NTTドコモとNTTは、6G時代におけるAIやロボットの能力を最大限に引き出すネットワークの実現に向け、新たな技術の実証に成功しました。この実証では、「In-Network Computing（INC）」という技術を使って、遠くにあるAIの計算に使う特別なコンピューター部品（GPU）と5Gネットワークをつなぎ、AIによる映像解析を非常に低い遅延で行えることを確認しました。
6G時代に求められるネットワーク
6G時代には、現実と仮想空間が融合した「没入型XR」や、AI・ロボットを活用した新しいサービスが広がると言われています。これらのサービスでは、大量のデータを非常に速くやり取りし、処理する能力が求められます。例えば、ロボットが自分で動く際、周りの映像やセンサーの情報をAIで瞬時に解析し、障害物を避けるなどの制御に役立てる必要があります。特に、小型のロボットやシンプルなウェアラブル端末でAIの学習や推論を使う場合、利用者がストレスなくサービスを使えるように、端末以外の場所でもリアルタイムに大量のデータを処理する能力が不可欠です。
これまで、AIの推論処理を複数の場所で分担して行うことは、主にアプリケーションやサーバー側で管理されていました。そのため、AIの計算に使うGPUリソースの配置や通信の遅れが、サービス全体の品質に大きく影響し、近くにある計算リソースを使うことが前提となっていました。このような課題を解決するため、NTTドコモとNTTは、ネットワーク自体が通信だけでなく、AIなどのデータ処理も制御する「INC」の研究開発を進めています。
実証実験の概要
今回の実証実験では、5Gコアネットワーク上に「INCエッジ」という特別な機能を実装しました。このINCエッジは、5Gネットワークと、超低遅延・広帯域・低消費電力が特長の光ネットワーク基盤「IOWN APN」を接続します。これにより、地理的に離れた場所にあるAI映像解析用のGPUリソースを、低い遅延で安定して利用できることを検証しました。
実験では、5Gネットワークに接続された端末から送られた映像データを、INCエッジとIOWN APNを介して遠隔のGPUリソースでAI推論処理を行いました。通常、AI推論処理を分散して行う場合、GPUリソース間の通信遅延が処理全体の遅延に大きく影響するため、同じ拠点内など近い場所にあるGPUリソースの利用が前提となります。しかし、この実証では、INCエッジが通信の制御に加えてAI推論処理もネットワーク側から制御することで、遠隔地のGPUリソースを使っても高い推論性能を維持できることを確認しました。
図1. 実証実験のシステム構成
今回の実験では、通信とAI映像解析を合わせた処理の遅延が、人間の周りでロボットが自律的に動く際に必要とされる遅延の範囲内であることを確認しました。これにより、6G時代に遠隔でロボットを制御するために十分な低い遅延が実現できる見通しが得られました。
各社の役割
この実証実験において、NTTドコモとNTTはそれぞれ以下の役割を担いました。
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NTTドコモ
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実証実験全体の計画と管理
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5G SA商用環境（コアネットワークや無線基地局装置など）と技術的なノウハウの提供
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IOWN APNの設計検討と構築
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実現方式の検討とネットワーク構成の設計
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NTT
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INC基盤の提供
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INCエッジ（5GコアネットワークとINCをIOWN APNでつなぎ、分散推論を実現するエッジ機能）の提供
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実現方式の検討とネットワーク構成の設計
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今後の展望
今回の実証実験で得られた成果は、6G時代のAIやロボット向けのデータ転送・処理に応用できると期待されています。NTTドコモとNTTは、今後も6Gネットワークの重要な技術として、シンプルな端末の普及を目指し、通信とデータ処理を一体的に提供するINCの技術検討・実証、そして国際標準化を推進していきます。これにより、6G時代のAI・ロボットがその能力を最大限に発揮できるネットワークの実現を目指します。
関連情報
この成果は、2026年3月2日から5日にかけてスペイン・バルセロナで開催されるGSMA主催「Mobile World Congress Barcelona 2026」のNTTグループブースにて展示される予定です。
