資料７

新技術の社会実装による社会課題の解決と経済成長に向けて～次世代情報通信基盤(Beyond 5G (6G))の取組を例に～

令和６年５月10日
松本議員提出資料

新技術の社会実装による社会課題の解決と経済成長に向けて ～次世代情報通信基盤(Beyond 5G (6G))の取組を例に～ 1
研究開発と社会実装に関する問題意識 これまでの我が国の技術開発では「技術で勝てても商売で勝てない」という問題が指摘。先端技術の開発成果を「社会課題の解決」や「経済成長」につなげるためには、「研究開発のための研究開発」では意味がなく、「社会実装」及び「海外展開」を出口とし、ビジネスとして自走（＝エコシステムの拡大）を目指すことが必要。
 最終的な「社会実装」及び「海外展開」の担い手はあくまで民間事業者であり、研究開発支援に当たっては、開発段階から各企業の覚悟を見極めた上で「戦略商品」を絞り込み、「研究開発」、「国際標準化」、「社会実装・海外展開」等を有機的に連携させ総合的に取り組むことを基本とし、あらゆる政策ツールを用いて強力に支援することが必要。

次世代情報通信基盤等に関する総務省の取組
省人化・省力化に不可欠なAI利用をはじめとする我が国全体のDXを支える、低遅延・低消費電力で、品質が保証され、かつ柔軟・低コストな次世代情報通信基盤（Beyond 5G）の早期実現に向け、ゲームチェンジを実現するための「戦略商品」を特定し、研究開発・国際標準化・社会実装・海外展開の取組を一体的かつ集中的に推進する。
Beyond 5Gで新たに実現される主な機能
低消費電力 低遅延（確定遅延）
オール光技術で

 研究開発や国内実装の成果について、2027年頃までにフォーラム標準に反映して電力効率を100倍に向上市場獲得に的確に繋げる民間企業による戦略的な国際標準化活動に対する支援を強化。
 2023年度より、Beyond 5G(6G)基金を活用し、社会実装・海外展開に本気で取り組む民間事業者の研究開発プロジェ
クト17件を採択。継続的に支援。

国際標準化
一体的に推進研究開発
研究開発

 特に、オール光ネットワークについては、多数の事業者が相互に接続して通信を行うための共通基盤技術について、2028年頃までの確立に向け、国が開発を主導。

高信頼性

距離の制約を緩和しデータセンター等のエネルギー需要の分散化を可能に

 開発成果の技術検証や提供側と利用側が新ビジネスを共創するためのテストベッド環境等の整備に取り組み、順次開放。

社会実装・海外展開

オール光ネットワークが先行導入されたShibuya Sakura Stage 将来に向けた足掛かりとして、現時点で強みを有するシステムの欧米やグローバルサウス等への海外展開に対する支援を強化。
5G/オープンRAN、光伝送システム、HAPS等について、現地での受注を支援する実証実験・フィールド試験等の海外展開支援施策を拡充（外務省、関係機関等と連携）

 海外の動画配信サービスが伸張する中、将来が期待される我が国のコンテンツ産業の競争力を高めるため、放送コンテンツのプラットフォーム機能を強化。

2030年頃の国内主要事業者による本格実装と、Beyond 5Gの世界的な普及が見込まれる2030年代半ばにおける国際市場獲得を通じ、脱炭素や省人化・省力化等の社会課題の解決と経済成長に貢献。

2【参考】 次世代情報通信基盤（Beyond 5G）の活用による電力消費の分散化
AI・データセンター関係の最近の国内投資動向

データセンター等の電力需要の増大

 Google、 2021～2024年に1,000億円の投資を発表。
千葉県印西市にデータセンター開設。（2023年4月） （2022年10月）

 データセンター及びネットワークが日本全体の電力需要に占める割合は、2019年の約3%から、2040年には約6～13%に急増するとの予測。
 OpenAI「GPT-3」の学習の際の消費電力量（1,287MWh）は、原発１基の１時間分の発電量を上回るとの試算。

 AWS、2023～2027年の5年間で東京・大阪のクラウドインフラに2兆2,600億円を投資を発表。 （1月19日）
 Microsoft、 AI及びクラウド基盤の強化を目的に、2024～2025年の2年間で4,400億円の投資を発表。 （4月10日）
 OpenAI、日本法人設立を発表。（4月14日）
 オラクル、クラウド・AIインフラの需要拡大に対応し、今後10年間で80億ドル（1兆2,000億円）以上の投資を発表。 （4月18日）（スタンフォード大学「Artificial Intelligence Index Report 2023」より）

データセンターの電力需要ネットワーク（基地局）の電力需要
その他産業・家庭・運輸等の電力需要
834TWh20TWh
5TWh
809TWh3%840TWh 6%

929TWh 13%
105TWh869TWh 9%
65TWh

40TWh
7TWh
793TWh9TWh
795TWh

低位予測

中位予測

12TWh
812TWh

高位予測

2040年
2021年
 ユーザーが生成AIと5～50回やりとりする（電力広域的運営推進機関（OCCTO）「将来の電力需給シナリオに関する検討会」
だけで、データセンターではボトル1本分（第４回）電力中央研究所資料より総務省作成）の冷却水が必要になるとの試算。（国際経営開発研究所（IMD）HPより）

オール光ネットワークを活用したデータセンターの分散立地（将来イメージ）（注） DC拠点やネットワークの位置はあくまでイメージであり、具体的な計画等を示したものではない。

再生可能エネルギーポテンシャル大（地域内の再生可能エネルギー供給力がエネルギー需要を上回る地域）

再生可能エネルギーポテンシャル中（域内の再生可能エネルギーで地域内のエネルギー需要をほぼ自給できる地域）

再生可能エネルギーポテンシャル小（域内の需要が再生可能エネルギー供給力を上回る地域）

大規模DC拠点（グリーンDC）
都市型DC拠点（DCのNW拠点）

データセンターは首都圏・近畿圏等の大都市に集中。

電力消費の分散化

DCの集中拠点（東京・大阪エリア）（環境省「再生可能エネルギー導入ポテンシャルマップ」
を基に総務省にてデータセンター分散立地イメージを追記）

低遅延なオール光ネットワークで接続することでデータセンター・利用者間の距離の制約が緩和され、大都市周辺に集中するデータセンターの分散立地が可能に。オール光技術によるネットワーク自体の省電力化に加え、データセンターによる電力消費の分散化・地産地消が可能となり、脱炭素の実現に貢献。

【参考】 次世代情報通信基盤（Beyond 5G）の活用によるAI開発・利用の競争力強化
 現在のAI開発

 オール光ネットワークを活用したAI開発・利用（将来イメージ）

AIモデルの開発に当たり、学習用の大量データを計算資源（GPU）と一体的に保存して処理する必要。
[計算資源を自己保有している場合]

データ
計算資源
研究機関

（GPU）

3一体で処理情報通信研究機構（NICT）が2025年大阪・関西万博での実用に向けて取り組んでいるAI同時通訳技術は、この形態で開発中。

低遅延なオール光ネットワークを通じて、遠隔にある様々なデータセンター（計算資源）と柔軟に接続してAI開発・利用が可能。
データセンターA

データセンターB

データセンターC

データセンターD

計算資源
GPU
計算資源
計算資源

計算資源
GPU
計算資源
計算資源

計算資源
GPU
計算資源
計算資源

計算資源
GPU
計算資源
計算資源

(写真はNICTけいはんな拠点内の計算資源)

 陳腐化が早く高価な計算資源を自己保有することは不経済[データセンター上の計算資源を利用する場合]データをネットワーク経由でデータセンターにアップロードして保管

オール光ネットワーク（または物理ストレージでデータセンターに持ち込み）

データ

データ
（コピー）

計算資源
研究機関

一体で処理

データセンター

金融データ

学術
研究データ

企業
研究データ

製造データ

センサデータ

金融機関

学術研究機関企業研究機関スマート工場

自動運転車・ドローン・ロボット

 機密性の高いデータをデータセンター上に保管することへの不安 アップロード又は持ち込みに時間がかかり機動的な開発に制約

AI競争力の強化

自動車、製薬、素材等の研究開発を行う企業・学術機関、金融機関等、様々な主体が、機密性の高い自社データを基本的に手元に保管しつつ、最新の計算資源を直接利用できるようになることで、機動的なAI開発やAIを活用した製品開発等が可能となり、様々な産業分野や科学技術分野等における競争力強化に貢献。