東大・早大・富士通・日立、プライベートLTEやローカル5Gの利用促進に向けて無線周波数利用効率を向上する技術を開発

製造現場のスマート化や設備メンテナンスの高度化などさまざまな分野でIoT活用が進む中、高精細映像や多数のセンサーデータを伝送するために高速かつ低遅延な通信を可能にするプライベートLTEやローカル5Gなどの利用が検討されている。一方、それらの無線通信の効率的な利用が課題となっており、ネットワークの負荷を柔軟に制御できる技術の確立が期待されている。

しかし、従来のネットワーク仮想化技術では、さまざまなIoTサービスごとにそれぞれ独立してネットワークリソースが使われているため、ネットワーク全体に対してバランスのよいリソース配分ができておらず、無駄にリソースを消費してしまうという課題があった。

国立大学法人東京大学、学校法人早稲田大学、富士通株式会社、株式会社日立製作所（以下、日立）は、IoT機器の普及や、そのデータを流通・活用するサービスの拡大に向けて、総務省委託研究「IoT機器増大に対応した有無線最適制御型電波有効利用基盤技術の研究開発」の技術課題の一つである「有無線ネットワーク仮想化の自動制御技術」において、各機関の開発技術を統合した実証実験を2020年11月1日から2021年3月25日まで実施した。

4者による同研究開発では、有無線ネットワークにおいて、トラフィックの混雑状況や利用者からの要求に応じて、オンデマンドで仮想的にネットワークリソースを割り当てる自動制御技術を開発した。

また、同実証実験では、東京大学の構内に構築されたプライベートLTE（sXGP（※））の環境を利用して、各機関が開発した技術を統合した検証を行った。ネットワークに流れるトラフィック全体の増減などの傾向をIoTサービスごとに分割して分析することで、トラフィックモデルやデータの冗長性などの情報を取得し、それらの情報に基づいて、以下3つの技術を連動させ、無線周波数の利用効率の向上効果を確認した。

IoT指向ネットワークオーケストレーション技術

複数の異なるIoTサービス間で重複するデータへのアクセスを調査し、ネットワークのトラフィックの状況に応じて、データを自動的に集約・分配し削減する。

IoT指向ファンクションオーケストレーション技術

IoTサービスを構成する画像分析（人物、車などの検知）や画像加工処理などの機能をネットワーク上の複数のノードに対して適切に分散配置することで、ネットワークの負荷を軽減する。

IoT有無線ネットワークのスケーラブルリソースプーリング自動化技術

複数のIoTサービスにおけるデータ転送のタイミングを最適化することで、一時的に大量のデータが流れるバーストトラフィックを防止する。

東大・早大・富士通・日立、プライベートLTEやローカル5Gの利用促進に向けて無線周波数利用効率を向上する技術を開発 — 実証実験の結果

なお、各機関が開発した技術は以下の通り。

機関	技術名称	内容
東京大学	IoT仮想ネットワークの有無線統合、振る舞い監視	仮想化されたネットワーク上を流れるIoTトラフィックの動作パターンやピーク発生周期や遅延変動パターンなどの振る舞いデータを取得し、ネットワークスライス内のデバイス・コンテナ・アプリケーションレベルまで分解して分析する。
早稲田大学	IoT指向ファンクションオーケストレーション	各サービスを構成するさまざまなファンクションが分散配置されたネットワークにおいて、ファンクションごとにネットワークの利用状況を見える化し、機能配置の最適化を行う。
富士通	IoT指向ネットワークオーケストレーション	利用者の要求に基づいて、ネットワークのトラフィックを自動的に制御してネットワーク全体の負荷を最適化するために、データの集約や分配などの機能を仮想ゲートウェイへ動的に配備する。ネットワーク利用効率を向上させ、IoTデータを効率的に活用するプラットフォームの構築を行う。
日立	IoT有無線ネットワークのスケーラブルリソースプーリング自動化	さまざまなIoTサービスの要求やトラフィック特性をモニタリングし、各サービスの送信タイミングを調整することで、複数サービスを統合した際に発生するバーストトラフィックを抑制する。