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AIを支える次世代通信技術「6G」

AIを支える次世代通信技術「6G」

2026年11月9日

#6G #AI

AIの利用環境を変える6G
通信とAI処理を一体化してネットワークを効率化
送受信双方にAIを実装して通信品質を高度化

生成AIや自律走行、デジタルツインの普及に伴い、膨大なデータを短時間で処理する通信基盤の重要性が高まっている。2030年頃の実用化が見込まれる第6世代移動通信システム「6G」は、5Gを高速化するだけでなく、通信網の内部にAIを組み込み、端末、基地局、クラウドが協調して学習や推論を行う基盤とする構想も検討されている。

AIの利用環境を変える6G

6Gでは100Gbps級の通信速度や低遅延、高信頼性に加え、多数のセンサーや機器を収容する能力、通信とセンシングの融合などが期待されている。AIが扱う映像やセンサーデータを遠隔のクラウドへ常に送るのではなく、利用者に近い基地局やエッジサーバで分析し、必要な結果だけを端末へ返すことも可能になる。

例えば、自動運転車は周辺の車両や歩行者、信号機などに関する情報を即座に処理する必要がある。工場のロボットも、通信の遅れや中断が発生すれば、安全性や生産効率に影響が及ぶ。6Gによって通信とAI処理を一体的に制御できれば、状況に応じて端末、基地局、クラウドのどこでデータを処理するかを切り替え、応答時間や消費電力を抑えられる可能性がある。

一方、通信網へのAI導入が進むほど、システムは複雑になる。高性能な計算設備の消費電力や導入コストに加え、個人情報を含むデータの管理、AIの誤判断、サイバー攻撃への対策などが課題だ。通信障害が社会活動に与える影響も大きいため、AIが停止した場合でも基本的な通信を維持するフェイルセーフ設計が欠かせない。

（図1）5Gから6Gへ向けた期待（出典：総務省資料「Beyond 5G（6G）の特徴」より引用）

通信とAI処理を一体化してネットワークを効率化

5G Advancedや6Gを見据え、ソフトバンクが開発を進めるネットワーク基盤「AI-RAN」は、携帯電話の通信処理を担うRAN（無線アクセスネットワーク）と、生成AIや画像認識などのAI処理を、共通のコンピューティング基盤上で動かす考え方だ。同社は、神奈川県藤沢市にNVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティング基盤などを活用した屋外ネットワークを構築し、通信処理とAI処理を同時に稼働させる実証を進めている。

従来の基地局設備は、通信量のピークに備えて処理能力を確保する必要があり、時間帯によっては計算資源に余裕が生じる。AI-RANでは、この余剰資源をAIの推論処理に利用する。例えば、街頭カメラの映像を基地局に近い場所で分析し、車両や歩行者、異常の発生を検知できれば、すべての映像をクラウドへ送る場合に比べて通信量と応答時間を抑えられる。工場では設備の異常検知、商業施設では混雑状況の把握、道路では自動運転車への周辺情報の提供といった活用が想定される。

現在、ソフトバンクはAI-RANを製品化するための取り組みを「AITRAS」として展開している。単に基地局にAI用のGPUを追加するのではなく、通信とAIの負荷に応じて計算資源を割り当てる仕組みや、複数の拠点へAIモデルを配置する運用基盤まで含めて整備する構想だ。将来、6Gの基地局が地域の分散型AIデータセンターとして機能すれば、処理がクラウドに集中するのを避けられる。また、端末単体では動かしにくい大規模なAIも利用しやすくなる。さらに、基地局ごとの電力消費や利用状況を可視化し、需要に応じて通信とAIの資源を自動配分できれば、ネットワーク全体の効率を高めながら、新たなAIサービスを地域へ展開できる可能性もある。

（図2）AI-RAN屋外実証環境に配置したアンテナの様子（出典：ソフトバンクのプレスリリースより引用）

送受信双方にAIを実装して通信品質を高度化

一方、従来の移動通信では、人間が設計した数式やルールに基づいて電波の変調、送信、受信、復調を行うため、電波伝搬環境の変化によって通信品質が不安定になるという課題があった。例えば、都市部では建物による電波の反射が多く、イベント会場では端末が一時的に集中する。また、工場では機械の移動や金属設備によって通信環境が変化するため、あらかじめ定めた設定だけでは常に最適な品質を維持できるとは限らない。

NTTドコモは、NTT、ノキアベル研究所、SKテレコムと共同で、6Gに向けたAIを活用した無線技術のリアルタイム送受信実証試験を神奈川県横須賀市で実施。遮蔽物の有無、静止時か移動時かなど、電波伝搬環境が異なる屋外試験環境において、送信側と受信側の双方にAIを実装した機器を使用し、スループット（通信速度）の比較評価を行った。

実験では、「最高時速40kmで走行可能な、緩やかなカーブを含む公道を移動する環境」「部分的に遮蔽物が存在する環境」「最高時速60kmで走行可能な、ほとんど遮蔽物がない道路を移動する環境」という3コースでスループットを比較。その結果、最も複雑な電波伝搬状況を有する環境下において、従来技術と比べて、スループットがコース全体の平均で18％、最大で100％向上したという。

（図3）平均18%、最大100%のスループット改善効果が得られたコース（出典：NTTドコモのプレスリリースより引用）

これらは、6Gを単なる高速通信ではなく、AIが通信を最適化し、通信網がAIの実行を支える基盤へと発展させる取り組みである。特に、6Gで検討される通信とセンシングの融合が進めば、基地局の電波を使って人や物体の位置、動き、周辺環境を把握し、その情報をデジタルツインへ反映させる用途も考えられる。将来的には、通信網が現実空間の変化を捉え、AIが分析した結果をロボットや交通システムへ返すことで、現実と仮想空間をリアルタイムに連動させられるようになる可能性もある。

とはいえ、6Gの仕様や利用周波数、サービスモデルはまだ検討段階にある。今後は実験環境で示された性能を実際の都市や工場で再現し、安全性、消費電力、事業性を含めて検証できるかが普及の鍵となるだろう。