技術特集

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無線ネットワーク
IoTセキュリティ

生成モデルが投げかける
AI開発への期待と課題

今井 拓司

技術ジャーナリスト

人工知能（AI）の開発が転換期を迎えた。

「私は50年もの間、AIを人間の脳に近大学のジェフリー・ヒントン名誉教授）1）。

大規模言語モデル（LLM）をはじめとす

づけようとして開発を重ねてきた。脳の方

深層学習に関する数々の研究成果で知る巨大な生成AIの登場が、人に近いAIをが機能的に優れていると信じていたからられ、「 AIのゴッドファーザー」ともいわれ実現する可能性を一気に高めている。
しだ。
だが23年に考えを改めた。
（中略）現在る同名誉教授の発言は、人工知能（AI）のかも、より多くのデータを使い、より巨大の対話型AIは人間の脳の100分の1の規研究開発がこれまでと全く異なる段階になAIを学習させるだけで、そこに近づけ模でも数千倍の知識がある」（ 加トロント

突入したことを象徴する。AIの開発が始るかもしれない。急ピッチで進むAI開発
運用の先に待つ課題を整理した。

人類との
人文科学

共存共栄
存

図1 AIの課題を3方向で整理

人間への脅威の排除（労働や生活への悪影響の回避、身体・精神への危害の根絶…）

機能モデルの不確実性の低減

汎用人工知能人が持つ特性の獲得（不測の動作や幻覚の抑制、動作や原理の説明、人の支援・協力…）（AGI）（自律性、創造力、情動、意識…）
データの整備（継続的なデータ取得、プライバシーや権利の侵害回避、アンラーニング…）

2022
ChatGPT
サービス開始2022
GPT-3発表

高度な論理推論能力（理論の構築、長期の計画、
科学技術

戦略的な意思決定…）

2023
GPT-4発表
実世界における行動（常識の獲得、世界モデルの構築…）

22024

処理の効率化（低ビット化、新アーキテクチャ…）[2005.14165]

発展

術の

技
学習

深層

2012
AlexNetが画像認識コンテストで優勝

2022
能力の創発

開発の効率化

2021 [2206.07682] （新たな学習手法、開発環境の整備…）
基盤モデル
2020
処理の分散化
スケーリング則 [2108.07258]（他のエージェントとの連携、処理の切り分け…）
2017[2001.08361,
Transformer
2010.14701][1706.03762]
2015
ResNetが人の認識

実装
エージェントの社会エ

精度を超える[1512.03385]
AGI：Artificial General Intelligence ASI：Artificial Super Intelligence

今後のAIの課題を示した。生成AIの成長は今後も続き、機能の面では、いずれは人に迫る能力を備えた汎用人工知能（AGI）や、人を上回る人工超知能（ASI）が実現する可能性が取り沙汰されている。運用面では、開発の急激な進捗により、人間の手に負えないAIが登場する可能性を憂慮して各種の規制を求める声が高まってきた。実装面では、膨大な計算資源を必要とする現在のアーキテクチャの軽量化や処理の分散化が進みそうだ。［］内の数字はarXivの番号を示す 注2)。

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

1

図2 成長の原動力は大規模化

性能
（誤差）

2020年にOpenAI社は、言語モデルの性能は学習に利用する計算量、学習データの規模、モデルの規模のべき乗に従うという法則を発表した［2001.08361］。計算量、学習
データの規模、モデルの規模の間に適切な規模の関係が成り立つこと、モデル（ニューラルネット）の幅や深さといった
詳細はあまり影響がないこと、モデルのアーキテクチャとしては、過去に多用されたLSTMよりもTransformerの方が効
果が高いことなども明らかにした。同社は、画像やビデオの生成、画像とテキストの相互変換、数学の問題解決を対象にするモデルでも同様な関係が成り立つことを示している［2010.14701］。

低大規模になるほど、言語モ
デルの予測精度や生成するコンテンツの品質が高まる

前提：自己回帰タスク（単語の予測など）で学習させた
Transformerモデルと、テスト時の正解との間の誤差の関係
高横軸の範囲や傾きは異なるものの性能はそれぞれのべき乗に従う

まって以来の目標だった人間の脳よりも、 ン・マスク氏といった起業家ではなく最先のが、AIを社会や生活で運用していく面で現在のAIの方が優れていると暗に認めた

端の研究者が、人に匹敵する能力を備えある。AIの能力が強力になりすぎて、人類からである注1）。

たAI、
いわゆるAGI（Artiﬁcial Generalに負の影響を及ぼすのではないかとの懸Intelligence：人工汎用知能）の誕生が近念が膨れ上がっている注4）。

ヒントン名誉教授に心変わりを促したの
は 、米 O p e n A I 社 の 対 話 サ ー ビ ス「ChatGPT」や、
その基盤となった大規模
言 語モデル（ L L M：L a r g e L a n g u a g e

いと感じているのだ注3）。

機能、運用、実装で整理

不安の高まりを受けて、日本を含む各国
政府や国連などが、AI開発の規制に乗り出した注5）。仮に法的に規制されなかったと

Models）「GPT-4」といった生成AIの猛烈AIを取り巻く現在の状況は、将来を大しても、AIの不規則な動作への対応、
センな成長スピードだろう。文章や画像を生成

きく明と暗に塗り分けている。明の領域にシティブなデータや各種権利の取り扱い

するA Iの能力は高まる一 方で、同社が入るのは、技術開発の先行きである。今後など、幾つもの課題をクリアしていく必要が2024年2月に公開した「Sora」のように、言のAIの課題を機能、運用、実装という三つある。
こうした問題は一朝一夕には解消で葉で指定した通りの高品質な動画まで生の側面で見た場合、機能と実装が相当す

きず、試行錯誤が何年も続きそうだ。

成可能になりつつある。後述するように、
そ

る
（図1）。

の影響は一見畑違いのロボットの研究開

以下では、技術開発の対象である機能

とりわけAIの機能面では、今後の見通面と実装面の現状を解説する。人文科学

しは明るい。生成AIの成長の勢いに乗っの知見が重要になる運用面については取

この勢いはまだまだ続きそうだ。同教授て、これまで足りないとされてきた、実世界

り上げない注6）。
ただし、この面での進展がが 名 を 連 ねる 論 文［ a r X i v の 番 号：

における行動や論理推論の能力も順次実技術開発の針路に大きく影響することは2310.17688］注2）にこうある。
「我々は、汎現するとの期待が高い。

忘れないでおくべきだろう。

発にも波及している。

用AIシステムが今後10年から20年以内

実装面では、膨大な計算量やメモリ容に、多くの重要な分野で人間の能力を上量を要する生成AIを、いかに能力の限ら回る可能性を真剣に受け止めなければなれた機器で実現するかが大きな問題にな

技術面でのAIの先行きを見通すためにらない 」（ 米アンソロピック社 の L L M

りそうだ。ただし技術開発は非常に活発

欠かせないのが、現在の急成長の理由を「Claude 3」
による日本語訳）。OpenAI社

で、有望な方向性も見えつつある。

知ることだ。
ここ数年で開発が加速した最のサム・アルトマン氏や米テスラ社のイーロ

2

計算量（Peta FLOPS日）
学習データの規模（トークン数）
モデルの規模（パラメータ数）

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

一方で、今後の見通しに暗さが広がる

規模の拡大を追い求める大の要因は、2020年にOpenAI社が発表

図3 LLMがロボットに常識を環境

ロボットの構成要素

知覚（画像や音声などの認識）

意思決定（動作手順の立案など）

SayCan[2207.05608]

認識した状況を言語
で知らせる
言語による指示から制御用コードを生成

Code as Policies[2209.07753]

RT-1[2212.06817]

発表時期

ユーザーの指示から動作手順を生成[2204.01691]

Inner Monologue

行動（モーターの制御など）

知覚と行動のLLMを
統合

PaLM-E[2303.03378]

知覚と意思決定のLLMを統合

凡例

既存技術

主な改良点

LLM

：既存方式のやり取り

RT-2

全てを統合

[2307.15818]：自然言語でやり取り

Google DeepMindは、ロボットの知覚、意思決定、行動の実行に使うモジュールのそれぞれで、大規模言語モデル（LLM）を用いる技術を開発してきた。LLMの持つ常識的な知識を利用して、ロボットを実環境で活動しやすくさせるためである。例えばLLMを知覚モジュールに使うと、カメラの映像から物体と行動の対象を認識し、実行した行動の成否を言葉で意思決定モ
ジュールに伝えることが可能になる（「Inner Monologue」）。それを受けた意思決定モジュールは、後続の行動を立案できる。このほか図にはないが「AutoRT」［2401.12963］と呼ぶ技
術では、様々なロボットが置かれた環境をLLMが認識し、そこで実行可能な新たなタスクをLLMが自発的に生成する機能も実現している。同社はモジュール間の情報伝達の効率を引き上げ、学習の効果を高めるために、これらのモジュールを一体化する技術も発表している（「RT-1」〜「RT-2」）。

した経験則にある。AIの性能は、学習に利などは、大規模化によって発現したというだ。実際にその兆しはある。例えば実世界用する計算量、データの規模、モデル（AI［2206.07682］。
この現象の理由は解明さで活動するロボットの開発は、LLMの登場の実体であるニューラルネットワーク）の規れておらず、今後創発する能力の予測もでによって大きな転換点を迎えている。

模のべき乗に従うというものだ
（図2）。
これ

きない。

らの規模をひたすら拡大することで、性能が高まり続けるというのだ。
これは恐るべきことである。
それでもこの実世界で動作する機械をAIで適切にこれらの経験則は、AIの能力を高め続制御することは、今なお立ちはだかるハー

ける最有力の方法は、途方もない計算能ドルの筆頭といえる。端的な例が自動運転

力を、ある意味闇雲に投入し続けることだ

車だ。人手を介さずに運転が可能な、いわ

注7）

法則が成り立つことは、実績が示してい

と示唆する

。
サム・アルトマン氏が数兆ド

ゆるレベル4の自動運転車は当初の予定

る。現にGPT-4の開発はこの考えに則ってルもの資金を調達してAIチップの製造能より大幅に遅れ、
いまだに実現する気配が実施され、学習後の性能は事前の予測と2）力を確保しようとする理由はここにある 。

ない。2024年2月に米Apple社が開発かよく一致したという［2303.08774］。
しかこれらの経験則が将来にわたって成り立ら撤退した理由の一つは、同レベルの技術も、今のところ性能向上の限界は見えてい

つ保証はないが、理論による説明を待ってを確立できかなったことという3）。

ない。

いては競争に負けてしまう。

2022年には、さらに新しい法則が見つかった。言語モデルの規模を拡大していく

現実世界に対応するのが難しい一因は、
学習時には想定していなかった例外的な

LLMがロボット開発に福音

状況がいくらでも生じることである。例えばと、あるところで突然新しい能力が創発す

大規模化の効果が長期にわたって継続

車を運転中に前方の軽トラがパイロン（三るとの発見である。米Google社などの論するとしたら、AIの開発者にとっては朗報

角コーン）を積んでいたら、人間であれば貨

文によれば、入力（プロンプト）を工夫すれだ。極論すれば、これまで解けなかった難物だと分かるが、AIは道路工事のサインとば様々なタスクに対応できるLLMの能力

問が、待っているだけで霧散し得るため考えてしまいかねない［2307.07162］。
こう

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.893図4 低ビット化で桁違いの性能に
100000FP64ビット
TF32ビット
FP/bfloat16ビット
FP/INT8ビット/FP6ビット
FP4ビット

浮動小数点演算性能（TFLOPS）

10000

FP：Floating Point
TF：Tensor Float

1000

INT：INTeger

100

10

G
B
1ダ 200
（
イ の
20
分
24
）

（ H1
20 0 0
22
）

A
(2 10
02 0
0)

（ V1
2 0 00
17
）

P
(2 10
01 0
6)

1

NVIDIA社がAIの学習・推論向けに開発した最上位のGPUの性能を示した。いずれも行列演算の高速化回路「TensorCore」を使う、重みがスパース（疎）といった最も性能が高い条件での値である。世代が進むにつれて、より低ビットの数値表現に対応することで、桁違いに性能を引き上げてきたことがわかる。2024年3月に発表した最新の「GB200」は1CPUと2GPUを1パッ
ケージ内に収めた製品で、公開された仕様の1/2をGPU1ダイ分とみなしてプロットした。この製品では、前世代の「H100」で加わったFP/INT8ビットに、さらにFP6ビット、FP4ビットを追加した。

したシーンを解釈するには、「軽トラは物の例えば意思決定のモジュールに応用す

運搬に使う」「運搬中の物は、本来の役目をれば、人から
「牛乳をこぼしちゃったから助 ［ 2 4 0 1 . 0 1 6 2 3 ］、さら に は 意 識

果たしていない」
といった常識が必要だが、まで、現在のLLMを基礎けて」という命令を受けたロボットは、「スポ ［2308.08708］

AIにはそれがない。

ンジを探し、
ピックアップして、戻って、拭く」 として実現する可能性が議論されている。
といった一連の動作を立案できる（図中の常識を持つロボットの誕生
そこで注目を集めるのがLLMの活用である。膨大な知識を有するLLMは常識的な知識を膨大に備えており、
自動運転車や

今後の開発は、大規模化の効果を見極め

モデルの学習方法やアーキテクチャ「SayCan」）。常識を備える言語モデルが、 つつ、
曖昧な指示を具体的な手順に分解できるの工夫を重ねていくことになりそうだ。

わけだ。
今ではGoogle社以外にもロボットに基盤モデルを軽くする

L L M を 使 う 研 究 例 が 増 えつ つ ある

巨大なAIの能力が伸び続ける時代に、LLMがロボットの動作を大きく変えるこ［2402.05741］。米Alphabet社傘下の米

身近な用途や製品に特化したAIはどのよとを示した例が、Google社のAI研究開発

Waymo社など、
自動運転車の企業も活用

うに実装すればいいのか。
その指針を与え部門、Google DeepMindが手がける一連を始めている［2311.01043］。

るのが基盤モデルという考え方だ。

ロボットの開発に生かすことができる。

4

推 論［ 2 2 1 2 . 1 0 4 0 3 ］、創 造 性の研究である。
同社は、ロボットの知覚、意LLMなどの大規模なAIが恩恵をもたら基盤モデルは米スタンフォード大学が思決定、行動を司るモジュールにLLMを組

すのは、複雑な現実に対処する能力に限ら提唱した言葉で、LLMのような事前学習さみ込んで、その効果を確かめてきた（図3）。

ない。既存のAIに欠けるとされてきた論理

せ た 大 規 模 な A I の ことを 指 すBulletin JASA 2024 Apr. vol.89

［2108.07258］。様々なタスクで活用可能

を3〜16ビットで比較したところ4ビット浮の多くは、多数のAIエージェントが、暗にな知識を提供することでAI開発を大幅に

動 小 数 点 が 最 適 だったとする研 究 や陽に人を補佐する将来像を思い描いてい、重みを｛-1,0,1｝の3値で表容易にできる存在といえる。一からAIを開 ［2212.09720］

る注12）。

発していては到底太刀打ちできず、
どのよう

現すれば
（1.58ビットに相当）、
同等規模の

今後は、
どのようにエージェントを構築しな用途であっても基盤モデルを無視するこ

16ビットLLMに匹敵する性能を発揮できるていくかも、実装面の大きな課題になりそと主張する論文がある［2402.17764］。

うだ。その雛形は、現状のLLMを外部の

注8）

とは難しい

。

基盤モデルを個々の事例に流用する基量子化に加えて、現在のLLMが利用すツールと連携させたアプリケーションソフト

本の手段は、モデルの拡張や追加のデータ

るTransformerよりも計算量などの点でである注13）。LLMはエージェントに欠かせによる再学習などである。
ただし、性能をな

効率的なアーキテクチャの検討も進んでいない要素と見られており、LLMを中心にし注10）るべく落とさずに、計算資源が乏しい製品

るやサービスに組み込む方法はある。蒸留やかは、べき乗則が成り立つかどうかや実

量子化、
プルーニングといった、モデルを軽サービスの成否などによるため、時間をか量化して必要な計算能力やメモリ容量を。
ただし本当にどの方式が生き残る

注11）

けて判断するしかないだろう。

注9）減らす手法である。

中でも徐々に利用が広がっているのが究極の姿はエージェント

たエージェントの構築技術の研究開発が進んでいる［2308.11432］。
興味深いのは、エージェントと人との間だけでなく、エージェントとエージェントが連携する際のインタフェースにも自然言語を使う可能性があることだ。
自然言語であ量子化だ。AI向けのGPUで大きなシェアをAIの機能が次第に人と変わらなくなる

れば標準的なインタフェースを新たに策持つ米NVIDIA社の動向が、この動きを反につれて、物理的なロボットであれ、ネット定する必要がなく、LLMであれば必要に映している（図4）。2020年の製品では最低上で活動するソフトウエアであれ、AIの立応じて自然言語を異なるコードに変換ででも16ビット浮動小数点を用いていたのに

ち居振る舞いは人に近づく見込みである。 きるからである。実際に図3の研究例で対し、2024年3月に発表した最新製品では会話などを通じてユーザーと交流できるのは、モジュール間を自然言語のやり取りで

とうとう4ビット浮動小数点という極端な表はもちろん、多岐にわたるユーザーの要求繋いでいる。AIの技術が成熟した未来に現を採用するに至った。

を達成するために、独自の判断に基づき、 は、人とエージェントが分け隔てなく語ら

それでも実用に堪えることが、複数の研究

自律 的に行 動するようになる。いわゆるい合い、助け合う社会が現れるのかもしれから明らかになっている。LLMの推論性能

エージェントと呼ばれる形態だ。AI研究者ない。

今井拓司（いまいたくじ） 1990年、東京工業大学 大学院を修了し、日経BP社に入社。以後、約28年にわたりエレクトロニクス技術の専門誌『日経エレクトロニクス』や技術系ニュースサイト『Tech-On！（現『日経クロステック』）』、『日経産業新聞』や『日経電子版』で記者、デスク、副編集長、編集長、編集委員を経験。2018年2月からフリーランス。得意分野は人工知能やユーザーインタ
フェース、コンピュータハードウエアなど先端技術全般。

参考文献： 1）「〈 直 言テ クノ 新 世 〉「 人 知 超 す A I は 人 を 操 る 」 ジ ェ フリ ー・ヒ ントン 氏 」、日 本 経 済 新 聞 電 子 版 、2 0 2 4 年 3 月 1 0 日 付 . 2 ）K . H a g e y a n d A . F i t c h ,“Sam Altman Seeks Trillions of Dollars to Reshape Business of Chips and AI,”The Wall Street Journal, Feb. 8, 2024. 3）Mark Gurman、Drake Bennett、「年1500億円投じた「アップルカー」、なぜ実現できなかったのか」、
Bloomberg、2024年3月7日.
注釈： 注1）誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
や蒸留といった超定番の学習技術を生み出した同名誉教授が次のように語るのは衝撃的でさえある。
「おそらく大規模言語モデルは脳よりも効率的に学習では査読前の論文を投稿するサーバーで、番号で検索すれば論文を読める。番号の最初の4桁は投稿した年月に対応する。 注3）AGIに決まった定義はなく、既に最先きる」1）。 注2）arXiv（https://arxiv.org/）
端のLLMが該当するとの意見もある。Google DeepMindは、AIの能力を深さ
（性能）
と広さ
（汎用性）
で見積もり、
レベル0からレベル5に分ける案を提唱している［2311.02462］。 注4）
ヒントン名誉教授は2023年4月に、約10年間在籍した米Google社の職を辞した。AIが人類に危害をもたらし得る存在であることを、職務に縛られず自由に発信するためだ。前出の論文も、将来のAIが人類の脅威にならないよう企業や政府に早期の対策を求める内容で、やはり「AIのゴッドファーザー」とされる加モントリオール大学のヨシュア・ベンジオ（Yoshua Bengio）
教授、歴史学者のユヴァル･ハラリ（Yuval Noah Harari）
氏やノーベ
ル経済学賞受賞者の米プリンストン大学の故ダニエル・カーネマン（Daniel Kahneman）名誉教授を含む24名の連名で提出した。 注5）2024年3月、欧州議会はAIの開発や利用に関する世界初の包括的な規制法案を可決した。一部の用途の禁止まで踏み込んだ厳しい内容で、2026年ごろから運用される見込みである。同月に国連総会は、AIの安全性や信頼性の促進を目指した決議案を採択。
日本では政府が「AI事業者ガイドライン」を策定中で、最終案に対する意見公募の結果を同月に公開している。 注6）運用面の課題解決に向けた技術はある。
例えば人類に対するAIの脅威を減らす研究の分野は、人間の意図や価値観とAIのそれを合わせるという意味で、「 AIアライメント」と呼ばれる。AIを特定の要求に沿うように学習させる技術や、開発したAIが実際に狙い通りになっているか検証する手法の開発が進んでいる［2310.19852］。学習用データの取り扱いでは、公開されたAPI経由でLLMの内部に秘匿された情報を引き出すハッキング技術［2403.06634］
が現れたり、AIに特定のデータを忘れさせる「マシン・アンラーニ
ング」の研究が進んだりしている［2306.03558］。 注7）
この方法のボトルネックになりかねない問題として、AIの学習に使うデータの枯渇がある。現在のLLMが利用する、
インターネット上の高品質な文章デー
タは2026年までに枯渇するという予測が公表されている［2211.04325］。
より多くのデータを集めるために、今後は企業や個人などが所持するプライベートなデータをいかに活用できるかが重要になりそうだ。 注8）一方で、多数のAIシステムの開発で基盤モデルの活用が広がると、基盤モデルに欠陥やバイアスが潜んでいた場合に一気に被害が拡大する危険性を同大学は指摘している。 注9）
いずれも以前から大規模なニューラルネットから重要度の低いパラメータを削って軽量化を図ある手法で、（1）
蒸留［1503.02531］
は大規模なモデルの入出力を模倣するように小規模なモデルを学習させる。
（2）
プルーニングは、る。
（3）量子化は、計算に用いる数値の表現をより少ないビット数に変える方法である。
（2）
と
（3）
を比較した研究では、ほとんどの場合で量子化の方が良い結果になるとの指摘がある［2307.02973］。 注10）
例えば構造化状態空間モデル（SSM：structured State Space Model）の一種である「Mamba」［ 2312.00752］などが関心を集めている。画像生成の分野では、現在主流の拡散モデルよりも高速な
Consistency Models［2303.01469］
といった提案がある。 注11）新しいアーキテクチャの開発を自動化する試みもある。Transformerの開発者らが設立したスタートアップ企業サカナAI（東京港区）
は、
オープンソースのLLMに進化アルゴリズムを適用して高性能なLLMを自動設計する技術を発表している［2403.13187］。 注12）例えば、注3）
で紹介したGoogle DeepMindのAGIの定義では、AGIの実現によって可能になる自律性の最高の段階を「エージェントとしてのAI」と規定している。 注13）実際、LLMを外部の検索エンジンやデータベースなどと連携させるオープンソースのライブラリ「LangChain」
では、
タ
スクに応じてツールを選び、実行し、結果を評価するモジュールをAgentと呼んでいる。

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

5無線ネットワークの現状と今後
阪田 史郎 千葉大学 名誉教授
無線ネットワークの現状を俯瞰する。俯りを欠き、定着しきれていない。本稿で取り

瞰後、そこから導かれる今後の技術開発、上げる無線ネットワークの変遷は図２の通通信速度

進展が特に期待される3つのトピックに

りである。

高

図1 無線ネットワークの分類

ついて述べる。3つとは、6G携帯電話網、
IoT（Internet of Things）の中核とな携帯電話網は6G／Beyond 5Gにる無線センサネットワーク、競合するロー

1979年にサービスが開始された1G携

カル5Gと無線LANである。
これらは部分

帯電話網から、ほぼ10年ごとに世代が変的に互いに影響を及ぼし合っており、相わり、2020年には5Gのサービスが始まっ

乗的な進展も期待できる。最後に今後のている。1Gから5Gへの変遷の概要を表１

展望を提示する。

に示す1) 。携帯電話網は、網の形状からセ

無線LAN

携帯電話網

Bluetooth（LPWA）

低
数百m

通信距離

(*)LPWAは通信距離が1km以上とされる

ルラー網やモバイル通信網などとも呼ばれ

ン、
IoT／センサなどの新しい需要の拡がりた が 、3 G 以 降 は 、移 動 通 信 システムに対応するため、携帯電話網史上初めて高通信距離と通信速度によって、図１のよう （ M C S : M o b i l e C o m m u n i c a t i o n

速化以外の目標が設定された。
すなわち、に大きく分類できる。

・高速大容量通信：eMBB（enhanced

無線ネットワークは、性能値を代表するSystem）
が正式名である。

(1) 短・中距離（数百m以下）で高速（数1Gの自動車電話に始まり、2G以降は携

Mobile Broadband）

Mbps以上）

帯電話、
スマートフォン、
ウェアラブル機器

・超高信頼・低遅延通信：URLLC（Ultra(2) 短・中距離で低速（数Mbps以下）など各種端末向けに普及している。3G以Reliable Low Latency Communication）(3) 長距離（数百m以上）で高速

降 は 、3 G P P（ T h i r d G e n e r a t i o n

・ 多 数 同 時 接 続：m M T C（ m a s s i v e(4) 長距離で低速

Partnership Project）
を中心に標準化がMachine Type Communication。IoTに2024年現在、(1)には無線LAN、(2)には進められている。3GPPからの提案を受け対応。Machineはセンサ）

Bluetooth、(3)には携帯電話網が、既に定着て、1国が1票を持つデジュール国際標準との3サービスの提供が5Gの目標となってい

している。
LPWA
（Low Power Wide Area） してITU-Rが勧告する。

る。eMBBは4GのMBBをさらに高速化しは、(4)の第4の無線ネットワークの位置づ

1Gから4Gまでは高速化のみが主要目

たサービスである。URLLCとmMTCが新けで登場したが、2021年以降は盛り上が標であったが、5Gでは車やロボット、
ドロー

しい需要に対応するためのサービスという位置づけとなる（図３）。3サービスの本格的な利用は2026年以降に始まると予測さ

表1 携帯電話網の変遷
第1世代

第2世代

第3世代

第3.5世代 第3.9世代

特徴等

自動車電話
GSM (欧州)→ ショルダー PDC (日本)
ホン

IMT-2000(W-CDMA,
cdma2000)

第3世代の
高速版
(HSPA)

アナログ/
ディジタル

アナログ

ディジタル

ディジタル

サービス
開始年

1979年

1993年

2001年

変調方式等
主要技術

FDMA

TDMA

CDMA

音声通話
中心

128kbps
音声、
低速データ

最大データ
通信速度

第4世代

第5世代

LTE
(ALL-IP化)

IMT-Advanced(LTE-Advanced
のみ実用化)

IMT-2020

ディジタル

ディジタル

ディジタル

ディジタル

2006年

2010年

2014年

2020年
(一部2019年)

OFDM,
MU-MIMO

OFDM,OFDMA
Massive MIMO等

CDMA, HSPA OFDM, MIMO

数100Mbps~10Gbps
下り300Mbps
下り7.2Mbps
50Mbps~数100Mbps
超高速大容量、384kbps
上り75Mbps
上り5.8Mbps
音声、データに加え、高信頼・低遅延、
音声、
音声通話、高速
音声通話、
無線LANとも連携、
IoT向けセンサの多数同時
低速デーラ
データ、低品質
中速データ
中品質ストリーミング
接続の3種類のサービス
ストリーミング
2013年に第4世代に
第4世代

6

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

れる。

6Gはテラヘルツ波で高速化
2030年開始予定の6Gについては、①〜⑫に示すような技術目標が設定された。
6Gへの移行を円滑にするため、その途中段階の仕様である5G-Advancedの検討も進められている2)。
① 5Gの10倍から100倍の超高速大容量（ 1 0 0 G b p s 以 上の通 信 速 度 。ピークで1Tbps）：

図2 無線ネットワークの変遷の概要

・ テラ ヘ ル ツ 帯（ 1 0 0 G H z 以 上 ／

2000

2010

2020

3 0 0 G H z 〜 3 T H z ）の 中 の 2 7 5 〜
狭域網

320GHz、45GHz幅の帯域を使用

プライベートLTE2030

ローカル5G

携帯電話網

・アクセス通信速度を5Gの10倍、コア通

Beyond 5G▲

3G

信速度は5Gの100倍

▲

▲

4G

5G

▲

6G

（LTE-Advanced）

・ネットワーク容量を5Gの1000倍

派生

・アップリンクの向上（アップリンク：ダウ

LPWA

ンリンク＝1:4 の固定比率である5Gに対し・LTE版LPWA

・LoRa・Sigfox
派生てアップリンクの比率を高める）② 5Gの1/10の超低遅延（0.1ms、エンド・エンド間で1ms）、
低ジッタ（ 0.1ns）③ 5Gの10倍の超多数同時接続（1000万

無線 LAN（IEEE.802.11 は省略）

・ELTRES・ZETA・Wi-SUN・IEEE 802.11ah（Wi-Fi Halow）

▲

▲

▲

▲

▲

▲

b/a

g

n
4

ac
5

ax
6

be
7

Wi-Fi の
ナンバリング/km2）

度疑似衛星）に基地局設置ビス（eMBB、
URLLC、
mMTC）のそれぞれ④ 2020年現在の1/100の超低消費電力⑧ 固 定 - 移 動 通 信 融 合（ 5 W WC（ 5 Gをさらに高性能化した機能群を意味する。

（センサの電池寿命20年）

Wireless and Wireline Convergence） 両横と下の薄赤の部分である超低消費電⑤ 超安全（セキュリティ、
プライバシー保を拡張）力、超安全・信頼性、自律性、拡張性は、持護）⑨ AI利用による自律的運用（ゼロタッチオ

続 可 能 で 新 たな 価 値 の 創 造 に資 する⑥ 超高信頼（耐障害性。5Gの100倍のペレーション、
自己最適化）

Beyond 5Gならではの機能群である。6G

99.99999%以上の成功率（5Gの1/100⑩ CPS（Cyber Physical System。
デジタとその先を想定したイメージを示している。

の10 以下の誤り率））

ルツインとほぼ同義。
リアル／現実とバー⑦ 超カバレッジ拡張（陸・海・空・宇宙でのチャル／仮想の融合システム）の完全時刻利用）→ 離島、海洋、山間部などのカバー

同期の実現

エリアの拡大や災害時の通信手段など

IoTの中核であるととも⑪ 超高精度測位（屋外誤差50cm以下、 術との関係が深い。

（図4）

屋内誤差1cm以下）に、
クラウドコンピューティングを補完する⑫ 補完ネットワークとの高度同期

エッジコンピューティングや、4Gにおける-7

・宇宙ではGEO（Geostationary Earth

IoT向けセンサネットワーク
センサネットワークは組込みシステム技

O r b i t：静 止 衛 星 ）、L E O（ L o w E a r t h

６Gだけではなく、2040年にサービス開LTE版LPWA、5GにおけるmMTCにも対Orbit:低軌道衛星）/VLEO（Very Low

始予定の7Gをも想定したBeyond 5Gのイ

応し 、M E C（ M u l t i - a c c e s s E d g e

E a r t h O r b i t : 超 低 軌 道 衛 星 ）、H A P S

メージは図5のようになる。
真中の楕円部分

Computing）
を実現するネットワークでも（High Altitude Platform Station：高高は5Gである。上の青い部分は、5Gの3サーある。

図3 5Gの利用シナリオ（ITU-Rビジョン勧告 M.2083, 2015. 9）
モバイルブロードバンドの高度化(eMBB: Enhanced mobile broadband)

MBB(4G)を高速化

トワークの研究が盛んに行われた。2003

Gバイトを1秒でダウンロード
3D video, UHD screens

スマートホーム/ビル

3D映像、UHDスクリーン

Work and play in the cloud
Augmented reality

音声 Voice
スマートシティ

クラウド上のワークアンドプレイ

拡張現実感

Industry automation

Smart City

2000年代に、IoTの前身であったユビキ
タスネットワークの主役として、センサネッ

Gigabytes in a second

Smart Home/Building

LPWA、
低消費電力で広域に対応

産業オートメーション

Mission critical application

ミッションクリティカルアプリケーション
Self Driving Car

自動運転車

年に標準化されたIEEE 802.15.4 TG（Task Group）
を基にZigBeeなどが開発されたが、普及に至らなかった。ZigBeeなどが普及しなかった最大の理由は、長距離が必須の第4の無線ネットワークになれなかったからである。
すなわち、低消費電力化はある程度達成されたものの、多くの大量のマシーンタイプ通信(mMTC: Massive MachineType Communications)

超高信頼・低遅延通信(URLLC Ultra reliable andlow latency communications)

ニーズに対して必要な通信距離が十分でなかったとされる。

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

7

図4 衛星・HAPSによる通信サービスの提供イメージ

IoT向けセンサネットワークについては、
低価格で低消費電力でかつ1km以上の通信距離が必要と言われた2013年頃に、フランスにおいてLoRaWAN、Sigfoxなどの独自仕様のLPWAが相次いで開発された。第4の無線ネットワークとしての初めての製品である3),4)。
独自仕様LPWAは、欧州における3G／
4Gの携帯電話網のデータ通信サービスのシェアを奪い始めた。3GPPでは、
データ通信のシェア低下を食い止めるために、わず
か数か月間の検討で、2016年に4Gの規格としてLTE版LPWAを追加した。独自仕様LPWAに対抗するためである。
LTE版LPWAには、2種類のサービスがある。一つは、独自仕様LPWAと性能的に近 い 仕 様 で 対 抗 する「 N B - I o T（ N B :Narrowband）」。
もう一つは、独自仕様

IEEEにおいても標準化の検討が行われ、 Sigfoxの先行組や後発のELTRES、ZETA

LPWAを性能的に上回ることで差別化をIEEE 802.15.4gを基にした「Wi-SUN等）、携帯電話系のLTE版LPWA（3GPP

や、無線LAN図る「LTE-M（eMTCとも呼ばれる）」
であ （Smart Utility Networks）」／ITU-Tによるデジュール国際標準）、る。LTE版LPWAの後継については、5Gのの技術を基に長距離通信を可能にした後IEEE系LPWA（IEEEによるデファクト標

mMTCのサービスとして継続的に検討さ述する「IEEE 802.11ah（Wi-Fi Halow）」 準）である。さらにそれぞれにいくつかのれている。

が登場した。

LPWAが存在し、各LPWAの通信方式と仕様はすべて異なる。要求性能が多様で、

この慌ただしい動きは世界に波及し、国内では2017年から2018年にかけては毎失速気味のLPWAだが希望も週のようにLPWAの新しい技術やサービス

以上のように、
LPWAは大きく3種類に分

各通信方式に一長一短があることから、統一的な標準方式の規格化は不可能と考えに関するニュースが発表された。
この間、 けられる。独自仕様LPWA（LoRaWAN、 られている。
多くのLPWAの出現で百花繚乱ともい
図5 Beyond 5Gのイメージ

える状況となり、一時はLPWAが第4の無線ネットワークとして定着するかと思われ

サイバー空間を含む時空間同期
テラヘルツ帯
超高速・大容量・アクセス通信速度は5Gの10倍・コア通信速度は現在の100倍

センシング
超多数同時接続

超低遅延
・5Gの1/10の低遅延・CPSの高精度な同期の実現
・補完ネットワークとの高度同期

・多数同時接続数は5Gの10倍た。
しかし当初の勢いは持続せず、2021年
以降は全体として年率約20%の成長に留まっている。初期値が小さいため、普及とは言い難い状況である。今後も急激な利用拡大は予想しづらい。国内におけるLPWA

超低消費電力5Gの特徴的機能の更なる高度化
高速・大容量・現在の1/100の電力消費・対策を講じなければ現在のIT関連消費電力が約36倍に(現在の総消費電力の1.5倍)

・ゼロタッチで機器が自律的に連携
・有線・無線を超えた最適なネットワークの構築

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多数同時接持続可能で新たな価値の創造に資する機能の付加

自律性

8

低遲延

超安全・信頼性・セキュリティの常時確保
・災害や障害からの瞬時復旧

拡張性・衛星やHAPSとのシームレスな接続の種類は2020年には20近くに上ったが、2024年には1/3程度に減少している。突出して利用が多いLPWAはなく、淘汰されていくLPWAが今後も増える可能性がある。
表2と表3に各種LPWAを比較した。
ちな
みに国内では、4Gの周波数帯（UHF帯）
を(宇宙海洋を含む)

・端末や窓など様々なものを基地局化
・機器の相互連携によるあらゆる場所での通信使用するLTE版LPWAを除き、免許不要の920MHz帯を使用する。

表2 独自仕様LPWA vs. セルラーLPWA
独自仕様LPWA

表4 LPWAの主要3機能に対応する主な応用

セルラーLPWA

LoRaWAN, Sigfox, EnOcean Long Range, ELTRES, ZETA,…

メータリング(検針)

4GのLTE-M(eMTC), NB-IoT(920MHz(国内) 利用が大部分。サービス品質の保証は困難)

・規制なし
・プロプライエタリベンダによるクローズドソースのものが多い
・製品認証・テストを行うものが増えつつある
・IP利用不可・カバーする領域が限定
・容易に低価格で導入可能
・短パケット、低消費電力
・低モビリティ(700MHz~2.1GHzを利用。サービス品質保証)

・規制あり
・グローバル標準のオープン仕様
・製品認定要・IP利用可能・カバレジが広い・キャリアグレードサービス- 安定性- 信頼性/頑強性- セキュリティ- モビリティ (ハンドオーバ, (*)FOTA)

低性能で低機能だが低価格

●
●

・免許帯域

・免許不要帯域●

大気中や森林、土壌、海洋、河川、湖沼等の環境汚染モニタリング
川、崖、
ダム、橋、
トンネルなどの公共インフラの崩壊予知・監視● プラント、
石油パイプラインなどの設備監視● エレベータ、
エスカレータの遠隔監視● 自動車・自転車の駐車管理、シェアバイク/シェアサイクル● 各種資産の盗難監視・検知

モニタリング(監視)●

トラッキング(追跡)●

高性能で高機能だが高価格(*)FOTA: Firmware Over/On The Air (端末のファームウェアを無線通信によって配布・更新)

電気、ガス、水道のスマートメータリング (遠隔自動検針)
農業 (水田、グリーンハウス)の温度、湿度、肥料状態計測
マンホールの水位、自動販売機、AED等のバッテリー残量計測●

物流における物資の配送、貨物の追跡
トラック・タクシー・バスの配車、運行、追跡● 児童や高齢者の見守り、徘徊検知・追跡● 災害や遭難時の安否確認、避難誘導● 各種資産の盗難時の追跡●

表3 独自仕様主なLPWAの比較
独自仕様LPWA

LTE版LPWA

IEEE系PWA

LPWA名LoRaWAN

Sigfox

ELTRS

ZETA

LTE-M(eMTC)

NB-IoT

Wi-SUNIEEE 802.11ah(Wi-Fi Halow)

ネットワーク種別

自営網が主

公衆網

公衆網

自営網

公衆網

公衆網

自営網

自営網

通信速度

最大 37.5kbps

送信100bps
受信 600bps

80bps

100〜50kbps

上り最大 1Mbps
下り最大 0.8/1Mbps

上り最大62.5kbps
下り最大26.1kbps

最大2.4Mbps

最大4Mbps

通信方向

双方向

ほぼ上り単方向

上り単方向

双方向

双方向

双方向

双方向

双方向

上り1000bit
下り640bit

無制限/無制限

無制限/無制限

最大20km

最大1km

データサイズ
/通信頻度
通信距離
備考

11.2byte/回
無制限

12byte/回
16byte/回
プロトコルによる
上り下り1000bit
上り140回 下り4回/日 送信タイミング固定 無制限

最大約30km

最大約100km

2~10km

最大10km

最大40km

先発。独自仕様で先発。簡易で低価格は最も利用が多い

100km/hの高速移動体との通信も可能

最大4のマルチ
ホップ通信

独自仕様LPWAに比べて高性能独自仕様LPWAに近い性能で対抗。
主に中国で利用最大約8km

最大24のマルチホップ LPWAの中では最高性能。
通信。電力スマートIPの利用が可 無線LANで
メータリングで実績
実績

LPWAでは、IoTのアプリケーションとし策による後押しなどを活用したLPWAの利準になり、欧州は敗北した。欧州は、国際て、公共や産業、個人レベルまで、人々の生用拡大、第4の無線ネットワークとしての定標準化における有利（ITUはデジュール標

活の隅から隅に至る広い利用形態が想定

着が期待される。

準化機関のため欧州が有利）な立場を利されている。
メータリング（検針）、
モニタリ
ング（監視）、
トラッキング（追跡）が主要3機能とされる（表4）。

このほか、カメラを視覚センサとするハイ用して、狭域網においても米国主導の無線エンドな高速センサネットワークも存在する。 LANに対抗、すなわち自営網でも携帯電
5GのmMTCでは当初、LTE版LPWAと話網を普及させることが悲願だった。

各応用場面に対応した数多くの実証実

それほど大きな差のない1〜10Mbpsの通験が行われている。
しかし、キラーアプリと信 速 度を想 定していた。しかしLT E 版

ローカル5G、工場と建設現場に期待

今後の需要拡大がされるスマートメータリング（電気、水道、 LPWAの利用が進まず、このような状況において、
ドイツは2011

ガス）、健康・見守り、環境モニタリング、イ

読めないこともあり、数百Mbpsとより高速

年に「インダストリー4.0」を提唱した。
ドイ

ンフラ崩壊予兆監視などについても、収益な仕様を検討中である。
この速度では、LPツやその周辺国は、2010年代半ば以降にもWA（広域）も実現できな
性の高いビジネスモデルの構築には至って （低消費電力）

狭域網を活用した製造業の振興を検討しい。第4のネットワークではなく短・中距離

始めた。
この影響もあって、日本国内では失速気味のLPWAだが希望もある。総で高速なネットワークになるが、LPWAと互2010年代半ば以降、主に製造業での利用

務省は2025年の利用開始をめどに、業務

いに補完しながらIoTを牽引することが期を想定したプライベートLTEやローカル5G用のデジタルM C A（ M u l t i - c h a n n e l

待される。LPWAと高速センサネットワークの検討が始まった。

A c c e s s r a d i o s y s t e m ）の跡 地として双方のIoT向けセンサネットワークを表5にLPWA用の新たな周波数帯域を検討して

示す。

いない。

いる。従来の920.6-928MHzに加えて、新たに845-860MHz、928-940MHzが利用

ローカル5G vs. 無線LAN

もう一つの伏線が、携帯電話網と無線LANの関係である。携帯電話網と無線
LANは、3G以前は図６のように明確なすみ分けがあった。データ通信の性能面で可能になる予定である。周波数帯域の拡1990年代における無線LANの開発競

は、無線LANが携帯電話網を圧倒的に上張により、LPWA間の干渉を抑制し、さらな争 で は 、米 国 の I E E E 8 0 2 . 1 1 W G

回り、無線LAN向けに開発された多くのの通信方式が世界標
る高性能化が可能になる。
この政府の政 （Working Group）

データ通信技術が携帯電話網におけるBulletin JASA 2024 Apr. vol.89

9図6 携帯電話網 vs. 無線LAN

表5 IoT向けセンサネットワーク

2005

・5GのmMTC
最大数100m
・将来は6G、IEEE 802.11bf等

LPWAに比べて
高消費電力

1km以上

3.5G

携帯電話網

：2023年現在実用中
日経BP社によれば、2025年のIOTの市場規模は29兆円

eMBB

2015

3.9G

→

4G

・高速化進展

mMTC

5G

→

プライ
ベート →
LTE

ローカル
5G

・不安定さ
深刻化

→

802.11n(Wi-Fi 4)

802.11ac(Wi-Fi 5)→→

802.11ax(Wi-Fi 6)「所有者利用等」の例

所有者利用等 (建物内)

土地の所有者による敷地内利用「他者土地利用」の例

建物の所有者による屋内利用

所有者利用等(敷地内)
自己の敷地内等で利用

他者土地利用(固定通信)
道路に基地局を設置する
場合には、基本的に他者
土地利用となる。

車、ロボット、
ドローン、携 ・遅延 (1ms)
URLLC 帯電話機、
スマートフォン、・32バイトのパケット99.999%以上の産業用センサ等
通信成功率 (10-5以下の誤り率)
センサ(カメラが主体)が代表的。ウェアラブル機器、家電、ロボット等

2020

図7 ローカル5Gの利用イメージ
所有者利用等(敷地内)

汎用的な機能、性能を備 ・移動性能 (500km/h)
えた携帯電話機、スマート ・周波数効率 (4Gの3倍)・ユーザ体感伝送速度(100Mbps)
フォン等
・最高伝送速度(20Gbps)
・システム通信容量 (10Mbps/m2)
・エネルギー効率 (4Gの100倍)

・データ
・高速
・課金なし
・自営狭域
・低移動

802.11a/g

表6 5G／ローカル5Gで提供される3種類のサービスの端末と性能
性能 ( )内は最高性能目標

→

・電話
・低速
・課金
・公衆広域
・移動対応

低消費電力

無線LAN

主な端末

2010

消費電力

性能僅差に

カメラ

一般センサ
・独自仕様LPWA(1個100円~ ・4GのLTE版LPWA
1000円)
・IEEE系LPWA

通信距離

すみ分け明確

ローエンド(低性能・低機能) IoT

センサネットワーク

スマホ
出現 ↓

ハイエンド
(高性能・高機能) IoT

センサ

所有者利用等/他者土地利用
固定通信であればマンションの①依頼を受けて所有者利用等②依頼等なしで他者土地利用のどちらでもサービス提供することが可能

・接続端末密度(106/km2)

データ通信に適用された。
しかし2010年
代 半 ばに利 用され 始めた4 G のエリアがまたがる工場等 (青点線) が所有者利用等を開始する場合にはエリア調整をする必要あり

LTE-Advanced（現在のLTE）のデータ通

他者土地利用 (固定通信)
他人の土地をまたいで利用する場合は、
他者土地利用

所有者利用等 (敷地内)
マンションの敷地内に基地局もサービスエリアも収まっているのであれば敷地内利用

信の性能は、
当時の無線LANに迫るものとなり、
ローカル5Gの4G版となるプライベー （時分割複信：Time Division Duplex）のトLTEの検討を促した。

みと言ってよい。5Gの技術をほぼそのまま

総務省は調査の結果として、ローカル

ローカル5Gは、短・中距離用の無線ネッ

使うため、3つのサービスの性能値は表6に5Gの有望なアプリケーションを図８のようトワークのデファクト標準として定着してい示す通りである。閉域利用の特徴を生かしに示している。各アプリケーションの主なた無線LANの牙城に一石を投じた。無線

た、公衆網の5Gでは実現できないアプリ

利用機能を表7に示す。
これらのアプリケー

LANとの競合状態を生じさせることになっケーションへの期待は高い(図7)。

ションの中でも、ドイツと同じく製造業向けた の で ある 。無 線 L A N で は 、I E E E

ローカル5Gの免許は利用する「場所」にのスマートファクトリ（工場）、
スマートコン

802.11ac以降に4Gや5Gの通信技術を対して交付され、免許を取得するのは対象

ストラクション
（建設現場）への期待が特多く適用にするようになり、
ローカル5Gとの建物や土地の所有者でも所有者から委に大きく、この2つが7割程度の利用比率を無線LANの技術上の立場は、3G以前と逆託された事業者でも構わない。ローカル

占めるとされている。

転している。

5Gの無線局を扱う事業者は、第三級陸上

ローカル5Gの有望なアプリケーション

総務省は、5Gのサービス開始が目前に

特殊無線技士の資格が必要であり、免許に適用される5G／ローカル5Gの機能と利迫った2019年12月に、
ローカル5Gの免許

は無線局事項書と工事設計書を地域の総用場所を表8に示す。
アプリケーションの多申請を開始した。広域網の5G携帯電話網

務省総合通信局（国内11カ所）に提出する

くが、高速大容量のeMBBまたは高信頼低と5Gの通信方式をほぼそのまま踏襲したことで申請できる。

遅延のURLLCの利用を想定している。

狭域網のローカル5Gを並行して利用でき

2024年現在、国内では、
ローカル5Gにるようにすることで相乗効果を生み出し、製

対して5Gの周波数に隣接するミリ波帯とし造業の復活をも狙った政策であった3), 4)。

ている28.2〜28.3GHz帯と、サブ6と呼ば免許申請が可能になった2019年12月

ローカル5Gと5Gの技術的な相違点は、 れる4.6〜4.9GHz帯の周波数が割当てらから4年半が経過し、国や自治体の助成もアップリンク性能を向上させる準同期TDD

10

免許を取得している。

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

れている。既に200以上の企業や自治体が

ローカル5G、コスト高が難あって既に200以上の実証実験が実施さ

図8 ローカル5Gで実用化が期待される
アプリケーション

スタジアム運営者が導入

医療機関が導入

CATVで導入

ゼネコンが建設現場で導入

eスタジアム

遠隔診療

4K・8K動画

建機遠隔制御事業主が工場へ導入

自治体による

自治体等が導入

農家が農業を高度化する

スマートファクトリ

テレワーク環境の整備

河川等の監視自動農場管理

センサー、
4K/8K

大災害多発とコロナ禍で2020年に急浮上

表7 ローカル5Gの有望アプリケーションの主な利用機能
アプリケーション

表8 ローカル5Gの有望なアプリケーションに適用される
5Gのサービス、利用場所

主な利用機能スマートファクトリ

生産設備のリアルタイム制御、
産業用ロボットの自動運転

スマートコンストラクション(建設現場)

重機の遠隔操縦

発電所・プラント・港湾・空港

遠隔作業支援インフラ監視イベント会場/eスタジアム
観光支援

観光施設での高精細VRによる体感観光、
SL列車への映像配信

超高速大容量 超高信頼低遅延 多数同時接続

利用場所(eMBB)(URLLC)(mMTC)

河川の氾濫、
崖の崩落、ダムの決壊、
トンネル・橋梁の崩壊の監視

スマートファクトリ
スマートコンストラクション(建設現場)
発電所・プラント・港湾・空港

◎
◎
◎

◎
◎
◎

△
△
△

観客向けのコンテンツ配信、
警備・セキュリティ

インフラ監視

◎

◎

△

屋外

イベント会場/eスタジアム

◎

◎

−

敷地内屋外・屋外

◎
◎
◎

△
△
△

−
−
△

屋外
敷地内屋外
屋内

◎

△

◎

敷地内屋外・屋外

医療機関・病院

個人情報保護の目的からプライベートネットワークを構築

観光支援
4K・8K映像配信 (含 地域BWA、CATV連携)
医療機関・病院

農業支援

ドローンによって撮影された画像データの解析、
農薬散布

農業支援

4K・8K映像配信(含. 地域BWA CATV連携) 地域BWAによるマンションへのCATV映像配信

屋内
敷地内屋外・屋外
屋外

2021年に利用が始まっている。

れているものの、実利用は少ないのが現状

LANの普及促進を推進する業界団体のだ。
導入・運用コストが高い、免許の取得や

Wi-Fi Allianceは、4G以降の携帯電話網

ネットワーク設計など構築・運用に専門的のローカル 版との 競 合を念 頭に置き、 ては、2 . 4 G H z 帯と5 G H z 帯に加えて、な知識が必要、などが課題とされる。

I E E E 8 0 2 . 1 1 n を W i - F i 4 、I E E E

2021年以降、
ローカル5Gの製品に加えまた、IEEE 802.11ax（Wi-Fi 6）につい
6GHz帯を新たに加えたIEEE 802.11ax

802.11acをWi-Fi 5、IEEE 802.11axを （Wi-Fi 6E、EはExtended）が発表されて、構築支援ツールや性能評価ツール、性Wi-Fi 6、IEEE 802.11beをWi-Fi 7と別た。IEEE 802.11ax（Wi-Fi 6E）の基本性

能測定器などが多く開発・発売され、実利

途ネーミングしている。

能はIEEE 802.11ax（ Wi-Fi 6）と同じだ

用の環境が徐々に整備されつつある。
また2010年代半ばに検討され始めたプライ

が、チャネルの追加やチャネルボンディング

総務省はローカル5Gの利用を促進するた

ベートLT Eの性 能は、I E E E 8 0 2 . 1 1 nが可能となり、IEEE 802.11ax（Wi-Fi 6）からIEEE 802.11ac（Wi-Fi 5）
へめ、2023年以降、基地局の共同利用や海 （Wi-Fi 4）に比べて、高速化、低遅延化、輻輳軽減が上利用、より密な基地局の設置、
アップリンのバージョンアップを進めていた無線LAN

クのさらなる性能向上などの利用条件のに肉薄するようになった。
プライベートLTE

さらに、2024年現在標準化を進めてい緩和策の検討を行っている。

が利用されないままローカル5Gの検討がるIEEE 802.11be（Wi-Fi 7）は、性能的に始まったことで、IEEE 802.11 WGはローカ

6 G 対 抗を想 定する。I E E E 8 0 2 . 1 1 b e

ル5Gに対抗するためにIEEE 802.11ac（Wi-Fi 7）は、通信速度だけでなく多くのを2014年に、さらに高性能化し無線LANの研究と標準化は、米国と欧 （Wi-Fi 5）

性能特性を向上させる仕様となっている。

州を中心に1990年頃に始まった。無線たIEEE 802.11ax（Wi-Fi 6）を2020年に標

これらの多くは、4Gや5Gで開発、利用されLANの最初の普及版は、1999年に米国準化した。IEEE 802.11ax（ Wi-Fi 6）
は、 てきた技術とその拡張版である。

性能向上が続く無線LAN可能になっている。

のIEEE 802.11 WGで標準化されたIEEE
802.11bである。以後、メインストリームの表9 メインストリーム無線LANの主な仕様

標準は、IEEE 802.11a、b、g、n、ac、axとWi-Fi 5

Wi-Fi 6

Wi-Fi 7

続き、2024年現在、IEEE 802.1beの標準

規格名
理論上の最大通信速度

IEEE 802.11ac
6.9GbpsIEEE 802.11ax
9.6Gbps化が進められている（図9）。
メインストリー周波数帯

2.4GHz, 5GHz

2.5GHz, 5GHz

2.4GHz, 5GHZ, 6GHz

変調方式

256-QAM OFDM

1024-QAM OFDMA

4096-QAM OFDMA

チャネル幅20/40/80/80+80/160MHz

20/40/80/80+80/160MHzMIMO

MU-MIMO (Multiuser MIMO) MU-MIMO (Multiuser MIMO)

ム無線LANの主な仕様を表9に示す。
これらのIEEEの標準名とは別に、無線IEEE 802.11be
46Gbps

最大 320MHz
Multi-MU (Multi-Multiuser MIMO)

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

11図9 メインストリーム無線LANの標準化と主要技術■2.4GHz帯 ■5GHz帯 ■6GHz帯
100G

11be (46Gbps)

最大データレート

マルチユーザMIMO技術(空間分割多元接続)

10G

MIMO技術(空間多重伝送)1G(bit/s)

OFDM技術(直交周波数分割多重)
OFDMA技術(直交周波数分割多元接続)
Spatial Reuse技術(周波数リソースの空間再利用)

100M

マルチリンク技術(複数伝送路活用)
AP連携・協調技術(複数APによる協調伝送)

10M

1995

2000

2005

2010

2015

2020

2025
出典: NTT資料

表10 無線LANの今後の展開
IEEE
802.11ay

60GHz帯無線LAN(2025年に製品化)

IEEE 802.11adの後継。 1チャネル当りの帯域幅は2.16GHzで100Gbps以上を実現。 ビームフォーミングを活用
し、TDD、
チャネルボンディング、MIMOを導入。高速無線LAN、近接・近距離通信(AR/VR等)、光ファイバに代わる無線バックホールの使い方。
メタ(旧Facebook)は街中に張り巡らし、
パナソニックはV2X(路者間、車車間で大容量デー
タを瞬時にダウン/アップロード)を計画。類似仕様にIEEE 802.15.3eがある。

IEEE
802.11az

誤差1m以内で位置測(2024年に標準化)

MIMOを使う場合のストリームレベルでの分解能を持たせた伝搬路推定プロトコルやビームフォーミングなどの指向性を利用した角度推定、NLOS判定などの技術を組合せて、誤差を1m以下にする。

IEEE
802.11ba

LPWA/mMTCに対抗するための超低消費(時期未定)

Wake-Up Radio(ウェイクアップ無線): 受信専用モジュール(WUR: Wake-Up Radio)がAPから送られてきたウェイ
クアップパケット(WUP: Wake-Up Packet)を受信すると、本体にWake-Upを指示。
これを受けて本体が起動し、通信を開始する。WUP受信時に1mW以下を目標。WURからの指示がない限り本体は眠り続けられる。LPWA対抗としては、IEEE 802.11ah(Wi-Fi Halow。低消費電力への考慮はやや少ない)がある。

IEEE
802.11bc

放送型無線LAN(2024年に標準化)

2.4/5/6GHzで利用。端末はコネクション確立前であっても受信でき、逆に端末からも送信できる。災害時などの情報をアナウンスするためにWi-Fiネットワークに接続していない端末へ伝送、美術館で展示物に近づいた端末にガイダン
ス情報を配信、センサ情報の収集の産業用途等。

IEEE
802.11bf

LPWA/mMTCに対抗するためのセンシングの機能つき無線LAN(2025年に標準化)

1~7.125GHz、45GHzより上のミリ波帯を利用。送受信アンテナ間でやり取りされる(CSI(Channel State
Information)。
チャネル状態情報)を使い、室内の人数や侵入者、転倒の検知ほか、PCの無線LAN機能で電波から人の動きを検出し、ユーザが近づいたこと を察知したり、画面を後ろからのぞき込まれている状態を検知したりすることなど。

802.11ahが狙うハイエンドLPWA

で最も高速、IP（Internet Protocol）
が利

ハイエンドLPWA
IEEE 802.11ahはWi-SUN同様に、 用可能等の特徴があり、れ、実用化されることが期待される。

今後の展開を占う

2010年頃に話題となったスマートグリッド

としての展開を狙っている。2023年末から（次世代電力網）用スマートメータ向けに利用可能となり、NTTなどの後押しもあっ

無線LANに対するローカル5Gの優位点検討され、2012年に基本仕様、2017年にて2024年以降の利用増加が見込まれる。

としては、一般に通信距離が相対的に長い、最終仕様が標準化された。
メインストリー

このほかIEEE 802.11WGは、
ローカル

周波数の免許を取得するため輻輳の問題

ム無線LANと同じOFDM（Orthogonal

5Gへの対抗を強化するため、表10に示すが少ない（無線LANは免許不要で相対的

Frequency Division Multiplexing:直交ようなメインストリーム無線LANを補完すに輻輳が発生しやすい）、SIM機構によりセ周波数分割多重方式）方式を用いるためる周辺機能群を検討している。
このようなキュリティ面で相対的に優位などとされる。

低消費電力化や長距離化が困難で、当初無線LANのオプションについては、
これまローカル 5 GとI E E E 8 0 2 . 1 1 a x

は通信距離が不足していた。
しかし、そのの比較を表11、セキュリティ
で40以上もの機能が標準化されている （Wi-Fi 6/6E）

後の技術開発で1km以上の通信が可能

が、実装面やコスト面の理由から利用例はに関する比較を表12に示す。
セキュリティにとなり、後発組としてLPWAに参入した。

ほとんどない。表11に示した機能群が、メ関する差異はほとんどないとの見方が多い。

インストリー㽷無線LANと効果的に統合さ2024年現在、2020年頃に比べれば大幅

最大通信速度が4MbpsでLPWAの中

12

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

表11 ローカル5GとIEEE 802.11ax（Wi-Fi 6/6E）の比較
IEEE 802.11ax (Wi-Fi 6/6E)

ローカル5G
周波数帯

免許要。4.5GHz帯、28GHz帯免許不要。2.4GHz帯、5GHz帯、6GHz帯

最大通信速度

10~20Gbps(2022年末時点では1~2bps)

規格上は9.6Gbps (2022年末時点では約5Gbps)

セキュリティ、
認証方式

APN (Access Point Name) / パスワード、SIM・SIM認証を行うため強度が高い
・ミリ波使用の場合、敷地・建物外に電波が漏れにくい

WPA3、SSID/パスワード
・WPA3はセキュリティ強度が高い
・敷地・建物外に電波が漏れやすい

通信の安定性高(他の移動通信事業者との干渉対策は必要)

低 (免許不要帯域のため干渉・混信対策は困難)

通信遅延

eMBB: 4ms、URLLC:1ms

20~30ms

通信距離

屋内アンテナの場合 < 50m
屋外アンテナの場合: 数百m< 50m

電波到達範囲1台の基地局で広範囲をカバー。移動に対応

長距離通信は不可。移動には対応しない

コスト

・端末もルーターも数十万円
・基地局は数十万~数百万円
・コア設備も含めると数千万円~1億円

・AP1台の価格は数万~十数万円
・クラウドWi-Fiを使用すれば初期コストも抑えられる

表12 ローカル5Gと無線LANのセキュリティに関する比較
ローカル5G

無線LAN

認
証

・セルラーと同様ユーザ認証のために接続先 ゲートウェイを識別するAPNやパスワードに加 認 えてSIMカードが必要になり、セキュリティ面で 証はより強固。
・端末認証では、SIMを使ったEAP-AKA、電子証明書によるEAP-TLSなどを用いる。

・デバイスは接続先APを識別するSSIDとパスワードを知っていれば通信可能となる。通信開始までの手続きが簡易。
・認証時の伴交換プロトコルSAEを採用。
・Enhanced Open(SSIDの選択のみで接続)。

他

・ローカル5Gでは、そもそも地域限定の周波数を用いるため、データが外に漏れない。28GHz以上ではさらに情報は漏れにくい。

・2000年代半ばから利用されてきたWPA2を大幅に強化した
WPA3を規格化。

APN (Access Point Name) SIM (Subscriber Identity Module) SSID (Service Set Identifier) SAE (Simultaneous Authentication of Equals)
WPA (Wi-Fi Protected Access) EAP: Extensible Authentication Protocol AKA: Authentication and Key Agreement TLS: Transport Layer Security

術は生まれていない。

に縮まったものの、
ローカル5Gと無線LAN

さまれて、低成長のまま普及しない可能性の価格差は大きい。
端末が100台規模のシがある。IEEE 802.11be（Wi-Fi 7）が予想

携帯電話網では、Beyond 5Gの議論がステムに対して、
ローカル5Gの価格は無線以上に早期に開発されると、ローカル5Gも進められてはいるものの6Gの技術目標をLANの数倍から10倍程度とされている。

6Gのローカル版もさらに厳しい状況となる。

明確にした程度である。LPWAは、期待に無線LANは、早期にはIEEE 802.11ax

ローカル5Gは、無線LANの数倍という反して高成長を維持できず、長距離で低速（ W i - F i 6 ）を 高 性 能 化 し た I E E E

通信距離の利点を生かし、早期の低価格の第4の無線ネットワークになれていない。

802.11ax（Wi-Fi 6E）の投入によって、化を進めながら、キラーアプリとされるス

このような状況の中で、これまで短・中距

ローカル5G対する競争力を強化する。中マートファクトリ（工場）、
スマートコンスト

離で高速な無線ネットワークとして定着し期的には、IEEE 802.11be（ Wi-Fi 7）のラクション（建設現場）などへの浸透を強てきた無線LANを脅かすような形でローカ

2027年頃の開発を目指して、6Gのローカ

力に推進することが重要である。

ル5Gが登場し、無線LANと競合する状況になった。現在は、無線LANの動きが激し

ル版に対抗すると思われる。
一方のローカル5Gは、急速に開発・利用

本稿ではまず、無線ネットワークの現状

いが、両者は互いに補完する関係で共存環境が整備されてきているものの、低価格を俯瞰した。2020年頃まではLPWAや5Gできる可能性もある。両者の動静は、今後化が遅れると、IEEE 802.11ax（Wi-Fi 6／／ローカル5Gの新技術の出現で話題がの無線ネットワーク全体の方向にも影響をWi-Fi 6E）とIEEE 802.11be（Wi-Fi 7）には豊富であったが、その後特に注目すべき技与えるものであり、注視する必要がある。

阪田史郎（さかたしろう） 1974年早稲田大学大学院修士課程電子通信工学修了。
同年日本電気（NEC）入社。1996年同社研究所所長。2004
年千葉大学大学院教授、2019年同大学名誉教授。2019年東京大学大学院工学系研究科上席研究員。専門は情報通信ネットワーク。工学博士。
単著書3、共著書46。
IEEE Fellow、
日本工学会フェロー、電子情報通信学会フェロー、情報処理学会フェロー。総務省情報通信審議会専門委員。
電子情報通信学会顕彰功績賞、情報処理学会功績賞、総務省関東総合通信局長賞、同省東海総合通信局長賞他受賞。

参考文献 1) 阪田史郎： 5G／ローカル5Gの最新動向と新ビジネス、研究開発リーダー（技術情報協会）、2023.8. 2) 阪田史郎：「5G／ローカル5Gの動向とBeyond 5G／6Gに向けた新技術の展望 」-、技術情報協会、2022. 3) 阪田史郎： IoTを牽引する広域センサネットワークLPWAの最新動向と将来展望、
オプトロ二クス、2019.5. 4) 阪田史郎：ウェアラブル機器のた
めのIoT通信技術 - LPWAを中心として、電気計算、2019.10.

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

13

IoT機器のセキュリティ規制
牧野 進二
現状と対策

組込みシステムセキュリティ委員会 副委員長

いまや多くのIoT（Internet of Things）て自国・自地域の情報を保護するとともに、ないだろう。

自国・自地域の産業の競争優位性を確保

機器が日本はもちろん世界各地で導入さ一方で問題も抱えている。現状のまま放

れている。
しかし、
IoT機器の管理・運用が置 す る と 、踏 み 台 に さ れ D D o S

正しく行われていない場合が多く、攻撃（Distributed Denial of Service）攻撃に

2つ目は他国・他地域の法規制との連携

者の踏み台として利用されることが少な

悪用されかねないなど、サイバーセキュリである。IoT機器がインターネットを介してくない。
こうした背景から、IoT機器の利

ティ面での懸念が拭いきれない。例えばコ

世界と否応なくつながる時代である。
また用やデータ活用に関して各国・地域で法ンシューマ向けIoT機器では、デフォルト・

利用できるIoT機器を自国・自地域製だけ

律による規制が始まっている。本稿ではパスワードのまま使われ、管理・運用が正に限定することも難しい。企業や個人の利

各国・地域における法規制の現状と対応しく行われていないケースが少なくない。
そ

便性や満足度を高めるために、他国・他地策を述べるとともに、JASAとセキュアのため攻撃者の格好の餌食となり、踏み台

域の法規を遵守している機器であれば安

IoTプラットホーム協議会が2024年度

として利用されているケースが多くなって心して使えるようにしたい。
逆に法規制をクから始める中小企業向け「セキュアIoTプ

いる
（図1）。

リアしていないIoT機器は排除できること

ログラム」
を紹介する。

することである。

が望ましい。
そのために他国・他地域のサ

各国・各地域における法規制

イバー政策との協調が不可欠となっており、そのための法整備が急務である。

従来はクローズドな環境で利用されてこうした認識は、日本だけではなく各国・いた機器にネットワーク機能が追加され、各地域共通である。IoT機器を使ったデー

IoT（Internet of Thing）機器としてインタ活用を進める上で、セキュリティの脅威

ターネットに繋がる。
こうした風景が、世界への対策が喫緊の課題になっており、各

サイバーセキュリティに対する法規制と各国・地域でいまや普通になってきた。社

国・各地域でIoT機器の利用やデータ活用

しては、例えば認定制度やラベリング制度会問題の解決にIoT機器のデータを有効に関しての法規制が数多く登場している。

が挙げられる。実際、すでに多くの認定制

活用するなど、今後の発展への期待は大各国・各地域の法規制には大きく2つの度やラベリング制度の運用が各国・各地

き い 。例 え ば 日 本 政 府 が 提 唱 す る
Society5.0は、IoT機器なしでは実現でき

狙いがある
（図2）。

EUの法規制に要注意

域で始まっている（図3）。対象は広く、これ一つは、サイバー空間からの脅威に対しまで法規制の対象でなかったコンシュー

図1 IoT機器を踏み台にした攻撃例

Dyn社

Mirai
DDoS攻撃620Gbps

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

Twitter

NETFLIXDNSサーバー

14

DNSが利用できない

WSJ

図2 各国・各地域でのサイバーセキュリティ対応動向

世界各国におけるサイバーセキュリティ対応の動向

世界各国におけるサイバーセキュリティ対応概要

先端技術の開発・普及の促進

Tech
（技術）

・科学技術におけるグローバル主導的地位の獲得を狙い、各国及び、各国企業において先端技術の開発・普及を促進

Politics

サイバー世界における国家間の競争（政治）・物理空間に限定されていた国家間の競争（輸出入管理・関税引き上げ等の措置といった対立政策）
がサイバー空間にも波及

Economy 先端技術進展によるサイバー脅威の高度化（経済）Society（社会）

国家間・企業間のアライアンス締結
各国共同の認定策定（例：UN-R155）

国際協力

・先端血術の進展により、サイバー脅威が高度化。企業への被害規模が拡大（例：APT攻撃、
標的型攻撃）

技術的な枠組み組織の構築

セキュリティに関する基準・フレームワーク策定
National/Government-CSIRT構築

サイバー人材能力開発

自国民のセキュリティ意識向上のための教育
セキュリティに関するプロの教育・養成

法規制整備

プライバシー・データ保護関連法の整備
サイバーセキュリティ関連法の整備

個人情報や各種データの規制
・技術革新によりデータ活用が可能となったことでデータが「資源化」
・資源化したデータの乱用リスクが発生するとともに、個人情報含む
データの保護に関する権利・規制（例：忘れられる権利）

自国の競争
優位性確保

先端技術に関する規格・認証といった規制を他国よりも先駆けて策定することで自国の競争優位性を確保するため
サイバー空間における自国の情報保護・産業保護のため

自国のサイバーセキュリティ関連法を遵守しない他国の事業者
は、制裁を課せられる可能性（例：欧州GDPR、
中国サイバーセキュリティ法など）

グローバル規模でのサイバー脅威対応のために各国政府のみならず、

国際的な認証・規格等を取得しなかった事業者は、
グローバル市場から除外される可能性（例：国連UNR155など）

各国とのサイバー 各国の企業もサイバー脅威対応に向けて協調的に行動することが求政策の協調められるためマ製品などの分野にまで拡大している。

（Radio Equipment Directive）である

コンシューマ用途のIoT機器の認定制 （ 図 4 ）。ネットワーク機 能を備えるコン

トワーク機能を備えるIoT機器は、それまでに適合要件を満たさなければならない。

度やラベリング制度の制定で、活発な動き

シューマ用途のネットワーク機器を対象とRED指令以上に要注意なのは、2026を見せているのが欧州である。
また米国で

する。
RED指令は、安全なネットワークの利

年に発効が予定されている「サイバーレジも、
ラベリング制度が始まっている。以下で用、個人情報の保護、
サイバー空間からのリエンス法（CRA：Cyber Resilience

は欧州と米国、日本の状況を紹介する。

脅威への対策を求めている。
2025年8月かAct）」である。RED指令は、ある程度製品ら義務化される。
欧州で販売・運用するネッ

分野が限られているため影響は大きくない

欧 州 で 注 目 する べきは R E D 指 令

図3 サイバーセキュリティ認定・ラベリング制度

国、地域

法規制

主な対象製品規制開始(整合) 規格

英国

PSTI(Product Security and
Telecommunication
Infrastructure)

消費者向け且つインターネット接続可能な(有線/無線)製品

2024年4月29日

EN303 645
利用可能

無線機器指令(RED)CS 3(3) (d), (e), (f)

無線機器且つ、
インターネット接続できる機器

2024年8月→
2025年8月に延伸見込み

2024年6月（リリース予定）

サイバーレジリエンス法(CRA)

デジタル要素を含む
ソフトウェア、
ハードウェア製品

2025年?
2026年?

−

NIS2指令(NIS2 Directive)

重要インフラ(セクタ)
事業者及び、
重要インフラに導入されるIoT機器

2024年
各国内法へ移行−

2020年
IoTサイバーセキュリティ改善法

トランスディーサ 1
ネットワーク 1以上(政府調達品)
2022年12月

NISTIR8259/
NISTIR8425

欧州

米国

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

15図4 欧州RED指令概要

必要な整合規格が発効前。
適合評価が難しい
適用範囲

2022年1月発表

機器自体がインターネット通信ができる無線機器■サイバーセキュリティの要件
・3(3)(d)「無線機器はネットワークまたはその機能に損害をあたえず、
ネットワーク資源を悪用せず、それによって許容できないサービスの低下を起こさない」
・3(3)(e)「無線機器は利用者と加入者の個人データおよびプライバ
シーが確実に保護される保障措置が組み込まれている」
・3(3)(f)「無線機器は不正行為からの保護を保証する特定の機能をサポートしている」

個人情報、位置情報を処理絵できる
無線機器且つ、育児用途、ウェア
ラブル用のインターネット通信をしないもの

他の機器を介して、インターネット通信ができる無線機器

インターネット通信ができる無線機器

ユーザによる仮想通貨を含めた金銭価値のあるものが転送可能な機器
機器自体がインターネット通信ができる無線機器

他の機器を介して、インターネット通信ができる無線機器■2025年8月1日から義務化予定■該当製品
インターネットに接続される全ての無線機器■整合規格：リリース前と思われる。
しかし2026年に発効予定の具体的には、要件、ユーザへの指示、技も規制の対象とする。OSSを利用する場合

サイバーレジリエンス法は、様々な分野の術文書、適合性試験、EU適合宣言での対には、「イノベーションや研究を妨げないよ

機器に影響が出ると予想される（図5）。

応が求められる。
さらに、ENISA（欧州ネッ

うにするため、商業活動の過程以外で開RED指令は、技術要件としてサイバーセ

トワ ー ク・情 報 セ キ ュリティ 機 関：

発または提供される無料のオープンソース

キュリティ対策ができていることを認定す

The European Union Agency for

ソフトウェアは、本規則の対象とすべきではる。
これに対してサイバーレジリエンス法でCybersecurity）への報告義務が課せらない」とされる。OSS利用にあたっては注意

は、技術要件だけではなくプロセス要件もれ、脆弱性が悪用されたサイバーセキュリが必要になる1)。

認定範囲に含まれる。
つまり製品開発のプティ事故が発生した場合の罰則規定があ

ロセスにも注意をはらい、
サイバーレジリエ

るとも言われる。

米国ではNISTIR 8425が重要

サイバーレジリエンス法は、OSSの利用

ンス法への対応が必要になる。

米国の認証制度とラベリング制度では

図5 サイバーレジリエンス法概要

RED CS認定よりも大きなインパクトがあるCRA。準備が必要になる。
EN303 645

適合規格(HEN)RED CS認定

適合規格 (HEN)

CRA

現在

2024/
6月頃

2025/
8月頃

未定

2026?

技術要件中心

基礎的な技術要件

16

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

技術要件＋
プロセス要件CRA適合に向けて
1.EN303 645利用し、RED CS認定の適合に近づける。
2. RED CS適合規格が発効された後、自己適合宣言または、NB型式認証を取得
3. CRAでは対象製品のプロセス要件が大幅に追加見込み

図6 米国 NISTIR 8425概要■ラベリングについての留意事項①ラベルは消費者のIoT製品の購入意識を支援するものであること。
(IoT製品の信頼/信用を高める目的)②ラベルデザインは理解されやすいマークであること。
③サイバーセキュリティの専門的な知識を必要とせず、広く消費者が利用できること。
④loT製品のセキュリティ・ステークホルダー間で責任を共有すること。
(小売業者、メーカ、業界、 非営利団体、学術界、政府など)⑤消費者への教育キャンペーンを伴うこと。
(ラベルの認知度向上及び、プログラムの重要な側面について消費者に透明性を提供)-製品の基準、専門用語の解説、適合性評価に関する一般的な情報、適合宣言、範囲(製品の種類やラベル付き製品の識別)、消費者への期待、ラベリングプログラムの連絡先の情報■適合性評価について①適合性評価スキームオーナは、公的機関又は、民間企業の場合もある。
②単一の適合性評価ではなく、IoT製品の利用範囲、ユースケース別にアプローチが可能③適合性適合性評価スキームオーナを定義し、スキームオーナは以下を対応- 推奨の基準を調整- 適合性評価要件を定義- ラベルと関連情報を開発- 消費者へのサポート・教育を実施④単独または、組合せにて技術要件への適合を検討- 自己適合宣言- 第三者による試験又は、検査- 第三者認証

Executive Order 14028とNISTIR 8425

べき事項が記載されており、注目するべきれらが認定・ラベリング制度が国際標準が重要である。
前者は2021年にサイバーセ文書である。

化された場合には、対応が不可欠となる。

キュリティ大統領令として発令された。
後者
は、コンシューマ用途のラベリング推奨（認ISO対応も不可欠に経産省が適合性評価制度を検討

このほかISO規格にも注意が必要であ

国内では経済産業省が、IoT製品に対NISTIR 8425は、消費者向けIoT機器る。認定・ラベリングに関する国際規格としするセキュリティ適合性評価制度構築にで満たすべき最低限のセキュリティ要件をてISO/IEC 2740xシリーズが存在する

向けた検討を行っている。2024年3月15

定 義 する（ 図 6 ）。またR e c o m m e n d（表1）。ISO/IEC 27400は標準化済みで、 日の時点で最終とりまとめの段階である

Criteria（ 推奨基準）
で、IoTラベリング基

ISO/IEC 27402は現時点でDraft版、

2) 。
2024年4月から制度の説明や準備が準に基づく認証スキームについて検討すISO/IEC 27404は策定中となっている。
こ

実施され、2024年度中に制度自体の評価

証）
基準として制定された規制である。

表1 ISO/IEC 2740ｘ概要
No

規格名

概要

対象者

備考

1

ISO/IEC 27400

IoTソリューションのセキュリ
ティとプライバシーに関するリ
スク、原則、コントロール（対策）に関するガイドライン

IoT サービスプロバイダ、 2017 年：総務省・経産省の IoT セキュ
IoT サービス開発者、IoT リティガイドライン v1.0 を提案しプラ
イバシー要件が追加され標準化
ユーザ

2

ISO/IEC 27402

IoT 機器のセキュリティとプラ
イバーに関する IoT 機器の要求
ベースライン要件

IoT 機器、製造者

2019 年 米国発案 NISTIR 8259 がベース。IoT セキュリティ要件を定義後に
NISTIR 8425 になっている

3

ISO/IEC 27404

消費者向け IoT 機器のサイバー
セキュリティ ラベリングフレー
ムワーク

消費者、開発者、サイバー
セキュリティラベルの発
行団体、試験機関

シンガポール発案。欧米ともラベリングに向けた検討を実施

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

17図7 経済産業省セキュリティ適合性評価制度 レベル概要

各レベル（☆１〜☆４）の位置付け
 前回の検討会でのご意見を踏まえ、これまでの検討会での議論をもとに、各レベルの位置付けについて整理した。

レベル

位置付け

適合基準

☆３
以上

政府機関等や重要インフラ事業者、大企業の重要なシステムでの利用を想定したIoT製品類型ごとの汎用的なセキュリティ要件を定め、それを満たすことを独立した第三者が評価して示すもの☆２

IoT製品類型ごとの特徴を考慮し、☆1に追加すべき基本的なセキュリ
ティ要件を定め、それを満たすことを製品ベンダーが自ら宣言するもの☆１

IoT製品として共通して求められる最低限のセキュリティ要件を定め、それを満たすことをIoT製品ベンダーが自ら宣言するもの

評価方式

第三者認証
製品類型別

自己適合宣言対象製品の概要

製品類型共通各レベル（☆１〜☆４）のイメージ
☆4

通信機器
☆4

防犯関連機器
☆4

☆3

通信機器
☆3

防犯関連機器☆3

スマート家電
☆3

・・・

☆2

通信機器
☆2

防犯関連機器☆2

スマート家電
☆2

・・・

・・・
第三者
評価

インターネット

インターネットにネットワークに接続可能な製品
接続可能な製品 （インターネットプロトコル
（IP）
を使用）
ルーター、
ネット
ワークカメラ、
ドローン等

ハブ・スイッチ、
スマート
産業用制御機器、
洗濯機、OA製品、
センサ、
コントローラ等
PLC、
DCS等

☆1

対象製品 通信機器
類型例 (ルーター等)

防犯関連
機器

スマート
家電

・・・

を行い、2025年度から正式に始まる段取る（図7）。
レベル1とレベル2は「自己適合りとなっている3)。

宣言」、レベル3とレベル4は「第三者認証」 2024年4月から試験的に始める。

るために、レベル1の適合性評価制度をセキュリティ適合性評価制度では、大きが必要な適合性評価制度である。評価の適合性評価制度における自己適合宣言

く4レベルで製品の適合性評価が行われ内容や基準などが適切かどうかを確認すのレベル1、2では、IoT製品ベンダーなど

図8 経済産業省セキュリティ適合性評価制度 認定スキーム

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自己適合
宣言

統一的な最低限の適合基準（☆1）

Bulletin JASA 2024 Apr. vol.89

図9 セキュアIoTプログラム概要

IoT機器適合性評価事業「セキュアIoTプログラム」
における共同運営

IEC62443をはじめとする国際標準やSP800シリーズなどのセキュリティ規格が定められ、調達基準としても採用され始めているが、取得のためには莫大の費用と長期の検証期間がかかるため適合できるのが一部の大手企業に限定されるのが現状である。

「IoTセキュリティ手引書」
をベースに 「脆弱性検査およびIoTセキュリティ検査」とIoTシステムに求められるセキュリ
ティ要件を以下の点に絞り込み、国際標準(IEC62443)への適合性を確認する「セキュアIoT認定」
を組合わせたプロ
グラムを発表。
【検証ポイント】●ライフサイクル管理
・真正性の担保 (伴管理、ROT: Root Of Trust)
・認証と識別 (設計・製造、利用、廃棄、
リサイクル)
・セキュアアップデート (OTA:Over The Air)

申請者が定められた手順書に従い適合性る。幅広く網羅的な規格のIEC 62443を困った場合に活用を検討いただきたい。

チェックリストを利用し評価を実施する（図

ベースに、IoTセキュリティ手引書に基づい

IoT機器の利用やデータ活用に関して8）。認定のスキームオーナーは情報処理

た認定プログラムで、脆弱性検査とIoTセの法規制は、今後もさまざまな国・地域に推進機構（IPA)が担う。エビデンスとなる

キュリティ検査を中心に認定を行う。

拡大することは間違いない。認定やラベリ

脆弱性検査は、主にソースコードのセング取得へのニーズがますます高まること

キュアコードレベルの検査、
ネットワークスが予想される。
セキュアIoTプログラムのカ

キャンでの脆弱性診断、
ソースコードベー

バー範囲を広げることも必要になってくる

以上に述べた国際的な認定制度やラベスでの既知の脆弱性診断などで構成する。

だろう。

リング制度、経済産業省が推進している適

IoTセキュリティ検査は、IoT機器やシステ

組込みシステムセキュリティ委員会は、
サ

合性評価制度などを踏まえ、JASAはセムに求められるセキュリティ要件をライフサ

イバーセキュリティに関する法規や認定・文書を提出する必要はない。

JASAがサポートを開始

具体的には、 ラベリング制度の調査を継続的に行いな
キュアIoTプラットホーム協議会と連携し、 イクル管理に絞り込んでいる。
認定やラベリングの取得を目指す中小企

真正性の担保、認証と識別、
セキュアアップ

がら、
セキュアIoTプログラムの対応範囲を業に向けた支援制度「セキュアIoTプログ

デートなどの妥当性評価を行う。

拡大する予定である。
同時に急務となってセキュアIoTプログラムは、認定やラベリいるセキュリティ人材の育成にも努める。

セキュアIoTプログラムは、セキュアIoT

ングの取得を目指す企業に向けたサポー

具体的にはセキュリティ人材の育成教育

プラットホーム協議会が立ち上げた、産業

トプログラムとしても利用可能だと考えてプログラムを2024年度から始める予定で用のIoT機器に向けた認定プログラムであいる。認定・ラベリング制度への対応にある。
ぜひ活用を検討いただきたい。

ラム4)」を2024年度に始める（図9）。

牧野進二（まきのしんじ） 2017年より、JASAでセキュリティに関わるWG活動を行っている。2019年に組込みシステムセキュリティ委員会を立ち上げ、国際動向調査や組込み機器のセキュリティ対策などを会員企業で利用できるように活動中である。著書に「組込みエンジニアの教科書」（シーアンドアール研究所）、「ETSS標準ガイドブック」（日経BP）、「エンベデッドシステム開発のための組込みソフト技術」（電波新聞）がある。

1) サイバーレジリエンス法のOSS解釈 https://www.theregister.com/2023/12/04/infosec̲in̲brief/2) IoT製品に対するセキュリティ適合背評価制度構築に向けた検討会 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono̲info̲service/sangyo̲cyber/wg̲cybersecurity/iot̲security/index.html
3) IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度の構築について（p.20） https://www.meti.go.jp/shingikai/mono̲info̲service/sangyo̲cyber/wg̲cybersecurity/iot̲security/pdf/007̲04̲00.pdf
4) セキュアIoTプログラム https://www.secureiotplatform.org/s-iot-cert

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