Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 脳の仕組みを活かしたイノベーション創成型研究開発

（高精度脳情報センシング技術・脳情報伝送技術、実時間脳情報抽出・解読技術及び

担当課室名：國際戰略局 技術政策課 研究推進室

脳情報解読に基づく生活支援機器制御技術）

実施研究機関：(株)国際電気通信基礎技術研究所、日本電信電話(株)、(株)島津製作所、積水ハウス(株)、学校法人慶應義塾

研究開発期間：H23年度～H26年度 研究開発費：H23年6.5億円、H24年5.9億円、H25年5.9億円、H26年4.9億円、計23.2億円

### 1. 研究開発概要

(1) 目的：「念じるだけで動く」生活・介護支援ロボット（ライフサポート型ロボット）及びコミュニケーション支援機器への応用を念頭に、簡単な動作や方向、感情等を「強く念じる」ことで機器に伝えることを日常的に可能とする技術について基本技術の確立を目指す。

(2) 政策的位置付け：「新成長戦略」(平成22年6月 閣議決定)、「平成23年度科学・技術重要施策アクション・プラン」(平成22年7月 総合科学技術会議)において、高齢者・障がい者等に優しいハード・ソフトの検討・開発・普及の実現が示され、施策パッケージ「高齢者・障がい者の生活支援技術の開発」が提示。

(3) 目標：日常生活における行動・コミュニケーション支援において必要となる簡単な動作や方向、感情等を「強く念じる」ことで機器に伝えることを可能とする技術について基本技術の確立を目指す

研究開発目標：要介護者等の日常的な動作やコミュニケーションの支援を可能とするBMI(Brain Machine Interface)の実現、様々な条件下での機器の操作や意思伝達を可能とする技術の開発、大規模脳活動データベースの整備等

### 2. 研究開発成果概要

(1) 「高齢者等、軽度の運動機能障害を有する方が、自宅や診療所等において、数百ミリ秒以下(1秒未満)の時間遅れで、独力で移動支援機器や家電機器の操作を可能とする」との目標項目に関し、自宅を模した実環境において、車椅子生活を想定した実験参加者（2名）が、1秒未満の時間遅れで独力で移動支援機器や家電機器の操作を可能とする技術（平均正解率77.7%）を開発。また、「診療所等」の例であるデイケアセンターにおいて動作可能であることを確認。

(2) 「軽度のコミュニケーション障害を有する方が、2～3秒以下の遅れで、感情、情動等に関して介助者等との意思伝達を可能とする」との目標項目に関し、実環境実験設備において、実験参加者（3名）の情動情報を2.0～2.7秒の遅れで介助者等に伝えることを可能とする技術（平均正解率72.8%）を開発。

(3) 「実生活環境における様々な利用者・状況に対するBMI 性能の向上のために、実環境計測による複数人・長時間の情報を含む大規模脳活動データベースを整備する」との目標項目に関し、実環境計測による、実験参加者5名延べ56時間にわたる大規模脳活動データ「タグ付きブレインログデータベース」、大型器計測及び実環境計測による実験参加者計103名の「リファレンス脳活動データベース」を整備し、公開。

50名のData Size 概算: 1,074 MB/1名 × 50名 = 53.7 GB

62名参加(内 50名が全計測参加)

## リファレンス脳活動データベース

利用者の負荷を軽減し、感情・情動コミュニケーション支援

BMIに役立つ複数計測モダリティからなるデータベース

・複数人での長時間計測実験

・日常生活動作の計測実験

(10.6TB)

タグ付き脳活動データベース

(13.2TB)

脳情報: NIRS、EEG

画像・音声情報: Kinect

位置情報: ZPS、ヒューマントラッカー、焦電センサ

行動情報: 約70種類の動作タグ

手動による日常生活動作のタギング(2.6TB)

タグ付きブレインログデータベース

複数人の日常生活時の脳活動・環境情報計測によりタグを付けたブレインログデータベース

(4) 「脳情報通信が社会で実用化される際に生ずることが想定される問題点及びその解決法に関し、調査研究を行う」との目標項目に関し、関連法令等の動向を踏まえつつ、有識者からなる委員会での意見を集約することで「ネットワーク型BMIの基礎研究に関する倫理指針」をとりまとめ。
### 3. 成果から生み出された経済的・社会的な効果

## <成果の社会展開に向けた取組状況>

終了評価にて示したベンチマークは次のとおりであり、いずれも当初目標を大きく上回り十分な取組を実施。

目標年度	数値目標等	調査方法	終了条件
①	平成30年	特許取得4件	書面による回答	数値目標4件を達成した時点
②	平成30年	展示会等出展または製品化、計2件	書面による回答	数値目標2件を達成した時点
③	平成30年	外部DBからのミラーリングまたはDBに基づく論文、計5件	書面による回答	数値目標5件を達成した時点

① 13件の特許取得がなされており、そのうち4件は国際特許(中国特許、欧州特許、米国特許)であり、目標を大きく上回っている。

② 展示会出展は、平成27年度に1件、平成29年度に2件、平成30年度に3件（実機デモ1件を含む）、令和元年度に2件実施。慶應義塾が開発したBMI乾式電極をユニークメディカル社が製品化。また、島津製作所では、本課題での高精度脳情報センシングに関わる基盤技術を用いて、2014年11月に医療機器として卓上型のSPEEDNIRS、研究用機器として携帯型LIGHTNIRSを製品化し発売。目標を大きく上回っている。

③ DBは当初内部公開し、その後、平成29年に主に研究者向けに公開。これらに基づく論文を、平成27年度に2編、平成28年度に2編、平成30年度に1編、令和元年度に1編、合計6編出版し、目標を上回った。

## ＜新たな市場の形成、売上げの発生、国民生活水準の向上＞

本研究成果を活用した製品化については、セルフケア健康機器市場は拡大傾向にあるものの、センシングした生体情報に基づき機器を適切に操作するためには、更なる技術革新が必要な状況。このため、現在、積水ハウスによる製品化の目標は2025年度とされている。

一方で、本研究課題の実施に伴い、当初予定していなかった新規の成果として、近赤外分光計測により、日常生活環境での運動に伴う単一回の（多数回の平均によることのない）脳活動が解読可能であることを確認。これは、「タグ付きブレインログデータベース」の解析により発見されたものであり、大規模脳活動データベースに基づく解読技術の開発というプローチの妥当性を示したもの。この高精度脳情報センシングに関わる基盤技術を用いて、島津製作所が製品化開発を並行して進め、医療機器として卓上型のSPEEDNIRS、研究用機器として携帯型LIGHTNIRS（左図）を製品化、平成26年度に発売開始。累計で大きな売上につながっている。

慶應義塾が本研究開発で試作・活用したポータブル脳波計は、(株)ユニークメディカルにより研究機器として製品化。多チャンネル化、Micro SDカードへのロギング、無線伝送等のカスタマイズが可能な製品として個別受注提供が行われている。

日本電信電話では、本研究開発で得た脳活動計測データ、生体計測データ、環境情報データの取り扱いや分散処理に関する知見に基づき、生体計測データ及び環境情報データを活用したIoTサービスを支える基盤技術の研究開発を推進するとともに、国際標準oneM2Mにおける標準化活動に参画。現在は、生体センサや環境センサを含む多様なIoTデバイス及びIoTサービス提供基盤の実用化に向け、取組を推進中。

## ＜知財や国際標準獲得等の推進＞

終了評価時に示したベンチマークを上回る、13件（うち4件は国際特許）の特許取得。「キャリブレーション装置、キャリブレーション方法及びキャリブレーションプログラム」、「動作識別システム、情報処理装置、情報処理プログラム及び情報処理システム」、「アクチュエータ装置、パワーアシストロボット及びヒューマノイドロボット」等、実環境におけるBMI活用に関連する知財を取得し、技術の確保に貢献。
### 4. 成果から生み出された科学的・技術的な効果

本課題の成果の一部である携帯型脳計測装置による計測技術、感情・情動コミュニケーションの解読に基づく支援技術は、内閣府「革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)」中の「脳情報の可視化と制御による活力溢れる生活の実現」において継続的に取り扱われ(http://www.jst.go.jp/impact/program11.html)、ImPACTにおける目標達成に資する携帯型BMIの実装を目指した研究開発へと展開した。

このImPACTの成果の一部を活用した国際標準化もなされる等、脳情報に関する研究開発の更なる発展、関連する産業分野の活性化や市場創出等につながる波及効果が得られつつある。

また、本課題を実施する中で、近赤外分光計測により、日常生活環境での運動に伴う単一試行の（多数試行の平均によらない）脳活動が解読可能であることを新たに確認した。この成果は、2014年日本神経科学大会（口頭発表）、2014年北米神経科学学会（ポスター発表）、2015年日本神経科学大会（口頭発表予定）等で報告されるとともに、2014年12月の報道発表「日常生活の支援を可能とするネットワーク型ブレイン・マシン・インタフェース(BMI)の技術開発に成功」において、自然な（強く念じることのない）脳活動の解読技術として報告している。

更に、研究開発成果の1つであるネットワークロボット化した電動車いすの結果を踏まえ、総務省の電波資源拡大のための研究開発「膨大な数の自律型モビリティシステムを支える多様な状況に応じた周波数有効利用技術の研究開発」において、更なる安全・安心を目指し、接続が切れにくい無線ネットワークの研究へと展開した。その成果は、国際標準化団体であるObject Management Group (OMG) 及びISO TC299 WG6において国際標準化が進められ、今後の市場形成も期待される。

### 5. 副次的な波及効果

参加機関の一つある積水ハウスでは、脳情報を含む生体情報による住宅設備機器・家電の操作や情動の表示を可能とする装置を実験住宅施設等に設置し、高齢者・要介護者の自立支援ツールとして実用化を目指した検証を実施。

また、本課題の実施に関わった若手研究者等は、本プロジェクトを通じて得られた知見に基づき人工知能系ベンチャーの起業や関連する研究機関において脳情報通信関連の研究に従事し、本プロジェクトに関係する基礎・応用研究を継続することで、脳情報通信分野の研究の拡大に効果があったと考えられる。

例えば、ATR主任研究員であったものは現在、某社CRO、ATR研究員であったものは現在、某社代表として活躍している他、国内大学の教授や助教、国立研究機関の研究員等として本プロジクトでの知見を活かした研究に従事しており、人材育成を通じた波及効果も認められる。

### 6. その他研究開発終了後に実施した事項等

## <周知広報活動の実績>

令和2年3月末までに、本研究開発に関連して発表した学術論文は46件（内、英文論文35件）、その他の学術発表193件（内、英文発表46件）と、その成果を広く研究者コミュニティに発信。また、公開実証実験2件、報道発表4件、報道掲載数44件等、広く一般に向けた積極的な成果発信も実施。

学術論文では、分野を代表する学術雑誌であるNeuroImage誌に3報(Morioka, et al., 2014; Morishige, et al., 2014; Morioka, et al., 2015)掲載。国際会議では、3rd International Winter Conference on Brain-Computer Interfaceでの招待講演等が行われた。なお、2012年11月の公開実証実験の成果は、同日夜及び翌朝のNHKニュース等の映像配信（合計5件）、2014年12月の公開実証実験の成果は、翌朝のNHKニュース等の映像配信（合計5件）及び多数のメディアを通じて広く報じられた。

「リファレンス脳活動データベース」は、我が国で初めて公開されたマルチモーダル脳活動データベースの一つであり、公開後には少なくとも5件(Fuchigami, et al., 2018; Nishimoto, et al., 2020; 等)の学術論文の掲載につながる等、基礎研究の発展に寄与するとともに、情報通信研究機構(NICT)の脳情報通信融合研究センター(CiNet)における基礎的・基盤的な研究に貢献。

## くその他の特記事項に係る履行状況＞(研究開発終了後も行うべきものについて)

基本計画書「6. その他」に記載された条件に基づき、本課題で開発を進めたネットワーク型BMIによるサービスが社会で実用化される際に生ずることが想定される問題点及びその解決法に関して調査研究を進め、特に、技術開発において順守すべき倫理指針について、関連法令等の動向を踏まえつつ、有識者からなる委員会での意見を集約し、「ネットワーク型BMIの基礎研究に関する倫理指針」として取りまとめられた。
ブレイン・マシン・インターフェースによる生活機器操作の実験

### 7. 政策へのフィードバック

## ＜国家プロジェクトとしての妥当性、プロジェクト設定の妥当性＞

1. (2)の政策的位置付けに明記した各種政府戦略等の決定を踏まえ、総務省において「計測装置の小型化、計測データをネットワークを通じて解析装置に送信、適切な応答時間で利用者の意図を推定する手法の確立」を担うこととされたことも受けて本研究開発が実施されたところであるが、基礎的な要素が強く、終了後の様々な波及効果も認められることから、国家プロジェクトとして妥当であったと考えられる。

## くプロジェクトの企画立案、実施支援、成果展開への取組み等に関する今後の政策へのフィードバック>

本研究開発の成果は、政府において脳情報通信分野を重要領域として設定する政策検討の過程にも大きく寄与したと考えられる。

NICTの第三期中長期目標(平成23～27年度)においては、脳情報通信に関する項目は重点研究の1つとして言及される程度の限定的な位置付けであった。その後、情報通信審議会「新たな情報通信技術戦略の在り方」第一次中間答申(平成27年7月)において「脳情報通信」が重要分野として示され、本中間答申を踏まえて策定されたNICTの第四期中長期目標(平成28～令和2年度)では「脳情報通信」が重点領域として重要な位置を占め、現在のCiNetでの活発な研究活動へとつながっているが、本中間答申の検討過程においては、本研究開発で得られた知見が多分に活用された。

本研究開発の開始当時には、脳情報通信は非常にチャレンジングな研究分野であったが、本研究開発等によってその可能性・重要性が示されたことが大きな要因の一つとなり、フロンティア領域の創成という政策的な貢献につながったものと考えられる。また、「リファレンス脳活動データベース」をはじめとする本研究開発で得られた知見は、2013年3月よりスタートしたCiNetの研究活動にも大きく寄与したものと考えられる。

なお、平成27年度情報通信白書には、本研究開発が先端的な取組の具体例として掲載された(下図)。

本研究開発の成果は、その後のNICTの脳情報通信研究や内閣府のImPACTプロジェクト等へとつながり、携帯型BMIの実装を目指した研究開発等に展開した点も評価できるが、脳情報通信は重要なテーマであることから、今後も視野の広い政策的視点に立ち、引き続き基礎的な研究をサポートしていくことが必要。

（出典）株式会社国際電気通信基礎技術研究所提供資料
# 革新的 AI ネットワーク統合基盤技術の研究開発 課題Ⅱ：AI によるネットワークサービス自動最適運用制御技術 Automated network service optimization technology

代表研究責任者 大谷 朋広（KDDI 株式会社）

研究開発期間 平成30年度～令和2年度

## 【Abstract】

With the introduction of 5G and the spread of IoT devices, high-speed communication and service provision based on a wide variety of requirements will be required. In order to meet these demands, it is important to establish a technology that dynamically controls network resources according to the situation by utilizing AI. Therefore, in this project, we carried out research and development of "Automated network service optimization technology" consisting of (1) AI network resource optimization technology and (2) Network service design, control and updating technology. As the first technology, development of requirement definition technology, clarification of quality metrics and modeling of coordinated control of resource allocation were conducted. As the second technology, network design automation technology and trend analysis technology of network state changes were implemented. Regarding the above results, through international standardization in ITU-T, exhibition in TMForum, press release of cooperation verification results, creation of 17 patents, and numerous paper presentations and conference presentations, we contributed to the realization of Society5.0 ahead of the world in Japan, and the strengthening of international competitiveness. In the future, we will promote activities for commercialization.

1 研究開発体制

○ 代表研究責任者

大谷 朋広 (KDDI 株式会社)

研究分担者

桑原 幹夫（株式会社日立製作所）

津村 聪一（日本電気株式会社）

○ 総合ビジネスプロデューサー

中村 秀治（株式会社三菱総合研究所）

○ ビジネスプロデューサー

福島 隆生（株式会社日立製作所）

福田 靖（日本電気株式会社）

研究開発期間 平成30年度～令和2年度

研究開発予算 総額 751 百万円

(内訳)

平成30年度	平成31年度	令和2年度(令和元年度補正予算)
246百万円	253百万円	252百万円
## 2 研究開発課題の目的および意義

今後、5G（第5世代移動通信システム）の導入やIoT機器の急速な普及に伴い、通信量が爆発的に増加するとともに、交通、医療・介護、農業、製造業等の様々な分野で新たなサービスが創出され、それぞれのサービス毎に伝送速度、伝送遅延、同時接続数等の多種多様な要件がネットワークに求められることが見込まれる。これら要件に対応しつつ、ネットワークが多種多様なサービスの実現に資する基盤となっていくためには、AI（人工知能）が持つ機能を活用しつつ、人の行動変化に伴うネットワーク等の状況に応じてダイナミックにネットワークリソースを自動最適制御する技術を確立することが重要である。これにより、多種多様なサービス要件を満たすネットワーク環境が随時提供され、様々な分野におけるサービスの創出を通じて、我が国における世界に先駆けた Society5.0の実現や、国際競争力の強化に寄与することを目的とする。具体的には、革新的AIネットワーク統合基盤技術の内、「AIによるネットワークサービス自動最適運用制御技術」を確立し、デジタルトランスフォーメンションの進展やNew Normal時代に必要不可欠となるネットワークの安定提供を通じて、我が国における世界に先駆けた Society5.0の実現や、国際競争力の強化に寄与することを目的とする。

## 3 研究開発成果（アウトプット）

### 3.1 AI ネットワークリソース最適化技術

・同一ネットワークを利用する多種多様なアプリケーションから求められるサービス要件に対して、過不足なく最適なネットワークリソースを常時割り当てていくためには、サービス要件の内容および人の行動や環境変化などサービス側の状況を分析するとともに、配分できるネットワークリソースの状態や提供できる品質レベルとの兼ね合いを調整していくことが求められる。そこで、求められるサービス要件に対する要件定義を行うとともに、サービス品質の指標化を行い、変動する必要リソースとネットワークリソースとのギャップを分析し柔軟にリソース配分を行う最適な協調制御のモデル化を行う。

#### 3. 1. 1 ネットワーク要件自動構成技術の確立

従来技術にはない Intent ベースのサービス要件をもとに、ナレッジベースで作られたネットワーク要件モデル(学習データ)から最も適したモデルを自動選定するサービス要件分析システムを開発した。

① ネットワーク要件設計を行うに当たり必要となるサービス要件をユーザから取得するための入力情報モデル（例えばユーザから取得する情報として、サービスの社会的影響度やサービス規模を規定する等）及びインターフェースを確立した。

② ユーザから取得した抽象的なサービス要件を分析することで、ネットワーク要件を策定するために必要となる機能要件（回線種別、帯域等）、非機能要件（冗長性、可用性等）を自動的に導出する技術を確立した。

③ 導出した要件を基に、確信度の高いサービステンプレートを自動選択するための AI アルゴリズム（分類器）を確立した。

④ サービス要件分析によって導出された機能要件、非機能要件及び選定された確信度の高いサービステンプレートを基に、ネットワーク要件仕様を導出する技術を確立し、導出の正答率80%以上を達成した。
⑤ 課題Ⅱーアー2）協調制御モデル技術にて検知したネットワーク状態（帯域などのリソース情報）に基づき、サービス毎に最適なリソースを割り当てるためのテンプレート生成・更新技術を確立した。

#### 3.1.2 協調制御モデル技術の確立

サービス要件とリソース状態を分析し、最適にリソース配分することを可能とする協調制御モデルを構築した。

① 課題Ⅱ－ア－１）で導出したネットワーク要件仕様を、課題Ⅱ－イ－１）ネットワーク自動設計技術へ通知するための課題間連携用インターフェースを確立した。

② 課題Ⅱ－イ－2）ネットワークモニタリング・最適化技術から連携されるネットワーク再設計情報に基づき、課題Ⅱ－ア－1）で生成したサービステンプレートを更新する技術を確立した。

③ 課題Ⅱ－イ－2）ネットワークモニタリング・最適化技術から連携されるネットワーク状態（帯域などのリソース情報）に基づき、他のサービスに対して譲渡可能なリソースを検知するためのリソース変動検知技術を確立した。

### 3.2 ネットワークサービス設計制御・更新技術

・多様な要件を持つサービスに対して求められるネットワーク設計及び設定は複雑化しており、要件分析結果や協調制御モデルに基づき、自動的に最適なリソースを設計することが求められている。また、より最適な自動運用としていくためには、運用状況を分析し、学習モデルにフィードバックしていくことが必要となる。そこで、要件分析結果や協調制御モデルを元に、最適なリソース設計を自動的に行うことを可能とする設計制御モデルを構築するとともに、運用状況に応じた学習モデルとネットワーク設定の更新技術を確立する。

#### 3.2.1 ネットワーク自動設計技術

サービス提供に必要な機能・非機能要件を抽象的かつ大まかな NW 構成として記述した情報であるネットワーク要件を入力すると、これを指定された要件を満たしつつ自動的に具体化・詳細化することで、動作可能な程度に具体的なネットワーク構成を生成する技術を確立した。

① ネットワークを具体化するための知識情報である具体化規則の仕様を明確化すると共に、本研究開発における実証で必要とされる規則一式を開発した。

② 開発した具体化規則に基づき、抽象的なネットワーク要件から具体的なネットワーク構成を導出する技術である探索型設計技術を確立した。本技術は、ネットワーク要件に含まれる要素を順次具体的な実現手段に相当する要素に置き換えることで、多数のネットワーク構成案を導出する。そして、生成された案の中から全ての要件を満たすネットワーク構成案を探索し、その結果をネットワーク設計結果として出力する。

③ 上記で確立した探索型設計技術における探索時間を大幅に短縮するために、AIを活用した探索アルゴリズムを確立した。AIは事前の学習結果を踏まえて、有望な設計案を優先して生成することで、要件を満たすネットワーク構成案を優先的に探索することで、設計を高速化する。

④ 上記２つの技術要素を組み合わせた学習型設計探索技術の試作品を開発した。また、８拠点を含むＳＤ・ＷＡＮで構成された企業ネットワークを題材とした設計動作の実証を通じて、従来６人月程度を要していたネットワーク設計が１０分程度で完了することを実証した。

⑤ AI によって生成された設計結果を、人が解釈し理解するためのグラフィカル・ユーザ・インタ
フェースを開発した。

⑥ 新規のネットワーク構成部品が追加された場合の再学習において、学習を段階的に実施する手法および学習する単位を分割する手法により、学習時間を 1/10 に短縮する高速学習技術を確立した。

#### 3.2.2 ネットワークモニタリング・最適化技術

自動設計されたネットワークの運用状況を監視・分析し、その分析結果を制御系にフィードバックすることで、運用中に所期の要件を満たさなくなった場合においても、再度要件を満たすネットワーク構成を設計し・更新することで、ネットワークの状態を維持する技術を確立した。

① ルータ、スイッチ等のネットワーク機器及びサーバ等の IT 機器を通じて収集したトラヒックや遅延等のサービス提供状況を基に、長期的なトラヒック変動の傾向分析を行うことで、ネットワーク再設計の要否判定を自動的に行う技術を確立した。

② 上記判定結果を課題Ⅱ－イ－１）や課題Ⅱ－ア－２）協調制御モデル技術へフィードバックするための課題間連携用インターフェースを確立した。

## 4 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた取組みの実施状況

1）国際標準化を目指すべく、ITU-SG13 ML5G にてアーキテクチャ フレームワークに関する以下の勧告草案に関連する寄書提出、議論を行い、2021年3月、標準化1件達成した。

Y.ML-IMT2020-serv-prov “Architecture framework for user-oriented network service provisioning for future networks including IMT-2020”

2）国内外の通信事業者、サービス提供者、システムベンダ等への研究成果を広めるべく、海外にて、TMForumによる"Digital Transformation 2020" オンライン展示（2020年6月、10月）に参加し、技術成果のプレゼンを実施し、技術成果をアピールした。

3）社会実装に向け、仮想化 NW で構築可能な SD-WAN 等のネットワーク設計支援サービスをターゲットとした課題連携検証を実施した。検証環境は、NICT テストベッドに構築し、課題 I ⅡⅢの技術成果を連動させた、サービス要求からネットワーク構築、運用監視、ネットワーク状態変化時のリアクション動作に関する一連の動作検証を実施した。本連携検証の結果をプレスリリースとして発表（2021 年 2 月 8 日）し、事業化を見据えたアピールを行った。

4）本研究における知財確保のため、サービス要件情報から自動でネットワーク要件を策定するための主要技術について、特許17件を創生し、出願申請を完遂した。

## 5 政策目標（アウトカム目標）の達成に向けた計画

対象ユーザを通信キャリア事業者、MVNO 事業者、社会インフラ事業者、企業と想定し、今後、適用領域について検討を推進していく。通信キャリア事業者提供の仮想ベースのネットワーク(5GNW、SDWAN等)への適用を想定したSIプロセスへの適用によるDX事業への貢献を目的に事業化活動を推進していく。事業化に向けた主な計画を下表に示す。
2021年度	2022年度	2023年度	2024年度	2025年度以降
[Ⅱ-ア]AIネットワークリソース最適化技術SIプロセスへの適用によるDX事業への貢献(日立)	商用化に向けたヒャリング・提案課題抽出・解決策立案	試作開発要件整理	製品開発	新規サービス、製品への適用開始
実環境での試行(効果検証)
SIプロセス(自・他社)への適用検討
[Ⅱ-イ]ネットワークサービス設計制御・更新技術センシング(顔認証等)・クラウドサービス等への適用(NEC)	商用化に向けた課題抽出・解決策立案	自社サービス含めた商用開発・導入検証本研究開発を元にしたクラシュアップ	新規サービス、製品への適用準備
製品化検討、開発SIプロセスへの適用検討	グループ会社・他社連携の検討

予想される波及効果としては、ネットワーク運用業務の DX 化を視野に入れた設計から構築・運用に至る業務の効率化・自動化ソリューション以外のアウトカムが期待できる。具体的には、

・課題Ⅱ・アでは、ネットワーク設計以外の通信事業者向け業務（設備設計、付帯工事設計等）への応用

・課題Ⅱ・イでは、センシング（顔認証等）やクラウドサービス事業者向け業務への応用

が期待でまる

また、より上流の作業である要件定義工程の自動化への拡張や、ネットワークの設計のみならず IT を含むシステム全体の設計への拡張について、将来的な研究開発成果が期待できる。
## 6 査読付き誌上発表論文リスト

[1] 黒田貴之、桑原拓也、丸山貴志、八鍬豊、田辺和輝、福田達也、里田浩三、大崎隆夫、“ICTシステムの設計に関する知識の機械学習による獲得”、電子情報通信学会和文論文誌 B Vol.J104–B No.3 pp.140–151（2021年3月1日）

[2] Takuya KUWAHARA、Takayuki KURODA、Takao OSAKI、Kozo SATODA、“An Intent-based System Configuration Design for IT/NW Services with Functional and Quantitative Constraints”、IEICE Special Section on Future Directions of Research and Development on Communication Quality （採録済み、印刷中）

## 7 査読付き口頭発表論文（印刷物を含む）リスト

[1] 丸山貴志、黒田貴之、桑原拓也、佐藤陽一、下西英之、里田浩三、“Enhancement of search-based automatic service configuration designing with tacit heuristics”、15th International Conference on IP + Optical Network 2019(iPOP)(2019年5月30日)

[2] 黑田貴之、桑原拓也、丸山貴志、里田浩三、下西英之、松田勝志、大崎隆夫、“Weaver: A Novel Configuration Designer for IT/NW Services in Heterogeneous Environments”、IEEE Globecom 2019（2019年12月12日）

[3] Kazuki Tanabe、Tatsuya Fukuda、Takayuki Kuroda、“Automated Performance Evaluation of Intent-based Virtual Network Systems”、2020 16th International Conference on Network and Service Management (CNSM)、Izmir、Turkey、2020、pp. 1-7（2020年11月2日）

[4] 小河太郎、牧野友和、新井健二、“Autonomous Network Provisioning for Digital Transformation Era”、The Sixteenth International Conference on Systems ICONS 2021（2021年4月18日）

## 8 その他の誌上発表リスト

[1] 黒田貴之、“AI 活用で変わる 5G 時代のネットワーク運用スタイル”、電波技術協会報誌、2020 年 5 月号（2020 年 5 月 11 日）

[2] 下西英之、谷尾真明、岩井孝法、黒田貴之、“5G/Beyond 5G に向けたネットワーク技術 AI 化へのチャレンジ”、電子情報通信学会誌、2021 年 5 月号（印刷中）

## 9 口頭発表リスト

[1] 下西英之、伊藤暢彦、黒田貴之、“モバイルネットワークにおける超低遅延アプリケーションのためのエッジコンピューティングの応用”、情報処理学会連続セミナー2018 第4回（東京）（2018年10月3日）

[2] 桑原拓也、“システム自動設計～『こういうシステム』がすぐ欲しい！に応える技術～”、Okinawa Open Days 2018 （沖縄）（2018年12月5日）

[3] 下西英之、桑原拓也、黒田貴之、“ネットワーク運用管理自動化に向けた設計・構築の自動化技術とAI/MLの活用”、TTCセミナー「デジタルトランスフォーメーション時代に向けたサービス品質評価及び運用管理に関する最新動向」（東京）（2019年1月21日）

[4] 小河太郎、“迅速なサービス提供に必要なネットワーク自動設計技術の一検討”、電子情報通信学会 第
35 回ネットワークシステム・情報ネットワーク研究ワークショップ（沖縄）（2019年3月4日）

[5] 下西英之、桑原拓也、黒田貴之、“ネットワーク設計構築の自動化と機械学習の活用”、第35回ネットワークシステム・情報ネットワーク研究ワークショップ（沖縄）（2019年3月4日）

[6] 丸山貴志、桑原拓也、八鍬豊、黒田貴之、佐藤陽一、“探索型ネットワーク設計導出方式の強化学習による探索の効率化”、電子情報通信学会（2019年3月）

[7] 下西英之、佐藤陽一、黒田貴之、八鍬豊、丸山貴志、桑原拓也、“ICT System design automation AI designs system diagram from system requirement”、15th International Conference on IP + Optical Network (iPOP 2019)（2019 年 5 月）

[8] 黑田貴之、丸山貴志、桑原拓也、佐藤陽一、下西英之、里田浩三、“Weaver: Search-based service configuration designing with fine grained architecture refinement rules”、15th International Conference on IP + Optical Network (iPOP 2019)（神奈川）（2019年5月30日）

[9] 黒田貴之、桑原拓也、丸山貴志、“Intent に基づく IT サービスの構成設計と機械学習の活用”、2019年 電子情報通信学会 ソサイエティ大会（大阪）（2019年9月10日）

[10]小河太郎、“迅速なサービス提供に必要なネットワーク自動設計技術の一検討”、RISING 考えるネットワーク勉強会（東京）（2019年11月26日）

[11]下西英之、黒田貴之、桑原拓也、丸山貴志、“AI活用によるインテントベースのネットワーク自動設計・ネットワーク運用自動化へ向けて-”、RISING2019－超知性ネットワーキングに関する分野横断型研究会（東京）（2019年11月26日）

[12]黒田貴之、桑原拓也、丸山貴志、八鍬豊、田辺和輝、福田達也、“利用者の意図に基づくネットワーク設計の機械学習による自律化”、IEICE/NV研究会（講演）

[13]田辺和輝、福田達也、黒田貴之、“グラフ探索アプローチによるネットワークのテスト工程自動化”、IEICE/ICM 研究会 (paper)

[14] 八鍬豊、丸山貴志、桑原拓也、黒田貴之、“強化学習を用いた ICT システム設計の自動化における学習収束性の改善”、IEICE/IBISML 研究会 (paper)

[15]Takayuki Kuroda、“Automation of intent-based network designing with machine learning”、iPoP'20 (特别招待講演)

[16] Takayuki Kuroda, “Introduction about automation of intent-based network designing with machine learning”, IEEE/APNOMS’20 (Distinguish Experts Panel)

[17]下西英之、尹秀薰、“SDN～その歴史と新しい社会に向けた取り組み～”、マルチメディア推進フォーラム PART824

[18]福田達也、赤堀悟、黒田貴之、里田浩三、“利用者の意図に基づく ICT システム設計の Web アプリケーション基盤構築への適用”、IEICE/ICM 研究会(paper)

[19]田辺和輝、黒田貴之、里田浩三、“探索型システム設計方式を用いた ICT システムの製品評価環境自動構築技術”、IEICE/ICM 研究会(paper)

[20]黒田貴之、“AIを活用したネットワーク技術の最前線〜「革新的AIネットワーク統合基盤技術の研究開発」の取り組みと成果〜”、電子情報通信学会総合大会企業特別ウェビナー（2021年3月10日）

[21] 小河太郎、“迅速なサービス提供に必要なネットワーク自動設計技術の一検討”、ネットワーク仮想化特別研究専門委員会（2020年5月12日）

[22] 小河太郎、“AI を活用したネットワーク設計技術”、電子情報通信学会総合大会企業特別ウェビナー
(2021年3月10日)

[23] 小河太郎、“デジタルトランスフォーメーション時代における自律型ネットワークプロビジョニング”、電子情報通信学会 総合大会 NS 研究会シンポジウム（2021年3月12日）

## 10 出願特許リスト

[1] 鈴木敏明、小河太郎、牧野友和、溜渕弘、田中裕一郎、“リソース管理装置、リソース管理方法、及びリソース管理システム”、日本、2018年11月22日

[2] 丸山貴志、“グラフ変換装置、グラフ変換方法およびグラフ変換プログラム”、日本、2019年10月17日

[3] 佐藤広明、小河太郎、溜渕弘、牧野友和、鈴木敏明、“ネットワーク要件生成システム、及びネットワーク要件生成方法”、日本、2019年2月27日

[4] 桑原拓也、“システム構成導出装置、システム構成導出方法およびシステム構成導出プログラム”、日本、2019年3月

[5] 桑原拓也、“システム構成導出装置、システム構成導出方法およびシステム構成導出プログラム”、PCT、2019年12月

[6] 丸山貴志、“適応的データ位置関係学習装置、適応的データ位置関係学習方法および適応的データ位置関係プログラム”、日本、2020年1月

[7] 八鍬豊、丸山貴志、“方策学習装置、方策学習方法および方策学習プログラム”、日本、2020年1月

[8] 桑原拓也、“システム構成導出装置、方法およびプログラム”、日本、2020年2月

[9] 八鍬豊、黒田貴之、“部分抽出装置、部分抽出方法およびプログラム”、日本、2020年3月

[10] 牧野友和、小河太郎、溜渕弘、佐藤広明、鈴木敏明、“ネットワーク要件生成システム、及びネットワーク要件生成方法”、日本、2020年3月18日

[11] 田辺和輝、福田達也、黒田貴之、“システム検証プログラム生成装置、システム検証プログラム生成方法およびシステム検証プログラム生成プログラム”、日本、2020年4月7日

[12] 丸山貴志、“評価指標値算出装置、評価指標値算出方法および評価指標値算出プログラム”、日本、2020年8月25日

[13] 牧野友和、小河太郎、鈴木敏明、“ネットワーク装置及び通信フローの送信制御方法”、日本、2020年9月1日

[14] 八鍬豊、黒田貴之、“システム設計学習装置、システム設計学習方法およびプログラム”、日本、2020年10月09日

[15] 田辺和輝、黒田貴之、“テスト支援装置、テスト支援方法およびプログラム”、日本、2020年12月22日

[16] 桑原拓也、黒田貴之、“システム要件編集装置、システム要件編集方法、及びプログラム”、日本、2021年1月07日

[17] 黒田貴之、“表示装置、表示方法、及びプログラム”、日本、2021年1月27日

[18] 桑原拓也、黒田貴之、“システム自動設計装置、システム自動設計方法、及びプログラム”、日本、2021年2月24日

[19] 牧野友和、小河太郎、鈴木敏明、“機械学習装置及び機械学習方法”、日本、2021年3月11日
## １１ 取得特許リスト

なし

## 12 国際標準提案・獲得リスト

[1] ITU-T Focus Group on Machine Learning for Future Networks including 5G、提案番号: ML5G-I-109-R2、標準化技術の名称: Requirements and use cases of AI/ML for end-to-end network operation automation、提案年月日：2018年11月27日

[2] ITU-T SG13Q20 (IMT-2020: Network requirements and functional architecture)、提案番号: SG13-C738、標準化技術の名称: New: Proposal to initiate a new Recommendation draft “Architecture framework of AI-based network automation for resource adaptation and failure recovery in IMT 2020 and beyond”、提案年月日: 2019年10月14日

[3] "ITU-T SG13Q20 (IMT-2020: Network requirements and functional architecture)、提案番号: SG13-C739、標準化技術の名称: New: Proposal to initiate a new Recommendation draft "Architecture framework of user-oriented service provisioning with AI-based generation of network requirements, configuration and provisioning workflow in IMT 2020 and beyond", 提案年月日: 2019年10月14日

[4] ITU-T Recommendation Y.3177 (formerly Y.ML-IMT2020-NA-RAFR): “Architectural framework of artificial intelligence-based network automation for resource and fault management in future networks including IMT-2020”

[5] ITU-T Recommendation Y.3178 (formerly Y.ML-IMT2020-serv-prov): “Functional framework of AI-based network service provisioning in future networks including IMT-2020”

## 1 3 参加国際標準会議リスト

[1] ITU-T Focus Group on Machine Learning for Future Networks including 5G (FG ML5G)、東京、2018年11月27～29日

[2] ITU Focus Group on Machine Learning for Future Networks including 5G Workshop、ジュネーブ、開催年月日：2019年6月17日

[3] TSB Director’s CJK CTO Consultation Meeting、東京、開催年月日：2019年7月16日

[4] ITU-T SG13Q20 (IMT-2020: Network requirements and functional architecture)、ジュネーブ、開催年月日：2019年10月14日～25日

[5] ITU-T SG13Q20 Interim e-Meeting (Submitted two contributions to progress two Recommendation drafts)、2020 年 5 月

[6] ITU-T SG13 meeting (Submitted four contributions to progress two drafts; sent a liaison statement to TMF)、2020 年 7 月

[7] ITU-T SG13Q20 Interim e-Meeting (Submitted contributions to progress two drafts)、2020 年 10 月

[8] ITU-T SG13 Rapporteur Group Meeting (Consent of Y.ML-IMT2020-RAFR as Y.3177)、2020 年 12 月

[9] ITU-T SG13Q20 interim e-meeting (Contribution to progress Y.ML-IMT2020-serv-prov)、2021年1月
## 14 受賞リスト

なし

## 15 報道発表リスト

## （1） 報道発表実績

[1] “総務省の研究開発課題「革新的 AI ネットワーク統合基盤技術の研究開発」を受託”、2018 年 7 月 24 日

[2] “AI 活用で 5G ネットワークを自動復旧させる実証実験を開始 〜総務省の研究開発課題「革新的 AI ネットワーク統合基盤技術の研究開発」を推進〜” 2021 年 2 月 9 日

## （2） 報道揭載実績

[1] “KDDI、日立、NEC、NICT の 4 者、総務省の研究開発課題「革新的 AI ネットワーク統合基盤技術の研究開発」を共同で受託”、クラウド Watch、2018 年 7 月 24 日

[2] “AIでネットワーク運用、KDDなど開発受託”、日経電子版、2018年7月24日

[3] “KDDI など、「革新的 AI ネットワーク統合基盤技術の研究開発」”、マイナビニュース、2018 年 7 月 25 日

[4]“NEC、KDDI、日立が、総務省の「革新的 AI ネットワーク統合基盤技術の研究開発」を受託”、IT Leaders、2018 年 7 月 25 日

[5] “革新的 AI ネットワーク 統合基盤技術を研究開発 KDDI、日立、NEC、NICT 総務省から採択”、電波新聞(1 面)、2018 年 7 月 25 日

[6] “ネットワークを AI で自動制御 KDDI、日立、NEC が研究”、化学工業日報(1 面)、2018 年 7 月 25 日

[7] “Society5.0 を実現する ICT 統合基盤、研究開発はじまる”、Business & Public Affairs、2018 年 7 月 25 日

[8] “AI でネットワーク運用”、日経産業新聞(4 面)、2018 年 7 月 26 日

[9] “KDDI、日立、NEC の 3 社、NICT と共同で AI ネットワーク統合基盤技術を研究開発”、ZDNet、2018 年 8 月 1 日

[10] “AI の NW 統合基盤　日立、NEC、KDDI 3 社　NICT と共同開発へ”、通信興業新聞(4 面)、2018 年 8 月 6 日

[11] “KDDI・日立・NEC・OKI、AI 活用で 5G ネットワークを自動復旧させる実証実験を開始”、日経 XTECH ACTIVE、2021 年 2 月 9 日

[12] “AI 活用で 5G ネットワークを自動復旧させる実証実験を開始”、PRTIMS、2021 年 2 月 9 日

[13] “AI を活用して 5G ネットワークを復旧、KDDI などが実証実験を開始”、ASCII、2021 年 2 月 9 日

[14] “AI で 5G ネットワークの障害を自動復旧 KDDI と日立など 4 社が実験”、ITmedia NEWS、2021 年 2 月 9 日

[15] “AI活用で5Gネットワークを自動復旧させる実証実験—KDDI、日立、NEC、OKIが開始”、IT Leaders、2021年2月9日

[16] “KDDI、日立、NEC、OKI の 4 社、AI 活用で 5G ネットワークを自動復旧させる実証実験を開始”、
クラウド Watch、2021 年 2 月 9 日

[17] “AI活用で5Gネットワークを自動復旧させる実証実験-NECやKDDIら5者”、マイナビニュース、2021年2月9日

[18] “KDDI・日立・NEC・OKI、AIを活用し5Gネットワークを自動復旧させる実証実験を開始”、excite ニュース、2021年2月10日

[19] “KDDI・日立など、AIで5Gネットワークを自動復旧させる実証実験を開始”、IoTnews、2021年2月10日

[20] “AI 活用で 5G 網を自動復旧させる実証実験--KDDI、日立、NEC、OKI が共同”、ZDNet、2021 年 2 月 10 日

[21]“5G ネットワーク障害時に AI が自動復旧する実証実験 KDDI、日立、NEC、OKI と NICT が協業”、ロボスタ、2021 年 2 月 14 日

[22] “AI で 5G 網実証/障害検知、復旧自動化へ/KDDI ら”、建設通信新聞 DIGITAL、2021 年 2 月 22 日

[23] “KDDI など 4 社、5G 自動復旧へ実験 23 年の実装目指す”、日刊自動車新聞、2020 年 2 月 24 日

## 16 ホームページによる情報提供

[1]URL:http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/07/0724.html

掲載情報の概要：本プロジェクトの受託結果を自社 HP に掲載。またプロジェクト全体の取り組み内容、及び、自社担当課題について掲載し、活動内容をアピールした。

ヒット数：10件

[2]URL:https://jpn.nec.com/press/202102/20210209_01.html https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/02/0209.html

掲載情報の概要: 本プロジェクトの実証実験について自社 HP に掲載。またプロジェクト全体の取り組み内容、及び、自社担当課題について掲載し、活動内容をアピールした。

ヒット数：13件
## 研究開発による成果数

平成30年度	平成31年度
査読付き誌上発表論文数	0件（0件）	0件（0件）
査読付き口頭発表論文数（印刷物を含む）	0件（0件）	2件（2件）
その他の誌上発表数	0件（0件）	0件（0件）
口頭発表数	6件（0件）	5件（2件）
特許出願数	3件（0件）	7件（1件）
特許取得数	0件（0件）	0件（0件）
国際標準提案数	1件（1件）	2件（2件）
国際標準獲得数	0件（0件）	0件（0件）
受賞数	0件（0件）	0件（0件）
報道発表数	1件（0件）	0件（0件）
報道掲載数	10件（0件）	0件（0件）

令和2年度	合計
查読付き誌上発表論文数	2件（0件）	2件（0件）
查読付き口頭発表論文数（印刷物を含む）	1件（1件）	3件（3件）
その他の誌上発表数	1件（0件）	1件（0件）
口頭発表数	12件（0件）	23件（2件）
特許出願数	9件（0件）	19件（1件）
特許取得数	0件（0件）	0件（0件）
国際標準提案数	2件（2件）	5件（5件）
国際標準獲得数	0件（0件）	0件（0件）
受賞数	0件（0件）	0件（0件）
報道発表数	2件（0件）	3件（0件）
報道掲載数	13件（0件）	23件（0件）

注1：各々の件数は国内分と海外分の合計値を記入。（括弧）内は、その内海外分のみを再掲。

注2：「査読付き誌上発表論文数」には、定期的に刊行される論文誌や学会誌等、査読（peer-review（論文投稿先の学会等で選出された当該分野の専門家である査読員により、当該論文の採録又は入
# 令和3年度継続課題に係る継続評価書

：KDDI 総合研究所、東北大学、住友電工、古河電工、日本電気、研究機関

オプトクエスト

研究開発課題

：新たな社会インフラを担う革新的光ネットワーク技術の研究開発

課題Ⅱ マルチコア大容量光伝送システム技術

研究開発期間 ： 平成30年度 ～ 令和3年度

代表研究責任者：森田逸郎

☑ 総合評価：適

(評価点 19 点／ 25 点中)

(総論)

前回継続評価時の指摘事項に適切に対応するとともに、アウトカム目標の達成に向けた取組を着実に実施しており、研究開発は計画通りに進捗している。

また、最終年度の研究開発目標やアウトカム目標の達成に向けた実施計画も適切であり、マルチコア伝送技術の実用化や国際競争力の向上に資する成果が期待でき、最終目標達成に向けて引き続き研究開発を推進することが適当である。

(コメント)

前回継続評価時の指摘事項に適切に対応するとともに、アウトカム目標の達成に向けた取組を着実に実施しており、研究開発は計画通りに進捗している。また、最終年度の研究開発目標やアウトカム目標の達成に向けた実施計画も適切であり、マルチコア伝送技術の国際競争力の向上に資する成果が期待でき、引き続き研究開発を推進することが適当である。

マルチコアファイバの研究開発成果が実用化に至ることは重要な目標の一つであり、学術的な点のみならず、社会インフラの継続的な発展への貢献が期待される。ユーザとの議論、標準化活動も継続しつつ、最終目標達成に向けて検討を続けていただきたい。

順調に進展しているため、継続は「適」と評価する。