性の要求がますます高くなることが予想される。宇宙空
間にデータサーバーを置くことによりその安全性、信頼性を確保する、あるいは量子暗号通信を宇宙通信に適用することによりそれらの要求を満足することが可能となる。
(f) 自律性
複数低軌道衛星のコンステレーション等、今後の衛星運用はますます複雑化することが予想され、地上のオペレータがすべてを判断して運用することは不可能となる。最適な運用タイミングやユーザーへのサービス提供は AI 等を活用することにより自律的に行う必要がある。また、衛星の運用においても回線の状態を衛星自らセンシングし最適な通信パラメータを自律的に設定するような運用が考えられる。
(g) カバレッジ拡張
高度 20km 程度の HAPS、高度数百 km 程度の低軌道衛星、高度 36,000km の静止軌道からの通信はそのアンテナカバレッジと通信容量（通信電力）がトレードオフの関係にある。
軌道高度の違いとネットワークの階層を対応付け、且つデジタルビームフォーミング技術と組み合わせる
ことでより柔軟に、より広範囲なネットワーク拡張が可能となる。
上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.15-1 に示す。

168

表 4.15-1 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、宇宙業界の現状と課題を調査して、期待する将来像、および Beyond 5G の活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、カバレッジ拡張、超安全・信頼性、自律性、超低遅延、超低消費電力、超多数同時接続が考えられる。
参考文献[1] 総務省, 令和 3 年版情報通信白書.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/[2] 総務省, Beyond 5G 推進戦略 －6G へのロードマップ－.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000696613.pdf[3] 内閣府, 宇宙基本計画.
https://www8.cao.go.jp/space/plan/kaitei_fy02/fy02.pdf[4] 内閣府, 科学技術・イノベーション計画.
https://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/index6.html[5] 日本航空宇宙学会, JSASS 宇宙ビジョン 2050.
https://www.jsass.or.jp/wpcontent/uploads/2019/05/JSASS_SpaceVision2050_20190313_JPN.pdf[6] JAXA, 宇宙科学・探査ロードマップ.
https://www.isas.jaxa.jp/researchers/info/002218.html[7] NICT, Beyond 5G/6G ホワイトペーパー1.0 版, 2021 年 3 月公開.
https://www2.nict.go.jp/idi/common/pdf/NICT_B5G6G_WhitePaperJP_v1_0.p
df

1694.15.2 HAPS
HAPS (High Altitude Platform Station)は、無線通信に関する国際標準規格を策定する組織である ITU-R が作成した「2030 年以降に向けた将来技術トレンド」の中でも Beyond 5G の技術の一つとして期待されている[1]。本節では、HAPS の現状と課題を勘案し期待する将来像を描くとともに
Beyond 5G で実現が期待される活用例及び求められる Capability について記述する。
現状と課題
HAPS は高度 20km 程度の成層圏を飛行し続ける無人航空機・飛行船などが基地局となり、山岳部や離島・発展途上国など通信ネットワークが整っていない場所や地域に、安定した移動通信や固定回線の代わりのインターネット接続などを提供することができる。
HAPS のバックホール接続としては、HAPS-地上ゲートウェイ間通信のみでなく、HAPS-HAPS 間通信や HAPS-衛星間通信も考えられ、これらの実現により地上ゲートウェイを配置することが困難な場所にも HAPS を展開できる。また、HAPS-HAPS 間や HAPS-衛星間は大気が薄く遮蔽物もないため、高周波の電波や光でも安定したリンクを張れるというメリットもある。従って、衛星など異なる高度のプラットフ
ォームと HAPS との非地上系ネットワークシステム間の連携を進めていくことも重要である。
近年、国内外の様々な企業で成層圏での通信試験を実施しているが、HAPS が将来普及するためには、以下に示す制度的な課題を解決していく必要があると考えられている[2]。
1.

HAPS 向け航空制度整備
無人航空機である HAPS 向けの国際ルールが未整備であり、成層圏での飛行に関する国際および各国での航空制度の整備が必須となる。日本では特区における試験導入を進めることも有効な手段となりえる。

2.

機体の各国共通の審査基準整備
成層圏でのテスト飛行に対しても、各種機体における各国共通の審査基準が定まっていなく、飛行許可を取得するまでのプロセスが見通せない。各国の航空当局が各種機体向けに共通の審査基準を策定することが強く求められる。

3.

HAPS 向け周波数の追加特定
現在の ITU の電波規制では、HAPS が携帯基地局として使用できる周波数帯は 2.1GHzのみである。ただし、2023 年 ITU 世界無線通信会議(WRC-23)において追加の周波数帯(694-960MHz,1710-1885MHz,2500-2690MHz)で HAPS が利用できるよう検討している。

4.

隣国との電波干渉調整の制度整備
HAPS は成層圏から超広域カバレッジを形成するため、国境近くでは隣接する国に対する電170

波干渉のケアが必要となる。隣接する国への電波干渉調整について各国共通の制度が整備されることが望まれる。
期待する将来像
HAPS は従来の地上基地局では展開が困難であった、未接続・接続困難エリア（ルーラルエリア等）
のみでなく、上空・海上を含むモバイル産業の未開拓エリアへの効果的な展開を可能とする。これは従来の水平方向に加え、垂直方向も拡張した三次元カバレッジを意味し、あらゆる場所であらゆる人々にイ
ンターネットを届けられる世界を実現するとともに、HAPS を活用した他産業からの転換も含む新たな国
内産業の創出・育成も期待できる。
加えて HAPS は自然災害の増加、なくならないデジタルデバイド（情報格差）、減らない CO2 排出量といった社会課題を解決する手段としての活用も期待できる。具体的には、自然災害に強いネットワークの提供、超広域カバレッジによるデジタルデバイドの解消、ソーラープレーン利用によるカーボン削減といった効果が期待され、これらは SDGs における強靱（レジリエント）なインフラ構築、情報格差の是正、
クリーンエネルギー利用による気候変動への対応といった目標達成へ貢献するソリューションとなり得ると考えられる。
Beyond 5G で実現が期待される活用例
Beyond 5G で実現が期待される HAPS を活用した主な活用例として、以下 4 つを紹介する[3][4]。
1.

未接続・接続困難エリアへのカバレッジ拡張
世界人口の 40%以上がルーラルエリア等の遠隔地を中心にインターネットにアクセスできない状態にある。HAPS は地上 IMT 基地局と同等の遅延で上空およそ 20km から超広域カバレッジを提供し、未接続・接続困難エリアへの効率的なカバレッジ拡張を実現する。

2.

災害対策・復旧
毎年世界中で多く発生する自然災害の影響は大きく、しばしば地上の通信システムが破壊され、必要な緊急通信ができなくなる。HAPS は成層圏に位置し、航空交通や天候に左右されず自由に移動が可能なため、地上の自然災害の影響を受けず、災害時の救助・復旧活動をサポ
ートする。

3.

都市型エアモビリティ
空飛ぶクルマ、ドローンなどの都市型エアモビリティ（UAM）は、人口が密集した都市で乗客や物資を輸送するための新たなシステムとして近い将来、期待されている。HAPS は上空からそれらエアモビリティに三次元カバレッジを提供することで、遠隔操縦航空機システム（RPAS）や最終的には自律飛行の実現をサポートする。

171

4.

IoT (Internet of Things)
今までインターネットに繋がっていなかったセンサー、家電、機械、車などのモノ向けに通信サービスが提供されることで、新たな産業やビジネスが生まれることが期待される。HAPS は超広域カバ
レッジを提供することができるため、あらゆるものが、いつでも、どこでも繋がる世界の実現をサポートする。
Beyond 5G に求められる Capability

これら活用例を実現するための持続可能な超広域カバレッジ通信の提供に向けて、Beyond 5G では以下に示す新たな Capability が求められる。また、これらに加えて地上 IMT と同じ端末が使えること（人々にとって手の届く範囲の安さで購入できること）、IMT-2020（5G）の eMBB（enhanced
Mobile Broadband ： 高 速 ・ 大 容 量 ） 同 等 の 遅 延 量 に 収 ま る こ と も Beyond 5G に お け る
Capability として重要である。
⚫

最大水平カバレッジ
基地局 1 つでカバーできる最大のエリア半径 (単位：km/基地局)のこと。基地局 1 つで半径数十 km から数百 km 程度のエリアをカバーすることが求められる。

⚫

最大垂直カバレッジ
基地局 1 つでカバーできる最大の高さ (単位：km/基地局)のこと。地上基地局ではカバーできない上空数 km 程度をカバーすることが求められる。

⚫

カーボンニュートラル
運用時に CO2 排出ゼロで提供する能力のこと。

上記活用例と Beyond 5G に求められる Capability の対応を表 4.15-2 に示す。
表 4.15-2 Beyond 5G の活用例と Capability

まとめ
本節では、HAPS の現状と課題を勘案して期待する HAPS の将来像を描いた。そして、将来像の実現に向けて Beyond 5G の技術の一つとして期待される HAPS を活用した活用例を紹介し、それらに求められる Beyond 5G としての Capability について記述した。HAPS の活用において求められる

172

Capability としては、カバレッジ拡張に加え、カーボンニュートラルが考えられる。SDGs に掲げられる様々な社会課題に対応するためには、HAPS のような持続可能な超広域カバレッジ通信を提供できる技術に期待が寄せられている。
参考文献[1] ITU-R, Report M.2516(Future technology trends of terrestrial IMT systems
towards 2030 and beyond).
https://www.itu.int/pub/R-REP-M.2516[2] HAPS Alliance, HAPS テストフライト白書.
https://hapsalliance.org/wpcontent/uploads/formidable/12/SpA_Flight_Communication_Tests_White_Pap
er_Japanese_Final_2021.pdf[3] HAPS Alliance, HAPS 白書.
https://hapsalliance.org/wpcontent/uploads/formidable/12/HAPS_White_Paper_JP-1.pdf[4] GSMA, HAPS 白書.
https://www.gsma.com/futurenetworks/resources/high-altitude-platformsystems-towers-in-the-skies-version-2-0/

173

4.15.3 社会
現状と課題
ここでは、2 つの社会課題に着目し「2030 年代のあるべき社会」において Beyond 5G をどのように活用するのかについて考察する。
● 世界的な社会課題
世界的な社会課題については 国際的な開発目標 SDGs(持続可能な開発目標) で設定された 17の世界的目標が代表的である。SDGs は暮らす場所や仕事などそれぞれの状況により様々な解釈が考えられるが、成果文書として発行された「我々の世界を変革する：持続可能な開発のための 2030 アジ
ェンダ」[1]では、目標達成のためには経済や社会及び環境の三側面を調和させることが欠かせないことが述べられている。SDGs による社会課題の解決に向け Beyond 5G で提供される通信技術のさらなる発展が期待される。
● 日本の社会課題
ここでは、日本が抱える最大の社会課題として、人口減少社会・少子高齢化の人口問題と、脱炭素化の取り組みや気候変動も含めた自然災害に対する被害軽減の取り組みなどの環境問題の 2 つの問
題に焦点をあてる。
人口減少社会・少子高齢化の人口問題[2] [3] に関して、日本は、総人口に占める 65 歳以上人
口の割合が世界で最も高い[4]。これにより、働き手不足による生産力低下、地方活力低下に伴う財政の悪化による経済的影響、年金や高齢者医療費・介護費等の社会保障への現役世代の負担の増
大などさまざまな課題が挙げられ[5]、これらに端を発してさらに多岐に渡る問題につながっていく事が想定される。また、環境問題に関しては気候変動に伴う昨今の甚大な自然災害の発生が多発している[6]。さらに日本は 2011 年 3 月の東日本大震災や 1995 年 1 月の阪神淡路大震災、2014 年の御嶽山噴火のような地震や津波、火山による災害が発生しやすい国土となっている[7]。日本で一番高い富士山も活火山であり注意喚起が促されている[8]。
➢人口問題
人口減少社会・少子高齢化に代表される人口問題は、国内需要の減少による経済規模の縮小、労働力不足、国際競争力の低下、医療・介護費の増大など社会保障制度の崩壊、財政危機など
様々な社会的・経済的な課題の深刻化を引き起こすことになる。また、このような国レベルの問題だけではなく、個々人も「人生 100 年時代」と言われるような長い人生を、いかに有意義に過ごすかなどの問題も含まれる [9]。

174

図 4.15-6 1985 年および 2015 年の日本の人口（「国勢調査（総務省統計局）」より著者作成）[10]➢

環境問題
環境問題とは、人間による化石燃料の大量消費等で大気中の二酸化炭素の濃度が増加する事により地球温暖化が進み、それに伴い気候変動による災害が発生したり、人間の様々な活動による大気や海洋、土壌の汚染などが挙げられ、人類の長期的な生存を脅かす問題である。
期待する将来像⚫

人口減少社会・少子高齢化対策
1985 年および 2015 年の人口ピラミッドが示すように人口減少社会・少子高齢化は大きく進んでいる。内閣府発行の少子化対策白書[2]および高齢社会白書[3] では、「希望を生み出す強い経済」、「夢をつむぐ子育て支援」、「安心につながる社会保障」の「新・三本の矢」の取組を通じて「一億総活躍社会」の実現を目指すことにより、構造的な問題である少子高齢化に真正面から挑むと記されている。
⚫

自然災害対策自然災害においては、原因となる地球温暖化や環境破壊などの原因に対して対策が必要となるが、2030 年代ではこれらの上昇をくいとめることが出来ない状況である。さらには自然災害には風水害や地震なども含まれ、伴って発生する通信障害に対して、通信手段をいち早く再確保できる仕組みは今後通
信業界に強く求められるだろう。
自然災害が発生した際の人命および財産の確保および災害発生時の早急な支援提供の為に必要となる「事前に災害を予知／検知し避難できる」、「被災してもすぐに安否確認や支援物資や必要な情報が得られる」、「行方不明者をすぐに見つけられる」が、2030 年のあるべき姿であると考える。

175

Beyond 5G で実現が期待される活用例⚫

人口減少社会・少子高齢化対策
少子高齢化による労働力不足を解決するためには、働きたくても働けない人々の就業促進による労働力の増強と共に、AI や IoT 活用による自動化を促進し生産性を向上させ労働需要を削減する事が必要となる。例えば、加齢や障がいによって失われた能力を補完する技術、子育てをする全ての人が安
心して働く環境を改善する技術、さらには外国人労働者が直面する言語の壁を解消する技術や日本に物理的に行けない労働者がリモート環境で移動することなく日本で働ける技術などが期待される。
長寿命化により高齢者が将来にわたり展望を持ち続け、活き活きと暮らせる社会の実現に向け、現在では高齢者や乳幼児を見守るための IoT サービスや、ウェアラブルデバイスやスマホアプリによる各種健康管理サービスの提供などがおこなわれている。さらに交通弱者対策を一例に取ると、自動運転バスは現在も実証実験が盛んに行われているが、バスは決められた場所への移動手段として提供されるものであり、2030 年代には日々の散歩など一人ひとりが行きたい場所に行ったり、移動そのものを楽しんだりといった個々人の多様性に合わせたパーソナルモビリティとそれを支えるインフラシステムなどが整備された社会となる事が期待される。そしてこの取組を通して、単なる交通弱者対策としてだけではなく、見守りサー
ビスの進化や独居支援、生きがい創生などにもつながっていく事が期待される。こうした社会の実現には、
Beyond 5G の活用が重要な役割を果たすことになるだろう。
そして 2020 年にはコロナ禍が大きなきっかけとなり、移動制限に伴うリモートワークや遠隔授業などが推進されているが、通信技術の進化による更なる充実化が期待される。例えば、拡張現実技術の活用
やロボティクスとの組み合わせによる低遅延・高画質のリモートワーク・遠隔授業の進化、超安全・信頼性を担保したオンライン投票などが考えられ、「一億総活躍社会」を後押しするものとなり得る。
このような通信技術の進化は「拡張リモートワーク」「拡張パーソナルモビリティ＆インフラシステム」「低遅延・高画質の遠隔操作システム」のような活用例を生み出し、人口問題に対する課題の解決につながるものであると考える。
⚫

自然災害対策
現状の対策例としては、監視カメラやセンサーを用いた IoT 機器による監視や緊急速報メール、天気予報アプリなどによる通知サービス等が代表的である。今後激甚化するであろう自然災害に対して人命救助を一例に取ると、予知技術やセンシング技術、低消費電力技術やエネルギーハーベスティングのような安定した電源確保の更なる向上が求められ、これに伴いより正確な情報を得ることが期待できる。そしてこの進化に伴い今後実現される Beyond 5G の世界において、年齢や性別、障がい、文化などの違いのような個性や、屋外に留まらず屋内や地下、何階にいるかのような場所、仕事中や運転中などの状況に応じ、避難場所やルートの指示、移動手段等の役に立つ情報を含んだパーソナライズされた災害通知サービスが実現できるだろう。
また、居住域以外の山間部や海上などの情報収集による土砂災害や津波などの災害予知、山間部
や島しょ部、海上（漁業や海運業）等の僻地で過ごす人々や大規模災害発生地域など救助活動が困難な状況にある人々の救助活動における Beyond 5G への期待例として、通信衛星や HAPS のよ176

うな宇宙空間・空中から通信を提供する技術が挙げられる。また、災害発生時のトラヒックバランスの均衡維持や提供エリアの欠落を防ぐという観点で、分散型ネットワークトポロジ技術や自律的に災害エリアに対して優先的な通信を提供するための管理システムなども考えられる。
災害時、モビリティサービスなどすぐに必要なサービスが得られない場合や個人の端末が災害時の規制により利用できない場合でも、信号機やデジタルサイネージなどを通して最適な避難経路等のような情報を即座に通知するようなシステムが好ましい。なお、デジタルサイネージとしては路線バスの掲示板や自動販売機等を災害時の案内板として緊急活用する事が考えられる。さらに、定期的な避難訓練の際に最新の地域映像を用いた VR 訓練システムを使って様々な災害現場を再現する事で、災害状況に応じた
最適な避難経路などを常日頃から把握でき、有事であっても落ち着いて行動できることが期待できる。
このような通信技術の進化は「個性/場所/状況に応じたパーソナライズされた緊急速報一斉配信」「被災時でも電源確保や圏外の心配なく情報のやり取りができる通信システム」「災害発生時に最適な避難経路の通知ができるシステム」のような活用例を生み出し、自然災害による被害軽減の取り組みの課題解決につながるものであると考える。
Beyond 5G に求められる Capability
以上をふまえた上で、着目した社会課題を解決するための活用例に対し、Beyond 5G に求められる
特に重要なものを以下にまとめる。
人口減少社会・少子高齢化• 拡張リモートワーク➢

超低遅延、超安全・信頼性• 拡張パーソナルモビリティ＆インフラシステム➢

超高速・大容量、超低遅延、自律性• 遠隔操作システム➢

超高速・大容量、超低遅延

自然災害• 個性/場所/状況に応じたパーソナライズされた緊急速報一斉配信➢

カバレッジ拡張• 被災時でも電源確保や圏外の心配なく情報のやり取りができる通信システム➢

超安全・信頼性、自律性、カバレッジ拡張• 災害発生時に最適な避難経路の通知ができるシステム➢

超高速・大容量、超安全・信頼性、自律性

以上の対応を表 4.15-3 にまとめる。また、人口減少問題対策と Beyond 5G の進化を図 4.15-7に、自然災害対策の進化と Beyond 5G の進化を図 4.15-8 に示す。

177

表 4.15-3 Beyond 5G の活用例と Capability

図 4.15-7 Beyond 5G における社会課題解決（人口問題解決）

図 4.15-8 Beyond 5G における社会課題解決（自然災害対策）

178

まとめ
本節では、社会（人口問題、環境問題）の現状と課題を調査して、期待する将来像、およびBeyond 5G を活用した活用例を示した。Beyond 5G に求められる Capability としては、超高速・大容量、超低遅延、超安全・信頼性、自律性、カバレッジ拡張が考えられる。
参考文献[1] 国際連合広報センター, “我々の世界を変革する：持続可能な開発のための 2030 アジェンダ”.
https://www.unic.or.jp/activities/economic_social_development/sustainable_development/2030agenda/[2] 内閣府, 少子化社会対策白書.
https://www8.cao.go.jp/shoushi/shoushika/whitepaper/index.html[3] 内閣府, 令和 3 年版高齢社会白書.
https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/index-w.html[4] 総務省統計局, 高齢者の人口.
https://www.stat.go.jp/data/topics/topi1291.html[5] 内閣府, 選択する未来 －人口推計から見えてくる未来像－, “人口・経済・地域社会の将来像”.
https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/future/sentaku/s2_3.html[6] 内閣府 防災情報のページ, “災害情報”.
http://www.bousai.go.jp/updates/index.html[7] 内閣府 防災情報のページ, 平成 18 年版 防災白書. “災害を受けやすい日本の国土”.
http://www.bousai.go.jp/kaigirep/hakusho/h18/bousai2006/html/honmon/hm01010101.htm[8] 内閣府 防災情報のページ, “富士山の火山防災対策”.
http://www.bousai.go.jp/kazan/fujisan/[9] 総務省, 平成 30 年版情報通信白書, “人口減少時代の ICT による持続的成長”.
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h30/html/nd101200.html[10] 総務省統計局, 統計表一覧（Excel 集）.
https://www.stat.go.jp/data/guide/download/index.html

179

5. Beyond 5Gで求められる
CapabilityとKPI

180

5. Beyond 5G で求められる Capability と KPI
5.1

Beyond 5G で求められる Capability

第 4 章では、通信業界以外の様々な業界における、現状の課題や課題解決に向けた打ち手、業界の夢、そして、Beyond 5G への期待をまとめた。本節では、第 4 章の内容から、様々な業界での特徴的なユースケースを洗い出し、それぞれのユースケースで求められる Beyond 5G の性能をまとめる。
⚫

建設・不動産業界では、サイバー空間と物理空間が連動した自動建設という夢がある（4.2 節を参照）。Beyond 5G の時代の自動建設のようなユースケースから Beyond 5G に求められる性能の一つに測位精度がある。とくに土木工事のユースケースにおいては、1~2cm 程度の測位精度が求められるだろう。

⚫

倉庫・物流業界では、物流施設の完全自動運転において、Beyond 5G ローカル通信を使った低遅延通信や高精度同期が要求される（4.3.1 節を参照）。遅延は 5G と同等以上（ローカルネットワーク内でミリ秒のオーダー）、時刻同期は無線区間を含めた内部の時計の精度として
PTP(Precision Time Protocol)の対応（マイクロ秒）が求められるだろう。

⚫

航空業界では、超音速旅客機が普及し、大都市間の移動時間が大幅に短縮することが期待されており、機内では、パーソナライズされた環境・エンターテイメントを提供し、より快適な空間・時間を提供することが求められる(4.3.2 節を参照)。このユースケースから Beyond 5G に求められる性能
は、航空機内向けに 5G と同等以上の大容量通信である。特に、高度 10km 程度の現状の旅客機に比べて高い高度を飛行する超音速旅客機、および、宇宙空間の高度 100km 超へのカバ
レッジ拡張である。

⚫

鉄道業界では、鉄道業務における人手不足という課題がある（4.3.3 節を参照）。そのため、Beyond 5G の時代にはドライバレス運転の実現が期待されている。無線式列車制御システムにおいては列車衝突や速度超過を防ぐため、信頼性の高いリアルタイムな無線通信が必要となる。超高速鉄道の緊急停止では、Beyond 5G に求められる性能の一つとして数ミリ秒程度のエンドツー
エンドの遅延時間が求められるだろう。

⚫

通信、IT 業界では、誰一人取り残さないデジタル化や災害時も途絶えない安定したネットワークの整備という課題がある（4.4 節を参照）。このようなことから、Beyond 5G の時代には HAPS 等の非地上系ネットワークによる超カバレッジのようなユースケースが期待されている。このユースケース
から Beyond 5G に求められる性能は、地上系/非地上系ネットワークによる「国土カバー率 100%」である。また、通信、IT 業界では、サイバー空間を通じて様々な社会的損失や課題の解決と経済成長とを両立できる Society 5.0 の実現を目指している（4.4 節を参照）。このようなことから、
Beyond 5G の時代には必要なモノ・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供することができる最適化や将来予測のようなユースケースが期待されている。このユースケースからBeyond 5G に求められる性能は AI 技術を活かした機器の自律的な連携によるゼロタッチである。
なお、通信業界では、他業界が求める性能要件を満足する通信インフラが求められる。

181

メディア業界では、コンテンツリッチ化の観点において、さらなる没入型メディア体験の実現を目指して⚫

いる（4.5 節を参照）。そのため Beyond 5G の時代にはホログラフィックコミュニケーションのような
ユースケースが期待されている。このユースケースから Beyond 5G に求められる性能は数十～数百Gbps のスループットと AI 技術を活用したデータ圧縮やスプリット/リモートレンダリング等の最適化である。
エネルギー資源素材業界では、山岳や海洋での資源開発現場の厳しい労働環境の改善を目指⚫

している（4.6 節を参照）。そのため、Beyond 5G 時代には、現場の高精細映像（8K 等）/センサーと HMD/振動装置などを用いた没入型機器遠隔操作システムがユースケースとして期待されている。このようなユースケースで映像酔いを防止するためには、現場と操作者の間で 100 ミリ秒以下の映像伝送遅延時間が望ましい。例えば、映像圧縮伸張処理のための画像処理による遅延な
らびに HMD への表示に要する処理遅延時間が 55 ミリ秒と仮定すると、Beyond 5G に求める性能は 45 ミリ秒となる。また、あらゆる現場での遠隔操作を実現するためには、エリア拡張（HAPS/
衛星通信/水中通信）も求められる。
自動車業界では、「安全運転支援」、「遠隔運転」、「自動運転」などのユースケースが考えられる⚫

（4.7 節を参照）。
Beyond 5G 時代には遠隔運転の用途が、地方のモビリティサービスの一環や、災害発生時の路上駐車車両の除去など多様化することが考えられ、遠隔監視と遠隔制御のようなユースケースが期待されている。これらのユースケースから Beyond 5G に求められる性能は無線区間の伝送速度概
ね 50Gbps、エンドツーエンドでの通信遅延 1 ミリ秒3、通信信頼性410-6 以上が求められる。
都市部の夜間や地方などで車両が単独走行する条件下では、Beyond 5G 基地局のセンシングが有効である。テラヘルツ波の利用などによる、cm レベルのセンシング精度を提供可能とすることが期待される。
また、高度な自動運転時代に向けては、車両単体が得られる多(又は他)視点情報の処理が単体に限定される場合の計算量は、ニューラルネットワークを肥大化させ、車両の GPU・NPU の能力だ
けでは極めて短い時間内での計算を賄いきれない可能性も考慮する必要がある。そのような要件に備えるため、分散学習・推論の機能を車両や Beyond 5G 基地局に具備することが求められるだろう。
機械業界では、モノづくりや製造現場において、生産ラインの柔軟な組み換えや、加工精度の向上、⚫

製造量の増大化という現状の課題の解決に加え、カスタマイズ生産の実現といった将来展望がある（4.8.1 節を参照）。このようなことから、Beyond 5G の時代には工作機械と生産コントローラー
間が無線で接続されることで、極めてフレキシブルかつ効率の高い生産ラインが構築されるとともに、
ユーザー要望通りの製品が即時に製造され届けられる「マイ工場」のようなユースケースの実現が期

3

提案数値は 3GPP リリース 16 の要件を参考にした

4

通信信頼性が Block Error Rate と相当するもの

182

待されている。このユースケースから Beyond 5G に求められる性能は、エンドツーエンド(ローカルエリ
ア内通信)で 100 マイクロ秒クラスの遅延時間の実現である。
⚫

電機・精密業界では、Beyond 5G がエッセンシャルインフラとなっていく中で、社会インフラ/プラットフォーム業界への変貌が求められる（4.9.1 節を参照）。生活シーンや業務で取り扱う各機器の通信機能として Beyond 5G が広く普及するため、身の回りにあるあらゆる家電、電気機器、OA機器などが複数の業界を横断し連携して動作するために、通信ネットワーク内の機器間のインターフェースおよび通信と通信以外のシステム間のオープン API やオープンインターフェースを具備すること、データ分析/処理やコンテンツ取り扱いのために共通プラットフォームを構成するなど、拡張性に関する機能が重視される。また、ダイバーシティ&インクルージョンが浸透し、高齢化社会が進展することか
ら、電気・精密機器をユーザーが自分で容易に扱えることが求められるようになる。ゼロタッチで機器同士が連携する、マニュアルフリーの直観操作となり複雑な設定無しで作動する、デバイスフリーでいつでもどこでもサービスを利用可能とするなど、各機器の自律性の格段の向上や接続/操作時のユニバーサル対応が重要となる。

⚫

半導体業界では他の製造業と同様に、工場の省人化や無人化の要求が高まってきている（4.9.2 節を参照）。大きく自動化とリモートコントロールの要求がある。製造の自動化や装置のIoT 化により通常製造時の無人化、稼働状況の可視化、定期診断等の機能は強化されている。
ただし、装置の微調整やメンテナンス等を無人化するためには、装置をモニターしながら、調整するロ
ボットをリモートでコントロールする事が必要となる。その際求められる遅延時間は 1 ミリ秒程度が要求されることになる。

⚫

小売卸流通業界では、主に仕入れ、加工・製造、配送、品出し、販売と多様なオペレーションによるサプライチェーンが存在する（4.11 節を参照）。その中で配送を行う物流業界の存在は小売卸
流通業の経営の根幹であり物流業界の課題は非常に重要な問題となる業界である。今回、物流業界の課題を１）新型コロナ感染拡大による新たな生活様式の対応、２）労働力不足対策、
３）持続可能な物流網の対応の 3 点から 2021 年~2025 年で取組されている「次期総合物流施策」を対応していく「Beyond 5G と物流 DX」の実現を利用シーンとして、①輸送・配送の高度化、②スマート物流化（DTC/CPS 内にサプライチェーンの全てのデータを取得しデータ基盤の構築）、③輸送・配送に関わる運行データの取得により環境規制の対応の 3 点をユースケースとする。
上記のユースケースに対し、求められる性能は以下の通りである。
➢

ユースケース①➢

超多数同時接続：店舗

ユースケース②

大容量通信：10 - 100Gbps



信頼性：サプライチェーンの活用サービスによる



その他：CASE (Connected, Autonomous/Automated, Shared, Electric) 実
現のための DTC/CPS 連携

183

➢

ユースケース③

超多数同時接続：トラック運行車数（ただし、同一エリア内ではなく日本全国）



大容量通信：テレマティクス仕様による



その他：RIS (Reconfigurable Intelligent Surface)との連携、AI/Location＊トラック運行車数/トラック運送事業者 約 62,000、従業員 約 195 万人。
⚫

医療業界では、超高齢化社会との共生という現状の課題に対して、超高齢化社会を支える医療・介護体制の構築、健康寿命の延伸のような夢がある（4.12.1 節を参照）。このようなことから、
Beyond 5G の時代には場所を問わず施術が受けられる遠隔手術やナノマシン・マイクロマシンを用いてリアルタイム健康管理及び低侵襲治療・患部直接治療が体内から行われるユースケースが期待されている。このユースケースから Beyond 5G に求められる性能として、遠隔手術では高精細な施術映像伝送のために数十 Gbps 超のスループット、施術者とロボット間の操作情報伝送のために 10-7 の超安全・信頼性が考えられる。体内からの健康管理及び直接治療では、体内である程度の期間の動作を継続するために体外からの給電やエナジーハーベスト、更に体外から体内のデバ
イスを制御，データ連携をする場合、体内に数個から数十個のデバイスが注入されかつ電車内の人の密度を想定すると数百万～数千万個/km2 のデバイスの超多数同時接続、また体内のデバイ
スやカメラの連携を想定すると、ゼロタッチで機器が自律的に連携する事が考えられる。

⚫

エンターテイメント業界では、デバイス技術や通信技術の進化に伴い、これまで体験したことのないよ
うな新しいサービス体験が次々と提供されていくことが期待される（4.14.2 節を参照）。特に、これまでの視覚・聴覚中心の視聴体験から、五感をフルに刺激する究極の没入体験や一体感の提供により、これまで味わったことのない体験価値を創造し、人々に驚きと感動を与えるアプリケーションの提供が期待される。このような究極の没入感を実現するために、近年、超高画質で空間自体を丸ごと伝送可能な、ボリュメトリックビデオといったような技術が注目を浴びている。ボリュメトリックビデ
オでは、実在の人物や場所を三次元デジタルデータに変換し、実世界空間をまるごと取りこみ、後から視聴ユーザー側で自由に視点を動かして視聴する。これと同時に、バーチャル空間とリアルタイム
でインタラクティブに接続することで、例えば、音楽ライブやスポーツ観戦などのリモートライブユースケー
スなどでは、遠隔地にいながら、あたかもその場にいるような究極の臨場感をリアルタイムに体験することが可能となる。このようなユースケースにおいて、 Beyond 5G 通信に求められる性能として、約48-200Gbps (Raw data)の大容量通信や、エンドツーエンドで MTP(Motion To Photon)
10 ミリ秒や TTP(Time To Present) 70 ミリ秒といった遅延時間が要求される。そしてこれらの高速大容量通信と低遅延通信の同時実現を行うことが必要となる。通信提供カバレッジとしては、導入初期では、建物内などのある程度静的な環境で局所的なエリアが想定されるが、通信インフラの展開とともに、新幹線や飛行機といったような高速移動空間上においても、このような通信性能の提供が求められる。

⚫

4.15.1 節で取り上げた宇宙業界では以下のようなユースケースが期待されている。
➢

宇宙から地球の生活を守る

世界中をリアルタイム・高頻度・高分解能で観測（例えば、大学研究室や企業などが製作する小184

型観測衛星などの周回衛星による観測、成層圏の HAPS などに搭載されたセンサーによる観測、
気球や航空機による観測、地上や海上に広範囲に設置された様々な IoT センサーによる観測や、
地上レーダー等による観測など）する動きが活発化している。従来は、収集した観測データを地上に転送して処理解析していたものを、宇宙空間の NTN プラットフォーム（静止軌道上のフルデジタ
ル衛星等）に搭載した AI やストレージと地上クラウドと連携することにより、観測データの収集や転送、並びにデータ処理解析と予測処理の頻度を従来の 1 日 1 回程度から数時間に 1 回程度に高め、さらに複数の観測データを組み合わせて高精度かつピンポイントで解析や予測などを可能とすることが求められる。
例えば、線状降水帯やゲリラ豪雨などの異常気象現象や洪水・浸水などの予測、地震発生による津波観測と到達時刻の予測、火山噴火による火砕流や噴煙・降灰等の流出物による陸上・海上の災害予測などを行い、それに基づく適切なタイミングでの避難勧告や警戒情報の発令を該当する
エリアや人・モノに対して地上携帯網を通じて指示・制御や関連する情報提供をきめ細かく行えるよ
うにする。
また、これら気象や災害の予測だけではなく、様々なリアルタイム・高頻度・高分解能で観測されるデータの広範囲な活用によって日常的に地域や場所、産業に特化したオーダーメイドな予測と、それに基づく指示・制御や情報提供が可能となる。
上記のユースケースに対し、求められる性能は以下の通りである。
◼

超高速・大容量：さらなる大容量・高速化が求められる静止衛星用フィーダリンクでは、フルデジタル衛星 HTS（2025 年頃）で数十~数百 Gbps、VHTS（2030 年頃）で数
百 G~数 Tbps が求められる。一方で、低軌道・中軌道における衛星 1 機あたりのサービ
スリンクでの通信容量としては、数十 Gbps が求められる。

◼

超低消費電力：太陽電池で運用◼

超安全・信頼性：地上災害の影響を受けない、低軌道のスペースデブリの影響を受けない（静止衛星）、別の NTN のノードや組み合わせによる異ルート化（冗長化）が可能◼

自律性：衛星通常運用時は NTN が自律運用◼

拡張性：フルデジタル衛星による他の NTN ノードや他のスタンドアローンセンサーネットワー
クの統合機能が実現可能➢

宇宙活動のための利用（スペースデブリ）

宇宙環境保全において最たる課題であるスペースデブリ増加への対策に、Beyond 5G の活用が期待される。秒速約 8km 以上の高速で飛来するデブリ等の障害物を地上レーダー/軌道上監視等で検知した結果から、サイバー空間で障害物の軌道を正確に予測し、衝突回避が必要な宇宙機が瞬時に把握することで、宇宙機は無駄なく効果的に衝突を防ぎながら軌道上を周回することが出来る。
上記のユースケースに対し、求められる性能は以下の通りである。
◼

超高速・大容量：観測結果や推定軌道等の多岐にわたる情報を高速に通信◼

超低遅延：瞬時に広域にわたり周回する宇宙機へ情報伝搬

185

➢

◼

超多数同時接続：膨大な宇宙機同士による相互接続◼

超安全・信頼性：重大被害を回避する情報を確実に伝達

宇宙活動のための利用（月惑星探査）

惑星探査のための通信としては、たとえば 5,600 万 km 以上離れた火星近辺の探査機（往復伝搬時間は最大 40 分程度）とのロバストな通信が必要となる。さらに、修復可能な地上通信イ
ンフラとは異なり、高い信頼性や自律的な運用を実現する通信が求められる。また、現状は数十kbps にとどまる遠方からの通信速度の高速化はミッション遂行と科学目的達成に寄与する。
一方、38 万 km 離れた月面上（往復伝搬時間は約 3 秒）での持続的な将来活動の一つとして、現地資源利用（ISRU：In-Situ Resource Utilization）が挙げられる。例えば月面に存在する「レゴリス」を月面基地の建材として採用した構造物建築等、資源の地産地消である。月面の過酷な環境において、これら施工を全て遠隔で自動・自律実施するため、宇宙でのストレージや計算処理、デジタルツイン、ロボット技術を駆使した確実な運用に向けて、大容量通信だけでなく、
消費電力低減や通信高信頼化等の Beyond 5G の適用が期待される。
上記のユースケースに対し、求められる性能は以下の通りである。

⚫

◼

超低消費電力：搭載リソースが極端に限られる月惑星探査機からの要求◼

超安全・信頼性：修理不可能な宇宙探査機からの要求◼

自律性：超遠方通信時の緊急時、食（探査機が見えていない）時の自律運用要求◼

拡張性：月や火星、及び航行中の超遠方通信への拡張要求

HAPS 業界では、従来の地上基地局では展開が困難であったルーラルエリアや上空・海上を含むあらゆる場所であらゆる人々にインターネットを届けられる世界を実現することや、自然災害時にも災害の影響を受けず救助・復旧活動をサポートするインフラを構築することを目指している（4.15.2
節参照）。それらを実現するためには高高度からの超広域カバレッジ通信の提供が必要であり、Beyond 5G に求められる性能は 1 つの HAPS に搭載される基地局によって半径数十 km から
数百 km 程度のエリア、および上空数 km 程度のエリアをカバーすることである。

⚫

4.15.3 節で取り上げた社会課題に関して、日本で多く発生している地震や火山噴火、風水害等の自然災害から人命や財産を守るために、自然災害を予知／検知して避難指示を実現することが必要である。Beyond 5G の時代においては、避難指示を一斉にかつ一人ひとりの状況に合わせて届けるようなユースケースが期待される。ここで言う状況とは、例えば、年齢や性別、障がい、文化などの違いのような個性、屋外に留まらず屋内や地下、何階にいるかのような 3 次元的位置情報、
並びに、仕事中や運転中のような活動状態である。このユースケースから Beyond 5G に求められる性能は、山間部や海上 などのような僻遠な場所も 含め「どこでもつながる（ ”connected
anywhere”）」ことであろう。また、1,000km/h のような速度を実現する未来の移動手段でも避難指示を受け取ることができる拡張性と、様々な状況に合わせて避難指示を画像や音声で届けることができるよう 10Mbps 以上の通信速度の両立を実現することも Beyond 5G に求められる性能であろう。

186

以上、各業界から求められる性能をまとめると以下の表になる。
表 5.1-1 各業界から求められる性能
カテゴリ

要求

各業界で求められる性能

条件
定量的

超高速・

要求

大容量

条件

 数 10～数 100Gbps のスループット（ホログラフィックコミュニケーション
での非圧縮伝送の場合（メディア）） 50Gbps （遠隔監視と遠隔制御（自動車）） 10 ～100Gbps（スマート物流化（小売卸流通））
 数 10Gbps 超（遠隔手術（医療）） 48～200Gbps（Volumetric video（エンタメ）） 数 10Gbps （低・中軌道軌道（宇宙）） 10Mbps 以上（自然災害対策（社会））超低遅延

 ローカルネットワーク内でミリ秒オーダー（物流施設の完全自動運転（倉庫・物流）） 数ミリ秒 （超高速鉄道の緊急停止 （鉄道）） 100 ミリ秒（没入型機器遠隔操作システム（エネルギー資源））
 1 ミリ秒（遠隔監視と遠隔制御（自動車））
 ローカル通信で 100 マイクロ秒（モーション制御（機械）） 1 ミリ秒（ロボットリモートコントロール（半導体業界））
 MTP (Motion To Photon) 10 ミリ秒*、 TTP (Time To
Present) 70 ミリ秒（Volumetric video（エンタメ））* アプリレイヤーでの処理遅延時間を含む

時刻

 時刻同期は無線区間を含めた内部の時計の精度として PTP

同期(Precision Time Protocol)（マイクロ秒）（物流施設の完全自動精度運転 （倉庫・物流））超安全・

 10-6（遠隔監視と遠隔制御（自動車））信頼性

 10-7（遠隔手術（医療））単位は、Block Error Rate

測位・

 1～2cm の測位精度（土木工事（建設・不動産業界））

センシング

 cm レベルのセンシング精度（夜間，地方の車両単独走行（自動
車））

超多数同
時接続

 数 100 万～数 1,000 万個/km2 のデバイス（体内デバイス（医
療））

187

カテゴリ

要求

各業界で求められる性能

条件
超カバレッ
ジ

 10km 程度の現状の旅客機に比べて高い高度を飛行する超音速旅
客機、および、宇宙空間の高度 100km 超でのカバレッジエリア （航空機業界）
 国土カバー率 100% （通信・IT 業界）
 宇宙空間や月でのカバレッジエリア（宇宙） HAPS 1 基で半径数 10～数 100 km のエリアと上空数 km のエリアをカバー（HAPS）

定性的

超安全・

 高度なセキュリティサービス、高セキュリティなネットワーク（金融、医療）

要求

信頼性

 エアインターフェースにおける量子暗号技術の適用（自動車）条件

 災害やテロ・犯罪に対する堅牢性、冗長性、補完性（倉庫・物流）
自律性

 必要なモノ・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供することができるような自律的な最適化機能や将来予測機能 （通信・IT
業界）
 各機器の自律性の向上や接続/操作時のユニバーサル対応（電機・精密） ゼロタッチで機器が自動連係（体内デバイス，カメラ連携（医療））

超低消費 搭載リソースが極端に限られる月惑星探査機での使用（宇宙）電力
その他 分散学習・推論機能（複数の車両や Beyond 5G 基地局を用いて処理を行う（自動車））
 機器間インターフェースおよび通信と通信以外のシステム間のオープン
API やオープンインターフェース、データ分析/処理やコンテンツ取り扱いのための共通プラットフォーム（機器連携（電機・精密）） 1,000 km/h の速度で移動中でも避難指示を受けられること（自然
災害対策（社会）） NTN ノードが、他の NTN ノードやローカルなセンサーネットワークとの自動接続が可能（宇宙） NTN ノード単独、又は別の NTN ノードとの組み合わせによる地上系を介さないメッシュネットワーク構築が可能（宇宙）

188

5.2

Beyond 5G を象徴する図と利用シナリオ

5G（もしくは IMT 2020）を象徴する図として、三角形とその頂点に描かれている 3 つの利用シナリ
オ（eMBB や URLLC、mMTC）が知られている。Beyond 5G（もしくは IMT for 2030 andbeyond）は 5G の進化系でありながらも、Beyond 5G ならではの利用シナリオが考えられる。本白書
では、図 5.2-1 に示すように、6 つの利用シナリオを提案する。

図 5.2-1 Beyond 5G を象徴する図
図 5.2-1 の六角形の頂点に記載している利用シナリオについて、以下にまとまる。

Ultra Broadband Communication
この利用シナリオは、5G における eMBB の拡張版としての位置づけであり、没入型 XR（拡張現実）
やホログラフィック通信といったアプリケーションの利用を想定している。このシナリオでは、非常に高いデータレートが必要になるだけでなく、低遅延性やシステムの大容量化も求められる。利用場所としては、都市部のホットスポットだけでなく農村地域まで、あらゆるエリアが対象となる。
Ubiquitous Sensing
この利用シナリオでは、センシングと通信システムを組み合わせた「ユビキタスセンシング」とセンシングデー
タの受信の実現を目指している。自動建設や倉庫管理、自動運転などのユースケースに必要な、高度な位置測位やポジショニング、姿勢/ジェスチャーの認識、物体追跡、イメージング、マッピングなどにおいてこの利用シナリオが必要となる。このユースケースによって、仮想世界と実世界の間をリアルタイムに相互作用させることが可能になる。

189

Mission Critical Communication
この利用シナリオは、5G における URLLC をさらに高度化し、通信回線の信頼性と遅延時間の要件が非常に厳しいユースケースに適用される。典型的なユースケースとしては、Beyond 5G 時代に想定される遠隔操作やロボット間の連携動作、自動運転、遠隔医療手術などが含まれる。これらのユースケー
スは、通信システムの不具合のみならず、通信性能が不十分な場合に、アプリケーションに対して深刻な結果をもたらす可能性があることが特徴である。

Universal Coverage
この利用シナリオは、空域や地上だけでなく、農村地域や遠隔地など全人類が存在するあらゆる場所
において通信環境を提供するために必要な、世界全体を普遍的にカバーするエリアが提供されることを目指している。典型的なユースケースとしては、人々のすべての居住地では基本的な MBB サービスを提供
し、UAV や空飛ぶ車などの有望な航空アプリケーションを接続することを目指している。この利用シナリオ
では、地上のセルラーネットワークと、HAPS や衛星などの非地上ネットワークとの間の相互接続が必要である。これにより、災害に強い通信インフラを提供でき、自然災害の発生時においても救助や復旧の支援が容易になる。

Ultra Massive Connection
この利用シナリオは、5G における mMTC の利用シナリオを拡張したものである。典型的なアプリケーシ
ョンには、メータの検針や環境モニタリング、さらには、ウェアラブルデバイスを含む大量の電子デバイスやセンサーのような日常生活において散発的にデータが送受信されるようなアプリケーションが含まれる。このよ
うに、この利用シナリオでは大量の同時接続をサポートすることも必要になる。

Intelligent Connection
この利用シナリオは、高度な AI を Beyond 5G のネットワークやデバイスに組み込むことで、さまざまなアプリケーションが高度化されることを特徴としている。たとえば、ローカルエリアのコンピュータ資源のオフロー
ドや、分散学習/推論、AI モデルのトレーニングを活用するとともに、ネットワーク内に存在する AI のエー
ジェント機能と共同で高度な AI が動作することを想定している。典型的なアプリケーションは、協働ロボッ
ト用のトレーニングと推論、自動運転用の分散学習と推論、ゼロタッチ運用ができるデバイス間の自律的な連携などである。この利用シナリオのもう 1 つの重要な側面は、AI/ML を使用して、すべてのネットワー
クレイヤーで Beyond 5G システムが最適化され、無線インターフェースとネットワーク自体の性能と効率が向上することである。

190

5.3

目標 KPI

5.3.1

Key features for Beyond 5G in the Beyond 5G Promoting Strategy

Beyond 5G 推進戦略懇談会の提言[2]に従い、2020 年 6 月に総務省が「Beyond 5G 推進戦
略 －6G へのロードマップ－」を発表した。この提言において、「目指すべき Beyond 5G には、5G の特徴的機能の更なる高度化に加え、新たに 4 つの機能の具備が必要となる」と述べられており、Beyond
5G で求められる要件が図表として示されている(図 5.3-1)。

図 5.3-1 Beyond 5G に求められる機能等 [2]
この提言においては、Beyond 5G の主要な要件が以下のように述べられている。
(1) 5G の特徴的機能の更なる高度化
まず、5G の特徴的機能を更に高度化させ、「超高速・大容量」、「超低遅延」、「超多数同時接続」といった機能を具備することで、あらゆる場所からの膨大なデータを瞬時に正確に処理できるようになる。
具体的には、2030 年代に想定されるデータ通信量や通信機器数を踏まえると、アクセス通信速度と同時接続数は 5G の 10 倍、コア通信速度は現在の 100 倍が目標となる。また、上記の
CPS の高精度な同期を実現するためには、5G の 1/10 の低遅延とそれを補完するネットワークの高度な同期が必要と考えられる。

191

(2) 求められる新たな機能
また、こうした 5G からの連続的な進化に加えて、Beyond 5G では次のような新たな機能が具備されるべきである。
 「自律性」： AI 技術等を活かし、人手を介さず（ゼロタッチ）、あらゆる機器が自律的に連携し、有線・無線を意識せず即座に利用者のニーズに合わせて最適なネットワークを構築する機能。
 「拡張性」： 端末や基地局が、衛星や HAPS（High Altitude Platform Station）等の異なる通信システムとシームレスに繋がり、また、端末や窓など様々なものも基地局とすること（ユビキ
タス基地局）で、至る所にある機器が相互に連動しつつ、海、空、宇宙を含むあらゆる場所で通信を利用可能とする機能。
 「超安全・信頼性」： 利用者が意識しなくてもセキュリティやプライバシーが常に確保され、災害や障害の発生時でもサービスが途絶えず、瞬時に復旧する機能。
 「超低消費電力」： 低消費電力化の技術開発がなされない場合、2030 年の IT 関連の電力
消費量は 2016 年の 36 倍（現在の総電力消費量の 1.5 倍）となると考えられる。こうした電力消費量の大幅な増加に余裕を持って対応するため、現在の 1/100 程度の消費電力に抑えることを検討する必要がある。
(Beyond 5G 推進戦略懇談会提言より抜粋 [2])5.3.2

Beyond 5G の目標 KPI の検討

以上のように、Beyond 5G の主な特徴について考察したが、これは第 2 章の通信トラヒック動向の検討や第 3 章、第 4 章、5.1 節で述べた市場の期待とも整合している。これらの主要な要件に対応して、
図 5.3-2 および図 5.3-3 のように Beyond 5G の目標 KPI を導出した5 6。
目標 KPI の各項目は、Beyond 5G 通信システムのどの部分に対する KPI であるかを明確に意識して定義する必要がある。例えば、遅延時間は、ユーザー機器のアプリケーション層から、エッジノードで相対するアプリケーション層との間のエンドツーエンドでの片道遅延時間とし、アプリケーション層の間での最短の転送遅延となるものと定義する（図 5.3-4）。本節で示す目標 KPI については、5.1 節に記載した市場要件に対して必要かつ十分な機能と性能を提供するために検討したものであるが、その詳細の定義に

5

本白書 1.0 版発行以降の検討を踏まえ、一部の目標 KPI について見直しと更新を行っている。

6

図 5.3-3 Beyond 5G の目標 KPI (定性的要件)における「拡張性」の一つの項目である「衛星や HAPS とのシームレスな接続」は、図 5.3-2 Beyond 5G の目標

KPI (定量的要件)における定量的な指標軸の中で「カバレッジ」対象の分類上の拡張(「陸上」→「陸上+海上+空+宇宙」)として指標化しているなど、２つの図の指標には相互に関連するものがある。

192

ついては更なる検討が必要である。また、これらの目標 KPI に関連する技術動向や実現可能性について
は、第 6 章でその一端が述べられているが、今後より包括的な検討が必要と考えられる。

図 5.3-2 Beyond 5G の目標 KPI (定量的要件)

持続可能性•機器の低環境負荷化(環境対応材料の使用、再利用性 向上)•機器の長寿命化(ソフトウェア拡張性やハードウェアの
モジ ュール構造化)•カーボンニュートラル(再生可能電源の利用)

セキュリティ/信頼性/頑健性• ピーク帯域を超える暗号処理速度• 量子暗号・コンピュータを考慮したセキュリティの対応•災害や障害からの瞬時復
旧・ローミングによる対応

自律性

拡張性

•ゼロタッチで通信機器、計算資源、AI、センサーが自律的に連携し、最適なインフラを構築•衛星や HAPS とのシームレスな接続•構築から運用まで全てのワ
ークフローにあたって、AIにより省力性・ 柔軟性・迅
速性を同時に満たす完全自動化の達成図 5.3-3 Beyond 5G の目標 KPI (定性的要件)

193•ビル内での通信(端末や窓など様々なものを基地局
化)•オープンインターフェース(Network API,application API)
•ネットワークセンシング/無線センシング

図 5.3-4 目標 KPI のスコープ
参考文献[1] “「Beyond 5G 推進戦略 －6G へのロードマップ－」の公表”, 総務省報道資料, 2020 年 6
月 30 日.
[2] Beyond 5G 推進戦略懇談会提言, Beyond 5G 推進戦略懇談会, 2020 年 6 月.
付録 Beyond 5G の無線区間伝送における「信頼性」の検討例
図 5.3-2 に示した目標 KPI の１つである「信頼性」について、「エンドツーエンド のパケット伝送誤り確率(PBLER)<10-7」という目標 KPI として設定した場合に、伝送システムを構成する無線と有線の伝送区間にもとめられる伝送品質について簡易な検討を行った結果を参考情報として以下に付記する。
検討対象の伝送システムは、図 5.3-4 においてアプリケーション層を搭載したエッジノードを外部のクラウドネットワークを介さずに CORE NW と同じ場所に配置・接続して伝送を行う構成とした。
図 5.3-5 は、ユーザー端末側のアプリケーション層側からエッジノードに装備されたアプリケーション層に向かって上り方向にパケットを伝送する場合の検討モデルを示している。無線区間における再送制御などは仮定せずに単純な一方向伝送を前提として検討を進める。
ユーザー端末側のアプリケーション層から送信するデータは NRAN バイトのパケットに分割され、無線伝送路で無線アクセスノードに伝送される。その際の各パケット伝送の成功確率は 1- PBLER_RAN とする。無線アクセスノードで正しく受信されたパケットは、NOPT/RAN ケずつ束ねて NOPT バイトのパケットとして組み立てられ、伝送成功確率 1 PBLER_OPT の有線伝送路を介してコア網ノードに伝送され、エッジノードを介して対向側のアプリケーション層に伝送される。
以下では、無線伝送区間(ユーザー端末と無線アクセス間の伝送区間)の伝送パケット長(NRAN)を
32 バイト、あるいは、400 バイト、有線伝送区間(無線アクセス部とコア網の間の伝送区間)の伝送パケット長さ(NOPT)を 1500 バイトとし、有線伝送区間では平均ビット誤り率(PBER_OPT)が 1×10-9～
1×10 -13 となる伝送品質の光ファイバー回線を介して伝送を行うものとして、無線区間の伝送で要求さ194

れるパケット伝送(PBLER_RAN)の伝送品質を導出した結果を示す。

図 5.3-5

エンドツーエンド パケット伝送の簡易検討モデル

有線伝送路のパケット伝送成功確率 1-PBLER_OPT は、伝送路におけるビット伝送誤り率 PBER_OPT から次の式で与えられる。
1 − 𝑃𝐵𝐿𝐸𝑅_𝑂𝑃𝑇 = (1 − 𝑃𝐵𝐸𝑅_𝑂𝑃𝑇 )𝑁𝑂𝑃𝑇PBER_OPT を所与とした場合、目標とするエンドツーエンドのパケット伝送成功確率 PBLER を得るには、
無線区間の伝送成功確率 1-PBER_RAN が以下の関係を満たす必要がある。
(1 − 𝑃𝐵𝐿𝐸𝑅_𝑅𝐴𝑁 )𝑁𝑂𝑃𝑇/𝑅𝐴𝑁 ≥1 − 𝑃𝐵𝐿𝐸𝑅
1 − 𝑃𝐵𝐿𝐸𝑅_𝑂𝑃𝑇

ただし、
𝑁𝑂𝑃𝑇/𝑅𝐴𝑁 = ⌈

𝑁𝑂𝑃𝑇
⌉
𝑁𝑅𝐴𝑁

これらの式で、NOPT=1500, PBLER=1×10-7 として所要の PBLER_RAN を求めた結果を表 5.3-1 に示す。エンドツーエンドのパケット伝送成功確率を 1-10-7 以上とするためには、有線伝送路のビット伝送
誤り率が 1×10-12 以下である必要があり、その条件下で無線回線のパケット伝送の失敗確率
PBLER_RAN は、無線パケット長(NRAN)に応じて 1.9×10-9～3.3×10-9 より低い必要がある。

195

表 5.3-1 有線・無線区間の伝送品質とエンドツーエンドのパケット伝送品質の検討例
NRAN

PBLER_RAN

1-PBLER_RAN

NOPT/RANPBER_OPT

PBLER_OPT

1-PBLER

32

N/A

N/A

46

1×10-999.9988%99.99999%

32

N/A

N/A

46

1×10-1099.99988%

99.99999%

32

N/A

N/A

46

1×10-1199.999988%

99.99999%-12

99.9999988%

99.99999%32

1.9×10-999.99999981%

46

1×10

32

2.1×10-9

99.99999979%

46

1×10-1399.99999988%

99.99999%

400

N/A

N/A

3

1×10-999.9988%99.99999%-10

99.99988%

99.99999%

400

N/A

N/A

3

1×10

400

N/A

N/A

3

1×10-1199.999988%

99.99999%400

2.9×10-8

99.9999971%

3

1×10-1299.9999988%

99.99999%400

3.3×10-8

99.9999967%

3

1×10-1399.99999988%

99.99999%

196

6. 技術トレンド

197

6. 技術トレンド
6.1

Beyond 5G に向けた技術トレンドと AI/ML 活用、センシング、トラスト確保技術の概説

ここまでに取り上げた 2030 年代に向けた市場の要請や期待に応えるため、また、前章に掲げた目標
KPI 達成に資するために Beyond 5G に向けた技術開発のさまざまな取り組みが進められている。6.2
節～6.7 節でこれらの技術の果たすべき役割やその概要を述べるのに先立って、以下では市場からの要
求や市場への展開動向について Global commons の観点などにも触れながら概観する。
AI/ML 活用、センシング、トラスト確保技術については、関連する事項が本章の記載の中で横断的に存在することから全体の概要をあわせて付記する。
6.1.1

市場の要請
市場の動向と要請

社会インフラとしての情報通信システムの役割と期待が高まるにつれ、求められる価値がより普遍的なものに昇華されてきたことがわかる。このおような市場の要求や動向を踏まえて、 2030 年に向けて
Beyond 5G コンソーシアムが提唱する、包括的で持続可能かつ信頼できる社会の概念 [1] が考察されたと考えることができる。
これらの考え方を具現化した社会を実現するためには、想定されるユースケースを支えるための目標となるキー・パフォーマンス指標を満たす機能・特性と、実際に実装される技術や性能が必要である。いくつかの KPI を満たすためには技術的なブレークスルーも必要であるため、ステークホルダによる建設的かつ継続的な検討と貢献が重要となる。

図 6.1-1 2030 年代社会を支える技術、あるいは実現の手法

198

携帯電話システムの発展は、6.1.2 節で述べるように、世界共通の統一規格を用いてきたが故の発展という側面がある。今後の世界標準開発の取り組みは、貴重な「金の卵」としてのこれまでの資産を最大限に利用しながら、新しい潜在的なステークホルダの期待や需要をいかに反映して発展させていくかが鍵となる。
別の言い方をするとすれば、既に社会基盤として広く普及している 4G、5G の情報通信インフラを効率的に活用して継承・発展させながら、ブレークスルー技術を適用することで Beyond 5G 時代に相応しい
包摂性、持続可能性、高信頼性を有する社会基盤として様々な市場に広くサービスを提供していくことが重要になると考えられる。
6.2 節～6.7 節では、前記 3 つの理念を体現する社会に資する目標 KPI をサポートする様々な技
術のトレンドについて、提供する価値や期待される役割、技術の概要・特長などについて述べる。

図 6.1-2 目標指標を支える技術
参考文献[1] “Beyond 5G Promotion Strategy Roundtable Recommendations”, Beyond 5G
Promotion Strategy Roundtable, (June 2020).

199

Beyond 5G と AI/ML 技術
AI と機械学習(ML)は、Beyond 5G とは切っても切り離せない関係となり、共に助け合って進化する関係である。すなわち、Beyond 5G に向けた様々な技術の進化においては AI/ML 技術の進化を大いに活用していくであろうし(AI/ML for Beyond 5G)、AI/ML 技術を活用した CPS/デジタルツインにおいては Beyond 5G による超高速で低遅延な通信技術は必要不可欠である(Beyond 5G for
AI/ML)。本ホワイトペーパーではこれらの観点について、以下のように幅広く取り扱っている。詳細については括弧内に記載の章において説明している。
(1) AI/ML for Beyond 5G
Beyond 5G における AI/ML 技術の活用としては、下のレイヤから順番に、物理層特性の把握からその制御、上位層における通信制御からネットワーク最適化、そして運用管理の自動化など、多岐にわたる。これら AI/ML 技術の活用においては、単に従来技術を学習ベースの技術に完全に置き換えるだけでなく、従来から培われてきたネットワークならではの物理特性のモデリングや様々な知見を AI/ML 技術と組み合わせて発展していくことが望まれる。
⚫

無線通信の経路損失のモデリング (6.1.3.2 電波伝播に関連する研究動向と成果)⚫

無線通信における PHY/MAC 層の効率化とパフォーマンス向上 (6.7.8 ネイティブ AI ベースの通信のための技術)⚫

高度な MIMO/大規模 MIMO のパフォーマンス向上とシステム設計の簡素化 (6.7.3 さらなる RAT/エアインターフェースの高度化)⚫

トラヒック予測や無線ネットワーク制御によるエネルギー効率の向上 (6.4 ネットワークエネ
ルギー効率の向上)⚫

非地上系ネットワークの自律的な運用 (6.5 非地上系ネットワーク（NTN）によるネット
ワークカバレッジ拡張)⚫

自律的なセキュリティ技術 (6.3.2 その他の Beyond 5G の特性に関連するトラスト確保
技術)⚫

アプリケーションから IT およびネットワークに至るシステム全体をワンストップで提供 (6.6.3
ネットワーク自律運用)(2) Beyond 5G for AI/ML
大規模な CPS/デジタルツインは Beyond 5G のキラーサービスとなりうると想定され、その実態は端末からエッジ・クラウドにかけて分散したシステムにおける AI/ML の処理である。Beyond 5G
はこのような分散処理のために超高速で低遅延な通信路を提供するだけでなく、このようなサービスの実現に向けて Beyond 5G ネットワークそのもののアーキテクチャを新しく検討していく必要があり、またアプリケーション性能や消費電力などの様々な観点での最適化も提供する必要がある。
⚫

デジタルツイン/ロボット制御/現実世界（フィジカル空間）再現・拡張などに向けた XaaS
(6.2 システムプラットフォームとアプリケーション)⚫

AI を活用したサービスとアプリケーションをサポートするためのネットワーク AI アーキテクチャ(6.6.1 ネットワークアーキテクチャ)

200

⚫

アプリケーションを考慮したネットワーク最適化 (6.6.2 ユーザー/アプリケーション中心の通信アーキテクチャ)⚫

分散型ネットワークによる AI トレーニングと推論にかかるエネルギー効率向上 (6.4 ネット
ワークエネルギー効率の向上)

Beyond 5G とセンシング技術
AI/ML 技術と Beyond 5G の関係と同じく、センシング技術についてもセンシングによる Beyond 5Gの高度化に加えて、Beyond 5G を活用したセンシングの両面を考えることができる。本ホワイトペーパー
ではこれらの観点について、以下のように幅広く取り扱っている。詳細については括弧内に記載の章において説明している。
(1) センシング for Beyond 5G
Beyond 5G の無線通信においては、データを送りながら無線通信環境のセンシングを行っており、このセンシングをより高精度化することは無線通信性能の向上には欠かせない。また、ここで得られたセンシングデータは、無線通信のためだけでなく、次のパラグラフに記載の通り通信以外の様々な応用も可能である。
⚫

無線通信にセンシングを統合することによる性能向上と新たなユースケースの実現 (6.7.3
さらなる RAT/エアインターフェースの高度化、6.7.8 ネイティブ AI ベースの通信のための技術)(2) Beyond 5G for センシング
Beyond 5G ではミリ波帯以上の高周波数帯の無線の活用が検討されており、その性質を活用した高精度な空間センシングや位置測位の実現も期待される。このようなセンシングは無線通信(固定基地局/UAV 基地)や光通信によって提供される。さらには、このようなセンシングに加えて、カメラ/LiDAR 等のセンサーからの大容量のデータをシステムとして収集/処理するためのネット
ワークアーキテクチャや、これを活用したデジタルツインとしての実空間のセンシングも期待される。
⚫

無線通信環境の把握や高精度な位置測位 (6.7.6 統合されたセンシングと通信および高正確度なローカリゼーション)⚫

UAV 基地局によるセンシング能力の強化 (6.5.3 UAV による無線通信)⚫

光無線通信によるセンシング (6.7.11 光無線・音響通信)⚫

通信、コンピューティング、およびセンシング機能の統合 (6.6.1 ネットワークアーキテクチャ)⚫

デジタルツインとしての実空間のセンシング (6.2 システムプラットフォームとアプリケーション)

トラスト確保技術、および、通信ネットワークの耐障害性について
Beyond 5G を安全・安心に利用するためのセキュリティ、プライバシー確保、信頼性、レジリエンス(耐性)などのトラスト確保に関わる技術については、「6.3 トラスト確保技術」で、ネットワークトラスト確保
技術と、それ以外の関連するトラスト確保技術の 2 つに大別して考察・検討を行っている。
ネットワークトラストの確保については、Beyond 5G ネットワークの設計に関わる技術として、秘匿性・

201

完全性の確保、認証・認可技術とトラストモデル、トレーサビリティの確保―ログ/イベント/トラヒックフロー
情報収集・管理技術、攻撃・故障への耐性の確保（可用性の確保）、セキュリティコーディネーションの確保について検討している。また、Beyond 5G ネットワークの運用技術としては、ログ・イベント・トラヒック
分析、インシデントに起因する情報の一元管理、統合的な対応及び復旧のための運用自動化技術、プライバシー保護機能、利用者/利用機器の信頼性診断について考察している。さらに、Beyond 5G ネッ
トワークのセキュリティマネジメントに関わる技術として、脅威分析、リスク分析の高度化、動的なポリシー
エンフォースメント技術、健全性自動監査技術についての検討を行っている。
関連するトラスト確保技術については、Beyond 5G における超高速・大容量、超低遅延、超同時接続、超低消費電力、自律性、拡張性の各側面における関連技術と仕組みについて考察している。
通信ネットワークの耐障害性については、「6.6 ネットワークアーキテクチャ」の中で、システム全体やエン
ドツーエンドにおけるサービスの耐障害性を確保するためのネットワークアーキテクチャという観点から、また、「6.6.4 耐障害性」の項では、ネットワークの耐障害性とシステムの耐障害性の観点から考察して耐障害性を確保するための Beyond 5G アーキテクチャの例を示している。
Beyond 5G においては、これらのトラスト確保技術、および、通信ネットワークの耐障害性に関わる技術を適用したシステムの構築、展開、運用と維持・管理が重要となる。なお、Beyond 5G が、必須の社会基盤としてさまざまな利用シーンで高度なサービスを広く提供していくことに鑑みると、社会の安心・安全を脅かすインシデントや障害の規模や様態も多岐に渡ることが想定される。このため、トラスト確保技
術や耐障害性に関わる技術の継続的な発展・適用とあわせて、社会制度やビジネススキームも含めた
総体的に安心・安全な社会インフラとその利用形態として整備・検討を進めることが重要と考えられる。
6.1.2

携帯電話システムの展開状況

携帯電話の加入者数は、全世界で 80 億人に達しており、依然として増加傾向にある (図 6.1-3) 。
グローバルな通信規格を適用することで、「規模の経済」の効果により高度な情報通信サービスを提供するための膨大なコストが巨大な市場のユーザー間で共有され、これによって高度な通信サービスが手頃な価格で利用可能な市場が形成されている。
携帯電話の加入契約者数で見ると、中国、インド、欧州 (地域) が上位 3 位、米国が 4 位、日本が 9 位となっていることが判る。
一方で、地域・国別の GDP-PPP7に上記の加入契約者数を乗じて概算の市場規模を算出してみると必ずしも加入契約者数のグラフとは一致しない(図 6.1-4)。直近では、中国、欧州、米国が上位 3位を占めており、これらの国や地域は、米国に次いで第 4 位の日本を含む他の国や地域と比較して、圧倒的な市場シェアを有していることを見て取ることができる。

7

Gross Domestic Product (GDP) per capita, purchasing power parity の略。購買力平価で表した一人当たりの国内総生産 (GDP)のこと。1 人当たりの GDP を国際ドルに換算して購買力平価 (PPP)で表し、それを総人口で除して算出したもの[2]。

202今後のサービス提供地域の更なる拡大や、スマートフォン等の人と人との通信に加えて通信の発展が加速するであろうことを踏まえると、これまでに構築されてきた高度で安定した全国的な通信ネットワークを最大限に活用しつつ、新たに包括的な世界の構築に向けたサービスの拡大の方策を検討する必要があると考えられる。
図 6.1-3 全世界の携帯電話の契約者数 [1]図 6.1-4 携帯電話契約者数×GDP-PPP [1][2]
現状は、それぞれの地域や国において国際標準規格に準拠しつつ、それぞれの地域ことの状況に即した通信システムが張り巡らされており、人々がそれらの通信システム資源を共有しながら社会生活や産業活動を営んでいる状況にある。

203

今後、Beyond 5G が世界に大きな影響を与え、欠くことのできない重要な役割を果たすことを考えると、Beyond 5G の存在を意識せずに、より多くの人が当たり前のように利用する共通の社会インフラや資源として位置づけ直すことが重要と考えられる。
インターネットなどの ICT システムを空気や水のような、いわゆる’Global commons8’(国際公共財)と同等に位置付けることについては異なる見解もあるが[3][4]、Beyond 5G が提供し得る情報通信基盤としての価値は人類共通の財産である有限なエネルギー資源と貴重な周波数資源を使って提供されることから考えると間違えなく’rivalrous’ (競合的に利用され得る)な有限資源であり、また、疑似的には’non-excusable’(非排他的に利用可能)に感じるほど潤沢な情報通信の価値を提供できることから、’Quasi-Global commons’(準国際公共財)のように位置づけた上で、有限な人類共通の資源としての情報通信能力をどのように分配・提供していくことが公正で世界社会の公共の福祉に貢献できる
かという検討を行うことは Beyond 5G システムの開発と敷延において重要と思われる。
次の 6.1.3 節では、貴重な’common-pool’(共有資源)の 1 つと考えることができる有限な周波数
資源の現状と今後の発展的な利活用に向けた取り組みについて述べる。
参考文献[1] International Telecommunication Union, Telecommunication Development
Sector (ITU-D), “Mobile-cellular subscriptions (excel)”, (July 2022).
[2] International Monetary Fund, “World Economic Outlook Database”, April 2022.
[3] M. Raymond, “The Internet as a Global Commons?”, Centre for International
Governance Innovation, (October 2012).
[4] M. Raymond, “Puncturing the Myth of the Internet as a Commons”, Georgetown
Journal of International Affairs, (November 2013).

8

経済学では、有限で共有可能な資源としてのグローバル・コモンズは、競合的資源であるが他者の利用を排除できない資源として定義されている。Beyond 5G は限られた周波数資源を使用する点では競合的であるが、技術的には、特定のユーザーまたはグループを除外するように操作できるので除外可能である。したがって、Beyond 5G のような ICT システムをグローバル・コモンズとして単純に定義することには議論の余地がある。

204

6.1.3

周波数資源の利活用技術
周波数資源の利活用動向

3GPP の 5G NR においては、図 6.1-5 に示すように第 4 世代 LTE-Advanced の利用している無線周波数を拡張する形で、サブ 6GHz 帯域(FR1 領域)と 24.25GHz より高い周波数周波数帯(FR2-1, FR2-2 領域)で利用可能な周波数帯を規定して利活用を進めてきている。
図 6.1-5 の横軸は周波数、縦軸は規格で規定されている周波数帯の帯域幅を対数軸として示しており、図中の斜めの線は中心周波数(fc)に対する各周波数帯の帯域幅(BW)の比が各々0.3%から30%になる点を示している。FR1 の周波数が低い領域では、上りと下りの回線を周波数軸上で分離して同時送受信を行う周波数分割複信(FDD: Frequency Division Duplex)が主に利用されるため、上下回線間で十分な干渉抑圧が得られるように BW/fc は数%程度以下に抑えられている。一方、
FR1 領域の中でも 3GHz より高い周波数帯や FR2-1, FR2-2 の領域では、上下の回線を時間軸で分離する時間分割複信(TDD: Time Division Duplex)が用いられることから BW/fc が 10%を超える周波数帯も規定されていて、より広い帯域を利用した高速通信や大容量通信の実現が可能となっている。
Beyond 5G においては、上記の周波数帯域の周波数資源の更なる有効利用に加えて、より広帯
域・高速通信が可能な EHF 帯(図 6.1-5 で薄青色に示した部分)の利活用を進めることで、更なる広帯域伝送や大容量通信を提供していくことが有用になると考えられる。
我が国にける周波数の割り当て状況を図 6.1-6 に示す。EHF 帯までの電波資源を様々な電波利用システムが極めて稠密に利用しており、Beyond 5G に向けては、既に 4G, 5G で利用されている帯域における複数の免許主体による周波数共用なども含めた更なる周波数の有効活用をしながら、新しい帯域を効率的に公共の福祉に資するように利活用していく取り組みが重要となる。

図 6.1-1 4G と 5G 用の周波数帯(3GPP 規格 [1][2][3][4])と EHF 帯への展開

205

図 6.1-2 我が国における周波数割り当て [5]将来の無線周波数に利用に関しては、様々な組織およびグループで以下のような議論が行われ、見解が示されている。Beyond 5G においては、さらなる広帯域が可能となる 6GHz 帯以上、ミリ波およびテラヘルツに及ぶ新たな周波数資源の活用が検討されているが、一方複数の組織が 6GHz 帯未満の既存周波数と新たな周波数の一体的利用の重要性についても言及している。
ITU-R WP 5D は、報告 ITU-R M.[IMT.Above 100 GHz] を作成中である。本報告は、100GHz を超える帯域での IMT の技術可能性について、伝搬環境とチャネルモデルの情報、および能動・受動素子、アンテナ技術、展開アーキテクチャ、シミュレーションとテスト結果などの新たな技術要素を示すことを目的としている。この新レポート案は 2023 年 6 月に完成予定である。なお電波伝播に関連する研究動向は、本白書の 6.1.3.2 節にも示している。
APG-23（APT Conference Preparatory Group for WRC-23）は、WRC-23（世界無線通信会議-23）に向けてアジア・太平洋地域の共通の意見をまとめ、共同提案を作成するための組織である。2023 年 2 月開催の APG23-5 会合は、WRC-23 議題 10（WRC-27 議題の新提案）に向けて、以下の提案を継続検討することを確認した。
-

275-300 GHz 帯の移動業務（MS）、固定業務（FS）、電波天文業務（RAS）、お
よび地球探査衛星業務（受動）（EESS(passive)）への一次割当、-2030 年およびそれ以降の IMTAWG（APT Wireless Group）は、アジア・太平洋地域の来るべきデジタル融合時代に対応する
ために IMT/IMT-Advanced を含む新しい無線システムの様々な側面を検討している。AWG は、「アジア・太平洋諸国の 7.125-24 GHz および 92-300 GHz 帯の現状と将来の利用」の調査報告を
2023 年 6 月に出す予定である。この報告は、周波数利用の調和および IMT システムの効率的・効果的な展開の見地から、IMT 用の追加周波数帯の可能性検討の一助となること目的としている。

206

Hexa-X は、2021 年 4 月に 6G に向けた将来の研究を導くビジョンを説明する報告を出した。[6]この報告は、周波数境界の拡張、52.6GHz を超える帯域の周波数割当、周波数利用率の改善など、
6G における周波数進化の側面について示している。また 2022 年 2 月発行の Hexa-X の報告「6Gの目標と要求条件 – 初期のエンドツーエンドアーキテクチャ」 [7]は、6G サービス要求条件に対応するた
めに、既存周波数範囲 （低周波数領域、中周波数領域、ミリ波) と新しい周波数範囲 (100 - 300
MHz 超え) の両方で利用を拡張すること、および柔軟な周波数の使用と管理など、周波数進化の側面についてさらに論じている。
Next G Alliance は、民間主導の取り組みを通じて今後 10 年間の北米のモバイル技術のリーダー
シップを進めるイニシアチブである。その活動は、研究開発、製造、標準化、市場準備のライフサイクル全体を網羅する。Next G Alliance は 2022 年 6 月に 6G 技術の報告を発表した。[8] その報告は、
6G の技術革新に対応するには、さらに多くの周波数が必要であり、ミリ波周波数帯域の上位への拡張とともに、7 - 24GH 帯周波数の新しい使用方法についてさらなる研究が必要と述べている。また、7 24GHz 帯では Massive MIMO 技術を活用して、良好なカバレッジを確保し容量を向上させること可能であり、さらにはミリ波およびテラヘルツ周波数では高いデータ レートを提供し、正確な位置特定とセンシングが可能とも述べている。
IMT-2030 (6G) 推進グループは、6G の研究開発と国際協力を推進する中国の旗艦プラットフォームであり、中国の 6G 技術と産業に関する最先端の研究を推進している。IMT-2030 (6G) 推進グ
ループは 2021 年 6 月にホワイトペーパーを発表して、6G 周波数のニーズを満たすための高周波、中周波、低周波帯域の効率的な使用、およびテラヘルツや可視光通信について説明している。[9]韓国の 5G フォーラムは、2030 年ごろの 6G を含む 5G のさらなる進化を促進することを目的とした組織である。2021 年 2 月に発行された 5G フォーラムのホワイトペーパーは、次のように述べている。
[10]-

テラヘルツ帯や光など、新たな広域周波数の活用が重要である。

-

100GHz を超える新しい周波数は、 6G 通信システムにますます多くの関心を集めてはいる
が、6GHz 帯未満の周波数資源は、高周波帯よりもはるかに広いカバレッジを実現する能力があるので依然として非常に重要。6GHz 帯未満、ミリ波、およびテラヘルツの周波数資源を一体的に利用する必要がある。

参考文献[1] 3GPP TS 36.101, (V18.0.0), "E-UTRA; User Equipment (UE) radiotransmission and reception", 2022-12.
[2] 3GPP TS 38.101-1, (V18.0.0), "NR; User Equipment (UE) radio transmission
and reception; Part 1: Range 1 Standalone", 2022-12.
[3] 3GPP TS 38.101-2, (V18.0.0), "NR; User Equipment (UE) radio transmission
and reception; Part 2: Range 2 Standalone", 2022-12.
[4] 3GPP TS 38.101-5, (V18.0.0), "NR; User Equipment (UE) radio transmission

207

and reception; Part 5: Satellite access Radio Frequency (RF) and performancerequirements", 2022-12.
[5] 総務省, ”周波数割当計画”, (2022 年 8 月時点の情報により作成).
[6] Hexa-X, Deliverable D1.2, “Expanded 6G vision, use cases and societal values– including aspects of sustainability, security and spectrum”, April 2021
[7] Hexa-X, Deliverable D1.3, “Targets and requirements for 6G - initial E2E
architecture”, February 2022
[8] Next G Alliance, “Next G Alliance Report: 6G Technologies”, June 2022
[9] IMT-2030 (6G) Promotion Group, “White Paper on 6G Vision and Candidate
Technologies”, June 2021
[10] 5G Forum, “6G Technology Trends”, February 2021

208

電波伝播に関連する研究動向と成果
本節では、電波伝搬特性に関する最新の研究成果や関連する話題のいくつかを取り上げて概要を紹介する。
(1) 市街地マイクロセル環境における 2GHz, 26GHz 及び 300GHz 帯の伝搬損失特性
東京駅周辺の市街地マイクロセル環境で行った 2 GHz, 26 GHz 及び 300 GHz 帯での伝播損失測定結果が[1] [2]で報告されている。図 6.1-7 に示すような典型的な市街地マイクロセル環境で伝播損失測定が行われている。

図 6.1-7 市街地マクロ環境での伝搬損失測定の配置
図 6.1-8 に、測定結果を ITU-R M.2412[3]における自由空間伝播損(FSPL)モデルによって算出した結果と共に示す。ルート 1 での測定経路損失は、周囲の物体からの反射と散乱のために ITU-R
M.2412 の伝搬損失モデルより低く、ルート 2 と 3 における伝播損失の測定結果は、2 GHz と 26 GHz
における ITU-R M.2412 経路損失モデルと同様の傾向を示している。また、Tx-Rx 距離 8m から
20m の範囲では同様の傾向を示したが、距離 30m での測定結果は ITU-R M.2412 の伝搬損失モ
デルで算出した値より低かった。

209

Measurement data at 2-GHz

× Measurement data at 26-GHz

Measurement data at 300-GHz

ITU-R M.2412 path loss model at 2-GHz
ITU-R M.2412 path loss model at 26-GHz
ITU-R M.2412 path loss model at 300-GHz

FSPL at 2-GHz
FSPL at 26-GHz
FSPL at 300-GHz

50
60

Path loss (dB)

70
80
90
100
110
120
130

10

100
Tx-Rx distance (m)(1) ルート 1
Measurement data at 2-GHz

× Measurement data at 26-GHz

60

Measurement data at 300-GHz

ITU-R M.2412 path loss model at 2-GHz
ITU-R M.2412 path loss model at 26-GHz
ITU-R M.2412 path loss model at 300-GHz

70

Path loss (dB)

80
90
100
110
120
130

10

Tx-Rx distance (m)100(2) ルート 2、および、3
図 6.1-8 伝播損失特性の測定結果
参考文献[1] 猪又他, ”第 6 世代移動通信システムにおけるテラヘルツ波帯利用に向けた電波伝搬特性”, 信
学技報, RCS2020-98, (2020-10).
[2] 猪又他, ”6G に向けた市街地マイクロセル環境おる 2-100GHz 帯”, 信学技報, A･P202151, (2021-08).
[3] ITU-R M.2412, “Guidelines for evaluation of radio interface technologies for
IMT-2020,” Sep. 2017.

210

(2) 屋内見通し内環境と屋外の市街地ストリートキャニオン環境
屋内見通し内(LOS)環境と屋外の市街地ストリートキャニオン環境における 3 GHz と 97 GHz のレ
イトレーシングによる伝搬シミュレーション、加えて、伝搬損失(3 GHz、20 GHz、97 GHz、160 GHz、300 GHz)と電波到来角(28 GHz、40 GHz、97 GHz、160 GHz、300 GHz)の実測、および人体損(0.8 GHz~150 GHz)の実測による検証が行われている[1]-[5]。以下では、これらの検討結果について簡単に紹介する。
 屋内見通し内(LOS)環境におけるレイトレーシングと自由空間伝搬モデルの比較
図 6.1-9 に、3 GHz と 97 GHz における屋内 LOS 環境におけるレイトレーシングと自由空間伝搬モデルの比較を示す。両周波数で、自由空間損失と比較しレイトレーシングによって求めた結果の分布は非常に類似しているが、 97 GHz においては伝搬損の絶対値が 3 GHz の場合より大きくなっている。

図 6.1-9 レイトレーシングと自由空間伝搬モデルの比較(屋内環境) [1] 市街地ストリートキャニオン環境におけるレイトレーシングと自由空間伝搬モデルの比較
図 6.1-10 に、3 GHz と 97 GHz における屋外市街地ストリートキャニオン環境におけるレイトレーシ
ングと自由空間伝搬モデルの比較を示す。両周波数で、自由空間損失と比較しレイトレーシングによって求めた結果の分布は非常に類似しているが、97 GHz においては伝搬損の絶対値が 3 GHz の場合より大きくなっている。

211

Ray-tracing
Free space

Ray-tracing
Free space

Heat map

Propagation loss vs. distance

図 6.1-10 レイトレーシングと自由空間伝搬モデルの比較(市街地ストリートキャニオン環境) [1] 屋内見通し環境測定結果
屋内見通し環境での自由空間伝搬モデルと実測による伝搬損失の比較を 3 GHz、20 GHz、97
GHz について行った結果を図 6.1-11 に示す。周波数による伝搬損失の差は、主に自由空間損失モデルで記述されている項と相関しており、従来の屋内伝搬モデルを拡張して応用することができると考えられる。

図 6.1-11 屋内見通し環境での測定結果 [1]212 100 GHz 帯までの帯域での遅延分散・到来角分散
100 GHz 帯までの帯域における遅延分散と到来角分散についての更なる研究が行われている[2]。
 160 GHz 帯及び 300 GHz 帯での電波到来角
300 GHz 帯での反射波の影響について、シミュレーションによる研究が行われている[3]。また、160
GHz 帯及び 300 GHz 帯で直接波や反射波の伝搬損失について、廊下や会議室環境において測定が行われている。なお、160 GHz 帯の結果について[4]、[6]で報告されている。
屋内見通し環境である会議室で、160 GHz 帯と 300 GHz 帯の電波到来角の測定結果を図6.1-12 に示す[5][6]。
A1

A3

A2

270° Tx
180° 0°
90°

A4

A4
A3
160 GHz帯測定結果

Rx

A1
A2
測定環境の模式図

300 GHz帯測定結果

図 6.1-12 屋内見通し環境での測定結果 [5]
参考資料[1] 小田, ”テラヘルツ波の電波伝搬特性に関する技術検討”, Beyond 5G 推進コンソーシアム 企
画・戦略委員会, (2021 年 3 月).
[2] 中村他, “屋内環境での 100GHz 帯までの遅延および角度スプレッド”, 信学技報 AP2020105, (Jan. 2021).
[3] 中村他, “屋内環境シミュレーションによる 300 GHz 帯反射波の効果”, 2022 信学全大, B-123, Mar.2022.
[4] 中村他, “屋内環境における人体遮蔽時の 160 GHz 帯反射波の測定”, 2022 信学ソ大, B1-12, Sep.2022.
[5] 中村他, “屋内環境における 160 GHz 帯および 300 GHz 帯マルチパス波の測定”, 信学技報
AP2022-40, (Jun. 2022).
[6] “PATH LOSS STUDY in indoor scenario TOWARDS A PDN Report ITU-R

213

M.[IMT.Above 100 GHz]”, ITU-R WP5D, Doc. 5D/1312-E.
(3) 機械学習を用いた経路損失モデリング
電波伝搬特性の統計的なモデル化では、伝搬損失を建物高さや道路幅などの環境パラメータを持つ式で表現して多重回帰分析法を行い、実際の測定データをシミュレートするように調整する手法が一般的である。
特定の場所や環境に対するモデルを得るためには、建物高さや道路幅などのパラメータを空間情報の入力データ、例えば地図などから抽出する必要がある。ディープラーニング技術を用いて地図データからこれらのパラメータを求める方法が検討されている [1] [2] [3] 。この方法を用いることで、任意の場所に対して、それぞれの地点に特化した高精度な電波伝搬特性モデルを構築することができる。
伝搬モデルを構築には、受信機のみの位置、あるいは、受信機と送信機両方の位置における情報を利用する。具体的には航空写真または図 6.1-13 に示す建物占有率の画像情報を用いる。これらのモデルにより求めた伝搬損失と測定結果との差分の二乗平均平方根誤差(RMSE)を図 6.1-14 に示す。
送受信点両方の建物占有情報を用いることにより、より正確な伝搬損失の推定モデルが得られることがわかる。

図 6.1-13 航空写真（左）と建物占有率（右）の画像

図 6.1-14 画像の種類の違いによる推定結果

214

参考文献
[1] T. Hayashi, T. Nagao and S. Ito, “A study on the variety and size of input datafor radio propagation prediction using a deep neural network,” 202014th
European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), 2020.
[2] T. Nagao and T. Hayashi, “Study on radio propagation prediction by machinelearning using urban structure maps,” 2020 14th European Conference on
Antennas and Propagation (EuCAP), 2020.
[3] T. Nagao and T. Hayashi, “Geographical Clustering of Path Loss Modeling for
Wireless Emulation in Various Environments,” [Manuscript submitted for
publication] 2022 15th European Conference on Antennas and Propagation(EuCAP), 2022.
(4) 100GHz 帯を用いる地上～成層圏フィーダリンク通信の設計
高高度プラットフォームステーション (HAPS) 、あるいは、航空機をフィーダリンクに適用するための検討として、地上から高度約 20 km までの鉛直方向の回線設計の検討について紹介する[1][2]。なお、
HAPS の周波数割り当てについては、ITU-R Working Party 5C (WP 5C)のワーキンググループにおいて、Q バンドを割り当てる議論がされている状況である[3]。
海抜高度 0 km から 20 km までの大気ガス減衰モデル(図 6.1-15)[4]によれば、Ｗ帯以上では100GHz 近傍の大気吸収が最も小さい。雲や降雨の影響も考慮しても、100GHz 帯は HAPS や航空機への良好なリンクを可能にする帯域と考えられる[2]。
図 6.1-16 に示すフィーダリンクのシステムモデルにおいて、高度 20km の HAPS と 100GHz 帯を用いて晴天時 20Gbps、小雨で 10Gbps の実効データ速度を実現するための検討を行った。表 6.1-1に回線設計の例を示す。おもに鉛直方向の運用となることから、マルチパスフェージングや低仰角で生じる
シンチレーションフェージングの影響は小さいと考える。表 6.1-1 の晴天において、受信の搬送波対雑音
密度比(C/N0)は、153.2dB・Hz であり、表 6.1-2 では帯域幅 2GHz の 256-QAM-OFDM の要求
C/N0 の 110.9 dB・Hz との差から 42.3dB のマージンとなる。同様に、表 6.1-1 の小雨において131dB・Hz、表 6.1-2 では帯域幅 2GHz の 64-QAM-OFDM の要求 C/N0 の 106.4dB・Hz との差から 24.6dB のマージンとなる。
一例として、以下に示す条件における実効データ速度の計算例を示す。1 チャンネルを 2GHz の周波数帯域とすると、256-QAM-OFDM の条件では 11.4Gbps が得られる。同様に、64-QAM-OFDM
では 8.3Gbps が得られる。
帯域幅

2.0GHz/チャンネル

変調ビット数8bit/シンボル (256-QAM)、6bit/シンボル (64-QAM)

OFDM シンボル長

4.5ms(GI=0.404 ms)

FFT 長

8192

215

有効サブキャリア数

6900

LDPC 符号化率

1344/1440

さらに 2 チャンネルのアグリゲーションを用いることで、晴天時の実効データ速度 20Gbps、小雨で10Gbps の実現が可能となる。

92-104GHz
高高度で減衰量小

THz feeder link

大気減衰量(dB/km)

高度0km (Sea level)
5km
10km
15km
20km

周波数 (GHz)
図 6.1-15 大気ガス減衰モデルを用いた損失の対周波数特性 [4]Cloudyorlight Rain

Sunny
20Gbps

10Gbps20km
Gateway

図 6.1-16 100GHz 帯を用いる地上～成層圏のフィーダリンクのシステムモデル

216

表 6.1-1 100GHz における地上～成層圏 20km の搬送波対雑音密度比

表 6.1-2 100GHz 帯通信の要求搬送波対雑音密度比

参考文献[1] 川西他, “THz 帯 NTN 通信システムの設計,” 2022 信学全大, CI-7-2, Mar.2022.
[2] K. Tamesue, et.al, “Scheme Design for High-Throughput Terahertz feeder linkin Non-Terrestrial-Networks,” The 41st JSST Annual International Conferenceon Simulation Technology (JSST2002), Sept., 2022.
[3] Working Party 5C (WP 5C) - Fixed wireless systems; HF systems in the fixedand land mobile services. <https://www.itu.int/en/ITU-R/studygroups/rsg5/rwp5c/Pages/default.aspx>[4] Recommendation ITU-R P.676-12(2019), Attenuation by atmospheric gases
and related effects.
(5) 300GHz 帯における室内伝搬特性
将来の大容量無線 LAN の実現に向けて、300GHz 帯における屋内の電波伝搬特性を測定した。
WR-3.4 のアンテナ利得 24dBi の直線偏波ホーンアンテナ（垂直偏波[V]）、利得 8.7dBi の導波管アンテナ(垂直偏波[V]、水平偏波[H])、利得 3.4dBi のパッチアレイアンテナ[1](右旋円偏波[RHCP]) を用いて経路損失と交差偏波識別度を、廊下とロビーおよび中庭において計測した[2](図6.1-17)。計測条件は、ベクトル・ネットワーク・アナライザ(VNA)を用いて 300GHz±8.64GHz（帯域217幅 17.28GHz）、送信電力-7dBm、計測点数 2501 とした[2]。
廊下において、３種類のアンテナを組み合わせた場合の伝搬損失を図 6.1-18 に示す。点線は
ITU-R M.2412 の Friis の公式から導出された自由空間損失(FSPL)に各アンテナ利得の補正をした理論カーブである。この結果から、S21 の結果との一致が確認され、25m 程度の通信距離が得られていることがわかる。
導波管アンテナを使って、垂直と水平の交差偏波識別度の室内構造物による影響を調べた結果を図 6.1-19 に示す。見通し内伝搬(LoS)に比べて床・壁・天井による反射の影響により交差偏波識別度の劣化が確認された。
図 6.1-20 に、導波管アンテナ同士(青の棒グラフ)と導波管アンテナとパッチアレイアンテナの組み合わせ(赤の棒グラフ)に対して、３種類の場所と、障害物（LoS と人物）の条件を変えて伝搬損失を求めた結果を示す。300GHz で 10m 伝送における第一フレネルゾーンは 5cm なので、直接波は人体で遮られる。その結果、障害物による影響が最も大きいことを確認した。廊下で伝搬損失がほかの場所と比べて比較的小さいのは、壁が比較的近距離にあるのでその反射を受信した影響である。

ロビー

中庭

12.74m12.74m

21.77m廊下

図 6.1-17 伝搬実験の実施場所（早稲田大学内）

218

-20

TX: 24.6dBi_V - RX: 24.6dBi_V
TX: 24.6dBi_V - RX:8.7dBi_V
TX: 24.6dBi_V - RX:3.4dBi_RHCP-30

損失 S21[dB]-40

FSPL + 2×24.6dB

-50
-60

FSPL + 24.6dB + 8.7dB

-70

-80

FSPL + 24.6dB + 3.4dB -3dB

-90
-100

Distance
距離[m][m]330

図 6.1-18 廊下における伝搬損失

30

25
20
15
10

SideWall

Floor

LoS

Ceiling

SideWall

Floor

LoS

Ceiling

Floor

0

SideWall

5
LoS

V-H cross-polarization [dB]

GardenLobby

Corridor35

図 6.1-19 室内構造物への反射による交差偏波識別度への影響

219

150

GardenLobby

Corridor

130
120
110

LoS
1 person
2 person
3 personLoS
1 person
2 person
3 personLoS
1 person
2 person
3 personLoS
1 person
2 person
3 person

90

LoS
1 person

100
LoS
1 personPath loss [dB]14080
8.7dBi_V - 8.7dBi_V

8.7dBi_V - 8.7dBi_V

8.7dBi_V - 3.4dBi_RHCP

8.7dBi_V - 8.7dBi_V

8.7dBi_V - 3.4dBi_RHCP

8.7dBi_V - 3.4dBi_RHCP

図 6.1-20 伝搬損失の場所および人体遮蔽による影響
参考文献[1] S. Nishi, et. al., “A 280 GHz Circular Polarized 4x4 Elements Antenna Array,”2022 the 9th International Symposium on Microwave, Antenna, Propagationand EMC Technologies for Wireless Communications (IEEE MAPE 2022), Aug.
2022.
[2] K. Tamesue, et. al., “300GHz Indoor Propagation Measurement, Simulation
and Characterization,” 2022 the 9th International Symposium on Microwave,
Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications(IEEE MAPE 2022), Aug. 2022.

220

6.2

システムプラットフォームとアプリケーション

本節では、第 4 章までに述べた 2030 年ごろのビジョンを意識し、後述する Beyond 5G の通信イン
フラに関する技術に基づき、利用者の多様なニーズに対応するためのサービスを実現していくことを考える。
特に、我が国において Beyond 5G は、別途提唱された Society 5.0 を進展させるためのものとしてとらえられている[1]。Society 5.0 は、サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステム、すなわち“CPS”により経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社会（Society）と言われており、その絵姿を踏まえると、通信インフラに直接関係する技術だけでなく、
図 6.2-1 に示す通り、それに付随するプラットフォーム・アプリケーション技術に対する考察をあわせて行っていくことが重要となる。
例 え ば 、 CPS を 踏 ま え 、 Robotics-as-a-Service （ RaaS ） 、 Mobility-as-a-Service（MaaS）、XR のようなサービスを考えていくためには、以下のような様々なプラットフォーム、アプリケーシ
ョン技術が必要となることが考えられる。
⚫ RaaS：
RaaS の目的は、ロボットの導入容易性を高めることで、多数のロボットと人との協働を通じて、様々な社会活動を支援することにある。例えば、物流倉庫では、作業員とロボットがピッキング、検品、梱包、搬送といった作業を協働して行うことで、作業効率の大幅な改善が期待できる。また、建設現場においては、現場監督が日々の作業目標を設定するだけで、複数の建設機械が目標達成に向けて連携作業を行うことで、効率的で安全な現場作業が実現可能となる。
RaaS 実現のためには、ロボットを効率的かつ安全に制御するために、プラットフォームを通じて、現実空間の状況を把握し、制御による将来変化をシミュレーションできることが望ましい。さらに、プラットフ
ォームを通じて、複数のロボットの運転計画や状態を共有し、ロボット全体で最適操作を実現できることが望ましい。これらの機能を通じて、プラットフォームは、様々な現場における多数のロボットを制御可能とする。
⚫ MaaS：
MaaS は公共交通機関などの様々な移動手段をシームレスに連結することで、移動などの効率を向上させるサービスである。
例えば、ある場所まで移動する際、各交通機関のサービスを横断して利用可能となることが想定される。スマートフォンで目的地を検索したり、その移動ルートを予定表に登録したりするだけで、自動で配車予約が可能となる。更にユーザーの位置情報を把握できれば、ユーザーが目的位置に到着したタ
イミングで、自動で配車を行うなどのサービスも可能となる。
このようなサービスを実現するためには、認証、検索、予約、決済などのプラットフォームへのアクセス機能を有し、地域毎のニーズに合わせたアプリを短期間で開発可能とする基盤が必要となる。さらに、
プラットフォームは、位置推定、地図基盤、データ管理、データガバナンス（プライバシー管理基盤）などの機能に加えて、経路検索、配車計算など MaaS 特有の機能をマイクロサービス化し、各地域のニ

221

ーズに応じて、サービス API として自由に組み合わせて利用できることが望ましい。
⚫ （サービスとしての）XR：
XR は VR や AR、MR など、サイバー空間とフィジカル空間を融合させた結果を人間の知覚にフィーF

ドバックする技術の総称である。これらを扱ったサービスとして、AR 等による安全運転支援（4.7.1
節）、工作機械・農業等の分野での AR/VR 空間を通じた遠隔からのダイレクトティーチング（4.8.1
節、4.10.1 節など）、医療分野での遠隔からの触覚のフィードバック（4.12.1 節）、3D 空間内でのエンターテイメントの提供（4.14.1 節など）、VR 空間を活用した防災訓練（4.15.3 節）など
様々なものがある。
このようなサービスを実現するためには、現実世界を仮想空間上に単に再現するだけでなく架空の風景やモノまで重ね合わせる現実世界（フィジカル空間）再現・拡張技術、そのための物体の位置・姿勢の推定、認識・識別技術、及び、人間と同様に様々な知覚を組み合わせて周辺環境を理解し、ユーザーに提示するマルチモーダル連携などの技術が必要になる。加えて、人間の認識・反応速度等に合わせて、情報提示やインタラクションを実現するため、高効率・超低遅延空間伝送技術が必要となる。
図 6.2-1 に示す通り、"プラットフォーム"として、例えば、現実世界（フィジカル空間）をサイバー空間にコピーした「デジタルツイン」があり、アプリケーション／サービスがデジタルツインを利用するための認証、検索、データ管理などのアクセス機能と、センサーデータをデジタルツインに反映させていくための機能（転送、認識など）を持つ。そして、アプリケーション技術で、プラットフォームのデータをさまざまな形で表現（再現）しフィジカル空間で体現できる形にしている。これらを通じ、利用者には一人ひとりのニーズに最適化された環境の提供が、サービサーには（Beyond 5G 通信インフラに基づき）システム構築を容易にするための技術・基盤の提供が、さらに社会全体には CPS 化を加速するための要素技術（群）の提供がそれぞれ可能となると考えている。
以下では、ここで述べた要素技術について、セキュリティ・プライバシー技術等、他の節で述べられるものを除き解説する。

222

現実世界

XaaS

アプリケーション

RaaS

ロボット制御

MaaS

XR

自動運転

3D

配車・予約管理

コミュニケーション

決済…

プラットフォーム/デジタルツイン

センシング

現実世界

図 6.2-1 CPS におけるサービス（XaaS）とプラットフォーム／アプリケーション技術99

図の一部は日本電気株式会社提供。

223

6.2.1

XaaS 等に必要な要素技術例⚫ デジタルツインにおける物体の位置・姿勢の推定技術
ロボットの効率的かつ安全な制御のためには、デジタルツインにおける物体の距離や姿勢を正確に把握することが重要である。例えば、倉庫におけるピッキング作業では、ロボットアームと把持対象の距離や姿勢の精度が、把持の成功率を左右する。また、搬送ロボットにおいては、障害物との正確な距離や姿勢を把握し、ロボット自身の将来位置を高精度に予測することで、衝突を回避することが可能となる。そのため、物体の位置・姿勢は高精度に推定できることが重要であり、さらに多数の物体に対応するため、エッジで分散的に処理できることが望ましい。
⚫ デジタルツインにおける物体の認識・識別技術
ロボットの効率的な作業のためには、デジタルツインにおける物体認識とその特性の把握が必要である。
例えば、ピッキング作業においては、把持対象の硬さや重さを把握することで、適切な力での把持が可能となる。また、物体を一意に識別し、常にトラッキングすることで、検品作業を省略できる可能性がある。
物体の認識・識別のためには、大量データによる事前学習手法に加え、ロボットの導入容易性を高める
ために、事前学習なしで物体の認識・識別を可能とする技術も重要である。また、死角等により一時的に物体を追跡できない場合でも、その特徴量から死角の前後で物体を一意に識別できる技術が重要となる。
⚫ デジタルツインを用いた現実世界の予測技術
現実世界の物体を正確に再現するデジタルツイン構築の目的の 1 つは、現実世界の予測にある。例
えば、現実世界の 5 秒先の未来を予測することができれば、現場で発生する様々な危険事故を回避することが可能となり、さらに、一歩先の行動を計画することでより効率的な作業が可能となる。このような未来予測は、デジタルツインにおいて時々刻々と変化する物体の位置や姿勢の時系列分析と、物体の種類や特徴を基にしたモデル分析とを組み合わせることで実現可能となる。
⚫ 安全で受容性・効率性のあるロボット制御
ロボットが人と共生する上では、安全性やサービス価格の妥当性の面で、ロボットが社会的、経済的に受け入れられることが重要になる。例えば、コミュニティサポートサービスにおいて、ロボットはユーザーの健康
状態や気質を把握して、さりげなく散歩を促す。また、ビジネスサポートサービスにおいて、ロボットは倉庫での業務において簡単な貨物運搬タスクを行い、作業員が複雑な作業に従事するなどである。
両方の場合において、サービス受容性や効率等、安全性とサービス特性の両要件を満足するロボット
制御を実現することが重要となる。
このようなロボット制御を実現するためには、デジタルツイン等を通じて物理的空間の状況や将来の変化を推定し、安全性の保証、サービス受容性、作業効率等の観点からロボットの挙動を評価し、適切な行動を選択する必要がある。

224

⚫ 現実世界（フィジカル空間）再現・拡張
この技術では、あらゆる場所に設置された IoT デバイスやセンサー等によりフィジカル空間の情報をスキ
ャンし、サイバー空間でそのまま再現する。単に再現するだけでなく、架空の風景やモノまで重ね合わせる。
それを高効率に行うために「高効率・超低遅延空間伝送」が重要であり、フィジカル空間のセンシング情報、更にはサイバー空間で拡張されたコンテンツが、高効率にデータ圧縮された形で、タイムラグを感じさせることなく互いの空間を行き来する。その結果、CPS においてシームレスな体験をもたらす。
⚫ マルチモーダル連携
さまざまな知覚表現を組み合わせて提示する技術。前述の現実世界転送・再現・拡張は平面的な映像の表示のみに留まらず、VR／AR グラスでの立体表現はもちろん、実物と見分けが付かない立体映像を表示するホログラフィ、場の広がりまでも感じられる立体音響、モノに触れた感覚を得られるフォースフィードバックなど、複数のモーダルを連携させることが重要になると考えられる。
⚫ 高効率・超低遅延空間伝送
前述の現実世界の再現が進むにつれ、視覚体験は 2D ディスプレイから空間へと広がり、そこで取り扱われる情報の主体も 2D の映像情報から 3D の空間情報そのものへと変化していく。一方、3D 空間を表現する点群情報は従来の映像情報と比べて膨大であるため、点群データを対象に高効率な圧縮伝送を行うための符号化方式である Point Cloud Compression（PCC）技術 [2] やその後継技術が確立され、モバイル回線においても 3D 空間情報を安定的に扱えるようになる。また、3D空間を再現・伝送できるようになると、遠隔からの手術やロボット操縦など、インタラクティブ性の高いアプリへのニーズが高まる。このような用途では、前述の圧縮性能を維持したまま，3D 空間を瞬時に伝送する
超低遅延伝送技術が重要となると考えられる。
参考文献[1] 総務省, “Beyond 5G 推進戦略 －6G へのロードマップ－”, 2020 年 6 月.
https://www.soumu.go.jp/main_content/000702111.pdf[2] MPEG-3DG, “MPEG Point Cloud Compression”.
http://www.mpeg-pcc.org/

225

6.3

トラスト確保技術 （セキュリティ、プライバシー、信頼性、レジリエンス（耐性））

Beyond 5G 時代の多様化されたお客様のニーズに対応するためには、機能面・性能面での技術革新に加え、あらゆるステークホルダが安全な状態で、かつ安心して使えるためのネットワークインフラの提供が不可欠となる。後者に相当するのが、セキュリティ、プライバシー、信頼性、レジリエンス（耐性）10などのトラスト確保に関わる技術である。
例えば、Beyond 5G ネットワークの超安全・信頼性を確保するためには、秘匿性・完全性のための耐量子公開鍵暗号技術、耐量子共通鍵暗号技術、認証・認可のためのトラスト確保技術、サイバー攻撃などの攻撃・故障への耐性を確保する技術、インシデント情報の一元管理やインシデント対応・復旧に向けた運用自動化技術、脅威・リスクの高度分析技術など、多様な技術を確立することが重要となる。
また、個々の技術の確立を支援するために、AI、コンフィデンシャル・コンピューティング、マルチパーティ計
算などの個別技術の高度な活用を推進していくことも必要となる。準同型暗号などのプライバシー保護を想定した分析や管理技術についても検討が必要となる。
以下では、これらのトラスト確保技術を、我が国の Beyond 5G 戦略に即して考えてみたい。我が国
では、Beyond 5G に求められる 7 つの機能等を定めており、本節で言及されている技術はその中でも特に「超安全・信頼性」に貢献するものとなっている。さらに、7 つの機能それぞれに対し、表 6.3-1 に示
す通り、様々なセキュリティ要件が想定される。これらを考慮しつつ、さらに Beyond 5G 時代を意識すると、以下の技術が必要となることが想定される：
ネットワークトラスト確保技術（ネットワークの超安全・信頼性技術）（6.3.1）⚫

Beyond 5G のネットワークに関する様々な機能に基づき、ネットワークに統合すべき様々なトラス
ト確保関連技術が存在する。以下の 6.3.1 節では、多々あるトラスト確保技術を、「設計」、「運用」、「マネジメント」のカテゴリで分類し、ここのカテゴリにおいて、Beyond 5G ネットワークの信頼モ
デル、安全性かつプライバシーを配慮したネットワークインフラストラクチャー、ハードウェアセキュリティ、
コンフィデンシャル・コンピューティングなどである。これにより、Beyond 5G ネットワークのライフサイクル
全体のトラスト確保に貢献する。
それ以外のトラスト確保技術（その他の Beyond 5G の特性）(6.3.2)⚫

Beyond 5G の超安全・信頼性以外の特性に関連するトラスト確保技術を 6.3.2 節にまとめた。多くの内容は、ネットワークの超安全・信頼性技術で触れた技術要素を Beyond 5G の特性の視点から整理している。
例えば AI/ML（機械学習）（以下 AI と書く）は Beyond 5G と連動して進化しているため、
AI を用いた（自律型）セキュリティ技術に加え、ネットワーク内の各要素で使われる AI 自体のセキ
ュリティや AI によるネットワーク攻撃の進化も考えられる。
これらにより、Beyond 5G 時代のネットワークを含むシステム全体の信頼性を確保することに貢献する。
以下では、ここで述べた各技術・基盤について解説する。

10

ネットワークの信頼性（reliability）については，6.7.4 節で触れる。

226

表 6.3-1 Beyond 5G の 7 つの機能に対するトラスト確保に関わる要件（文献[1]改）機能

トラスト確保に関わる要件

超高速・大容量 耐量子共通鍵暗号（超高速な暗号化/復号）
 トラヒック監視、侵入検知などの処理ロジックの超高速化
 格納データの高度圧縮技術、分散格納技術などの格納・管理手法

超低遅延 軽量なセキュリティ
 Beyond 5Gでのブロックチェーンの活用

超多数同時接続 効率的認証・認可（アグリゲート認証、放送型認証等）
 効率的セキュリティ監視・処理手法

超低消費電力 セキュリティ機能のハードウェア実装
 軽量なセキュリティアーキテクチャ

超安全・信頼性

 秘匿性・完全性の確保（耐量子公開鍵/共通鍵暗号技術、コンフィデンシャル・コンピューティング等）
 認証・認可技術とトラストモデル
 トレーサビリティの確保（ログ/イベント/フロー情報の収集・管理） 攻撃・故障への耐性
 セキュリティコーディネーションの確保
 高度なログ/イベント/トラヒック分析
 インシデントに起因する情報の一元管理 統合的な対応及び復旧のための運用自動化
 プライバシー保護 Beyond 5Gの利用者/利用機器の信頼性診断
 脅威分析、リスク分析の高度化
 動的ポリシーエンフォースメント
 健全性自動監査

自律性

 運用や監査の自動化/自律化
 攻撃・故障への耐性確保のための自律性
 AIの視点からのトラスト確保メカニズム

拡張性

 トラスト確保の機器やシステムの統合管理 拡張構成モジュールの随時把握と構成統合管理システム

227

6.3.1

ネットワークの超安全・信頼性に関するトラスト確保技術

Beyond 5G ネットワークにおいて、トラスト確保を実現するためには、Beyond 5G における超安全・信頼性の特性に対応する技術が重要となる。以下に、設計、運用、セキュリティマネジメントの３つの視点から、それぞれの技術について以下に述べる。
トラスト確保に向けた Beyond 5G ネットワークの設計に関わる技術（１） 秘匿性・完全性の確保
Beyond 5G ネットワークが提供する機能として、トラストを十分に確保するうえで、非常に高いレベルの秘匿性・完全性の確保が重要な要件となる。Beyond 5G で扱うすべての管理データ、利用者データなどに対する秘匿性（正当なもの以外へデータを秘匿化すること）、及び完全性（データが不当に改ざんされないこと）を確保するためには、現状の計算機環境だけではなく、Beyond 5G で活用されることが想定できる、量子コンピュータ（量子技術）を用いたネットワーク環境を考慮した暗号システムの構築が必須となろう。
物質とエネルギーの物理的性質を活用した量子コンピュータの研究は 20 年以上前から行われており、従来のコンピュータでは解くことが難しい整数の素因数分解や離散対数問題の計算を行うことができる。
現在の公開鍵アルゴリズムである RSA や楕円曲線暗号（Elliptic Curve Cryptography; ECC）などは、解くことが難しい数学的な問題とした安全性に帰着しているが、Shor のアルゴリズム [2] により、量子コンピュータが実現すれば簡単に解くことができると言われている。また、Grover のアルゴリズム [3]により、AES 等の現行の共通鍵暗号の解読は、量子コンピュータを用いることで大幅に高速化されるため、量子計算時代の到来を想定し、必要な鍵長を増やすことなどが必要である。
以上の想定により、量子計算時代に適切に対応できる秘匿性・完全性機能として、以下 A)、B）に示すような暗号基盤を開発し、Beyond 5G のトラスト確保のための基盤整備（プロトコルや API への組み込み）を推進することが重要となる。また、上記のような量子計算時代を想定した暗号基盤を構築する前に、Beyond 5G のトラスト確保のための基盤技術として、以下に掲げる C）量子鍵配送技術やD）セキュア・コンピューティングなどの技術が考えられている。
A）耐量子公開鍵暗号技術
量子計算機時代に備える公開鍵暗号として、「耐量子公開鍵暗号技術（単に、「耐量子暗号技術とも呼ばれる」」が注目されている。これらの技術は計算時間がかかるため、実時間でデータを暗号化す
る共通鍵暗号と同等には活用できず、基本的に鍵カプセル化メカニズム（ Key Encapsulation
Mechanism; KEM）として、共通鍵暗号で用いる「暗号鍵」をカプセル化して共有するために利用される。しかしながら、耐量子公開鍵暗号では、多くの方式（アルゴリズム）が提案されており、それぞれのア
ルゴリズムには、以下のような耐量子公開鍵暗号技術の高度化に備えた特徴を有する。
•

属性ベース暗号（アクセス特権がある人のみ情報復号が可能）•

検索可能暗号（暗号化したまま、検索が可能）•

準同型暗号（暗号化したまま、演算が可能）

228

•

代理人再暗号化方式（暗号化したまま、復号できる権限者を変更可能）•

放送型暗号（送信者１人で多数の受信者の通信が可能）•閾値暗号（閾値以上のデータにより、復号が可能）

したがって、Beyond 5G ネットワークにおいては、ネットワークとしての基盤技術として KEM が提供され、Beyond 5G を活用する多様なアプリケーションとして、上記のような耐量子暗号公開鍵技術の高度化に備えた特徴を有する方式の活用が考えられる。
B）耐量子共通鍵暗号技術
Beyond 5G ネットワーク環境における管理データ及び利用者データは、上記の耐量子暗号（公開鍵）による KEM で設定された暗号鍵を用いて、耐量子共通鍵暗号で秘匿性・完全性を確保する。共
通鍵暗号の安全性の視点から、現在活用されている共通鍵（AES）における 128bit 鍵と同等レベル
以上の安全性を量子計算環境においても確保するためには、共通鍵暗号の鍵サイズを現状の２倍以上にする必要があり、6.3.2.1 節で記載するように、Beyond 5G の通信速度である 100Gbps に追随するために、暗号化の処理を超高速化するための検討が必要となる。さらに、Beyond 5G のコアシス
テムと比較して計算資源が多少乏しい Beyond 5G のエッジシステムにおいても、超高速の暗号化・復号化を実現することも必要となり、Beyond 5G ネットワーク全体として、超高速化を実現するための耐量子共通鍵暗号の配備を前提とした検討が必要となる。
C）量子鍵配送
量子鍵配送（Quantum Key Distribution; QKD）とは、光ファイバー伝送路において、1 ビット
あたり 1 個の光子に鍵情報を載せて伝送することで、2 者間で安全に暗号鍵を共有する技術である。 この方法は、量子力学の原理を応用することで、盗聴を検知できる通信チャネルを形成でき、ひとたび盗聴が検知されると送信された暗号鍵は破棄され、別チャネルで安全に送ることが想定されている。このため、伝送距離に制限があるものの、完全な量子コンピュータが活用される以前に、盗聴の検知・防止の視点から、暗号鍵の安全な配送方法として、本技術は活用される可能性がある。
D）データを保護したまま演算する技術
多くの外部・内部からの攻撃に対して、通常のネットワークのシステムでは、データに暗号化を施すことでデータの機密性を確保しており、多くの場合、データを保存しているストレージ上での暗号化やネットワーク
上の伝送路を通るデータの暗号化が実施されている。しかしながら、何等かの手段でネットワークシステムに侵入を許してしまった場合、利用中（処理中）のデータが露呈される可能性がある。すなわち、コンピ
ュータ上の処理は、コンピュータのメモリにデータを展開し、計算処理を行うが、一般的には計算処理の前に暗号化データは復号化され、平文の状態となるため侵入した攻撃者によるメモリダンプなどの手法によりメモリ上のデータが露呈することになる。
コンフィデンシャル・コンピューティングとは、上記の脅威に対抗するために、機密データの処理を行う技術
ソリューションの提供を目的としたコンピューティング技術である。例えば、モバイルシステム内での伝送デー

229

タの保護は、通常ネットワーク機能間のホップ毎の暗号化処理で実現しているが、ネットワークノード内で処理もしくは保持されているデータは、コンフィデンシャル・コンピューティングによって保護することができ、トータルなネットワークシステムの秘匿性確保という点で有効となる。このような保護は、TEE（Trusted
Execution Environment） [4] と呼ばれるハードウェアの保護機構を用いて、隔離環境上で安全な処理をさせるメカニズムによって実現される。
コンフィデンシャル・コンピューティングをホップ毎のセキュリティと組み合わせれば、端末からネットワーク内のスライス終端までのエンドツーエンドで、分離されたネットワークスライスの提供が可能となる。なお、TEE
はインテル SGX、AMD SEV、またはインテル TDX 等で実装されている。これらのハードウェアセキュリテ
ィは遠隔認証の枠組みに基づいており、エンドユーザーはそのアプリケーションが正当で適切に構成されたハードウェア上で確実に実行されることが検証できる。また、認証が成功した場合にのみ機密データまたは鍵の書き込みが可能である。このアプローチは、NIST のゼロトラスト原則 [5] に十分に適合していると言われている。
さらに、コンフィデンシャル・コンピューティングに関連するものとして、完全準同型暗号およびマルチパーテ
ィ計算と呼ばれる手法が考えられている。特に完全準同型暗号では、6.3.1.1 節 A)でも触れたが、暗号化されたデータの処理（任意の演算）が可能である。この方式の場合、データを暗号化またはデータを復号する枠組みが必要で、さらに処理アルゴリズムを暗号化されたデータの処理に適合させる必要がある。これらの処理の演算には時間を要することから、ハードウェアアクセラレーション技術を利用することが、完全準同型暗号実現の第一歩につながると考えられる。
（２）認証・認可技術とトラストモデル
Beyond 5G ネットワークを支えるシステム構成要素（ノード/クラウド等）が適切なメカニズムによってそれぞれが認証され、認可されたものであることを確実なものにする必要がある。具体的には、各構成要素に設定された ID（識別子）を統合的に管理し、それぞれのアクセス権（各構成要素が何ができるか）を適切に管理するための仕組みを構築する必要がある。さらに、ネットワーク内でアクセスが発生する時点において、リアルタイムの構成要素間の相互認証を行う必要がある。
さらに、悪意をもった Beyond 5G の利用者やアプリケーションを適切に排除するために、利用者やアプ
リケーションの認証、認可を保証するための基盤構築も必要となる。特に、6.3.2.3 節に記載する超同時接続の特性を加味すると、多数の利用者等の認証・認可を実時間で実施することも必要となり、認証・認可を支えるためのメカニズムの開発が重要となる。
特に、認証・認可技術を実装する環境においては、多角的なトラストモデル [6] の整理が興味深い。
文献 [6] で提案している Beyond 5G の多角的トラストモデルでは、トラスト要件を満足するために 3
つの異なるモードに整理している。既存のモードとして、集中型での認証／承認に基づく Bridge モード、
及び、第三者による検証、評価、認証に基づく Endorsement モード、そして新しいモードとして、マルチパーティのフラットなネゴシエーションに基づく Consensus モードである。Consensus モードに基づくことで、すべてのネイティブなトラスト属性は、分散型／非集中型ネットワークのアーキテクチャやサービスの要件をより効果的に満足することができるとしている。

230

（３）トレーサビリティの確保―ログ/イベント/トラヒックフロー情報収集・管理技術
Beyond 5G ネットワークを構成・運用するシステムモジュールは多岐に渡っており、大量なモジュールから多種多様なログ情報が吐き出され、健全な Beyond 5G ネットワークの運用に資するためにログ情報の活用が重要となる。しかしながら、ログ情報を一元的に管理し、ログ情報に対して必要なトレーサビリテ
ィを確保するためには、統合かつ一元管理ができるログ管理システムの構築が必須となる。また、
Beyond 5G ネットワークに配備される監視モジュールや不正検知モジュールが排出するイベント情報についても同様な統合・一元管理を徹底することが求められる。さらに、トラヒックのフロー情報を効率的に管理運用することにより、Beyond 5G ネットワークの健全運用に資することも可能となる。
すなわち、Beyond 5G ネットワークの健全な運用に資するためには、ログ情報、イベント情報、及びト
ラヒックフロー情報を十分に収集し、適切な管理を行うための収集管理基盤を整備することで、ネットワー
ク運用で活用する情報のトレーサビリティを確保でき、健全な運用を実施することが可能となる。なお、これらは、各国の法制度やプライバシー保護を前提とする必要がある（6.3.1.2 節（1）、（2）も同様）。
（４）攻撃・故障への耐性の確保（可用性の確保）
Beyond 5G ネットワークへの攻撃やシステム障害などが発生した場合でも、可用性確保のために、ネットワークシステムとして動き続けることが必要となる。従来技術においても、ネットワークシステムの適正な2 重化技術として、ネットワーク資源（メモリや構成情報等）の 2 重化、ネットワーク計算資源（スイッチなど）の 2 重化、ネットワークストレージ資源（ネットワーク維持に必要な情報資源等）の 2 重化などが開発されているが、Beyond 5G ネットワークにおいては、既存の 2 重化技術をより洗練した形で統合的に実現できる耐性確保が重要となり、特にサイバー攻撃に対する耐性については、高度な攻撃による2 重化部分を狙うことも想定されることから、上記（３）で確保したログ/イベント情報などの収集管理基盤で得た情報を高度に分析することにより、早期に予兆的な攻撃挙動を把握し、動的な対応や回復を図る仕組みを構築する必要がある。
また、サイバー攻撃を受けてから対応を開始する従来の「受け身」の体制から、オープンソース情報（Open-Source INTelligence; OSINT）やダークウェブの情報などを事前に収集分析し、ログ/イベ
ントやフロー情報から見える予兆と突合させることにより、攻撃への耐性をよりアクティブに確保していくことが重要となる。
さらに、サイバー攻撃の一つとして、ネットワーク管理者にとって対処しにくいのが Distributed Denialof Service（DDoS）攻撃であるが、広域な規模での DoS 観測システムを導入することで、DoS の攻撃先情報を早いタイミングで把握し、DoS のトラヒックを識別し、排除したり、分散化などによりトラヒックを吸収したりする等の対策資源（メモリ等）を潤沢に準備することで、DoS への耐性の強いネットワークを構築することも必要となる。
（５）セキュリティコーディネーションの確保
異なる Beyond 5G ネットワークやサービス/アプリケーションでは異なるトラスト確保のための具体的な

231

実装を行うことになるため、異種の Beyond 5G の相互接続等を想定した Beyond 5G の全体の系でトラスト確保を考える場合、異種のトラスト確保機構との間を調整し、保護などの衝突を回避する必要がある。例えば、Beyond 5G の構成要素の管理者が必要とする物理、仮想化リソース（エッジ、ネット
ワークコア、クラウド等）やそれらの上で動作するサービス等に対して、トラスト確保が実施する制御レベルの調整を適切に行う必要がある。すなわち、Beyond 5G を構成するこれらの異なる当事者が混在する
ような構築・運用の環境で、様々な物理および仮想化リソース、並びに様々のトラスト確保機構のメカニズムなどを全体の系としてコーディネートした形で設計、構築、展開、運用できるようにすることが理想となる。そのために必要となるメカニズムとして、異なる当事者間で異なるトラスト確保のメカニズムを調整するためのコーディネーション機能の配備が必要となる。セキュリティを含むトラスト確保機能の調整は、多様な保護メカニズムの相互運用性と調和を目指すことになる。
トラスト確保に向けた Beyond 5G ネットワークの運用に関わる技術
Beyond 5G ネットワークインフラの日常的な運用と保守のためのトラスト確保機能を提供することが必要となる。例えば、Beyond 5G の環境に実施している多種多様なトラスト確保機能とそれらの有効性を監視し、攻撃などによって健全な Beyond 5G の運用維持に影響を与える保護機能や構成要素などを管理者に対して適切に報告したり、何らかの理由でトラスト確保機能に変更を与えた場合は、対象となる保護機能に関連する下位のトラスト確保機能に対して、その変更内容を通知・警告したりすることが含まれる。すなわち、Beyond 5G の運用者は、運用上で発生するログやイベントなどの報告や警告に基づき、Beyond 5G ネットワークに関連する適切なインシデント、監査情報、コンフィギュレーション・データなどを確認し、健全な Beyond 5G の運用を継続することが求められる。
(1) 高度なログ・イベント・トラヒック分析
これまでの境界防御を軸としていたネットワーク環境とは異なり、Beyond 5G においては、ネットワーク
上に多様な機能が分散し、更に、仮想化技術によるネットワーク構成により、セキュリティ対策が必要となる範囲が面的に拡大するため、攻撃を誘発する脆弱点（攻撃ベクター）も広範囲となり、より高度なト
ラスト確保機能を配備することが必要となる。したがって、多種多様な攻撃や異常・不正通信を検知し、不正利用者の侵入を防止するために、異常や不正の検知技術を高度化する必要 がある。上記の6.3.1.1 節(3)で述べたログ収集・管理機構を活用し、収集したログ、イベント、トラヒックフロー情報の高度分析（横断的な相関分析、多要素にまたがる深層分析等）を実施する必要がある。なお、高度分析に活用するデータとしては、他の Beyond 5G ネットワークで得られた知見データなどの活用を考える必要がある（情報の一元的な管理については、6.3.1.2 節(2)を参照）。
(2) インシデントに起因する情報の一元管理
6.3.1.1 節(3)で述べたログ/イベント/フロー情報の収集・管理基盤に加え、ネットワーク運用に関連するインシデント情報（発生個所、原因、影響、復旧方法、課題等）の情報を Beyond 5G の環境全体として一元的に管理し、個々の Beyond 5G ネットワーク運用に活用することが求められる。すなわ

232

ち、Beyond 5G ネットワークの運用に関連する情報を他のネットワーク事業者間、アプリケーション提供者間で共有することにより、同種のインシデント発生の予防や迅速な対応に資することが可能となる。
(3) 統合的な対応及び復旧のための運用自動化技術
ネットワークのトラスト確保に必要となるセキュリティ機能としては、侵入検知（Intrusion Detection
System; IDS）、ファイアウォール（Firewall; FW）、パッチ処理・管理、ネットワーク構成管理、ログ管理など、多種多様な機能群があり、それらを従来は人手で IDS シグネチャ、FW フィルタールール、パッチ管理モジュールの管理/パッチ運用などを行ってきている。これらの多様化したセキュリティ機能の運用管理を全面的に自動化することにより、人的リソースの削減や精度の高いオペレーションを実施できる。また、新たな攻撃を発見した後、新しいシグネチャやルール生成においても、それぞれの生成メカニズムを導出しておくことで、自動的にシグネチャやルールのアップデートが可能となる。さらに、新たな攻撃に対向するために、ログ情報/イベント情報などにより、現状の攻撃挙動分析を行うことで、自動的に新たな攻撃の予兆を検知するためのメカニズムの導出も可能となることが期待できる。
なお、パッチの処理については、運用と通常のルーティンとして、Beyond 5G ネットワークの環境でパッチ管理の必要となる機器（ファームウェアを含む）、ソフトウェア（仮想化などを含む）、ミドルウェア、OSなどの把握・管理を徹底することが必要であり、それぞれのパッチ管理対象となるベンダーからの情報、OSINT、及び最新の脆弱性情報などを用いて、パッチ管理対象の情報の最新化を実施しておく必要がある。最新化された情報に基づき、自動でパッチ適用（管理対象の更新やアップデート等）を実施することが望ましい。ただし、提供されるパッチの内容によっては、パッチ適用が現状の運用にどの程度影響を与えるかの評価を行う必要がある対象機器やソフトウェアなどが存在する。その場合は、試験環境を用いて、提供パッチが適用できるかどうかの確認が必要となり、その適用性の確認までをすべて自動化できるかは、今後の AI などのロジックの組み方に依存すると言える（6.3.2.5 節を参照）。
(4) プライバシー保護機能
Beyond 5G ネットワークの環境では、利用者個人に関わる情報（Personally Identifiable
Information; PII:利用者を特定できる情報）を扱うこととなり、それらの中にはプライバシー保護の対象となるものが存在する。Beyond 5G の環境でネットワークサービスを設計・構築する場合においては、
プライバシー保護を提供する機能を活用することが必要となる。さらに、実際の通信から得られるログ情報などを用いて、通信特性の分析やネットワーク機能の改善に向けた利用者分析などを実施する場合は、プライバシーを保護した状態でこれらの分析作業を実施することが望ましく、6.3.1.1 節(1) D)で述べた完全準同型暗号の活用などが具体的なメカニズムとして考えられている。
さらに、複数のサービス事業者が存在する Beyond 5G 環境でのデータ利用は複雑であるため、デー
タ利用に対する利用者の意向に柔軟な対応が必要となる。すなわち、Beyond 5G 利用者によって PIIのプリファレンス（PII を特定の目的のためにどのように処理すべきかの具体的な選択）を設定でき、ネッ
トワーク/サービス事業者はそれに従った PII の収集・共有を行い、利用者情報を他事業者に共有した履歴を利用者に提供できるなどの収集・管理・運用を実施することが、Beyond 5G ネットワーク/サービ

233

ス事業者にとっては必要となる。このような仕組みは、IoT を対象とした ITU-T 勧告 X.1363 で標準化されており [7] 、Beyond 5G 環境でも参考になる。
(5) Beyond 5G の利用者/利用機器の信頼性診断
人々の様々な社会活動に通信ネットワークがより密接に組み込まれていく Beyond 5G 時代においては、人々が適切なセキュリティ対策行動を取ることがますます重要となるため、Beyond 5G サービスに参加する利用者において、適切なセキュリティ対策行動を支援する取り組みが運用の一環として必要である。具体的には、ネットワークのトラスト確保技術として、サービスの利用する人や活用する機器の信頼性を定量化し、信頼関係に基づいてネットワークへの接続を制御する技術により不正利用者や脆弱な機器による接続を防止するといった仕組みの構築が重要となる。このような技術は、6.3.1.1 節(2)の認証・認可技術にも関係が深く、設計段階での考察が重要となる。
トラスト確保に向けた Beyond 5G ネットワークのセキュリティマネジメントに関わる技術
Beyond 5G ネットワークのセキュリティマネジメントとは、Beyond 5G ネットワークサービス事業者が適切なセキュリティ機能の設計・実装・運用・改善などを実施するための仕組みを指す。基本的には、
ISO/IEC 27001, ISO/IEC 27002, ISO/IEC 27011（ITU-T 勧告 X.1051）によって規格化されている要件やガイドラインに従うことになるが、Beyond 5G では、以下に示すようなセキュリティマネジ
メントの高度化に関わる検討が必要になる。
(1) 脅威分析、リスク分析の高度化
セキュリティマネジメントの基本は、対象となる Beyond 5G 事業者に想定するリスクをいかに算定し、いかにリスクに備え、事業者のリスクを低減・回避等を行うことである。そのため、事業者にとっては、組織で想定できる脅威（サイバー攻撃等を指す）を洗い出し、洗い出された脅威の組織への影響度（該
攻撃な絶大なダメージを与えるか否か等）を算定し、影響度の大きい脅威をベースとした想定リスクを特定する作業が最も重要となる。近年のサイバー攻撃の傾向によると、攻撃手法の多様化、複雑化、高度化などが観察でき、攻撃の変化は年単位ではなく、月/週単位で起こっているのが実情である。したがって、組織における脅威分析、影響度分析、リスク分析の実施は、頻度高く行う必要があり、さらに机上検討だけではなく、具体性をもったペネトレーションテストを含めた分析作業を迅速に実施することが必要となる。
(2) 動的なポリシーエンフォースメント技術
上記(1)で述べたリスク分析の結果に従い、Beyond 5G 事業者としての事業リスクが算定されると、それに従ったセキュリティマネジメントを実施するために「ハイレベルポリシー」が策定される。通常は、各組織のセキュリティ責任者らによる会議によって、ハイレベルポリシーは策定され、組織が総合的にトラスト（セキュリティ）を確保するために遵守すべき方針となる。しかしながら、ハイレベルポリシーの下に個別のポリシー文書が存在し、例えば、アクセスポリシー（パスワード管理等）、侵入検知のポリシー（検知レ234

ベルの設定等）などが規定される。Beyond 5G 時代におけるサイバー攻撃の変化が激しい環境への適合を考えると、少なくとも個別ポリシーについては、上記(1)のペネトレーションなどの短期でのリスク分析の結果に基づき、動的に改善される必要があり、その修正・改善されたポリシーに従って、リアルタイム処理に近い形で不正なアクセス者をフィルターするなどの処理を実施することが重要となる。本動的なポリシー
エンフォースメントについては、6.3.1.1 節(4)の攻撃耐性の確保にもつながる活動となる。
(3) 健全性自動監査技術
トラスト確保が十分になされているかを「監査する」ことは、セキュリティマネジメントの一部として認識されており、健全にトラスト確保の機能が設計され、実装され、運用されているかを定期的に監査することも重要な作業となる。通常はセキュリティマネジメントの見直しを行うタイミングで監査をすることが多いが、上記(2)でも述べたように、サイバー攻撃の変化に追随し、Beyond 5G 環境を総合的な視点から健全性を監査・検証することが重要になり、そのための監査シナリオの自動生成、頻度の高い健全性自動監
査などを実現できる技術開発、及び運用が重要となる。本健全性自動監査は、上記のリスク分析との連動や 6.3.1.2 節(3)（運用の自動化）と関連する技術である。
6.3.2

その他の Beyond 5G の特性に関連するトラスト確保技術
超高速・大容量

6.3.1.1 節 (1) B)耐量子共通鍵暗号でも述べたように、Beyond 5G の通信速度は 100Gbps
超となり、様々な端末でこの要件に対応できるより高速・軽量な暗号方式の研究開発が必要となる。超高速化は、共通鍵暗号が対象となり、現在（AES 暗号で）使用されている 128bit 鍵と同等のセキュ
リティレベルを維持するためには、鍵長は 256bit 以上である必要がある [8]。すなわち、Beyond 5G
時代の通信速度に基づき、256bit 鍵を使用し、100Gbps を超えるスループットで対処できる暗号シス
テムの開発は必須となる。このような超高速処理を実現することにより、大容量なデータの転送、処理のトラストの確保がなされることとなる。
一方、大容量のデータの送受に関連し、大容量のトラヒックの監視、大容量のデータ格納リソースの確保も重要な要件となる。例えば、大容量なトラヒックが超高速で処理される Beyond 5G 環境において、
トラヒック情報を監視し、不正な侵入を検知するための処理ロジックも超高速に処理される必要がある。
すなわち、従来の境界型セキュリティ機器（IDS、FW 等）についても、超高速化に耐えられるような超高性能化することが求められる。
さらに、大容量の送受データ、管理データを格納するストレージ機器やその管理手法についても、十分な検討が必要となる。例えば、1 日単位で収集格納すべきデータサイズが 100 倍以上になることを想定
すると、格納データの高度圧縮技術、分散格納技術などの格納・管理手法の研究開発も必要となる。
超低遅延
Beyond 5G の超低遅延特性を支援するトラスト確保の技術は、6.3.1.1 節(1)で述べた暗号基盤の整備が関係する。量子計算の環境を想定した場合、公開鍵を提供する耐量子暗号では、KEM を想235

定した認証などにかかる処理応答を考えると、Beyond 5G の超低遅延特性を満足できない。しかしながら、認証・認可などの暗号環境の設定後においては、超高速な耐量子共通鍵暗号を用いた処理を用いることで、超低遅延性を確保できると考えられる。
一方、Beyond 5G ネットワークでブロックチェーンを活用していくためには、その超低遅延性を考慮すると、高速なコンセンサスアルゴリズムの実現や集中型のネットワークアーキテクチャにおける分散型のブロックチェーンの統合などが課題になると考えられる。ブロックチェーンの実用化のためにはこれらの課題の打開のための研究開発が不可欠となる。
超多数同時接続
非常に多くのエッジシステムが同時に接続される Beyond 5G の特性においては、接続されるエッジシ
ステム（利用者や活用機器等）との認証・認可の処理が同時に必要となる。したがって、同時接続がなされる状況においては、処理としては重い認証・認可の処理が同時に走るため、認証を提供するシステ
ム側の処理負荷が大きくなり、何等かの対策が必要となる。
例えば、認証を実施する単位を複数にかためることにより、アグリゲート認証を用いて、複数のエッジシ
ステムを同時に認証したり、同時接続されたエッジシステムに優先度がある場合は、放送型認証などのメカニズムにより、同時接続の部分集合にあたるエッジシステムの認証を優先したりするメカニズムの検討が必要となる。
超低消費電力6.3.1.1 節(1) D)に記載のコンフィデンシャル・コンピューティングで述べたように、トラスト確保メカニズ
ムのコア部分をハードウェア処理に依存する方法が検討されており、Beyond 5G の超低消費電力の特性に関連する技術としては、トラスト確保に関わる高処理負荷（電力消費の高い部分）をハードウェア
化することが考えられる。さらに、トラスト確保のレベルをできるだけ落とすことなく、保護メカニズムを軽量化（ライトウエイト化）することにより、消費電力の軽減に貢献する技術開発が考えられる。
自律性
6.3.1.2 節(3)における運用の自動化、及び 6.3.1.3 節(3)における健全性自動監査で述べたように、Beyond 5G において自律的にトラスト確保を実現するシーン（場面）は多々存在する。運用や監査の自動化/自律化のみならず、6.3.1.1 節(4)の攻撃・故障への耐性を確保するためにも、自律性をもった確保メカニズムの導入が必須となる。これらの自動化/自律化の実現においては、AI の活用が重要となり、以下に AI の視点からトラスト確保メカニズムについてまとめる。
アーキテクチャ、プロセス、テクノロジーの各ドメインに AI が普及することで、セキュリティ面の弱点の 2 つの主要な要因（脆弱なソフトウェア、安全でない運用慣行）を効果的に減らすことができる。 AI は、攻撃検出・応答の自動化、攻撃検出の正確性とアカウンタビリティの向上、高度なハードウェアおよびソフト236

ウェアの安全性検証など、ネットワークの信頼性の向上に貢献する。例えば、WarpDrive11プロジェクト[9] においては、大量の Web アクセス情報を収集・蓄積し、我が国のセキュリティ研究機関 7 組織が協力して AI を用いた分析・研究を行う基盤を構築・運用して、数々の有望な成果を創出している。
また、Beyond 5G 技術における AI の活用によって、自己監視、自己最適化、自己構成が可能な
ネットワークに関する新たな展望が切り開かれる。Beyond 5G ネットワークアーキテクチャを AI などの主要技術と統合することで、インテリジェントな防御メカニズムで完全自動化されたシステムを構成できることも期待される。さらに、生成された膨大な量のデータに、AI を使用し継続的に分析することで、将来のBeyond 5G ネットワークに不可欠となる堅牢なリアルタイム監視およびリアルタイム脅威検出が可能になる。しかしながら、このようなシステムを設計するためには、AI コンポーネントの信頼性、ディープラーニングモ
デルのセキュリティとプライバシーの問題、データの復元性など複数の課題を考慮する必要がある。
拡張性
Beyond 5G の環境において、動的にシステムの構成要素の拡張が容易になっていく特性を受け、トラスト確保に関連するセキュリティ機器の追加やセキュリティシステムの拡張が必要となる。これらの追加や機能拡張により、トラスト確保を提供する構成の変更やログ情報やイベント情報の収集・分析・管理するためのメカニズムにも機能拡張や修正が及ぶことになる。したがって、Beyond 5G の拡張性を担保するためには、トラスト確保の機器やシステムの統合管理を実施するだけではなく、拡張された Beyond 5G の構成モジュールとトラスト確保の機器・システムとの対応関係を随時自動で把握できるような構成統合管理システムの仕組みを導入する必要があろう。
参考文献[1] 三宅優，セキュリティ WG 活動報告，Beyond 5G 推進コンソーシアム国際委員会第 10 回会合， https://b5g.jp/w/wp-content/uploads/pdf/international_doc10_SWG.pdf[2] P.W. Shor, "Algorithms for quantum computation: Discrete log and factoring,"
Proc. 35th Annual IEEE Symp. on Foundations of Computer Science, pp.124134, Santa Fe, NM, USA, Nov. 1990.
[3] L. K. Grover, "A fast quantum mechanical algorithm for database search," STOC
'96, pp.212–219, https://doi.org/10.1145/237814.237866[4] 「Trusted Execution Environment の実装とそれを支える技術」, 電子情報通信学会 基礎・
境界ソサイエティ Fundamentals Review, vol.14, no.2, pp.107-117, 2020 年 10 月．
[5] NIST SP800-207 「ゼロトラスト・アーキテクチャ」の解説と日本語訳.
https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/column/awareness-cybersecurity/zero-trust-architecture-jp.html

11Web-based Attack Response with Practical and Deployable Research InitiatiVE.

237

[6] W. Tong, P. Zhu, et al, 6G: The Next Horizon: From Connected People andThings to Connected Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press,
2021.
[7] ITU-T, X.1363: Technical framework of personally identifiable information
handling in Internet of things environment, 2020.
[8] 情報通信研究機構・情報処理推進機構, “CRYPTREC report 2019,” 2020 年 3 月.
https://www.cryptrec.go.jp/report/cryptrec-rp-3000-2019.pdf[9] WarpDrive Project.
https://warpdrive-project.jp/

238

6.4

ネットワークエネルギー効率の向上

背景と動機接続されるデバイス、基地局、オブジェクトの数が増加すれば、かつてないほどのデータトラヒックと大量の接続が発生するだけなく、ネットワークのすべての部分でエネルギー消費量が大幅に増加することになる。
ビット/ジュールとして定義されるエネルギー効率は、長い間、5G における重要な設計目標の 1 つでした
が、Beyond 5G ネットワーク設計においてはさらに重要な要件となる。それは、あった方が良い機能ではなく、Beyond 5G モバイルネットワークの成否を左右する要件となるでしょう。エネルギー効率に加えて、ネットワークのライフサイクルエネルギー消費の削減は、電気代を節約する有効な手段であると同時に、温室効果ガスの排出を削減する重要な社会的義務であると考えるべきである。エネルギー効率の高いネッ
トワーク設計が ICT 産業を持続可能な発展へと導く一方で、ICT 産業全体が、人類のよりクリーンで健康的な生活環境のために、世界の CO2 排出量を削減するという重要な役割を果たすことができる。
2030 年までに ICT によって世界の CO2 排出量を 2015 年比で 20%削減できると期待されている。
その一方で、Beyond 5G 通信システムは、新しいビジネスユースケースを見出して、適用シナリオを拡大し、その他の産業の役に立ち、全体として持続可能な社会の発展というより大きな目標に向けて取り組む必要がある。
Beyond 5G のエネルギー効率の目標
このことから、環境に優しく持続可能な発展は、Beyond 5G におけるネットワークと端末の設計の中核要件であり、究極の目標でもある。Beyond 5G では、環境に優しい設計コンセプトとネイティブ AI 機
能を導入することで、ネットワーク全体のエネルギー効率（ジュール当たりのビット数で定義）を 100 倍に向上させ、合計エネルギー消費量（ジュール単位）を 5G よりも低く抑えながらも、最適なサービスパフォーマンスと体験を実現することを目指している。デジタルエコノミーの中核となるインフラストラクチャーである
Beyond 5G は、人類の持続可能な発展に独自の貢献をする必要があるだろう。

技術と研究の方向性に関する考察
1. ネットワークのエネルギー効率を設計および評価するためのフレームワーク
エンドツーエンドの環境に優しい Beyond 5G ネットワーク設計の研究の方向性の観点から、エネルギ
ー効率を実現するための潜在的な技術は、アーキテクチャ、材料、ハードウェアコンポーネント、アルゴリズ
ム、ソフトウェア、プロトコルなど多岐にわたる。エコシステム全体のエネルギー効率を評価するための方法論について、業界のコンセンサスを得る必要がある。エネルギー効率の高い Beyond 5G 通信システムを実現するために、慎重に検討する必要がある要因として、ネットワーク展開の高密度化（伝搬距離の短縮）、RAN アーキテクチャの集中化（セルサイト数の削減とリソース効率の向上）、エネルギーを考慮したプロトコル設計、ユーザーと基地局の連携が挙げられる。環境に優しいネットワーク設計のためのフレームワークは、[1]で提案されており、その提案では、ネットワークの設計と評価に関する 4 つの基本的なトレードオフ（展開効率とエネルギー効率のトレードオフ、スペクトル効率とエネルギー効率のトレードオフ、帯域
幅と電力のトレードオフ、遅延と電力のトレードオフ）が特徴付けられている。この 4 つのトレードオフによ239

り、異なる伝送方式とネットワーク方式の下での主要なネットワークパフォーマンス/コスト指標が結び付けられる。
2. ハードウェア面（特に PA 効率）
一方、使用する周波数がますます高くなっていくので、より高いハードウェア効率を持つ革新的な方法を見出すことも、エネルギー効率の高いネットワーク設計のための重要な要因である。たとえば、電力増幅器（PA）の効率低下への対応が大きな課題となっている[2]。各 RF チェーンは PA を備えているため、無線周波数（RF）チェーンの数が増えると、無線ネットワークのエネルギー消費の課題はさらに対応が困難になる。より少ない RF チェーンを利用しながらも、フル RF チェーンに近いパフォーマンスを実現する新たなアンテナと RF アーキテクチャは、追求する価値のある方向性の 1 つである。
3. ネットワーク面（サービスの提供は時間と空間におけるトラヒックダイナミクスに従う）
ネットワーク面から、全体的なエネルギー効率を改善するには、サービスの提供が空間と時間におけるトラヒックダイナミクスに従うことが重要であり、トラヒックが必要ない領域と時間へのエネルギー放射の無駄を避けることができる[3]。もちろん、高速サービスアクセスとエネルギー消費削減の最大化との間にはバランスがある。上記の目標を達成するには、動的なスイッチオフをサポートする異種カバレッジの多層ネットワー
クアーキテクチャ設計が有効です。アーキテクチャに加え、人工知能（AI）技術を活用した相互カバレッ
ジ識別とトラヒック予測のアルゴリズムが有望なソリューションである。無線ネットワークにおける AI 技術の幅広い応用は、複雑な非凸最適化問題を解く代わりに、深層強化学習などのツールを用いてネットワー
クリソース管理を最適化する新たな機会を提供するだろう。
4. 再生可能エネルギー、受動伝送など
さらに、再生可能エネルギーの利用と、あらゆる種類のエネルギーハーベスティング技術の応用も、環境に優しいネットワーク設計の潜在的な方向性として検討するべきである。太陽光発電は、マイクロ基地局
だけでなく、マクロ基地局の運用でも広く利用されている一例である。一方、光ワイヤレス、受動メタサーフ
ェス、または後方散乱通信による低電力伝送スキームは、それぞれ異なる適用シナリオにおける Beyond
5G 通信向けの新たな候補である。
5. 集中型の AI トレーニングと推論能力の問題を解決する分散型ネットワーク
もう 1 つの大きな課題は、AI の台頭に伴う演算能力の消費である。人間の脳は、平均して20,000Tbps のデータレートを達成し、わずか 20W を消費するだけで 200TB の情報を保存できると推測できる。一方、AI の演算能力は、ムーアの法則をはるかに超えて、2 ～ 3 か月ごとに倍増しています。ニューラルセンターが人間の脳と同じ能力を発揮するには、ムーアの法則の終焉に近い時点で 1,000
倍の差が生じる。ニューラルセンターがデータセンターを取って代わり、AI の潜在能力を十分に活用するには、持続可能な AI ベースの Beyond 5G を促進する著しく高度な ML 技術の使用が不可欠である[4]。分散型コンピューティングアーキテクチャとソフトウェアオーケストレーションを実装するための標準化さ240れたアプローチによって、Beyond 5G ネットワークは多様なエコシステムのための効率的なプラットフォームになることができるだろう。
上記の 3.と 4.については、6.7.5 節で、Beyond 5G ネットワーク向けの類似の技術やアイデアについてもさらに詳しく説明している。
参考文献[1] Y. Chen, S. Zhang, S. Xu and G. Y. Li, "Fundamental trade-offs on green
wireless networks," in IEEE Communications Magazine, vol. 49, no. 6, pp. 3037, June 2011.
[2] J. Joung, C. K. Ho, K. Adachi, and S. Sun, "A survey on power-amplifier-centric
techniques for spectrum- and energy-efficient wireless communications." InIEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 17, no. 1, pp. 315-333,
Firstquarter 2015.
[3] Z. Niu, Y. Wu, J. Gong and Z. Yang, "Cell zooming for cost-efficient green
cellular networks," in IEEE Communications Magazine, vol. 48, no. 11, pp. 7479, November 2010, doi: 10.1109/MCOM.2010.5621970.
[4] Neil C. Thompson, Kristjan Greenewald, Keeheon Lee, and Gabriel F. Manso,"The computational limits of deep learning." arXiv:2007.05558v1 [cs.LG] 10 Jul
2020.

241

6.5

非地上系ネットワーク（NTN）によるネットワークカバレッジ拡張

非地上系ネットワーク（NTN）は、将来の IMT のカバレッジを地上から上空、宇宙まで拡大させ、通信のユビキタス化を実現するとともに、無人システム、モニタリング（映像・データ）、モバイル eMBB、IoT、
物流システムとの接続、緊急時のバックホール、スマートフォン連携などの新しいユースケースが期待される。
2030 年頃やそれ以降に実現される将来の IMT の通信ネットワークは、宇宙から地上までを多層的に結ぶネットワークが前提となることが考えられる。このような通信ネットワークの実現に向けて、以下のような研究開発を行う必要がある。
1.

超高速・大容量化
NTN 通信の超高速・大容量化が必要となる。既に衛星では動的ビームフォーミング、柔軟なビームホッピング、オンボード処理、さらに周波数の再利用等の技術検討が進んでおり、今後数百Gbps～最大 1Tbps までのスループットの提供を目指している。また、より周波数の高いミリ波、
テラヘルツ波、光技術の採用により広帯域通信が可能となる。一方で高周波数帯を利用する上
では雲や降雨による減衰の影響をうけやすいため、耐気象変動に有効な送受信機技術の開発が必要となる。また信号の大容量化のための高速（広帯域）信号処理技術、並列信号処理
技術は高速化のための技術として必要となる。

2.

低遅延化
静止軌道衛星とのネットワーク接続には物理的に片道 120 ミリ秒程度の遅延が発生する。遅延の許容されないシステムとの接続においては低軌道衛星(軌道高度 100km~1,000km 程度)、あるいは HAPS（高度 20km 程度）等を活用することにより数ミリ秒程度の遅延に抑える等が可能となり、特に、HAPS から地上への通信の遅延は、地上の IMT と同等と見なすことができる。今後、ユースケース・アプリケーションの要求品質に応じた最適なネットワークを構築することが必要となる。また MEC の活用によりエッジでデータを処理することにより、データ処理の低遅延化も可能となる。

3.

IoT 向けの多数接続
Beyond 5G では、より多くの人、モノとの接続が要求され、宇宙からの運用を想定した場合、一つのアンテナカバレッジで同時に多数のユーザーとの通信、あるいは多数のセンサーからのデータを受信できることが大きなメリットとなる。また、多数接続時の分散処理、あるいはマルチホップ通信を用いた分散ネットワークの技術もリソースに制限のある衛星側の実現性という観点で有効となる。広域カバレッジが可能な静止衛星と伝搬遅延の少ない低軌道衛星など、異なる種類のNTN を組み合わせることで、より効率的なネットワークの構築が可能となる。

4.

光通信技術
宇宙・上空の空間における光通信技術の確立も必要となる。レーザー通信ターミナル（LCT :242

Laser Communication Terminal）を用いた自由空間光通信技術が必要となる。NTN プ
ラットフォーム間の通信（衛星間，衛星-HAPS 間，HAPS-HAPS 間など）にこの技術を適用することで大容量・高速通信が可能と期待される。
5.

最適経路接続技術、及びマルチコネクティビティ技術
地上と NTN の一つである通信衛星との最適経路接続技術、及びマルチコネクティビティ技術も必要となる。これにより通信需要のあるエリアに対して、複数経路・同時接続のデータ通信が可能となり通信エリア拡張のほか信頼性向上が期待される。アプリケーションやユースケース毎の遅延・要求品質に応じた最適な経路・接続形態の実現が可能となる。

6.

量子暗号化通信
Beyond 5G においては、宇宙から見た上空データ、気象データ、人やモノの位置・動き等、宇宙で観測し生成されたデータ（以下、宇宙生成データ）の活用は重要となり、宇宙生成データ活用基盤としての超安全・信頼性、拡張性が求められる。そこで大陸間通信や移動体通信のセキュリティ向上に、将来、量子暗号鍵の衛星間光通信による配信が期待されている。また、量子暗号技術による衛星間ネットワークのセキュリティ向上も期待できる。

7.

自律的な運用多数の低軌道衛星コンステレーション等、多くの NTN プラットフォームが上空に配備されると、今後の運用の複雑化が予想され、地上のオペレータが判断して運用することが不可能となる。最適な運用タイミングやユーザーへのサービス提供は AI 等の活用により自律的に行う必要がある。また各 NTN コンポーネントが回線の状態を衛星自ら把握し最適な通信パラメータを自律的に設定するような運用が考えられる。

8.

エッジコンピューティング技術
NTN インフラが整備されると、ドローンや CubeSat など宇宙空間に存在する IoT からの大量のデータ収集や処理結果に基づく自動運行指示などの遅延にセンシティブなアプリケーションへの対応が予想される。遅延を短縮するためには、LEO や HAPS のような NTN コンポーネントそのものだけでなく、NTN コンポーネントに搭載されるエッジコンピューティング技術も重要な選択肢になる。

6.5.1

成層圏通信プラットフォーム (HAPS)

HAPS（High Altitude Platform Station）は、高度 20km 程度の成層圏を飛行・滞空するプ
ラットフォームに設置された無線局を指す。成層圏は雲の遥か上に位置する大気層であるため、降雨や降雪の影響を受けず、更には気流の影響も非常に穏やかである特徴を有する。そのため、他の大気層に比べてより安定的に飛行・滞空することが可能である。
また、衛星よりもはるかに地上に近い高度で運用される HAPS は、地上通信網と同等の遅延でサービ243

スを提供できる点も大きな特徴である。よって、HAPS を携帯電話の基地局として利用した場合、以下のような利点を有する。
-

HAPS1 基で半径 100km 程度までカバー可能なため、地上基地局と比較し効率的な広域カ
バーが可能

-

専用端末が必要な移動衛星通信と異なり、既存の携帯電話端末（スマートフォン等）をそのま
ま利用可能

-

自然災害（地震や津波など）による停電・倒壊等の被害を受けにくいネットワークの構築が可
能-

地上基地局ではカバーがしづらい上空（空飛ぶ車・ドローンなど）や海上（船舶など）にも携
帯電話通信を提供可能

HAPS には航空機型、飛行船型（気球型を含む）が存在し、それぞれのタイプには一長一短がある。
航空機型は飛行・滞空の操作性の高さが強みであり、特に小型・中型タイプは運航の容易さから開発を進める企業が数多く存在する。一方、大型タイプは高い安全性が求められ、開発の難易度が高まる
ものの、小型・中型タイプに比べて翼に貼り付けられたソーラーパネルの面積が相対的に大きく発電量が多いため、目的地への迅速な飛行や機体に搭載する通信機器やセンサーへの潤沢な電力提供が可能となる。
飛行船型は潤沢な浮力と余りある球皮上の集光面積から大量のエネルギーを発電することが可能となる。しかし、定点滞空性能では大きな形状抵抗を有するため航空機型には劣り、補助動力などの対策が必要になる。
HAPS の発展は電池とソーラーパネルの性能向上に支えられていると言っても過言ではない。近年の電池容量と太陽光パネルの発電効率の大幅な上昇が、成層圏での長期間飛行を可能にした。電池と太陽光パネルの性能は今後も向上していく見込みであり、そのため HAPS もますます発展していき、人類にとって必要不可欠なインフラになることが保証されていると言える。
6.5.2

衛星通信

通信衛星は宇宙から地上までが多層的に接続される非地上系ネットワークを実現するために必要な
NTN プラットフォームの一つです。通信衛星は地上のカバレッジの補強、または上空・海上・宇宙など地上ではカバーできないエリアをカバーするプラットフォームとして重要な役割を持つ。
通信衛星には静止衛星（GSO）と非静止衛星（NGSO）があり、それぞれに長所と短所がある。
静止衛星は、地球に対して固定点から広範囲なエリアをカバーすることが可能である。一方で地表から約 36,000 km の静止位置では、約 250 ミリ秒（ラウンドトリップ遅延の場合は 500 ミリ秒）の伝搬遅延が発生する。
また GEO は広範囲でカバーし、かつ常時通信が可能であるため、カバーエリア配下に存在する多数の
NTN コンポーネント（LEO/HAPS）と連携することが可能となる。また LEO/HAPS カバレッジ外では244

GEO にて補完もすることも可能となる。
非静止衛星システムは、一般に静止衛星よりも低い軌道で展開し、遅延に敏感な一部のアプリケー
ションに対して有用である。一方で非静止衛星は地球の周りを周回しているので、シームレスなカバレッジには衛星コンステレーションの展開が必要である。
従って NGSO コンステレーションで一定のスループットを提供するためには、コンステレーションプレーンあたりの衛星機数を増やして対応する必要がある。
またユーザーターミナルは刻々と周回する衛星を追尾しつつ、目視外となる前に次の目視内の衛星に切り替える（衛星ハンドオーバー）必要がある。
現在、通信衛星は緊急時のバックホール利用、携帯端末との直接通信、海上及び上空の移動体との通信、衛星 IoT 等で活用されている。
今後の NTN において、衛星は IMT 接続を多層的にあらゆる場所で提供するためには必要不可欠なプラットフォームとなる。
6.5.3

UAV による無線通信

UAV（Unmanned Aerial Vehicle）は一般にドローンと呼ばれる無人航空機の一種であり、コントローラーを介しオペレータが遠隔操作することができる。一定の範囲で自律飛行が可能であり、将来的には完全な自律飛行が可能になる。UAV はサイズや重量は幅広く存在し、将来のスマートシティや生活において様々なビジネス分野で活用される可能性がある。例えば、空撮、物流、建築物の空撮検査、環境モニタリング、精密農業などに広く利用されている。Keystone 社の予測によると、今後数年間のUAV 市場は、全世界で 410～1140 億ドルに達するとされている[1]。そうなれば、ネットワーク上において UAV は特殊なモバイル端末として機能することになる。
しかし、UAV の基本的な特徴である空中での機動性、一定の貨物を運ぶためのプラットフォームである
ことを生かし、将来的には基地局や中継機として利用し、一時的にネットワークを形成して移動通信を拡張することも可能である。このような UAV による無線通信の利点は、短時間でオンデマンドのネットワーク
展開ができる柔軟性と俊敏性であり、自然災害や混雑したスタジアムでのコンサートなどの短期イベントにおいて、固定インフラを補完する非常に重要なものとなる。
一方、UAV により基地局とユーザーとの距離が縮まり、LOS（Light-of-Sight）通信が可能になることも考えられる。これにより、サービス品質向上や消費電力削減に貢献できる可能性がある。例えば、農場や森林など、あまりカバーされていないエリアから IoT データを収集し、基地局と IoT デバイスの双方の電力削減が可能となる。さらに、UAV の基地局は Beyond 5G のセンシング能力を強化する拡張モ
バイルセンサーとしても機能し、通信に必要な環境情報の取得や、自律走行に必要な 4D シティマッピン
グの作成も可能になる。
上記のような機能を実現するためには、多くの技術的な課題が存在する。HAPS と同様に、UAV の電力供給（搭載バッテリーの制限）とエネルギー効率は大きな課題の一つであり、その適用範囲やシナリオは制限される。また、柔軟な無線ネットワークアーキテクチャ、UAV の基地局と地上ユーザー端末間のチャネルモデリング、高度なアンテナ技術と信号処理アルゴリズムによる干渉制御と除去、効率的でユビキ

245

タスな無線バックホール、オンボードセンシングとコミュニケーションの協調設計などの技術は、さらなる研究が必要となる。
参考文献[1] HUAWEI Technologies (UK) CO., “White paper: Connected drones a newperspective on the digital economy," 2017.

246

6.6

ネットワークアーキテクチャ

本節では、前節までに述べた 2030 年のビジョンを実現し、利用者の多様なニーズに対して、Beyond
5G インフラ機能を提供していくためのネットワークアーキテクチャについて述べる。
我が国において Beyond 5G は Society 5.0 を進展するためのものであり、ネットワークアーキテクチャ
も Society 5.0 を進展するために Beyond 5G インフラの機能を効率よく提供可能とする。
6.5 節や 6.7 節で述べられる通り、Beyond 5G では様々な技術により、カバレッジ拡大、高速化が進んでいる。さらに、このような通信機能は高度に仮想化され、ソフトウェアで制御できるようになる。
Beyond 5G のネットワークアーキテクチャは、ユーザーが Beyond 5G のインフラや技術、通信帯域の輻輳やセキュリティなどを意識することなく、アプリケーションが求める性能やユーザーの体感品質を満たす最適なインフラ機能が提供される。
また、Society 5.0 は仮想空間と現実空間を高度に融合させた CPS（Cyber-Physical System）
により経済発展と社会課題を解決することが期待されている。CPS は 6.2 節で述べた通り、社会に遍在する AI（Artificial Intelligence）やセンサーを使って現実空間を仮想空間上に構築、仮想空間上で社会活動を再現し、現実空間に作用することで社会価値をもたらす。Beyond 5G では、CPS を実現するという観点で、様々な Society 5.0 サービスを実現する仮想空間と現実空間の両方を接続し、制御できるようになる。そのため、社会の様々な場所に遍在するセンサー、AI を利用して、現実空間を仮想空間に投影すること、また仮想空間から現実空間に作用することが求められる。さらに、AI は Beyond
5G インフラ内にも存在し、Beyond 5G インフラを制御するためにも利用されるようになる。例えば、ユー
ザーからの要求により、AI が複雑化したインフラ機能を組み合わせて提供するようになる。このように、Beyond 5G では自身のネットワーク機能の最適化も含め、Society 5.0 を実現していくために、現実空間と仮想空間を統合し、かつ偏在する AI を扱うことができる。ネットワーク機能に加え、AI を利用可能にするコンピューティングリソースも最適に提供できるアーキテクチャとなる。
Beyond 5G では、Society 5.0 を実現する様々なサービスやアプリケーションが動作する重要な社会インフラとなることが期待されている。 Beyond 5G 以前も重要インフラであるネットワークの耐障害性に関する取り組みは行われてきたが、より広範囲で重要な社会システムが動作する Beyond 5G では、
ネットワークだけでなく、システム全体やエンドツーエンドにおけるサービスの耐障害性の確保が求められる。
以上をまとめると、Beyond 5G のネットワークアーキテクチャは下記を実現する（図 6.6-1）。
1.

Beyond 5G では、現実空間と仮想空間を統合して管理、制御するための基盤を提供する。

2.

Beyond 5G で高度に進展する通信インフラを抽象化し、RAN（Radio Access Network）、
コアネットワークだけでなく、エンドツーエンド通信に必要なインフラ機能を提供可能とする。

3.

Beyond 5G では、アプリケーションが要求するエンドツーエンドの性能やユーザー体感品質（Quality of Experience, QoE）を考慮することができる。

4.

Beyond 5G では、ネットワーク機能の最適化を含め、偏在するセンサー、AI を利用可能にする
ため、通信リソースに加え、コンピューティングリソースの提供を可能とする。

247

5.

Beyond 5G では、障害発生時に社会システムを停止させることのないシステム全体、エンドツー
エンドの耐障害性を確保可能とする。

以下、6.6.1 節で Beyond 5G におけるネットワークアーキテクチャの全体像について、6.6.2 節でユーザーが最適な通信を行うための技術について、6.6.3 節で Beyond 5G ネットワークの自律運用について、6.6.4 節で Beyond 5G の耐障害性について述べる。

図 6.6-1 Beyond 5G ネットワークアーキテクチャ

6.6.1

ネットワークアーキテクチャ

RAN およびコアネットワークの仮想化
基地局やコアネットワークの仮想化は、4G から注目され開発が続けられてきた。Beyond 5G 時代の基地局は、現在の基地局のような専用ハードウェアではなくなり、より汎用的な性能を持つようになる。例
えば、基地局を構成する半導体が、現行の ASIC（Application Specific Integrated Circuit）と呼ばれるものから、サーバーと同じ CPU（Central Processing Unit）とメモリ、FPGA（Field
Programmable Gate Array）や GPU（Graphics Processing Unit）と言った一般的なものに置き換わることになる。
5G でも基地局やネットワークの仮想化が進んでおり、Beyond 5G ではその予測されるトラヒックの量と倍増する周波数幅から、さらに基地局の構成に革新が起きるものと考えられる。分散コンピューティング
リソース（以下、基地局クラウド）を用いて AI を動作させることで、デバイス側では処理しきれない計算を、基地局クラウドで実行し、非常に低遅延で高性能な AI を容易に実行できるネットワーク環境を整え

248

ることができる。
基地局が仮想化されていないネットワークでは、「ベースバンド装置 1 つにつき処理性能が基地局何台分」と決まっており、トラヒック量に関わらず、都市部と同じ装置を設置する必要があった。基地局の仮想化によって、トラヒックの少ない基地局への計算処理リソースの配分を抑制し、トラヒックが多い基地局にその余剰分を多く割り当てることが可能になる。これによって、基地局の計算処理性能の利用を最適化し、無駄な投資を抑え、ネットワークのコストを下げることができる。
Beyond 5G では、さらに仮想化のアーキテクチャが進化することで 5G では実現しきれなかったネットワ
ーク機能の実現が容易になる。
vRAN による分散コンピューティング
MEC（Multi-access Edge Computing）の形態において vRAN（virtualized RAN）を使用
した基地局クラウドは、柔軟なトラヒックステアリングの必要性が生じる。モバイル端末からのトラヒックはvRAN に入り、コアネットワークから出力され、vRAN が収容されているアプリケーションサイトまで伝送される。vRAN とトラヒックサーバ間の最適なデータパスを確保するために、各 MEC は vRAN とアプリケーショ
ンに関連するよう配置する必要がある。
携帯端末間の P2P（peer-to-peer）通信は、最適なデータ経路を確保することが求められる。最適なデータ経路はユーザー品質を保証するための次世代アプリケーションとして最も重要な要素の 1 つである。例えば、AI による推論、VR（Virtual Reality）/AR（Augmented Reality）のセンサーにおけるリアルタイムまたはそれに近いレスポンスの空間データ処理が求められる。また、アプリケーションのデー
タスループットの向上にも貢献する。データパスの遅延が大きいとトランスポート・プロトコルに実装されている輻輳制御アルゴリズムによってスループットに影響を及ぼす。したがって、データパスを最適な状態で保つ
ことはレスポンスとスループット性能の観点において非常に重要である。
し か し 、 基 地 局 ク ラ ウ ド は 、 CAPEX （ Capital Expenditure ） と OPEX （ Operating
Expenditure）の両方で高いコストを必要とする。セッションベースのモバイルサービスネットワークアーキ
テクチャで は、コアを分散させるこ とはネッ トワーク内のセッシ ョン状態 を増加させるこ とを意味し 、
CAPEX/OPEX だけでなくシステムの信頼性にも影響を与える。
コアネットワークが最適でない方法で配置された場合、多くのネットワーク層が vRAN とアプリケーション間の通信網にスタックトンネルが発生するため、異なる管理ドメインにあるネットワークの境界で接続する必要がある。効率良くネットワークを自動化しても柔軟なネットワークリソースの割り当てや再構成のアジリ
ティにも影響する。
通信事業者は複数のネットワークドメインを管理する複雑な自動化システムを維持する必要があるた
め、Beyond 5G 時代には、MEC、vRAN、コア、通信網が単一のアーキテクチャとして統合されることが強く求められている。
ネットワーク機能とコンピューティングリソースの最適融合
RAN/コアの仮想化や様々なアクセス手段（光ネットワーク、NTN など）も利用可能となる Beyond249

5G 時代には、より柔軟かつエンドツーエンドでのネットワーク機能配置が可能となる。ネットワーク機能配置の自由度は論理的/物理的にも高まり、公衆事業者網に加え、ビジネスユーザー向けのプライベート網
に対してもネットワーク機能をローカルかつ分散して配置するケースも増加すると予想される[1、2]。またVR/AR のような高リアルタイム性/広帯域性のアプリケーションや AI 推論などが普及する Beyond 5G
時代では、演算処理を行うコンピューティングリソース（メモリ、CPU、FPGA、GPU など）の需要が更に高まるため、ネットワーク機能と連携した上で分散化されたコンピューティングリソースの適切な利用が重要となる。
これらの実現に向けて、ネットワークトランスポートを APN（All Photonic Network）とした上で、APN を介してネットワーク内の異なるドメイン（アクセスネットワーク、MEC、コアネットワーク、Cloud など）に分散配置されるコンピューティングリソースを通信/アプリケーション要件に応じて最適に選択し、ネットワ
ーク内のエンドポイントとして仮想的なコンピューティングリソースを提供するネットワークアーキテクチャ検討が行われている[3]。
このネットワークアーキテクチャでは、VR/AR 端末で要求される高性能処理をネットワーク側で代行することが可能となり、処理性能の劣る端末であっても高機能サービスの享受が可能となり、サービス事業
者は端末の性能制約から解放され、端末の性能制限を受けず、多様な端末に対する高機能サービスを提供することが出来る。また、AI 推論でのトラヒック需要予測に基づいたコンピューティングリソースの配置・
リソース配分を自律的かつ動的に最適化することも可能となり、局所的に想定以上のトラヒック需要増が発生した場合も小規模・中規模な範囲の対策で済み、一時的なイベントや不測の事態（災害等）にも有効と考える。
サービスエンティティ間の IP 接続性
モバイルサービスでは、実在するアーキテクチャ間の IP（Internet Protocol）接続が必要であり、セグメントルーティング（Segment Routing, SR）[4]が候補として挙げられる。IP 接続は、展開規模に応じて複数の SR ネットワークでカバーされることもあれば、1 つでカバーされることもある。後者の場合、
SR ネットワークのアドレス空間は、数百万規模の基地局数のノードに対応するだけの数が必要と予想されるため、SR データプレーンに IPv6（Internet Protocol version 6）の利用が適していると考えられる。
SRv6（Segment Routing version 6）は膨大なアドレス空間とネットワークプログラミング能力により、単一のネットワークで実在する全てのモバイルサービスを収容できる IPv6 データプレーン上でインスタンス化したものである[5]。
一方、SRv6 ネットワークプログラマビリティは、SRv6 データプレーンをモバイルユーザープレーンに統合することで強化される[6]。これによって、SRv6 のネットワーク全体が、非常に効率的な分散ルーティング方式でユーザープレーンをサポートするようになる。
分散モビリティ管理（Distributed Mobility Management, DMM）の要求は、セッション管理ベースのソリューションによって満たすことができる[7]。DMM の要求に対応した PMIPv6（Proxy Mobile
IPv6）のプロトコル拡張は、3GPP（Third Generation Partnership Project）において 5G をセ250

ッション管理によって 1 つのモビリティセッションに複数のセッションアンカーを追加できるアーキテクチャとして定義している[8]。
DMM のためのセグメントルーティング IPv6 モバイルユーザープレーン（SRv6 Mobile User Plane,
SRv6 MUP）のアーキテクチャは、モビリティ管理システムそのものではなく、モバイルユーザープレーンを
SRv6 データプレーンに統合するためのアーキテクチャとして定義している。
ルーティングパラダイムにおいて、モビリティ管理システムからのセッション情報は、ルーティング情報に変換される。これはアンカー用のモバイルユーザープレーンが不要となることを意味し、SR ドメインによってサポートが可能である。
SRv6 MUP アーキテクチャはモビリティ管理システムから独立しており、既存のプラグイン可能なユーザ
ープレーンまたは Beyond 5G モバイルサービスアーキテクチャとして設計されている[9][10]。
ネットワーク AI アーキテクチャ
AI は、Beyond 5G 通信システムにおけるサービスとネイティブ機能の両方で利用されることが予想されており、Beyond 5G は、AI を活用したサービスとアプリケーションをサポートするエンドツーエンドシステ
ムとなる。具体的には、Beyond 5G のエアインターフェースとネットワークの設計は、エンドツーエンドの AIと機械学習（Machine Learning, ML）を活用して、カスタマイズされた最適化および自動化された運用管理（Operation and Maintenance, O&M）を実現する。 これは「AI for Network（AIfor NW、AI4NET）」と呼ばれている。 さらに、各 Beyond 5G ネットワーク要素は、通信、コンピュー
ティング、およびセンシング機能をネイティブに統合し、クラウド上の一元化されたインテリジェンスから
Beyond 5G ネットワーク内のユビキタスインテリジェンスへの進化を促進する。これが「Network for AI（NW for AI、NET4AI）」または「AI as a Service（AIaaS）」と呼ばれるコンセプトである。
AIaaS では、Beyond 5G 機能は、通信技術、情報技術、データ技術、および産業インテリジェンスを
無線ネットワークに統合させインテリジェントでネイティブなアーキテクチャとして機能し、大規模な分散型
トレーニング、エッジでのリアルタイム推論、ネイティブなデータ鈍感化など、あらゆる AI の用途に対応される。
⚫

ネットワーク AI アーキテクチャの主な要件

1）クラウド AI からネットワーク AI へ
クラウド AI のような集中型の学習は、ネットワーク全体のデータを収集して中央のエンティティに送信するような形態であるため、単純にコスト高となる。つまり、ネットワーク内で AI の学習と推論を可能にするネットワーク AI は、エネルギー効率の向上に役立つ可能性が高い。さらに、集中型の学習では、個人情報を用いた学習に活用できない場合もある。クラウド AI では、トレーニングデータへアクセスする
こと、実環境の抽象化モデルを用いたシミュレーションを行うことで、オフラインでトレーニングを行うことが多い。しかし、この様なプロセスにおける欠点は、多くの詳細情報が単純化される一方で、多くの重要なメトリックスが無視されてしまうことであり、その結果、パフォーマンスの向上が妨げられる。 Beyond
5G（MEC）の高パフォーマンス分散型インフラストラクチャーは、特に遅延要件が厳しいユースケース

251（産業シナリオでのクローズドループ制御など）において、リアルタイムネットワーク AI に関する新たな将来性を開く可能性を持つ。
2）密接に連携する ICDT インフラストラクチャー
Beyond 5G ネットワークで AI をより適 切にサポートする ためには、情報通信データ 技 術（Information, Communication and Data Technology, ICDT）が密接に連携して新しい
インフラストラクチャーを構築する必要がある。現在、ネットワーク接続とコンピューティングサービスは比較的独立したシステムであり、相互コラボレーションメカニズムは、管理レイヤーの機能公開インターフェー
スを介してのみ実現されている。新たに相互連携されたアーキテクチャによって、これらインターフェースのリアルタイム性能で保証されるだけでなく、普遍的で統一された標準が確立され、Beyond 5G AI のアプリケーションが大幅に促進される。
3）整理および管理された安全なデータサービス
Beyond 5G システムは、本質的に膨大な量のデータを生成する可能性があり、そのデータは運用
から管理、コントロールプレーンからユーザープレーン、環境センシングから端末までと多岐にわたる。このようなさまざまな種類のデータは幅広い技術またはビジネス領域に由来するため、Beyond 5G では、
データセキュリティとプライバシー保護を考慮しながら、データを効率的に整理および管理する必要がある。
4）ネットワーク内での柔軟な AI の展開
一定の水準のネットワークおよび IT の専門知識が必要となる場合は特に、外部パートナーからサービスを引き付けるために、導入の容易さがが不可欠である。この要件は、主に AI の管理機能およびオーケストレーション機能の設計に関連している。
本セクションの冒頭で述べたように、Beyond 5G アーキテクチャの機能は、エンドツーエンドサービスを最適化し、ネイティブおよびサービスベースでの AI のサポートを可能となる。これらの要求に応え、その特徴を実現するために、以下の 2 つの概念（タスク指向型通信と AI サービスの運用管理）が導入された。
⚫

タスク指向型コミュニケーション
タスク指向型コミュニケーションは、AI やセンシングなどの新しいサービスをサポートする Beyond 5Gの重要なパラダイムシフトの 1 つである。従来の通信サービスはコネクション指向型であり、エンドユーザ
ーが他のユーザーと通信したいのか、クラウド上のサーバーに接続したいのかに関わらず、エンドユーザーやサービスからの要求に基づいて通信リソースが割り当てられる。その結果、ユーザーの意図に基づいて接続が確立される。
これに対して、タスク指向型コミュニケーションでは、ネットワークがユーザーに提供するタスクに基づい

252

て接続を確立する、全く異なる設計思想が採用されている。たとえば、AI タスクが、ユーザーの移動、リアルタイムの人口分布、または端末利用の頻度に応じ、ある地域のデータを収集し、処理する。公共交通機関のクラウドは、このタスクの情報を活用し、ラッシュ時の都市における移動性を把握することが可能となる。このように、企業は必要な情報を得るために特定のユーザーからデータを収集する
Beyond 5G の AI サービスを使用することで容易に目的を達成することができる。
タスク指向型通信の構築には、タスク管理、異種リソースのオーケストレーションおよびスケジューリン
グ、データ管理、接続管理などが含まれる場合がある。Beyond 5G の AI タスクは、コンピューティング、
データ、接続、アルゴリズム間の調整を処理する必要がある。
AI サービスの運用と管理⚫

ネイティブな AI サポートを検討するうえで、AI サービス運用管理フレームワークは必須の要素である。
このフレームワークは、AI サービスの運用、AI サービスの管理を含む AI サービスのシームレスな統合と展開を促進するために使用される。
AI サービスの運用で重要な事は、マルチプレイヤーの関与の元で運用が提供されることであり、透過的かつ効率的に機能しなければならない。そのため、ブロックチェーンによる信頼性の確保が必要になる場合がある。AI サービスの管理には、AI ワークフローオーケストレーション、データ管理、異種リソースオ
ーケストレーションなどが含まれる。
また、AI サービスの運用、管理には、Beyond 5G の独自のネットワークに AI を活用したネットワー
ク運用も含まれる。AI を活用した Beyond 5G ネットワーク運用については、6.6.3 節でも説明する。
6.6.2

ユーザー/アプリケーション中心の通信アーキテクチャ

ユーザー中心のアーキテクチャ
現在のモバイルネットワークでは、ユーザーはネットワークの管理下にある。ユーザー中心のネットワーク（User-centric network, UCN）は、加入しているサービスに応じて、個々のユーザーに関連するネットワーク機能を定義、設定、制御可能とする分散型アーキテクチャを採用している[11]。現在のネットワ
ーク機能中心のネットワークアーキテクチャとは異なり、ユーザー中心のアーキテクチャでは、各ユーザーは、サービス提供に必要なすべての機能を提供する専用ランタイムエンティティを持ち、利用したいサービスの種類や、そのようなサービスの運用管理方法を定義できる。また、稼働中のサービスに対して、ユーザーはリソースの使用に関するポリシーを設定できる。これにより、UCN ユーザーは、自分が生成したデータまたは自分に属するデータ、およびそのようなデータに対応する処理権限（認証、許可、アクセスコントロールなど）の制御が可能となる。
UCN では単一障害点と DDoS（Distributed Denial of Service）攻撃に対する脆弱性を軽減するために、分散型アーキテクチャが採用されている。また、ユーザー個々にネットワーク機能が統合して提供されるという設計原則により、ネットワーク機能間のメッセージ交換が不要となり、通信処理の複雑性、通信遅延が軽減される。UCN のアプローチに基づいて、ユーザーのデジタル領域は、豊富なデータリソー
スを含みつつ、明確に定義された処理権限の境界線を伴い作成される。このデジタル領域は、デジタルツ

253

インの開発や、デジタル資産管理にも役立つ。
⚫

UCN の主な要件① ネットワーク機能中心からユーザー中心へ
各ユーザーは構築された独自の「専用ネットワーク」を持ち、モビリティ管理、ポリシー管理、セッション
管理、ユーザーの個人情報管理を可能にするように、ネットワーク機能が再設計される。ユーザー指向型のネットワーク機能は、ネットワーク指向型のネットワーク機能から切り離され、シンプルで柔軟性があり、ユーザーが制御しやすくなる。
② 機能の集中化から分散化へ
ネットワークの可用性と堅牢性を考慮すると、分散型アーキテクチャが必要になる。分散型アーキテク
チャでは、DDoS 攻撃と単一障害点（Single Point Of Failure, SPOF）のリスクが大幅に軽減される。さらに、分散化により信頼性も向上する。集中型アーキテクチャでは単一のトラストアンカーから個人情報にアクセスされることになるが、分散型アーキテクチャでは監査可能で耐タンパー性のある分
散型台帳（ブロックチェーンなど）を利用するため、データ所有者自身による認証が可能となる。
⚫

ユーザー中心のアーキテクチャ技術
ネットワークの拡張性と信頼性を向上させ、ネットワーク実装のコストを効果的に削減するには、ネッ

トワーク機能の種類を最小限に抑える必要がある。UCN では、いくつかの基本的な機能を導入することで、ネットワーク機能の種類を削減し、サービス全体を実現できる。
① ユーザーサービス機能
ユーザーサービス機能は、それぞれのユーザーに特化したネットワーク機能で、モバイルユーザーがサービスにアクセスするために必要なすべての機能が実装される。すべてのユーザーサービス機能は、単一のランタイムエンティティで構成され、ピアツーピアネットワークとして構築され、分散した形式で動作する。
その結果、ユーザーサービス機能内での通信インタラクションが減り、複雑性が軽減されるため、柔軟で管理しやすい実装と低遅延が実現される。
② ネットワークサービス機能
ネットワークサービス機能は、ネットワーク全体の運用保守の要となるネットワーク指向型機能（ネットワークアクセス、グローバルポリシー、ネットワーク機能の公開など）が実装される。ネットワークサービス
機能は、ユーザーがネットワークに接続する最初のポイントとして、ユーザーサービス機能のライフサイクル
管理とグローバル調整を行う。
UCN 向けのマルチパーティトラストによるユーザーデータ管理アーキテクチャは、トラストアンカーとして機能するブロックチェーンと分散型ストレージで構成される。認証、許可、アクセスコントロールは、ブロッ254クチェーンに展開されたスマートコントラクトによって実装される。個人情報へのアクセス許可は、すべてデータ所有者によって行われる。
アプリケーションを考慮したネットワーク最適化
Beyond 5G、IoT、AI を活用してデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進し生産性が高く豊かな社会を実現していくことが重要になっている。このような背景のもと、従来のエリア毎の平均的なユーザ
ー体感品質（QoE）を向上するポリシーに加えて、DX/IoT アプリケーション性能（作業速度や生産性等）を通信セッション単位且つリアルタイムで緻密に守るポリシーを強化していく必要性が高まっている。そのためにはアプリケーション、ネットワーク、及び現場の状況に応じて、インテリジェント且つ自動的に RANを制御し、DX/IoT アプリケーションを安定して高い性能で利用可能とする必要がある。本節ではこのような世界を実現するアプリケーションを考慮したネットワーク最適化 （Application-aware network
optimization）のアーキテクチャについて説明する。
⚫

社会背景
先進国を中心に少子高齢化による労働者不足や熟練工減少が進む中、人間にしかできなかった

多くのことを機械で代替し社会課題を解決する必要性が高まっており、今後 DX/IoT を活用した自動化・省人化、遠隔監視・制御の必要性がますます高まると予想される。DX/IoT 領域では機器の移動性や設置容易性が求められるユースケースが多く無線通信が必須となり、且つ高い DX/IoT アプリ
ケーション性能（作業速度や生産性等）を担保することが求められ、それに伴い通信品質に対する要求条件も厳しくなる [12]。このような背景から、Beyond 5G に対する期待が高まっている。
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アプリケーションを考慮したネットワーク最適化に求められる要件① アプリケーション要件の多様化と変動に対応
産業活用を含む用途拡大により多種多様なアプリケーション、及びアプリケーション毎に異なる通信品質の要求条件に対応することが求められる。DX/IoT 領域ではアプリケーション性能（作業速度や生産性等）や実世界状況（移動機器の衝突リスク等）に応じてダイナミックに変動する通信品質の要求条件への対応も必要となる。DX/IoT アプリケーションとネットワークの両方を深く理解した専門人材の確保が難しく且つリアルタイム・ダイナミックにネットワーク利用を最適化する必要があるため人手による対応は困難である。
② 上下方向で厳しい通信品質要求条件を保証
DX/IoT 領域では、アプリケーション性能が各企業の本業のパフォーマンスに影響するため、安定して高いアプリケーション性能（例えば、監視カメラの映像分析精度、無人搬送車の運搬スループット、
自動運転における安全性）が強く求められる。そして、高いアプリケーション性能を実現するためには、
厳しい通信品質要求条件の達成を求められることが多々ある [12]。例えば工場自動化や機器制御等では、上り下りの双方向で、低遅延等の通信品質を、高信頼で保証することが求められる。機
器制御・自動化に関わるアプリケーションでは通信遅延時間は概ね 1 ミリ秒～10 ミリ秒以下、可用255

性は 99.9999%以上が求められる。
③ 複数アプリケーション・トラヒック混在に対応
DX/IoT 領域といってもアプリケーションやその要求条件は多様で、且つ同じアプリケーションでも要求条件が異なる複数種別のトラヒックを生成する場合がある。このため大容量通信を必要とする情報
伝送系のトラヒックと低遅延・高信頼性を必要とするアプリケーション制御系トラヒックが混在する場合
等への対応が求められる。ネットワークスライシング技術でトラヒック種別毎にスライスを構築する方法も考えられるが、電波資源の有効利用や同一アプリケーションが複数種別のトラヒックを生成する場合な
どでスライス分離が適さない場合も考えられる。その場合、低遅延・高信頼を維持しながら大容量通信を実現する等幅広い要求条件に同時に対応できる必要がある。
⚫

アプリケーションを考慮したネットワーク最適化技術
Beyond 5G 時代に向けモバイルネットワークの仕様は高度化されていくが、機器の移動や通信環

境変化に伴う無線品質変動に対しては、運用中の知的且つ自動的なネットワーク最適化機能で対応していく必要がある。
① アプリケーション要件の多様化と変動に対応
アプリケーション要件の多様化と変動に対応していくためには、学習機能を搭載した AI で DX/IoT
アプリケーション、ネットワーク、及び実世界の状況をリアルタイムで分析し知的且つ自動的にネットワー
クや通信を最適化し、システム全体でアプリケーション性能を最大限に高める技術が必須となる。これ
により高度化されたモバイルネットワークの機能・性能を使いこなし、DX/IoT アプリケーションを高い性能で安定的に利用可能とする。その実現のためには様々な AI の開発が必要不可欠である。
② 上下方向で厳しい通信品質要求条件を保証
無線品質が変動する中、上下方向で厳しい通信品質要求条件を保証するためには空間ダイバー
シティを活用する必要がある。高信頼な通信環境を構築するためには多数の通信路をつくり、アプリケ
ーション、ネットワーク、実世界の状況に応じて知的且つ自動的にパスを選択できる余地を多くする（冗長性を増やす）ことが有効である。知的且つ自動的なビーム管理、チャネル選択、通信路選択
等が鍵となる。
③ 複数アプリケーション・トラヒック混在に対応
複数アプリケーション・トラヒック混在に対応していくためには、要求条件が異なる様々なアプリケーショ
ンやトラヒックを柔軟に収容する無線リソース割当を実現する必要がある。要求条件の異なる様々なア
プリケーションを収容するため、異なる Numerology を有する信号を周波数領域で多重する Mixed
numerology や無線資源割当スケジューラを知的且つ自動的に最適化することが鍵となる。
⚫

実現する上での課題
ネットワークの普及や社会実装を考える上では、標準化の課題を解決してく必要がある。O-RAN

Alliance では多種多様なアプリケーションへの対応を見据え機械学習を利用した自律的且つ自動的なネットワーク最適化の標準仕様を検討しており、オープンなインターフェースの活用による RAN のイン

256

テリジェント化やネットワーク全体の最適化の実現を目指している [13]。こういった標準化の動きを更に活発化していく必要がある。
今後、下記のような課題も解決して Application-aware network optimization 機能実現の社会実装を推進していく必要がある。
① アプリケーションが多様化する中、その性能や要求条件を定義する作業を如何に共通化していくか② AI が必要とするデータ（例えば、RAN 関連データ）が適切に公開されるか③ RAN を最適化するための機能やインターフェースが適切に公開されるか④ 空間ダイバーシティ確保のために複数ベンダーのネットワーク機器や、複数オペレータのネットワ
ーク、及び異種ネットワークを横断で使いこなせるか
Beyond 5G の進化が、IoT アプリケーションや AI の開発加速を促進⚫

これまでは IoT 機器はベンダーや機種毎にインテリジェントな制御機能が搭載され、コントローラーソ
フトウェアも特定機器・機種に紐付くことが多かった。Beyond 5G により、低遅延で安定した無線通信環境が実現されると、クラウド・エッジサーバ側でインテリジェント且つ高負荷なデータ処理が可能となる。これによりクラウド・エッジサーバに搭載されたコントローラーが複数ベンダーや複数機種の IoT 機器を協調制御しシステム全体の最適化を実現し易くなる。更に IoT 機器の簡素化・軽量化・汎用化により普及が進み、結果として DX/IoT アプリケーションや AI の開発も加速していくと考えられる。
6.6.3

ネットワーク自律運用

5G、AI、IoT を活用して DX を推進し、生産性が高く豊かな社会を実現していくために、誰もが様々な用途においてネットワークを迅速に活用できるようにすることが求められている。そのためには、業務の要
求及び現場の状況に応じて、インテリジェント且つ自動的に、アプリケーションから IT（Information
Technology）およびネットワークに至るシステム全体をワンストップで提供可能とする必要がある。本節ではこのような世界を実現するネットワーク自律運用（Autonomous network operation）のアー
キテクチャについて説明する。
⚫

社会背景
社会に 5G/AI/IoT が浸透する中、その活用を前提に業務の抜本的な改革を図る DX が注目を集めている。DX によって業務の効率化や新たな価値の創出を行うためには、ネットワークの活用が不可欠であり、用途毎の要件に応じたネットワークを誰でも柔軟かつ迅速に活用できることが求められている。しかしながら、先進国を中心に少子高齢化による労働者不足や熟練工の減少が進む中では、常に十分な技術者を確保することは難しい。そもそも、業務の現場で求められるネットワークを提供す
るには、関連するアプリケーションや IT インフラ等を含むシステム全体を構築する必要があり、これには高度な技術的知見が必要である。高まるネットワークの需要を減りゆく技術者によって支える体制は257

限界を迎えつつあり、Beyond 5G がもたらす自律性による解決への期待が高まっている。
⚫

Beyond 5G に何が求められるか
Beyond 5G のネットワーク運用では、構築から運用まで全てのワークフローにあたって、省力性・柔軟性・迅速性を同時に満たす完全自動化の達成が求められる。ネットワーク運用の自動化技術の進展について、TMForum では以下の通り 6 段階で定義している [14]。
レベル 0: 手動運用（Manual Operation & Maintenance）
レベル 1: 運用支援（Assisted Operation & Maintenance）
レベル 2: 部分自律運用（Partial Autonomous Network）
レベル 3: 条件付き自律運用（Conditional Autonomous Network）
レベル 4: 高度自律運用（High Autonomous Network）
レベル 5: 完全自律運用（Full Autonomous Network）
運用のプロセスを実行（Execution）、 検知（Awareness）、分析（Analysis）、判断（Decision）、 意図/経験に基づく判断（Intent/Experience）に分け、レベルが上がるとより後段のプロセスが自動化され、レベル 5 ではあらゆる状況に対応できる自動化を目指す。5G では
Awareness、Analysis の一部の自動化にとどまるレベル 2 からレベル 3 であった自動化レベルを、
Beyond 5G では Decision を自動で実行できるレベル 4 から 5 に引き上げる。
このため、以下の課題への対応が必要となる。
① 業務の要求に基づくネットワークの提供
今 後 ネ ッ ト ワ ー ク を 求 め る 利 用 者 は 様 々 な 産 業 の 従 事 者 で あ る か ら 、 そ の 要 求 は ICT（Information and Communication Technology）の言葉で表現されるのではなく各産業の言葉で表現されてしかるべきである。ネットワークを提供するにあたっては、各産業の言葉で表現された要求を解釈し、ICT の要件へと翻訳して、その実現手段を講ずることが求められる。産業の種類は多岐に渡るため、多種多様な要求に対応することが求められる。また、業務の状況に応じた様々な制約
条件を踏まえて、適切な実現手段が検討されることが望ましい。
② アプリケーション/IT/ネットワークを横断したエンドツーエンドネットワークのワンストップな提供
業務の現場で活用できるネットワークを提供するには、RAN や基幹ネットワークなどの通信インフラ、
オンプレミスやクラウドなどの IT インフラ、および関連するアプリケーションなどを含むシステム全体を構築する必要があるが、これらはワンストップで提供されることが望ましい。これらの構成要素を個別に手配するには、各構成要素について理解し、これらを組み合わせる必要が生じるため、技術的知見や作業工数を要すると共に、ネットワーク提供のリードタイムを長期化させる要因となる。
③ 人間による細かな指示を必要としない自律的な判断
様々な要求に応じてネットワーク全体を構築して提供するにあたっては、多様な状況に合わせて適切な実現手段が検討される必要がある。この際、例えば、利用するネットワークの種類やクラウド基盤の種類、或いはネットワーク機器の型番やその設定値など、あらゆる詳細についての判断が求められる。

258

また、運用中における障害やセキュリティリスクの発生といった事象に対して、部品交換のような局所的な対応からアーキテクチャ変更のような抜本的な構成変更に至る様々な対応方法の中から、適切な手段を選択する必要がある。こうした判断にあたって、逐一人間の指示を仰ぐようでは、今後増加する
ネットワークの需要を少ない技術者でまかなうことは困難となる。そこで、ネットワーク自身が自律性を発揮し、判断能力を獲得することが求められる。
⚫

必要となるネットワーク機能
前述の課題を解決するために必要となる機能について考察する。ネットワーク運用の全体は複数の階層や機能群から成り立っている。これらの要素は、いずれも自律的なネットワークの実現に向けて改革される必要があるが、全ての要素を一挙に置き換えることは難しい。以下では、ネットワークの運用に必要な機能群を 3 つの階層に分けて、それぞれの望ましい形態について考察する。
第１階層：構成要素のソフトウェアライゼーション
ネットワークは複数の構成要素からなるシステムであって、あらゆる運用上の作業の具体的な実体は、各構成要素に対する起動・停止・設定変更・状態参照などの操作である。これらの操作が人間の作業者によって実施されるようでは、ネットワークの迅速な提供は難しい。各操作は、プログラムから発せられる電子的な命令によって機械的に実行されることが望ましく、構成要素をそのように操作可能なものに置き換えることをソフトウェアライゼーションという。ソフトウェアライゼーションは、代表的には機器の仮想化と Application Programming Interface (API)の整備によって達成される。
第２階層：ネットワーク全体に渡る監視と制御の自動化
電子的に操作可能となった構成要素を統括して、ネットワーク全体を運用するにあたっては、一連の操作を正しい順序で実行したり、複数の構成要素の状態を一元的に把握したりする必要があり、そのために自動化された監視や制御の機能が必要となる。
第３階層：高度な知性による状況判断と対処方針立案の自律化
監視や制御の自動化によって、従来ネットワークの運用に必要とされてきた多くの作業を自動化することができるが、これだけでは、「作業の内容を計画する」という作業が依然として人間に委ねられることになる。すなわち、要求に基づいてネットワークの具体的な構成を設計すること、設計したネットワークの構築に必要な一連の作業手順を計画すること、ネットワークの構成要素の状態の変化から要求の満足に影響するような異常を検知すること、検知した異常に対して引き続き要求の満足を維持するために必要な作業を計画することなどが、自律的に実行されることが求められる。
⚫

実現する上での課題
前述の機能のうち、特に第３段階に挙げた自律化については、これを実現して社会基盤として安心・安全に活用するにあたって、下記に挙げる課題を解決していく必要がある。

259

・高度な知性の実現
ネットワークの構築や運用においては、極めて多様な状況や未知なる状況が発生する。その全てについて人が事前に対応方法を指示しておくことは不可能である。そこで、過去の事例から対応方法を獲得したり、自ら様々な事例を生み出して試行したり、過去の類似した事例に基づいて未知の状況を判断したりするような、自律的な能力が必要となる。その実現に向けては AI/ML の活用が鍵になると考えられる。
・説明性と人との協調
自律化されたネットワークの中身がブラックボックス化すると、意図しない動作をした際に収集が付かなくなる恐れがあるため、ネットワークの提供者はそのような仕組みを運用することは難しい。自律性が与えられることは判断の裁量が与えられることであり、その見返りとしての説明責任が求められる。
また、必要に応じて人の指示に従って判断を調整する能力も必要である。
・拡張性
ネットワークに纏わる構成要素や技術要素には様々なものがあり、多様な企業や団体によって提供されている。それらは日々新たなに開発されており、今後も日進月歩で進化を続けると考えられる。
そのため、自律的なネットワークによって扱われる構成要素や技術要素もまた、第三者によって自由に拡張できることが必要であり、また常に更新され続ける必要がある。
以上の課題の克服にあたっては、適切な標準化を図ると共に様々な団体と協調連携して、技術開発の取り組みを活発化していく必要がある。そのような事例として、ここでは ONAP(Open Network
Automation

Platform) と

ITU-T(International

Telecommunication

Union-

Telecommunication Standardization Sector)における取り組みをそれぞれ紹介する。
取り組み事例 1: ONAP
ONAP では、設計時と運用時を含む多種多様な機能に関する標準化を推進しており、オープンなインターフェースの活用によるネットワーク全体の最適化の実現を目指している [15]。また、適用シ
ナリオとして、5G, VPN, vCPE などの様々な通信サービスを対象としている。

260

図 6.6-2 ONAP 全体アーキテクチャ
図 6.6-2 に ONAP の全体アーキテクチャを示す。Design-Time フレームワークにおいて、ネットワ
ークに関する設計情報(例：Helm chart, YAML)を管理し、その設計情報をもとに Run-Time
フレームワークにおいて通信サービスを構成する通信機器(例：ルータ、モバイルコア)を制御する。さらに、Northbound Interface (NBI)を通して、通信事業者や顧客のリクエストを受信する。
自律的なネットワーク運用の実現のためには、通信事業者や顧客の意図や期待を表す Intent に基づいて通信サービスを制御する必要がある。2022 年 11 月現在における ONAP 最新リリースである Kohn リリースでは、Intent による通信サービス制御に関する機能の開発が進められている[16]。NBI を介して通信事業者や顧客から Intent 情報を受領し、その Intent を満たすように通信サービスを自律的に構成・制御することで、自律的なネットワーク運用が実現可能になると期待されている。
取り組み事例 2: ITU-T
ITU-T では、Focus Group on Autonomous Networks (FG-AN) において、ネットワーク自律運用を実現するためのアーキテクチャやユースケース等のハイレベルな要件の定義を進めている[17]。FG-AN にて議論されているアーキテクチャの一例を図 6.6-3 に示す [18]。図 6.6-3 のアーキテクチャは、自律的に運用される UCN を実現するフレームワークに関するものである。ユーザーのエンドツーエンドの通信要求品質を満足するために、同図の Knowledge Base subsystem に蓄積されたデータに基づいてネットワークコントローラを更新し、ネットワークの混雑状況等の種々の条件に応じて、適切なネットワークコントローラを選択・適用する。

261

図 6.6-3 Autonomous Network の制御アーキテクチャ例

以上のように各種団体との協調連携を強化しつつ、今後、下記のような課題も解決して自律的なネットワークの標準化を推進していく必要がある。
1.

マルチベンダー環境であっても、容易に互いの共通理解が得られること

2.

オペレータが共通的な環境を持つことにより、円滑にオペレーションの妥当性を検証できること

3.

ソースコードの提供により希望する仕様や機能を反映できること

Beyond 5G の進化が人のボトルネックを解消しネットワークインフラの更なる高度化を加速⚫

これまでは人間の技術者が日々のネットワーク運用を担ってきたが、ネットワークが自律化されることによって、人間は定常的なルーチンワークから解放されることが期待される。その後は、新しい障害事象への対応方法の開発や、より高度なネットワーク基盤の開発など、自律化されたネットワークの更なる強化に労力を集中させることができるようになる。これにより、ネットワークインフラの更なる高度化が加速度的に進展し、DX の実現を支える基盤が実現される。
6.6.4

耐障害性

2030 年代以降の Beyond 5G の時代では、Beyond 5G の各種特徴を生かした様々なサービスが提供されると想定され、益々重要な社会インフラになることが考えられる。このため、2030 年代以降の

262

アーキテクチャ[19]について検討する上で、耐障害性の確保は重要な要件となる。例えば、自動車の自動運転のみならず、カバレッジ拡張に伴い、船舶の自動運転や、将来的には、空飛ぶクルマの自動運転も実用化の可能性がある。また、超低遅延や超高速大容量の特徴を生かした遠隔手術なども実用化されつつあり、これらミッションクリティカルなサービスについては、高い QoS を確保することが益々重要になると考えられる。このように，Beyond 5G はネットワークと様々なシステムのバーティカルな組み合わせに
よってサービスが提供される。そこで、Beyond 5G の耐障害性を確保する対象として、ネットワークとシス
テムの 2 つの観点に着目し、Beyond 5G に求められる耐障害性について考察する。さらにこれらの耐障害性を確保した Beyond 5G アーキテクチャについて示し、その仕組みについて解説する。
⚫

ネットワークの耐障害性

Beyond 5G の時代に特に重要なインフラとして位置づけられるのは通信ネットワークであり、ネットワー
ク自体の耐障害性を確保することは益々重要となってきている。通信ネットワークが障害を発生する主な要因としては、通信機器や設備の故障や破損などであり、経年劣化によるものや工事などの人為的ミスによる場合もある。これらは、障害の規模から、特定リンクや特定機器などの小規模障害から、複数の基地局や、複数の通信リンクや機器に及ぶ大規模障害などもある。また、大規模障害は、特定のオペレー
タのみに発生し、他のオペレータは全く影響がない場合もある。一方で、地震や津波など自然災害による大規模障害が発生する場合がある。
表 6.6-1 ネットワーク障害の規模と主な要因
大規模障害
小規模障害

障害箇所例

原因

複数通信ノード、通信リンク

地震や津波などの自然災害

特定オペレータ障害など

複数設備・機器の同時故障など

特定通信リンク、通信ノード

機器の劣化、

特定機器など工事ミスなどこれらの障害規模により、耐障害性を確保するための対策も異なると考えられる。特定の通信リンクや機器の障害のように小規模障害の場合は、障害箇所を回避するための迂回経路の設定を行う方法がある。この場合に、ネットワークの構成管理情報から障害箇所を特定し、最短の迂回経路をダイクストラ
法などにより特定し、ゼロタッチオペレーションで、一斉に切り替える方法などがある。このとき迂回経路は、
オペレーションシステムと呼ばれる集中管理制御センターで人工知能(AI)や機械学習(ML)などを利用して特定され、関連する迂回ノードに伝達されて一斉に切り替えが行われる。管理制御は特定の集中管理制御ノードで行われるため、大規模災害時には当該ノード自体も被災する可能性があり、耐災害としては適さないと考えられる。一方で、障害に隣接する通信ノードや基地局がいち早く障害箇所を特定し、自律分散的に、迂回経路を探索する方式[20]がある。この場合、障害に隣接するノードが自発的に探索を開始するため、集中管理制御方式と比較して、復旧時間が短く、分散管理であるため、中規模障害程度まで対応できる可能性があると考えられる。

263

表 6.6-2 管理制御方式による分類と特徴
対応障害

復旧時間

集中管理制御小規模障害

比較的に長い分散管理制御小規模～中規模障害程度

短い

なお、地震や津波などの自然災害時による大規模障害などで、集中管理制御も分散管理制御も機能しなくなった場合を想定すると、地上系ネットワーク(TN)だけでなく、非地上系ネットワーク（NTN）を迂回経路として一時的に利用する場合も考えられる。また、特定のオペレータのみ大規模障害が発生した場合に、他のオペレータが運用する基地局を一時的にシェアリングして、トラヒックをオフロードすることも考えられる。
特に、防災や減災のための情報通信システムついては、災害時でも防災拠点間で確実につながる通信手段を有し、システム連携や情報共有が可能となることが求められる。このため、各防災拠点にサーバーを設置し、サーバー間を複数の様々な通信手段で接続し、同期・連携することによりデータを共有する
取り組み[21]も進められている。
このように、障害発生時の自動障害復旧機能としては、Beyond 5G とは言っても、従来から研究開発されてきたように、ネットワーク自体を、NTN や HAPS (High Altitude Platform Station)などを含め、メッシュ状やループ状（リング状）に、冗長構成とすることや、障害発生個所を瞬時に特定し、迂回経路を自動的に SDN(Software Defined Networking)技術などを使って再構成する機能などが重要となる。また、迂回経路探索にあたっては、AI/ML 機能を使って、サービス利用者の QoS 要求に応じた自動復旧サービスをゼロタッチオペレーションで提供できるような仕組みも重要になると考えられる。なお、ネットワークの自律運用に関しては 6.6.3 節も参照されたい。
⚫

システムの耐障害性

今後、Beyond 5G の特徴を生かした様々なサービスや機能が、ますます重要な役割を果たすようになると考えられ、前述の耐障害性が確保されたネットワークを通して提供されることが期待される。これらのサービス・機能を提供するシステムについても、ネットワーク自体と同様に耐障害性を確保する必要があると考える。今後、ますます多様なサービスが提供されることになれば、それらを構成する機能がますます複雑になる。複雑なシステムを一体で構成すれば、いざというときの再構成の柔軟性が低下することが考えられる。このため、障害からの回復力の高いシステムを構築するには、システムの構成要素であるサブシス
テムが持ち寄られ、それぞれのサブシステムの状況を見極めた上で必要に応じてサブシステムを他のサブシ
ステムで置き換えるなどして、柔軟に対応することにより、全体としてシステムの動作が持続可能とすることが必要であと考えられる。例えば、下図に示すように、飛行管理システムが、ある宇宙通信システム(NTN)と地上通信システム(TN)のサブシステムが組み合わさりサービスが提供されている場合を想定する。この時、NTN や TN のサブシステムで障害が発生した場合に、持ち寄られた別の障害がないサブシス
テムに切り替えることにより、サービスの持続性を確保することが可能となる。サブシステムの切り替えや、最適な組み合わせの選択は、オーケストレータの役割である。このため、オーケストレータとサブシステム間264

は、オープンな共通インターフェースを提供することが望ましい。サービスとして、飛行管理システムの代わりに、アバターロボット制御システムやスマートシティ管理システムなどと組み合わせたシステム構成の場合も同様に扱われる。このようにして、サービスの耐障害性を確保することにより、サービスの持続可能性を確保することが可能になる。

セクー スト ー

ス

ス

ス

ス

ア

ーロ
ス

ット

ス

ート
ス

図 6.6-4 サブシステムのオーケストレーション12
上記の再構築の判断やサブシステムの組み合わせは、これまでは人間がある程度関与してきたが、システムが複雑化するに従い、対応する時間や判断能力の限界が出てくる可能性がある。このため、オーケ
ストレータにより、サブシステムの組み込みや切り離しなどを自動化する機能を備え、合意できるルールの下、その中に様々なサブシステムを位置付けていく仕組みが重要となる。また、サブシステムの存在をブラッ
クボックス化して複雑性を隠ぺいすることにより、サービス提供者が障害時に必要なサービスの立ち上げ等に注力する環境を提供する必要がある。
⚫

耐障害性 Beyond 5G アーキテクチャ

Beyond 5G において耐障害性を実現するために、ネットワークやシステムを跨いでサブシステムを最適に組み合わせるオーケストレーション機能に加えて、サービス提供者によるサブシステムの取り扱いを容易にするサービスイネーブラー機能を提供するための仕組みも備えた Beyond 5G アーキテクチャ[22]を下図に示す。ここでサービスイネーブラーは、3GPP SA6 で検討が進められている SEAL(Service Enabler
Architecture Layer for Verticals)[23]と同様に、関連する業界に跨って共通のサービス機能の一部を提供することを想定しているが、ここで示すアーキテクチャでは、ネットワークサービスに限定するものではない。また、オーケストレータは、いわゆる ETSI で検討されている ZSM(Zero-touch network andService Management) [24]のように、NTN や TN などの異種ネットワークに跨る通信ネットワークサ
ービスをゼロタッチオペレーションでつなぐ機能だけではなく、ここで示すアーキテクチャでは、複数の事業者（以下、セクターと呼ぶ）が運用するサブシステムを跨いで、最適なサブシステムの選択や組み合わせを行う。このように、セクター間で最適化するためのゼロタッチオペレーションも可能とすることにより、持続可能なサービスを提供することが可能となる。このアーキテクチャにより、前述のネットワークの耐障害性だけでな

12

図の一部は NICT 提供

265

く、サービスを提供するシステムの耐障害性も確保できる仕組みが提供できると考えられる。 なお、
Beyond 5G アーキテクチャの全体像については、図 6.6-1 も参照されたい。

図 6.6-5 Beyond 5G アーキテクチャの耐障害性への応用13
本アーキテクチャにおける、サービスイネーブラー機能の例として表 6.6-3 に示す。Beyond 5G により、
通信サービスの提供領域が、陸上だけでなく、海上や宇宙にまでカバレッジ拡張されることが想定されるため、これに対応するサービスイネーブラー機能として、通信システムに対応して、高信頼上空通信や広域
海洋通信などの機能が必要となることが想定される。また、ドローンの普及や、今後の、空飛ぶクルマの実用化など、飛行システムに対応して、高精度位置同定や最適飛行経路などのサービスイネーブラーも重要と考えられる。さらに、メタバースの普及に伴い、様々な場面で、アバターが活躍することが想定されるた
め、業界共通のアバターの VR 協調作業や、超臨場感共有機能などのサービスイネーブラーも必要となる。また、アバター同士の活動も活発になることも想定されることから、アバターの本人認証のサービスイネ

13

図の一部は NICT 提供

266

ーブラーも重要になることも想定される。スマートシティに対応して、対象とする都市全体の仮想化のために、デジタルツイン管理のサービスイネーブラーや人流や交通量を把握するためのサービスイネーブラーも重要になると考えられる。
表 6.6-3 サービスイネーブラーの機能例
対象システム

個別機能

通信システム飛行システムアバターロボット

スマートシティ➢

高信頼上空通信➢

広域海洋通信

➢高精度位置同定➢

最適飛行経路➢VR 協調作業➢

超臨場感共有➢本人認証➢

デジタルツイン管理➢

人流把握

一方で、本アーキテクチャにおける、オーケストレータ機能の例として表 6.6-4 に示す。前述のネットワ
ークの耐障害性に対応して、ネットワーク自体の自動障害復旧機能やサービス利用者のための QoS を確保するために、通信品質管理が重要となる。また、カバレッジ拡張により、ドローンや空飛ぶクルマだけではなく、HAPS の移動や、衛星 LEO(Low Earth Orbit)や GEO(Geostationary Orbit)などが飛行する軌道に伴い、利用周波数の周波数資源管理機能なども重要となる。一方で、システムでの対障害性確保のために、サブシステムの自動障害復旧機能や、人流や人口密度の時間的変動に対応した、エッジコンピュータ資源管理機能などもオーケストレータの機能として重要になるものと考えられる。
表 6.6-4 オーケストレータの機能例
耐障害性を確保する

個別機能

ための対象
ネットワークシステム➢

自動障害復旧➢

通信品質管理➢周波数資源管理➢

自動障害復旧➢

エッジコンピュータ資源管理➢

人工知能・機械学習

➢

分散処理

➢

低消費電力制御

267

まとめ

⚫

耐障害性を確保する事象として、ネットワークの耐障害性とシステムの耐障害性について示した。これらの耐障害性を確保するための Beyond 5G アーキテクチャ例について示し、その構成要素としての、
オーケストレータやサービスイネーブラーの各種機能や仕組みについて示した。特に、サービスイネーブラー
については、対応するシステムに依存するため、ユースケースごとに異なる機能が考えられる。また、オーケ
ストレータについても、対象とするネットワークやシステムにより必要とされる機能がそれぞれ異なることを示した。
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at:https://www.nextplatform.com/2020/02/25/the-birth-of-the-distributed-cloud/, last access: 28.10.21].
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Your Business”, Forbes, online [available at:https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/06/21/distributedcloud-is-the-way-of-the-future--what-this-means-for-your-business/, lastaccess: 29.10.21][3] IOWN GLOBAL FORUM，“IOWN GF System and Technology Outlook -Open AllPhotonic Network (APN) and Data-Centric Infrastructure (DCI) Work Items-，”
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268

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2021.
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Technical Report v1.1, 2020.
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https://wiki.onap.org/display/DW/R11+General+Intent+Model+and+General+Intent+Interface+Requirements[17] ITU Focus Group on Autonomous Networks
https://www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/an/Pages/default.aspx[18] ITU-T, Focus Group on Autonomous Networks, Technical Specification,
Architecture framework for Autonomous Networks,
https://www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/an/Documents/ArchitectureAN.pdf[19] ITU-T Network 2030 “Network 2030 Architecture Framework”, (June 2020)[20] Mitsuhiro Azuma, Yasuki Fujii, Yasuyuki Sato, Takafumi Chujo, and Koso
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[21] ITU,“Utilizing

telecommunications/information

andcommunication

technologies for disaster risk reduction and management”, Output Report on
ITU-D Question 5/2, ITU publications[22] NICT, Beyond 5G/6G white paper version 2.0” (June 2022)
https://beyond5g.nict.go.jp/images/download/NICT_B5G6G_WhitePaperEN_v
2_0.pdf[23] “Service

Enabler Architecture

Layer for Verticals (SEAL); Functionalarchitecture and information flows,” 3GPP TS 23.434 V17.4.0 (2021-12).
[24] “Zero-touch

networkandService

Management(ZSM);

End-to-end

management and orchestration of network slicing,” ETSI GS ZSM 003 V1.1.1(2021-06).

269

6.7

無線通信技術と光通信技術

6.7.1

新しい無線ネットワークトポロジ(1) 特長と強み
本技術の特徴は、従来のセルベースの無線ネットワークトポロジと異なり、従来の基地局や移動端末に加えて、分散アンテナ、リピータ/リレー、反射板、仮想移動端末を利用した新しい無線ネットワークトポ
ロジを生成し、制御することである。これにより、大容量化、カバレッジの拡大、通信の安定性の向上、低消費電力化を実現している。
(2) 提供される価値
本技術は、エンドユーザーにとっては、ユーザーの場所に関係なく、安定性の高いサービスやアプリケーシ
ョンを提供する。環境問題に対しては、移動端末や無線ネットワークの低消費電力化に貢献する。サービスプロバイダにとっては、無線ネットワークシステムの設計と運用の高い柔軟性に寄与する。
(3) 果たすべき役割
これにより、Beyond 5G 時代のサービスやアプリケーションに求められる 5G の 100 倍の大容量通信を、ユーザーの場所を問わず提供することができる。
(4) 技術概要
新たな無線ネットワークトポロジでは、基地局と移動端末との間に設置される空間的に分散した多数のアンテナ、リピータ/リレー、RIS (Reconfigurable Intelligent Surface)などの反射板を利用し、端末間連携により端末アンテナ数を仮想的に増加させることで、ユーザーの位置によらず安定した大容量通信とカバレッジ拡大を実現している。
(a) RIS 技術
RIS 技術は、波長より細かな構造体を利用したプログラム可能な 2 次元メタマテリアルを使用して、デジタルコーディングによって電磁波を積極的かつインテリジェントに調整し、振幅、位相、偏波、および周波数を制御可能な電磁界を形成する。RIS は、物理的な電磁界と情報科学のデジタル界の間のインターフェースを提供する。RIS は、従来の無線通信では制御不可能であった無線伝搬環境のアクティブ制御を実現し、三次元空間における信号伝搬方向の調整、干渉の抑制、信号の強化を実現
し、Beyond 5G の新しいパラダイムとなるインテリジェントでプログラマブルな無線環境を構築できる。
例えば、基地局とユーザーとの間にある障害物によって遮蔽される場合に、RIS によるインテリジェントな反射制御によって、障害物をバイパスし、基地局とユーザーとの接続を確保できる。この仮想的なリンク
は、遮蔽の影響を受けやすいミリ波の利用を拡大するために有効である。
RIS は、通信品質を向上させ、高周波帯のカバレッジを向上させ、エッジユーザーのパフォーマンスを向上させるなど、従来のトランシーバに代わる新しいトランシーバとなる。さらに、RIS は、高精度ポジシ
ョニング、無線電力伝送、センシングと通信の統合などの新しい分野の性能も改善できる。RIS 技術

270

は、Beyond 5G の少なくとも 2 つの要件を満たしている。


RIS は、伝送性能を大幅に改善し、通信システムのカバレッジを向上させることで、Beyond
5G の伝送速度、カバレッジ、およびエネルギー効率を改善することができる。



RIS は、Beyond 5G ネットワークでのセキュリティの確保、電磁汚染の低減、位置認識の補助などの必要な無線機能に従って、無線通信環境を積極的にカスタマイズし、無線信号を柔軟に制御することができる。

Beyond 5G ネットワークの開発に向けて、RIS 技術が解決すべき課題には、チャネル状態情報の取得、チャネルモデリング、ビームフォーミング設計、パッシブな情報伝送、AI に基づき設計、プロトタイプ
システム検証、ネットワーク展開、およびネットワーク設計がある。
RIS は、低コスト、低消費電力及び容易な展開という特徴を持つ。グリーンな通信をサポートし、インテリジェントなワイヤレス環境を実現し、より多くの新機能を実現する。RIS は、新しいネットワークパラ
ダイムをもたらし、将来的には新しい Beyond 5G の時代を開くだろう。
(b) 広域分散 MIMO
無線通信業界における最も重要な特徴の一つは、カバレッジと高スループットを提供するために使用されるマルチアンテナシステムである。まず、MIMO システムはマルチユーザー伝送の強化に重点を置いていたが、その後の大規模 MIMO(Massive MIMO)システムが 5G の重要なコンポーネントとなった。
マルチアンテナシステムにおける次の進化を検討するためには、接続性、信頼性、適応性、持続可能性およびセキュリティの側面を考慮した将来のユースケースの動的要件を満たすために、Beyond 5G
ネットワークが提供すべきニーズを定義すべきである。Beyond 5G は、均一で信頼性の高いサービス
品質と耐障害性に優れた伝送方式により高いデータレートを提供することが期待されている。広域分
散 MIMO (D-MIMO) は、セルフリー大規模 MIMO として知られ、重要なコンポーネントである DMIMO は、超高密度ネットワーク、大規模 MIMO、および協調マルチポイント伝送の組み合わせとして見ることができる。この協調マルチポイント伝送では、デバイスが多数の緊密に協調したネットワーク伝
送ポイントに対して同時に物理リンクを持っている。これは、非干渉型の柔軟で堅牢なネットワークを構築するのに役立つ [1]。高密度化により干渉が問題となり始めると、D-MIMO は、分散アクセスポイン
ト(AP)を大容量フロントホールリンク(光ファイバーケーブルなど)を介して中央処理装置(CPU)と協調させることにより、著しい性能向上を提供する [2]。
ネットワーク高密度化、ビームフォーミングを伴う高周波における広帯域伝送、様々な展開オプションを考慮した集中型アクセスバックホール-フロントホール、およびハードウェア性能が、均一で非常に高い性能を提供するための鍵となる。一方、高周波帯域では伝搬環境がより困難となるが、モビリティを提供する堅牢なアクセスリンクを実現する必要性が依然とある。空間ダイバーシティには、特に見通し外において、高い信頼性と耐障害性を達成する利点があり、さらに D-MIMO ネットワークでは、遮蔽を克服するために、より高次のマクロダイバーシティから利得を得ることができる。

271

それにもかかわらず、より高い周波数帯域での実際的なビーム管理および伝送アプローチに対処する
様々な機能分割オプションを考慮して、どの程度の広いエリアで協調するかを理解する必要がある。位
相コヒーレント伝送による集中処理では最高の性能が得られるが、 AP 間の協調は伝送ネットワークへの要求条件は厳しくなる。ただし、多数の冗長 AP リンクを使用した協調非コヒーレント伝送では、リソースの使用効率は十分ではない。Beyond 5G MIMO は、スケーラビリティ、堅牢性、および高パフォ
ーマンスを実現する必要があるが、アーキテクチャとハードウェアの点でエネルギー効率が最適化されるべきである。帯域幅が広い場合、AP でのデジタル処理は電力を消費し、サイズが大きくなるため、デジタ
ル処理をネットワークの中央に移動する必要がある。つまり、AP と CPU 間のフロントホール(FH)インタ
ーフェースはアナログになる。Beyond 5G の伝送では、分散したアンテナと処理装置をバックホールネッ
トワーク経由で複数のサイトに接続する必要があり、この場合 Beyond 5G Lower Layer Split(LLS)を既存 5G ソリューションに一定の変更と拡張を行って構築するかもしれない。集中型の大規模
MIMO と比較して、 D-MIMO は AP 用に多くのサイトを必要とする。したがって、 LLS は展開の点で
D-MIMO は有用である。
(c) ユーザーセントリックの RAN アーキテクチャ
通信環境や個々の通信要求に応じてユーザーごとに通信エリアを形成するユーザーセントリックなネットワークの実現が重要となる。
ユーザーセントリック RAN アーキテクチャ[3]では、特定のエリアのユーザーにサービスを提供する特定の基地局の代わりに、複数の基地局が連携して各ユーザーにサービスを提供する。そのために必要な技術は次の通りである。


セルフリー大規模 MIMO (Cell-free massive MIMO)技術を実現すること：セル境界における無線品質の劣化を低減するための、分散 MIMO 技術と大規模 MIMO 技術(6.7.3 節参照)を組み合わせた技術 。多数の基地局アンテナを高密度に配置し、各基地局アンテナが互いに連携して個々のユーザーにサービスを提供する。集約局に大規模 MIMO 技術を適用することで、従来のセルラアーキテクチャで問題となっていたユーザー間干渉を抑制し、セル境界における無線品質劣化を低減することが可能となる。詳細については、前項(b)を参照されたい。



仮想化対象の拡大： 移動通信網のバックホールや基地局と端末との間の無線回線を含めた仮想化対象の拡大により、各ユーザーの論理的なネットワークを提供する [4]。具体的には、
仮想化手法を用いてユーザー毎に無線処理部と無線部(アクセスポイント、AP)を配置し、AP間で無線信号の分散処理を行う。これらは、ユーザーごとに異なる無線環境や通信サービスに適応するための基地局機能を配置・制御できるため、進化した RAN アーキテクチャによりユーザーごとに移動通信網を提供する。

“Radio on THz”技術（仮想化端末技術）の実現 [5]： UE と周辺装置がテラヘルツ波を用いた広帯域無線で接続し、周辺装置がテラヘルツ波を基地局と接続するための異なる(低い)周波数(例えば、ミリ波帯およびサブ 6 ギガヘルツ帯)に変換して AP に接続する技術である。具体的には、この接続により、単一のユーザー装置に起因する電力伝送や集積アンテナ

272

数などの制約から生じる問題を解決することが可能となる。
6.7.2

広帯域化・周波数利用高度化技術(1) 特長と強み
ミリ波からテラヘルツ波までの高周波スペクトルでは、5G に比べて大幅に広い帯域幅を利用することができる。このため、極めて高いデータレートである 100 Gbps を超える超高速・大容量通信を実現できる。
さらに、THz スペクトルの極端に短い波長のため、アンテナ素子はミリ波で設計されたものよりはるかに小さくなる。その結果、超大規模 MIMO システムは、ペンシルビーム成形によるカバレッジ拡張だけでなく、より高い空間分解能と周波数再利用を利用することによりスペクトル効率の改善も提供する。
(2) 提供される価値
既存の周波数帯にミリ波やテラヘルツ波などの新しい周波数帯を加えると、従来よりもはるかに広い周
波数帯が利用できるようになる。このため、アプリケーションに応じて複数の帯域の利用を最適化することが可能となり、既存の周波数帯域の周波数利用効率の向上、新たなユースケースへの適用範囲の拡
大、あらゆる場所でのユーザーエクスペリエンスの向上が期待できる。
(3) 果たすべき役割
2030 年に向けて、物理空間とサイバー空間との間のデータのやり取りが今後飛躍的に増加することが予想される。既存の周波数帯に加え、ミリ波やテラヘルツ波などの広い周波数帯を利用することで、100Gbps を超えるピークデータレートを実現し、場所を問わず膨大なデータを瞬時かつ正確に処理することが可能になる。
(4) 技術概要
ミリ波からテラヘルツ波までの高周波スペクトルでは、大幅に広い帯域幅を使用することが可能である。
しかし、テラヘルツ波はミリ波に比べて直進性が高く、長い距離を進むことができない。この問題に対処するためには、テラヘルツ波の電波伝搬特性の解明、伝搬モデルや高精度な伝搬シミュレーション技術の確
立、デバイス技術の進展などの技術的検討が必要である。また、周波数共用や低周波帯における周波数利用方法の見直しなど、幅広い周波数利用技術が重要となる。
広帯域化、高利得アンテナ性能、周波数選択性などの特徴を持つテラヘルツ通信では、超高速デー
タ転送に加え、高解像度のセンシングやイメージング、高精度測位などのアプリケーションが実装できる。
高利得アンテナは、ビームが非常に細く、形成されるエリアが狭いため、隣接するテラヘルツ通信エリアと空間的に分割され、干渉が低減されやすい傾向がある。
テラヘルツ帯は波長が非常に短いため、ミリ波帯で設計されたアンテナ素子よりもはるかに小さくなり、同じアンテナ面積の中に、より多くのアンテナ素子を組み込むことが可能である。この Ultra-Massive
MIMO システムは、ペンシルビーム形成によるカバレッジの拡大だけでなく、より高い空間分解能と周波数再利用によるスペクトル効率の向上が可能である。Ultra-Massive MIMO やテラヘルツ帯の Massive273

MIMO システムは、将来の IMT システムの性能を向上させるために活用されると考えられる。
さらに、ミリ波 RIS 技術のように部屋や建物の壁面に RIS 反射板を取り付けることで、電波の届かな
いエリアへのカバレッジの拡張が可能である。
6.7.3

さらなる RAT/エアインターフェースの高度化(1) 特長と強み
新しい波形、変調、コーディング、マルチアクセス、全二重方式、高度な MIMO /大規模 MIMO などの Beyond 5G に特化した無線アクセス技術（RAT）とエアインターフェースにより、Beyond 5G の非常に高い能力と性能、例えば、100 Gbps を超えるピークデータレートや 5G の 100 倍のシステム容量を実現できる。また、Beyond 5G に新たに提供され、5G から拡張されたユースケースもサポートできる。
(2) 提供される価値
信号伝搬、システムとハードウェアの複雑さ、消費電力、およびコストの課題に対処しながら、広域およびローカルエリア通信用の超大容量およびデータレートが提供される。センシングにネットワークを活用する
ことで、新しいユースケースがサポートされる。
(3) 果たすべき役割
デジタルデバイドの橋渡し – 誰でも、どこでもアクセスできる。物理的なリソース計画とリソース管理を改善するためのセンシングによる環境認識の向上。より持続可能な社会につながるロジスティクスと輸送の無駄を減らす。高品質の医療と教育への公平性でユビキタスなアクセス。その他の潜在的な使用例には、
たとえばディスプレイおよびコンピューティングデバイス間での短距離通信やラック間通信が含まれる。
(4) 技術概要
無線伝搬の問題、ニューメロロジー、および高帯域での広いキャリア帯域幅とサブキャリア間隔のフレーム構造に対処するための波形、変調、およびコーディング技術の調査と分析が重要である。高度な
MIMO およびアンテナ方式は、超高密度化と高データレートをサポートするためのエネルギー効率の確保
にとって重要である。
(a) 新しい波形、変調、コーディング、多元接続、全二重Beyond 5G の究極のデータレートは、サブ THz 帯域で利用可能な広いキャリア帯域幅を活用することによって実現される。これらの帯域での Beyond 5G の運用は、屋内ホットスポットの大容量の需要を満たし、統合されたアクセスおよびバックホールアーキテクチャを使用して都市のカバレッジを拡大し、高精度センシングに基づく新しいユースケースを可能にする。
高周波で効果的に動作するための波形の設計では、高周波での高減衰による短距離での信号伝搬特性を考慮する必要がある。これは、短波長で簡単にブロックされる可能性がある。
波形設計では、スペクトルを最も効率的に使用するために信号伝搬特性を考慮するだけでなく、パ274

ワーアンプの非線形性、低い量子化分解能、非常に短いチャネルコヒーレンスなど、ハードウェアとチャネ
ルによってもたらされる実際的な制限も考慮する必要がある。時間と帯域幅、位相とインパルス性ノイズ。与えられたスペクトルから最高の容量を抽出するには、新しい変調方式、パイロットシーケンス、およびコードを開発する必要がある。
プリアンブル、パイロット、コード化ビット、およびサイクリック冗長性の従来のフレーム構造は、ショートメ
ッセージの送信には最適ではない場合がある。通信とセンシングを同時に行うことで、新しい波形設計も推進される。大容量のカバレッジエリアを最大化しながら、実装の複雑さと消費電力を最小化するには、スペクトルシェーピングを備えた拡張シングルキャリア波形を分析する必要がある。
コーディング技術とともに低 PAPR 変調方式を調査する研究の動機となる高位相ノイズの問題に対処するためのソリューションを調査する必要がある。高位相ノイズ設定での高データレートの場合、サイクリックプレフィックス長を短縮しながら、サブキャリア間隔を大きくすると堅牢な動作に役立つ。ニューメロロ
ジーには注意深い分析が必要になる。フレーム構造の設計の一環として、制御および基準信号の設計、初期アクセス、およびビーム管理も検討する必要がある。
通信用 AI の分野の進歩に伴い、波形、変調、およびコーディング技術を AI によって動的に適応および最適に設計して、ビットを確実に送信するだけでなく、さまざまな無線環境、ハードウェア、およびデータトラヒックの需要にも適応する実用的なシステムを構築できる。
(b) 高度な MIMO/大規模 MIMO
高度な MIMO 技術は、低帯域（< 6 GHz）、中帯域（2.5–4.9 GHz）、およびミリ波（24–71 GHz）帯域で利用可能なスペクトルから最高のパフォーマンスを引き出すために重要である。大規模 MIMO は、サブ THz 帯域でのカバレッジを最大化しようとしている間、送信ビットあたりの消費電力を確実に制御するために重要である。ビーム管理と予測、CSI 圧縮、予測とフィードバック、および参照
信号のオーバーヘッドの削減のための AI/ML 技術を調査して、パフォーマンスを向上させ、システム設
計を簡素化する必要がある。
ミリ波およびサブ THz 周波数での超高密度展開には、分散 MIMO 技術によって提供されるスケー
ラブルで分散信号処理機能が必要になる。CSI 取得を改善するための CSI および SRS フレームワー
クの拡張により、分散信号処理の高度なアルゴリズムが補完される。
より大きなアレイサイズのサポートを含むカバレッジと容量の拡張のための MIMO の使用は、5G
FR1/FR2 帯域の場合ですでに調査されている。これらの手法によるメリットを分析する必要がある。この分野でのさらなる強化、およびインテリジェントな反射面の役割は、将来の研究にとって興味深いトピックである。 UE 側では、複数のサブパネルの手法とその管理を、新しい帯域での運用のために研究する必要がある。
6.7.4

超高信頼性と低レイテンシの通信をサポートする技術(1) 特長と強み
各ノードが必要な時刻同期精度に応じた、複数の同期手法を実現（キャリア周波数での位相同期、275もしくは仮想共通クロックへの自律同期）する。さらに時空間同期技術ではさらにユーザー端末を含めて各ノードに原子時計を配置した、自律分散的なクロックスキームを実現する。上記の時空間同期技術を活用することにより、超低遅延通信はエンドツーエンドで 1 ミリ秒以下の超低遅延を実現できる。また、
Beyond 5G における超高信頼・低遅延通信(URLLC)は、5G URLLC よりも高い信頼性を実現することが期待され、Beyond 5G では 5G と比較して 1 桁の向上(信頼性 10-6 - 10-7)を目標値としている。
(2) 提供される価値
現状の様々な技術のほか、さらに時空間同期技術は、2 つの近距離ノード間でピコ秒レベルで同期したクロックを提供し、ローカルな地上系ネットワークではナノ秒レベルで共有出来るクロックが提供される。
超低遅延通信は、サイバースペースからの低遅延フィードバックによる「違和感」なしに、より高度なリアル
タイム対話型 AI サービスを提供できる。極めて信頼性の高い通信により、ミッションクリティカルな業界をサポートできる。今後、ロボットやドローンの広範な普及、空・海・宇宙への電波の到達範囲の拡大に伴い、より広い地域での信頼性の高い通信の実現が求められている。
(3) 果たすべき役割
ユーザーの手元の端末や、車等の移動体とエッジサーバの間で低遅延かつ大容量な通信のための正確かつ安定なクロックインフラを実現し、5G を超える低遅延を実現する。このことにより、複数の基地局やユーザー端末の同期協調動作による通信・電力伝送や、通信するノード間での同期の確立や維持に必
要なパケット量を低減すること等を通じ、電力や周波数資源の低減・効率化に貢献できる。
産業用のユースケースは、業界やアプリケーションによって異なる広範な要件によって特徴付けられる。低レイテンシは必ずしも必要ではない。ただし、非常に要求の厳しい条件を必要とするユースケースを想定する必要があり、平均的な低待機時間では単純に満たされないが、変動しない安定した低待機時間を要求する。工場における自動化システムは、その自動化オペレーションをより効果的にするために異なるアプリケーシ
ョンを使用することが期待されている。Beyond 5G は、異なる通信要件を持つ異なるシステムが共存する「混合トラヒック」をサポートする必要がある。極めて高い信頼性と低レイテンシを維持しながら、極めて大容量の通信を実現するなど、幅広い要求に対応できる Beyond 5G システムの実現が必要である。
(4) 技術概要
各ノードに要求される時間同期精度(キャリア周波数での位相同期または仮想共通クロックへの自律同期)に応じて、複数の同期技術を実現する。サイバーフィジカル融合における高レベルのリアルタイムおよびインタラクティブサービスを実現するためには、常に安定したエンドツーエンド低遅延を持つことが重要である。Beyond 5G 向けの拡張 URLLC 技術では、高精度な時空間同期などを用いて、エンドツーエンドベースで 1 ミリ秒以下という極めて低いレイテンシを実現し、5G URLLC よりも高い信頼性(10-6 - 107)を実現する。時空間同期技術では、ユーザー端末を含む各ノードに原子時計を配置し、自律分散ク

ロック方式を行う。

276

6.7.5エネルギー効率改善と低消費電力化技術(1) 特長と強み
カーボンニュートラルの実現は情報通信分野に限らず普遍的に重要な課題となっている。Beyond
5G システムにおいても、高速大容量通信サービスを提供する際に消費電力を犠牲にすることは許容されない。
移動通信業界では、これまで機器や設備の周波数利用効率や消費電力を改善してきた長い歴史があり、より長時間のバッテリー動作が可能な低消費電力のユーザー端末などを提供してきた。Beyond
5G 時代に向けては、カーボンニュートラル達成のためにレガシー技術をさらに改良・発展させ、あわせて新しいブレークスルー技術も開発・併用されていくことになる。
(2) 提供される価値
通信システムのエネルギー効率を 5G に対して 10 倍に向上させ、持続可能・カーボンニュートラルな通信、および、情報処理サービスを提供する。
(3) 果たすべき役割
5G のシステム自体が過剰な二酸化炭素を発生させずに ICT サービスを提供することは勿論、5G の通信技術を適用することであらゆる社会活動や経済活動における不要なエネルギー消費を排除すること
を通して、カーボンニュートラルに貢献していく。
(4) 技術概要
光、熱、振動、電磁波などのエネルギーを電力に変換するエネルギーハーベスティング技術、電池を使わずに既存の信号を送受信するアンビエントバックスキャッタ通信技術、高密度に展開された基地局からの無線給電技術などの活用により、5G に比べてさらに高い電力効率と低消費電力の実現が期待される[6][7]。
通信システムの基盤となるハードウェア装置の低消費電力化については、電気信号を用いるよりも、設置されているサイト内の装置間、あるいは装置内の素子間の情報伝達に光データ伝送を適用することで、一層の低消費電力化を実現できる可能性がある。経験的に、金属導体を用いた電気信号による伝送と光ファイバーを用いた信号の伝送の使い分けは「1 Gbps・km」が境界線と言われてきた[8]が、今後は、
光信号伝送技術を近距離の情報伝送にも適用することで更なる消費電力の低減が期待されている[9]。
通信インフラ全体の効率化については、例えば、通信トラヒック量に応じてシステム内の適切かつ高度なリソース管理を適用することにより実現することが考えられる。
加えて、Beyond 5G システムのエッジデータ処理機能を用いたエッジノードにおける情報の「地産地消」
は、不必要なデータ転送を減らし、冗長なデータ処理を排除することで、カーボンニュートラルの実現に資することが期待される。

277

統合されたセンシングと通信および高正確度なローカリゼーション

6.7.6

統合されたセンシングと通信（ISAC）(1) 特長と強み
Beyond 5G には、単純な測位の範疇を超え、ネットワーク化されたセンシング機能が備わる [10]。
通信システムは、周波数帯、帯域幅、アンテナの継続的な増加により、無線センシング機能を統合し、電波伝送、エコー、反射、散乱を通じて物理的世界を探索する。この統合された設計により、センシング
情報が利用可能になったときに、より効率的なビームフォーミングと干渉抑制技術を使用して、ミディアムア
ウェアな通信に関する通信パフォーマンスの改善が可能となる。一方、ISAC ネットワークでは、位置特定、
イメージング、マッピング、アクティビティ検知など、効率的なオンデマンドセンシングサービスを可能にする新たな利用シナリオも生み出されている。このような状況に基づき、センシング能力について、センシング精度、
センシング解像度、検出/誤報確率など、複数の新しい主要パフォーマンス評価指標（KPI）が導入されている。
(2) 提供される価値
高解像度かつ高精度のセンシング、ローカリゼーション 14 （測位を含む）、イメージング、および環境再構築の機能により、通信パフォーマンスが向上し、より広範なネットワークサービスシナリオがサポートされ、インテリジェントなデジタルワールドを構築するためのデータ基盤が構築される。将来の ISAC システムによってサポートされる可能性のある新しいサービスは、以下の 4 つのカテゴリに分類できる [11]。高正確度なローカリゼーションと追跡、同時に実行されるイメージング、マッピング、およびローカリゼーション、人間の感覚の拡張、ならびに身振り・しぐさおよび動作の認識である。ISAC システムによって、Beyond 5G 向
けに、デバイスベースの測位サービスとデバイス不要のローカリゼーションサービスの両方が提供され、ドロー
ンの自動ドッキングや複雑な作業のためのロボット同士の連携など、高正確度のローカリゼーションを必要とするユースケースのサポートへとつながる。さらに、イメージング、マッピング、ローカリゼーションが同時に実行される Beyond 5G ベースのセンシング機能のそれぞれのパフォーマンスが相互的に向上し、3D 屋内
外見通し外のイメージングおよびマッピングの可能性も広がる。より高い周波数帯を使用することで、ISAC システムをポータブルデバイスに実装して、人間の感覚を拡張し、人間の目の限界を超えて「見る」ことも可能になる。たとえば、将来のスマート病院で、血管/臓器の状態やその他のバイタルサインに関する情報を得ることも可能になる。センシングと機械学習を連携した機能に基づくデバイス不要の身振り・しぐ
さおよび動作の認識により、非接触型ユーザーインターフェースおよびカメラ不要の患者や高齢者の見守りが促進され、緊急事態のタイムリーな特定を可能にすることも、ISAC の用途として期待できる点の 1 つ
である。

14

この節において、測位によってデバイスの座標が定義され、ローカリゼーションによってデバイス、物体、環境に関する情報が提供される。

278

(3) 果たすべき役割
ISAC システムでは、センシング機能と通信機能が同一システム内で相互に恩恵を与え合う。一方では、通信ネットワーク全体がセンサーの役割を果たす。他方では、センシングから得られる高正確度なロー
カリゼーション、イメージング、および環境再構築の機能が、より正確なビームフォーミング、より迅速なビー
ム障害からの回復、チャネル状態情報（CSI）を追跡する際のオーバーヘッドの軽減など、通信のパフォーマンスを支援し、向上していく。さらに、センシングは、物理的および生物学的な世界を観測し、サンプリ
ングし、サイバーの世界と結びつける「新しいチャネル」と捉えることができる。このように、物理的な世界を真の意味でリアルタイムに再現するデジタルツインという概念を実装して将来的に実現するには、高度なAI 技術とリアルタイムセンシングの併用が不可欠である。
(4) 技術概要
センシング機能と通信機能の統合は、疎結合から完全統合、周波数やハードウェアの共有から信号処理とプロトコルスタックの共有、さらにはモジュール間やレイヤー間での情報共有に至るまで、さまざまなレベルで実現でき、相互に恩恵を与え合う。Beyond 5G ネットワークにおける ISAC により、基地局とユー
ザーデバイス間の大規模な連携、通信とセンシングで共同設計した波形、高度な信号処理技術を活用した技術革新がもたらされる。統合された ISAC システムの設計によって、センシングと通信間での効率的なリソース共有が可能になる。このように、統合された設計の主な利点は、時間的、周波数的、および空間的なリソースが共有される際に、2 つのシステム間の干渉を回避または緩和できる点にある。また、システムがある程度統合され、同一の RF、IF、およびデジタル化サブシステムが共有されると、電力利用効率も格段に向上する。さらに、この統合により、過去およびリアルタイムのチャネル環境の特性に関する検知された知識に基づいた、より優れた機敏で予測型の通信が可能になる。
将来の通信システムのコア技術として、ISAC を設計・評価して実用的な実装に至るまでには、引き続
き大きな課題がある。何よりもまず、利点と欠点を特定するために、現在の ISAC ソリューションのパフォー
マンスを分析および評価する理論的な枠組みが必要である。現在の ISAC システムの設計では、ベース
バンドと RF ハードウェアを機能的に共有することが求められており、トレードオフとして、歪みパラメータがセンシング性能に与える影響を慎重に検討する必要がある。共同波形設計の課題は、通信とセンシングのKPI が大きく異なるため、両者を最適化することは単純なことではない点である。モバイル通信ネットワークの ISAC により、同期したマルチスタティックセンシングに大きな機会とメリットがもたらされるが、ここでの技
術的な課題は、最適融合化されたセンシング結果を達成するための同期、共同処理、ネットワークリソー
スの割り当てにある。そのため、ISAC の重要な技術的な方向性としては、一般的な ISAC ネットワークのパフォーマンス解析、ISAC 向け無線アクセスネットワークの設計、センシング支援型/活用型通信、通信支援型センシング、センシング支援型測位がある。このような方向性により、センシングと通信の統合に近づいていく。

279

高精度位置決めのための無線時空間同期(1) 特長と強み
現在の GNSS は基地局にピコ秒レベルでの同期精度を提供できないが、無線時空間同期はこれを提供することができ、ミリ波領域においても基地局間での位相同期を可能にする。この新しいレベルの同期精度は、超音波、光および電波のような進行波の飛行時間 (ToF) 測定に基づく位置決め技術にとって重要である。同期を必要とするもう 1 つの位置決め技術は、ステレオビジョンベースの位置決めである。
(2) 提供される価値
無線時空間同期は、センチメートルもしくはそれを超える精度でデバイスの相対位置の測定を提供できる。
(3) 果たすべき役割
同期技術が 2030 年に向けてより良く成熟するにつれて、将来の IMT における無線時空間同期が2030 年頃までに利用可能になり、位置ベースサービスが完全に高精度位置決め能力を装備することを可能にすることが考えられる。
(4) 技術概要
無線時空間同期は、(キャリアフェーズ)を利用した双方向通信による時刻および周波数伝送の実装である。ピコ秒の精度で電磁波の伝送遅延を測定し、センチメートル以上の精度でデバイスの相対位置を測定するとともに、リモートデバイスのローカルクロックを同期させる。
6.7.7

無線アクセス/コアネットワークおよびその他の無線システムの管理(1) 特長と強み
様々な用途での電波活用が望まれる中、有限な電波資源を有効に活用できるようにしていくための電波資源管理技術、及び各種無線の統合技術に加え、モバイルコアネットワークでの制御技術。これらの技術により、大容量化、低遅延化などの価値を提供可能。
(2) 提供される価値
ユーザーに対しては、柔軟なサービス等の享受が可能となる。サービサーに対しては、有限な電波資源の有効活用できるようになる。
(3) 果たすべき役割
Beyond 5G 時代のサービス・アプリケーションに要求される高速大容量通信を、当該の場所での電波資源をベースに提供することが可能となる。

280

(4) 技術概要(a) 各種無線技術の統合
モバイル通信以外の各種無線システムをモバイル通信と統合し制御する技術。ユーザーのニーズや
モバイルネットワーク事業者の意向に応じ、（モバイル通信以外の）無線システムを適切な場所で管理することにより、限られた無線リソースを有効に活用する。
(b) コアネットワーク管理
複数通信の接続を同時に行うことにより通信容量を増加させるマルチセッション通信技術、及び、端末管理を簡素化して複数同時接続を促進する技術。
6.7.8

ネイティブ AI ベースの通信のための技術(1) 特長と強み
このネイティブ AI ベースの通信では、AI を密接に統合し、システム全体のパフォーマンスを向上させることで、従来のモジュールベースのエアインターフェース設計に大きな進展をもたらしている。さらに、究極のエアインターフェースにより、エンドツーエンドインテリジェント通信が実行され、野心的な Beyond 5G の要件を満たすことができる。
(2) 提供される価値AI は、ネイティブ AI ベース通信の内蔵機能として組み込まれている。これにより、消費電力と周波数利用の面でより効率的になり、通信とセンシングの効率的な統合がサポートされ、オーバーヘッドと複雑性が少ない、よりシンプルなプロトコルとシグナリングメカニズムが提供される。
(3) 果たすべき役割
Beyond 5G では、AI は未来の通信システムの設計タブレットであり、あらゆる場所にインテリジェンスを生み出すための基礎となる。Beyond 5G での多様なサービスの需要や新たな KPI に対応するために、通信における AI の統合は、無線ネットワークアーキテクチャとエアインターフェース設計に大変革をもたらす
重要な技術であると考えられる。
(4) 技術概要(a) AI を活用したインテリジェント PHY および MAC コントローラー
膨大な収集データに基づく、AI による非線形マッピング問題の解決およびインテリジェントな予測と意思決定の最適化が可能になることで、インテリジェント PHY および MAC コントローラーの設計が促進される。物理層では、モジュールをディープニューラルネットワークなどの AI モデルに置き換えることができ、センシングによって収集された膨大な量のチャネルおよび環境データを活用して、チャネル取得、ビーム形成とビーム追跡、センシング、測位などのパフォーマンスを改善できる。MAC 層では、AI モデルはインテリジェント MAC コントローラーとなり、インテリジェントな送受信ポイント（TRP）管理をサポートし、膨281

大なデータ処理とゼロ遅延のインテリジェント制御を可能にする。また、ネットワークセンターとエッジの負荷を調整し、リアルタイムのビーム管理と動的な周波数設定を行うことができる。さらに、変調および符号化方式（MCS）、ハイブリッド自動再送要求（HARQ）メカニズム、干渉管理、電力制御なども推進できる。
さらに、機械学習（ML）を使用して、物理層の RACH 検出、チャネル推定、シンボルデマッピングなどの一部の受信機処理ブロックを強化することは、ML と非 ML の処理ブロックが混在するハイブリッド
システムを使用した AI-AI に向けた最初のステップの 1 つとして期待できる。次のフェーズでは、ジョイン
トチャネル推定、等化、デマッピングなどの複数の機能を組み合わせた ML モデルが見込まれる。ハード
ウェアアクセラレーション機能の改善と ML モデルの信頼性の向上により、ML のみのシステムが実現可能になる。
(b) AI を活用したインテリジェントプロトコルとシグナリング
インテリジェントプロトコルおよびシグナリングメカニズムは、AI を活用してパーソナライズされたエアイン
ターフェースの重要な構成要素であり、インテリジェントな PHY および MAC 制御を可能にするための十分な可能性を備えている。さらに、自己学習、自己運用、自己保守を通じた、シグナリングオーバーヘ
ッドの削減とシステム効率の向上が期待されている。フレーム構造については、より柔軟な波形パラメー
タと伝送期間を設計し、Beyond 5G の多様な要件（例えば、ローカライズ通信のため、遅延時間が0.1 ミリ秒と指定されている場合など）を満たす必要がある。制御シグナリングに関しては、簡素化した、
アジャイルで前方互換性のあるメカニズムを実現するために、制御シグナリングのサイズをより柔軟にし、フォーマットを低減する必要がある。
さらに、AI / ML を使用してプロトコルを設計し、ネイティブ AI/ML 処理に最適なソリューションが実現されるだろう。つまり、事前にすべての側面を修正しないで、代わりにオンライン学習とモデル改良のためのフックが挿入される。シグナリング手順では、変調方式や波形を指定することなく、分散型のエンド
ツーエンドの学習を有効にする必要があり、これにより、展開時に最適化が行われる。さらに、オンライン学習が不可能な場合には、完全に学習された対応物と一緒に使用できるように、事前に設計または学習された AI/ML 駆動の波形と変調方式を含めることができる。
(c) エンドツーエンドインテリジェント通信
従来のシャノンの通信フレームワークでは、ビット伝送に重点を置き、エラーのないメッセージの配信と復元を行っている。将来の無線通信システムでは、無線リンク手順と AI 技術が共同で設計されて、効率的な情報処理、伝送環境センシング、インテリジェントエアインターフェース機能が実現される。送信側のニューラルネットワークは情報源のリアルタイムな変化に対しインテリジェントに適応し、受信側のニューラルネットワークは特定のタスクに応じて受信したデータから有効な情報を抽出する。これにより、情報がその内容に基づいて交換され、セマンティック通信の実現が可能となる。

282

6.7.9

光通信・伝送技術(1) 特長と強み
一般に、光通信技術は長距離、高速、大容量通信に適している。携帯電話システムにおける無線伝送の場合、UHF~SHF 帯 (300 MHz~30 GHz)での伝搬損失は、伝搬距離の 3.5~4 乗に比例して急激に増大するが、対数スケール(dB)で表した光ファイバーの伝送損失は距離に(一次)比例する(図6.7-2)。
単一モードファイバーの最小固有減衰は約 0.2 dB/km である [12]。細径・軽量の光ファイバーケー
ブルを用いた実用的な伝送システムでは、 0.3 dB/km が達成されており、数 10 km 以上の高速・大容量通信が可能となっている [13]。

図 6.7-2 光ファイバーの光損失と電波の図 6.7-1 光ファイバーケーブルの光損失

距離減衰特性 [13][14]

特性例 [13]

我が国には、光ファイバー通信の黎明期からの数十年間にわたる技術開発の歴史があり、日本全国に高速光通信網が張り巡らされている。充実した光通信インフラと最新の有線・無線通信技術を組み合
わせ、Beyond 5G に向けて想定されるさまざまなユースケースをサポートするための機能実証が効率的に行える先進的な環境が整っている。
(2) 提供される価値
Beyond 5G の各通信ノード間の接続に光伝送を適切に適用することで、より効率的で大容量の通信を安定して実現することを可能とし、旺盛な増加が継続している通信トラヒックに対応しながら快適でス
トレスのない通信サービスを提供することが可能となる。
(3) 果たすべき役割
先進的な通信インフラとして持続可能な社会を支えるために、Beyond 5G 時代に向けて開発が進められている光ファイバー通信技術は、既存の光ファイバーネットワークを活用した高度な通信を提供するだけではなく、無線通信ネットワークのフロントホールやバックホール、さらにはロングホールを含む通信ネットワ283

ーク全般において、最新技術を活用した高速・大容量で安定した通信リンクを提供することが期待されている。
さらには、低電力ブロードキャスト伝送または通信トラヒック挙動に応じたアクティブ経路管理・資源管
理機能の提供などを通して、通信サービスのカーボンニュートラル化においても重要な役割を果たすことが期待される。
(4) 技術概要
Beyond 5G に向けて開発が進められている無線通信技術を支えるためには光通信技術の高度化も必然であり、より高速なデータ通信を実現するためのマルチコアファイバーを含むファイバー技術や次世代光通信技術の高度化に加え、光電融合の技術によって、より柔軟で低消費電力な光通信ネットワークを実現していくための取り組みなどが進められている [10][15]-[17]。
なお、低遅延伝送が重要な性能指標となる場合の技術検討・システム構築にあたっては、Beyond
5G の送受信ノードや中継ノードにおける伝送処理遅延や情報処理遅延に加えて、物理的な伝送距離による遅延時間が加わる(図 6.7-2 右軸)ことに注意をする必要がある。
6.7.10 光無線融合（Radio over Fiber (RoF) ）(1) 特長と強み
Beyond 5G 時代に必要となるユーザーデータ速度を収容するための大容量のモバイルフロントホール
伝送技術。大量の分散アンテナ・基地局の配置（6.7.1 節参照）で課題となる電力・スペース等の問題を回避する技術。
(2) 提供される価値
ユーザーに対しては、大容量のユーザーデータ速度を提供可能。一方サービサーに対しては、分散アン
テナ・基地局の配置で課題となる電力・スペースの問題を回避することが可能。
(3) 果たすべき役割

Beyond 5G 時代に必要となる大容量のユーザーデータ速度を提供できること



大量の分散アンテナ・基地局を設置したときの省電力化・省スペース化(4) 技術概要
光無線融合技術：無線信号の生成・復調処理を集約局で行い、モバイルフロントホール区間では無線信号波形をそのまま光ファイバー伝送する技術。
Intermediate Frequency over Fiber（IFoF）技術 [18]：無線信号を 1ch ずつ伝送せず、各基地局アンテナ向けの無線信号を周波数軸上で多重化し、高効率に大容量無線信号を伝送する技術。

284

6.7.11 光無線・音響通信(1) 特長と強み
無線周波数スペクトラムは限られたリソースであり、高データレートや通信容量への需要の高まりにより、
スペクトラムリソースの逼迫はますます深刻となっている。超広帯域スペクトラムを利用した光無線・音響
通信は、複数のシナリオで RF スペクトラムの危機を克服する有望なソリューションである。同時に、光は測位やセンシングにも利用可能である。
(2) 提供される価値
光無線・音響通信システムは、RF ベースの通信と比較して、優位性（免許不要の周波数帯、低コ
スト、低消費電力の通信、セキュリティなど）をもつ。通信エリアとサービスエリア（水中など）の両方を拡大できる。一方で、通信および関連する光の測位技術とセンシング技術の融合など、複数の課題も存在する。
(3) 果たすべき役割
超広帯域スペクトラムを利用した光無線・音響通信は、複数のシナリオで RF スペクトルの危機を克服する有望なソリューションである。
(4) 技術概要

新しい高帯域変調器を使用して、単一の光源の放射帯域幅を広げ、MIMO や波長分割技術などの多チャネル技術を考慮している。



物理レイヤーでは、既存の OFDM 技術の再利用を考慮する必要があるが、同時に、光無線通信システムの特性を考慮して OFDM 変調技術を設計する必要がある。



光通信の直接見通し内通信特性により、システムには送信機と受信機間のアライメント調整を可能にする技術を考慮に入れる必要がある。

光周波数帯には、通信とセンシングに利用できるサブミクロン波長の膨大なスペクトラム資源がある。そのため、光スペクトラムを活用する通信とセンシング技術は、将来の Beyond 5G 適用シナリオの多くに対応でき、Beyond 5G 時代の超高データレート（Tbps レートなど）、高精度測位、高精度センシングを
サ ポ ー トす る た め に 、 Integrated Sensing and Communication with Optical Wireless（ISAC-OW）のアーキテクチャと技術を検討する必要がある [10]。
(a) 主な要件とシナリオ
超高伝送データレート（Tbps など）に対応するには、光学部品および材料、物理レイヤー技術、
アップリンク チェーン実装技術などの技術を研究する必要がある。その一方で、ISAC-OW システムのアーキテクチャと運用スキームについても検討する必要がある。
ISAC-OW システムは、高精度測位機能とセンシング機能と共に、超広帯域スペクトラム、電磁干285

渉がない、高セキュリティ機能といった特徴を備えている。そのため、病院、工場、航空機内、車両に適している。病院向けのシナリオでは、ISAC-OW は、ユーザーの病状の監視、身振り・表情などの認識、
屋内での測位とナビゲーション、さらには信頼性の高い超高データレート通信サービスの提供に利用できる。工場向けのシナリオでは、波形設計により、1 本の光ビームで照明、信号の送信、さらには機械の振動が感知可能である。ISAC-OW 技術によって、車両間通信、物体識別も可能。
(b) ISAC-OW 向けの通信とセンシングを結合するアーキテクチャ設計
多くの屋内シナリオでは、照明は、反射や屈折、ランプ シェードやカバーを使ったり、壁や他の物体に向けられたりして、慎重に行われている。そのため、受信機が送信機から直接見えなくても高速通信が可能な技術の開発が必要となる。
光ベースの位置確認は、精度や正確さなどの指標を大きく改善できるが、堅牢性、拡張性、複雑性に関する課題が残存する。赤外線センシング技術は、エアコンモニター、ジェスチャー認識、画像認
識に使用されている。しかし、可視光信号などの他の波長の信号によるセンシング技術の開発が必要となる。
さらに、統合されたセンシング機能と通信機能をサポートするために、運用スキームに沿った新たなシステムアーキテクチャ、光源と受信機の配置の最適化、通信とセンシングの同時実行のための波形設計を検討する必要がある。
(c) ISAC-OW 向けの光学部品および材料
超高データレートを提供するには、これに対応する部品と材料を考慮する必要がある。
広帯域 LED：発光ダイオード（LED）は、低消費電力かつ長寿命であることから、最も重要な光源の 1 つであり、LED の帯域幅を増やすことで送信機でのデータレートの改善に役立つ。LED 光源を利用した OWC システムの普及には絶好の機会である。
高感度 PD：光検出器（PD）は、光センサー、通信システム、フォトニック相互接続に不可欠な部品である。
統合されたマイクロ光学アレイ：マイクロ光学アレイシステムの大規模な並列化により、空間ダイバーシティと多重化技術をサポートし、スループットが大幅に向上する。マイクロ LED 技術と空間多重化技術の両方が成熟し、費用対効果が高まり、さまざまな波長に基づく白色光は波長分割によってスループットが向上する。
受動光デバイス：受動光部品は、光導波路、光フィルター、回折格子、光アンテナなど、光システ
ムの重要な構成要素です。シリコン技術、新素材、新たな構造の組み合わせにより、新たな成果が数多く生まれている。
再構成可能な光デバイス：光の振幅と位相を変えることで、電気光学的変調とビーム調整の実

286

現が可能である。見通し外（NLOS）、マルチユーザーアクセス、高精度測位など、OWC の用途を拡大できる。
(d) ISAC-OW 向けの物理レイヤーの技術
同時に、標準化団体は、より多くの産業界のパートナーを将来の技術研究投資に惹きつけ、技術
研究と産業への応用を推進することも必要である。標準化のための主な研究ポイントは以下の通り。
チャネルモデルと容量：OWC（光無線通信）受信機は、見通し内（LOS）光信号と、反射による多数の NLOS のコピーを受信する。一方、OWC のチャネル利得は、時不変であるが送信機と受信機の位置などの幾何学的パラメータに影響されるランバートモデルとしてほぼモデル化されるが、ここでは実用的なチャネル特性を考慮する必要がある。RF とは異なり、OWC のチャネル容量については、(i) 調光条件、(ii) ピーク光量の制約、(iii) 照明要件と LED ダイナミックレンジ、(iv) 入力
信号が非負の実数値となる必要性を考慮する。
変調：OWC の変調は LED の光量を変化させることで実装されており、光信号は実数の非負信号である。OWC のチャネル応答は非線形であるため、前述の変調方式では符号間干渉が発生する。この問題を解決するために、OFDM 方式は、IFFT 後に実数の非負信号となるように変更される。たとえば、直流バイアス光 OFDM（DCO-OFDM）、非対称クリップ光 OFDM（ACOOFDM）、さらには直流バイアスを必要とせず ACO-OFDM よりも高い周波数効率を持つ混合
OFDM（X-OFDM）など。
多元接続：たとえば、NOMA 技術によって、複数のユーザーが、サブキャリア、タイムスロット、拡散
コードなどの 1 つのリソースコンポーネントを共有できる。OWC ネットワークでは、ユーザーごとに異なる電力レベルを設定する電力領域 NOMA（PD-NOMA）が注目されている。 協調的な NOMA
技術は、より高い電力（より良いチャネル条件）を持つユーザーがメッセージをデコードし、リレーとして機能することができるため、ネットワークに利点をもたらす。
MIMO：超高データレート（1Tbps など）に対応するためにデータレートを上げるには、1 つのチッ
プ上でのマイクロ LED マトリクスと CMOS ドライバーアレイのハイブリッド化が必要になる場合がある。
OWC で使用される MIMO アルゴリズムには、繰り返し符号、空間多重化、空間変調がある。
OAM：トポロジカルチャージの異なる軌道角運動量（OAM）は互いに直交している。これは、OWC にとって重要な技術の 1 つである。
参考文献[1] G. Wikström et al., "6G – Connecting a cyber-physical world," Ericsson White
Paper,

Feb

2022,

Online:https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/white-papers/a-research-outlook-towards-6g.

287

[2] G. Interdonato, E. Bjornson, H. Q. Ngo, P. Frenger, and E. G. Larsson,“Ubiquitous cell-free massive MIMO communications,” EURASIP Journal on
Wireless Communications and Networking, vol. 2019, no. 1, pp. 1–13, 2019.
[3] K. Yamazaki, T. Ohseki, Y. Amano, H. Shinbo, T. Murakami and Y. Kishi,"Proposal for a User-Centric Ran Architecture Towards Beyond 5G," 2021 ITU
Kaleidoscope: Connecting Physical and Virtual Worlds (ITU K), 2021, pp. 1-7.
[4] Naoki AIHARA, Akio IKAMI, Takahide MURAKAMI, Yu TSUKAMOTO, Hiroyuki
SHINBO, “A User-Centric RAN Architecture using Cell Free massive-MIMO for
6G System, " 2021 IEICE Society conference BS-3-9, Sep. 2021. (In Japanese).
[5] T. Kawanishi, K. Inaga, A. Kanno, N. Yamamoto, T. Aiba, H. Yasuda, T.
Wakabayashi, “Terahertz and Photonics Seamless Short-Distance Links for
Future Mobile Networks,” Earth and Space Science Open Archive, doi:
10.1002/essoar.10503612.1.
[6] Z. Xu et.al, “Potential Transmission Choice for Internet of Things (IoT): Wirelessand Battery less Communications and Open Problems,” China Communications(Vol.18, Issue 2, Feb. 2021).
[7] K. Ishibashi, “Wireless Communications Design with Energy Harvesting,” IEICE
Fundamentals Review, Vol.15, No.1 (Jul. 2021) [in Japanese].
[8] M. Rakowski, “Silicon photonics platform for 50G optical interconnects,”
Photonics Summit and Workshop 2017 (Sep. 2017).
[9] T. Sogawa, “Basic Technologies toward the All-Photonics Network,” NTT R&D
website, Mar. 2020.
[10] W. Tong, P. Zhu, et al, 6G: The Next Horizon: From Connected People andThings to Connected Intelligence. Cambridge: Cambridge University Press,
2021.
[11] D. K. P. Tan, J. He, Y. Li, A. Bayesteh, Y. Chen, P. Zhu and W. Tong,“Integrated Sensing and Communication in 6G: Motivations, Use Cases,
Requirements, Challenges and Future Directions,” in 1st IEEE International
Online Symposium on JC&S, 23-24 February, 2021.
[12] “OpticalFibersandCables,”

ITU:

https://www.itu.int/dms_pub/itu-t/oth/0b/04/T0B040000552C01PDFE.pdf[13] ITU-T Recommendation G.957: Optical interfaces for equipments andsystems relating to the synchronous digital hierarchy, Telecommunication
Standardization Sector of International Telecommunication Union (Mar. 2006)(Mar. 2006).
[14] ITU-R Recommendation P.1411-1: Propagation data and prediction methods

288

for the planning of short-range outdoor radiocommunication systems and radio
local area networks in the frequency range 300 MHz to 100 GHz,Radiocommunication Sector of International Telecommunication Union (Aug.
2019).
[15] K. Katayama, “R&D Innovative Optical Transmission Line Technologies,”
Tsukuba Forum 2020 ONLINE, Apr. 2021.
[16] “319 Tb/s Transmission over 3,001 km with 4-core optical fiber,” National
Institute of Information and Communications Technology (Jul. 2021).
[17] “Development of a new transmission method for nine-fold improvement of
optical fiber signal-to-noise ratio,” KDDI, (Jul. 2021).
[18] “World’s First Demonstration of Radio over Fiber Technology for Mobile
Networks with Large Capacity Transmission and Superior Installability,” NICT,
KDDI Research, Yazaki Corp. and Waseda Univ., (Dec. 2020).

289

7. おわりに290

7. おわりに本白書では、2030 年頃の実用化が見込まれている Beyond 5G に対し、利用者の日常生活、あるいは、多くの産業にまたがる広範囲の利用シナリオを想定した検討を行い、これを通して多角的な観点から社会基盤としての通信システムが備えるべき要件の検討を行った。さらに、高い品質や先端的なサービスを要求するユーザーの動向も踏まえ、社会や市場の動向調査・分析を通じ、2030 年代の利用シナ
リオやアプリケーションを予見した。それらの典型的な利用シナリオに基づき、Beyond 5G のキーコンセプ
ト、ネットワークに対する要件、能力、アーキテクチャ、キーテクノロジを検討した。本検討は継続して行われるものであり、検討結果に応じ本白書を随時更新していく予定である。
Beyond 5G 推進コンソーシアム 白書分科会では、本検討結果をベースに、ITU や 3GPP における周波数調整や標準化活動、ならびに、Beyond 5G に関わる団体との国際的な協調関係の構築に貢献する所存である。さらに様々な産業界等に対して Beyond 5G の訴求活動を進め、業界間の連携や協創の促進を図りたいと考えている。これらの活動を通じて得た多くの知見をもとにさらに検討を進め、白書の内容を充実させていく予定である。本白書をお読みいただいた方々には、是非白書分科会までご意見を頂きたい。本白書の検討結果が、研究開発、標準化、無線周波数調整、普及活動等に関する国
際的なパートナーシップの強化・拡大、Beyond 5G の特徴的な能力を活かすことができる産業界との協力関係の構築に資することを期待している。

291

略語集

292

略語集
略語

原語

6DoF

Six Degrees of Freedom

3GPP

Third Generation Partnership Project

ACO-OFDM

Asymmetrically Clipped Optical OFDM

AGV

Automated Guided Vehicle

AI

Artificial Intelligence

AIaaS

Artificial Intelligence as a Service

API

Application Programming Interface

APN

All Photonic Network

APs

Access Points

AR

Augmented Reality

ASIC

Application Specific Integrated Circuit

BaaS

Banking as a Service

BMI

Brain Machine Interface

BtoBtoC

Business to Business to Consumer

BtoC

Business to Customer

BW

Band Width

BWA

Broadband Wireless Access

CASE

Connected, Autonomous/Automated, Shared, Electric

CAPEX

Capital Expenditure

CMOS

Complementary Metal Oxide Semiconductor

CPRI

Common Public Radio Interface

CPS

Cyber Physical System

CPU

Central Processing Unit

CSI

Channel State Information

DaaS

Data as a Service

DCO-OFDM

Direct Current biased Optical OFDM

DDoSDistributed Denial of Service

D-MIMO

Distributed MIMODMM

Distributed Mobility Management

293

略語

原語

DNA

Deoxyribonucleic Acid

DRAM

Dynamic Random Access Memory

DSRC

Dedicated Short Range Communication

DT

Digital Twins

DTC

Digital Twin Computing

DX

Digital Transformation

ECC

Elliptic Curve Cryptography

eCPRI

enhanced CPRI

EESS

Earth Exploration Satellite Service

eMBB

enhanced Mobile Broadband

ECElectronic Commerce

ECC

Elliptic Curve Cryptography

ECU

Engine Control Unit

EHF

Extremely High Frequency

ETC

Electronic Toll Collection System

EV

Electric Vehicle

FA

Factory Automation

FDD

Frequency Division Duplex

FG-AN

Focus Group on Autonomous Networks

FH

Fronthaul

FPGA

Field Programmable Gate ArrayFRFrequency Range

FS

Fixed Service

FSPL

Free Space Path LossFW

FirewallGDP

Gross Domestic Product

GEO

Geostationary Orbit

GPU

Graphics Processing UnitGPS

Global Positioning System

GSO

Geostationary Earth Orbit

HAPSHigh Altitude Platform Station

294

略語

原語

HARQ

Hybrid Automatic Repeat Request

HEMS

Home Energy Management System

HMD

Head Mounted Display

HMI

Human Machine Interface

HUD

Head-up Display

I/F

InterfaceIC

Integrated Circuit

ICDT

Information, Communication, and Data Technology

ICT

Information and Communication Technology

IDS

Intrusion Detection System

IFFT

Inverse Fast Fourier Transform

IFoF

Intermediate Frequency over Fiber

IoTInternet of Things

IP

Internet Protocol

IPS

Induced Pluripotent Stem

IPv6

Internet Protocol version 6

ISAC

Integrated Sensing and Communication

ISAC-OW

Integrated Sensing and Communication with Optical Wireless

ISRU

In-Situ Resource Utilization

ISS

International Space Station

IT

Information Technology

ITSIntelligent Transport Systems

KEM

Key Encapsulation Mechanism

KPI

Key Performance Indicator

LCT

Laser Communication Terminals

LEDLight-Emitting DiodeLEO

Low Earth Orbit Satellite

LiDAR

Light Detection and Ranging

LLS

Lower Layer Split

LOS

Light of Sight

LTE

Long Tern Evolution

295

略語

原語

MaaS

Mobility as a service

MAC

Media Access Control

MCS

Modulation and Coding Scheme

MEC

Multi-access Edge Computing

MIMO

Multiple-Input and Multiple-Output

ML

Machine Learning

mMTC

massive Machine Type Communication

MR

Mixed Reality

MS

Mobile Service

MTP

Motion to Photon

MUP

Mobile User Plane

NBI

Northbound Interface

NGSO

Non-Geostationary Orbit

NIST

National Institute of Standards and Technology

NLOS

Non-Line of Sight

NOMA

Non-Orthogonal Multiple Access

NPU

Neural network Processing UnitNR

New Radio

NTN

Non-Terrestrial Network

O&M

Operation and Maintenance

OAM

Orbital Angular Momentum

ODD

Operational Design Domain

OFDM

Orthogonal Frequency Division Multiplexing

ONAP

Open Network Automation Platform

OPEX

Operating Expense

O-RAN

Open Radio Access Network

OSINT

Open-Source INTelligence

OTA

Over The Air

OWC

Optical Wireless Communication

PA

Process Automation

PA

Power Amplifier

296

略語

原語

PCB

Printed Circuit Board

PCR

Polymerase Chain Reaction

PD-NOMAPower Domain Non-Orthogonal Multiple Access

PDs

Photodetectors

PF

Platform

PHR

Personal Healthcare Record

PHV

Plug-in Hybrid Vehicle

PHY

Physical Layer

PII

Personally Identifiable Information

PMIPv6

Proxy Mobile IPv6

PPM

Privacy Policy Manager

PPP

Purchasing Power Parity

PUE

Power Usage Efficiency

QKD

Quantum Key Distribution

QoE

Quality of Experience

RaaS

Retail as a Service

RaaS

Robotics as a Service

RACH

Random Access Channel

RAN

Radio Access Network

RAS

Radio Astronomy Service

RAT

Radio Access Technology

RFRadio Frequency

RIS

Reconfigurable Intelligent Surface

RMSE

Root Mean Square Error

RoFRadio over Fiber

RSA

Rivest-Shamir-Adleman

RTT

Round Trip Time

SDGs

Sustainable Development Goals

SDN

Software Defined Networking

SEAL

Service Enabler Architecture Layer for Verticals

SISO

Single-Input Single-Output

297

略語

原語

SNS

Social Networking Services

SPOF

Single Point of Failure

SR

Segment Routing

SRS

Sounding Reference Signal

SRv6

Segment Routing version 6

SRv6 MUP

Segment Routing IPv6 Mobile User Plane

TAT

Turn-around-Time

TCO

Total Cost of Ownership

TDD

Time Division Duplex

TEE

Trusted Execution Environment

ToF

Time-of-Flight

TRP

Transmission Reception Points

UAV

Unmanned Aerial Vehicle

UCN

User Centric Network

UE

User Equipment

UI

User Interface

UMTS

Universal Traffic Management System

URLLC

Ultra-Reliable and Low Latency Communications

UX

User Experience

V2X

Vehicle To Everything

VHTS

Very High Throughput SatelliteVR

Virtual Reality

vRAN

Virtual Radio Access Network

XaaS

X as a Service

X-OFDM

Mixed OFDM

XR

Extended Reality

ZSM

Zero-touch network and Service Management298