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新世代ネットワーク推進フォーラムアセスメントワーキンググループ

平成28年1月20日

アセスメントWG主査

須藤 修

活動報告

資料 ４

参考資料

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アセスメントワーキンググループ2007-2009年度の活動

（健康・医療・福祉分野、ネットワークロボット分野、ライフスタイル分野）

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アセスメントワーキンググループ2010-2013年の活動

（ネットワーク仮想化とクラウドネットワーキング分野）

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経済効果の定量化の検討

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◆定量化にあたっての前提(1) 本技術分野が成長すると見込んでいる企業へのインタビューを

ベースとして 産業連関表により各年の算出を実施。(2) 従来技術のサーバ仮想化と新世代技術であるネットワーク仮

想化とは今や切り離せない関係になっているため、両方を含む「仮想化技術」全般のアセスメントを実施。

(3) 本アセスメントは、各種補正を適用せずに計算をしているが、補正を適用すると算出結果は増加の傾向が見込める。 特に、CAPEX, OPEX の削減による効果は、将来データを収集可能な時点で算出可能。

◆試算の検討•総生産誘発額は、堅い数字として算出。•2016年までの市場予測を、以下の３パターンのシナリオで推計。

•シナリオ１：調査事例のA社の予測に基づくシナリオ•シナリオ２：技術的に達成可能な範囲でのシナリオ•シナリオ３：高成長した場合のシナリオ

アセスメントワーキンググループ2014-2015年の活動

（Application Driven Programmable Network 分野）

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平成27年の活動の狙い ～Application Driven Programmable Network SWG～

• アプリケーションを出発地点として、SDN、NFV、その

先の技術等が実現する社会の姿、経済的な効果について検討を行う。（2020東京オリンピックへの貢献も視野に入れる）

• 重点分野の設定にあたっては、わが国特有の課題を意識し、米国US Igniteの検討分野も踏まえ検討。

• 各種調査（文献、インタビュー）を行い、「現在できていないこと」「新世代ネットワークでできる可能性があること」を把握、整理。

• 上記の検討を踏まえ、分野横断的な整理を実施。

27参考： http://smartamerica.org/challenge/ /

平成27年活動内容

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１．アセスメントＷＧの活動（１） アセスメントＷＧ全体会合◆第21回会合 （2015/2/23）

• 平成２７年のアセスメントWGの活動について• 平成２７年のApplication Driven Programmable Network SWGの活動

について

◆第22回会合 （2015/7/7）• 平成２７年活動報告・平成27年活動計画の確認• Ｈ27年度 Application Driven Programmable Network SWGの活動に

ついて

◆第23回会合 （2015/12/16）• Application Driven Programmable Network SWGの活動報告• フォーラム総会での報告事項の検討と確認

• アセスメントWGの活動の総括• 平成２７年の活動報告 ／等

平成２７年活動内容

• （２）Application Driven Programmable Network SWG• 平成27年1月～2月 ：文献調査、ヒアリング調査• 平成27年2月4日 SWG会合開催• 平成27年1月～2月 ：文献調査、ヒアリング調査• 平成27年6月24日 SWG会合開催• 平成27年6月～8月

- 重点テーマの担当者の決定- 重点テーマのまとめ案の作成・検討- 重点テーマのまとめ案のブラッシュアップ

• 平成27年8月26日 総務省訪問• アセスメントWGの作成した重点テーマ３テーマのイメージ

について意見交換を実施

• 平成27年9月～12月- 重点テーマ周辺の文献調査の追加実施、整理- 総会報告資料案の検討

平成26～27年度の検討分野 ～Application Driven Programmable Network SWG～

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区分 概要（例）

１ 医療

拠点病院、地域の医療機関、その他連携委託先をシームレスにつなぎ遠隔検査や結果共有を行う。検査画像の送受信、電子カルテ情報の送受信等。ネットワークを経由して、遠隔で手術指導、ロボット手術を行う。（遠隔検査・遠隔医療）院内ネットワークの仮想化によるネットワークの一元管理 等

２ 農業植物の生育状況をITで遠隔監視・管理、農作業等をITで遠隔監視・操作・管理（ＩＴ農業）作物の出荷、販売も含め一元的にクラウドで管理。

３ エンターテイメントクラウドの利用による演算（画像）処理のオフロード（クラウドオフロード）リアルタイム性の高いオンライのゲーム環境の実現プログラマがネットワークを気にせずにゲーム開発が可能なネットワークシステム

４ 交通・運輸基地局を介さない自動車同士での通信（車車間通信）駅の各種情報の一括管理、利用者への情報提供、利用者情報の分析等（駅のネットワーク化）クラウド活用による協調型ITSのセキュリティ強化と適用範囲拡大（クラウドオフロード）

５ 教育没入感のある高精細画像を用いた高度なe-learing・見学、教育現場のノウハウ共有、授業・テストにおける端末活用（魅力的教材の開発・活用、生徒の理解度の把握、授業の効率化）等

６ 建築 建物のインテリジェント化（エレベータの運行の調整、インテリジェントな温度・照明・安全等管理） 等

７ 少子高齢化高度な見守り（子ども・高齢者）、子育て世帯・介護世帯の就労支援（オンライン会議、オフィス内同様の作業環境 等） 等

８情報家電・ホームネットワーク

４K8Kの活用、ウエアラブルな端末の活用 等

９ 安全・災害 災害発生前の事前対策、災害発生時の各種対策

10 製造分野 製造過程における稼働管理、品質管理、MR/ARを活用した製造工程の支援、試作シミュレーション 等

11 エネルギー分野 膨大な数のスマートメータのデータ管理、エネルギー消費・供給の包括的な管理・ 適化 等

１２ 流通分野 オンライン・リアルタイムの在庫管理、流通管理 等

１３ 仮想通貨 オンラインサービスで経済活動ができる貨幣価値 等

１４ 2020東京オリンピックスーパーハイビジョン映像、超臨場感映像記録・配信、人流解析・不審者検索、多言語対応自動翻訳サービスの提供（観光、食事、医療、災害） 等

分野横断的な課題 ～Application Driven Programmable Network SWG～

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区分 概要（例）

考えるネットワーク学習し、自律的な（autonomic）動作をするネットワーク。データマイニング等の機能をクラウドだけでなくネットワーク側でも保有。センサネットワークを回したインターネットの障害・異常検知、社会的ヘルスチェック（疾病・感染症発症状況の予知・把握、人々の生活における各種異常検知）

オプトアウト的ネットワーク 災害発生時にはセキュリティの制限を外す・緩和する等のオプトアウトの機能の搭載。（分野横断）

冗長トラヒックの削減 同じコンテンツに何度もアクセスする場合等の冗長トラヒックをネットワーク側で削減。（分野横断）

莫大な数の端末への対応（センサネットワーク等）

膨大な数のセンサ等の端末が設置され、小さなパケットが、常時、多量に発生する状況におけるネットワーク側でのサポート。もしくはセンサ側が高度化し情報処理・情報蓄積ができる場合のネットワーク側でのサポート。（例：農業、交通・運輸、建築、安全・災害、エネルギー（スマートメータ―等））

端末が密集した場所でのデータ通信

競技場等、超絶に端末が密集した場所（端末を持った人の密集を含む）でのデータ通信時のネットワーク側でのサポート。（例：オリンピック、エンターテインメント 等）

トラフィック量の時間変動への対応

競技場や各種イベント会場、観光地等、トラフィック量が時間によって劇的に変化する際のネットワーク側の追従。（例：オリンピック、エンターテインメント 等）

アプリケーションとネットワークの連携

データの発信元が追跡できるネットワーク。（分野横断）

ビッグデータへの対応 ビッグデータの存在をふまえたネットワークの運用・設計（分野横断）

セキュリティ対策 情報セキュリティ対策のためのネットワーク側での前処理サポート。サイバーテロへの対応。（分野横断）

災害対策 可能な限り短時間で、 低限の連絡ができる状態のネットワークをアドホック的に構築。（分野横断）

遅延への対策高精細・大容量のデータ転送の際に遅延が問題になる領域における、ネットワーク側でのサポート。（例：ロボット手術、オンラインゲーム、高精度Push型配信、次世代携帯／等）

ブロードバンド大容量のデータの伝送：時間変動する3Dデータを受信できるアプリが出現、発展した際のネットワーク側でのサポート。（例：CTやMRIの３D動画の伝送／等）

大容量のデータ送信時のネットワーク内での前処理を行う際のネットワーク側でのサポート。

前述の１４分野でアプリケーションからネットワークのあり方を検討している中で、複数の分野に共通する課題が見受けられたことから、分野横断的な課題を整理した。

重点テーマ１：考えるネットワーク• 『考えるネットワーク』への主な期待は、以下の実現にある。

– センサとマニュピレータを介して現実社会の制御を行う場合、センサからの情報を収集、蓄積、解析し、マニュピレータを介したアクションを導きだし、現実に影響を与えるネットワークシステム、

– 上記のネットワークシステムにおいて、その情報処理を実行する 適なリソース配分、ないし、何かのイベントに対してシステム内での予防的な措置を判断、実行するネットワーク

• たとえば、以下の通り。

• 交通・運輸の領域では、自動車の所有するデータを道路側に送ること、自動車は動くのでそれぞれのデータはGPSデータ(地理上のデータ)と一緒になって、各道路側のポイントにおい

て、逐次データが新たに蓄積されていく。「ブレーキがかけられた」、「速度が落ちた」、ワイパーが動いた」などさまざまなデータは蓄積される。蓄積されたデータから、評価・学習し、全体から見て「交通渋滞が発生している」「交通事故が発生している」「災害が発生した」などの交通状況を判断し、自動車の円滑な走行のために、環境である信号の間隔調整へフィードフォワードしたり、自動車へ現時点の交通状況をフィードバックして、たとえば、自動車の流れが分散するよう各車に指示を与えるなどの、渋滞回避制御を行う。その後、渋滞状況が逐次変化するので、そのデータを反映し、さまざまな手法のどのような制御が も渋滞緩和に適しているかなどを学習していく。

• 同時に、情報処理システムとしてのネットワーク内のリソース配分を、全体として機能が適切に分散処理されるよう、自律的な動作をするネットワークシステムの実現が期待される。たとえば、処理量の多い地区に多くの計算リソースを割り当てること、交通の集中を事前に予知してネットワークリソースを準備すること、災害時に利用不能になった一部機能を補うよう全体として機能を保つなど、ネットワークが自分自身の健全性を維持するため、従来のネットワーク内の情報だけでなく、現実世界からのセンサデータやツイートを学習して障害や混雑が起きる前に対処するネットワークの実現が期待される。

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重点テーマ２：産業分野のネットワーク• 現在、世界的に新たな産業革命が進んでいる。製造業におけるバリューネットワークや生

産プロセスに対してIoT・CPSやAIの概念を適用することで、競争力の維持・強化を目的とするものである。

• 例えば、センサーやタグを組み込んだFAロボットや素材などをAIで制御することで、生産ラ

インを流れる個々の製造物毎に要求や状態を認識し、多品種少量生産（カスタムメイド・オーダーメイド）など柔軟な製品生産が可能になる。顧客の要望への個別対応を、大量生産のコンセプトを取り入れながらも低コストで実現する「マス・カスタマイゼーション」も、AIの導入により可能になる。これには企業同士をネットワークで接続しバリューネットワークの高度化を図る試みも含まれる。ドイツではこれらの技術をIndustrie4.0と称して国際標準化を通

じ自国製造業の優位性確保を図っている。これらの技術と標準化は、日本の製造業を脅かす可能性があり、早急な対策が求められている。

• 本分野では工場や装置がシームレスにネットワーク接続されていることが必須条件であり、従来よりも高信頼で低遅延なネットワークが必要とされると推測される。

• 例えば、データが分散配置された環境で、適切なデータに 短の遅延で到達できることを保証するため、エッジコンピューティング等を行う必要がある。増大するデバイスを管理する為に人ではなくネットワークが自律的に自らを管理／監視するネットワーク技術（ML/DL）を

適用する必要もある。また多数のデバイスが接続される為、ネットワーク仮想化技術等を用いて適切にネットワークを分離・管理することが求められる。デバイス（特にセンサー）の物理的・ネットワーク的セキュリティ確保とデバイスコストの抑制を両立するには、デバイスに依らずネットワーク側でセキュリティを担保する方式も求められる。

• マス・カスタマイゼーションの一環として、３Dプリンタの普及が想定され、産業分野において、

従来よりも大容量のデータのやりとりが頻発する可能性があることから、ネットワーク側で、大容量データ送受信に耐える方式も求められる。

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重点テーマ３：クラウドエッジ（IoT）

• 現在、ネットワーク事業者が提供するネットワークとアプリケーションプロバイダが提供するサービス・アプリケーションは、それぞれ独立にシステム構築・展開されている。

• 今後のIoT/M2Mの進展にともない、サービス・アプリケーションのネットワークへの要求条件(リアルタイム性、移動性、容量など)は極めて多様化することが想定される。

• IoT/M2M時代では、機能や処理能力が制限された機器がネットワーク経由で様々なサービスに利用されるようになる。このような機器を広域ネットワークに接続する際に、通信機能やセキュリティ機能をネットワークが代替する必要がある。一方、IoTにおけるサービスでは、交通システムや工場の制御システムなど実世界と連携して大量の機器データの収集やリアルタイムな監視・制御が重要となる。このようなサービスではネットワークは大量の機器データに伴うサーバやネットワークの負荷を低減するためのデータ集約・圧縮・キャッシュなどの処理や、低遅延のレスポンスを提供する機能を提供する必要がある。このような処理の一部をネットワークのエッジで提供することにより、多様なIoTサービスの実現が期待される。

• このように、サービスを提供するアプリケーションの要求条件や、アプリケーション利用者の利用環境に応じ、クラウド～広域なネットワーク～エッジにおいて、ネットワークの機能・転送方式を変えたり、サービス・アプリケーションそのものやアプリケーションが利用/提供するデータを動的に配備したりして実行・運用することで、アプリケーション利用者のQoE向上や、ネットワークリソースの有効利用の実現につなげる。

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クラウドエッジ（IoT)（イメージ）

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