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ソフトバンク株式会社は、デジタルツインを活用したIPネットワークの運用自動化システムを開発し、全国のメトロネットワーク（※）で運用を開始した。

※メトロネットワーク：コアネットワークとアクセス回線を接続するIPネットワークのこと。

IPネットワークにおける機器の故障から復旧までの一般的なプロセスは、「異常検知」「迂回制御などによるサービスの復旧措置」「機器の復旧措置」「ネットワークの正常確認」という流れで構成されている。

ソフトバンクは、これまでも各プロセスにおける運用自動化を進めてきたが、今回新たにプロセスをまたいだ自動化の障壁となっていた「迂回可否判断」を自動化するため、「迂回可否自動判定システム」を開発し、運用を開始した形だ。

「迂回可否自動判定システム」では、機器や関連システムから取得した設定情報やステータス情報、作業情報、アラーム情報をほぼリアルタイムに収集し、ネットワークの構成変化に特化したデジタルツイン上で状況を分析する。

これにより、実際の状態に基づいた自動判定を実現し、サービス復旧までの時間を大幅に短縮した。また、監視工数の削減や個人のスキルに依存しない安定的な運用体制の構築にも寄与している。

さらに、これまでは技術面やリソース面の制約により実現が難しかった、ネットワーク機器の微細な変化を把握してサービスへの影響の予兆を捉える「予兆検知基盤」を構築し、異常検知と迂回制御を可能にする。

「予兆検知基盤」では、ネットワーク機器からデータを自動的に送信する仕組みである「Telemetry（テレメトリー）」を活用することで、機器の機能有無に依存せず多様なネットワーク機器を対象に、機器の状態や通信統計データなどを従来の約5倍の頻度で取得する。

そして、取得したデータに対して分析やアラート化を行うことで、サービス影響の前兆となる傾向変化を早期に検知する。

今回、これら2つの仕組みで構成されるシステムを全国のメトロネットワークで運用して、通信ネットワークおよびサービス品質の向上を図るとのことだ。

なお、同システムを導入したソフトバンクのメトロネットワークの運用は、通信業界を中心とした国際的な業界団体であるTM Forumが定める「Autonomous Networks（自律型ネットワーク）」の「IP Fault Management」シナリオにおいて、2025年10月10日にレベル3（条件付き自律）の認定を取得した。

ソフトバンクは今後、生成AIなどの技術も取り入れながら、運用のさらなる高度化を進め、「Autonomous Networks」のレベル4（高度自律運用）相当の運用を目指すとしている。

また、コアネットワークなど、他のネットワーク領域にも同システムを展開する計画だ。

ソフトバンク株式会社は、スタンドアローン方式の5Gネットワーク（以下、5G SA）で動作するIoT向け通信規格「5G RedCap」のネットワークの対応を開始し、2025年9月中旬以降に商用サービスを開始すると発表した。

「5G RedCap」は、3GPP Release17で仕様が策定されたIoT向けの通信規格だ。超高速・大容量通信に特化している5G機能の一部を削減することで、低コスト、低消費電力、小型化を実現している。

例えば、それほど高速な通信を必要としないセンサやウェアラブルデバイスなどのIoT機器に適している。

ソフトバンクは今回、5G SAエリアの一部で「5G RedCap」の提供を開始し、順次拡大する計画だ。

なお、「5G RedCap」を利用するためには、利用の申し込みは不要だが、5G RedCap対応機種が必要で、料金は「5G RedCap」対応機種を利用するための通信サービスの料金プランおよび割引サービスに準ずるとしている。

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ソフトバンク株式会社は、5Gの特長を生かしたMECやネットワークスライシングなどを、低コストかつ容易に実現する技術「Segment Routing IPv6 Mobile User Plane」（以下、SRv6 MUP）を、4Gの商用ネットワークにも対応させ、5Gに加え4Gを対象とした「SRv6 MUP」のフィールドトライアルを開始した。

これにより、ソフトバンクの4Gおよび5Gのサービスエリア全体で、「SRv6 MUP」を適用したMECの低遅延通信を検証できるようになった。

また、ソフトバンクは、検証の一環として、新東名高速道路で4G・5Gネットワークに「SRv6 MUP」を適用した実証実験を行った。

この実証実験では、新東名高速道路の静岡・沼津市～浜松市の約130㎞の区間において、「SRv6 MUP」を適用した4G・5Gネットワークを活用し、高速で走行する車両に搭載したAIドライブレコーダからMECサーバへ映像データを伝送することで、4Gと5Gのハンドオーバー時を含めたデータ通信の低遅延効果と安定性を重点的に検証した。

その結果、「SRv6 MUP」を適用した場合と適用していない場合を比較し、レイテンシー（通信の遅延時間）の差が10ms以上となり、「SRv6 MUP」を適用した場合、低遅延で、かつ安定した通信を継続的に行うことに成功したのだという。

なお、車両に搭載したAIドライブレコーダで使用したアプリは、東京大学および高知工科大学が開発した広域分散実行基盤技術を基に、ソフトバンクと両大学の共同研究により開発された成果の一部とのことだ。

ソフトバンクは今後、「SRv6 MUP」の取り組みを拡充し、さまざまなユースケースの実証実験をフィールドトライアルとして実施していくとしている。

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南極における海中の調査では、一般的に技術者や研究者自身が現地に赴き、有線接続した水中航走体（ROV：Remotely Operated Vehicle）を海中に投入・操作して、海中の映像のモニタリングやデータ計測・サンプル回収などを行っている。これには多大な時間とコストがかかる他、過酷な環境である沿岸の調査ポイントに長期滞在しなければならず、効率性や持続可能性に課題があった。

そこでソフトバンク株式会社は、トラッキング技術を活用した水中光無線通信と衛星通信を組み合わせることにより、ソフトバンクの本社から南極の海氷下を移動する水中ロボットをリアルタイムで遠隔制御する実証実験を実施し、成功したと発表した。

この実証実験は、日本の技術者や研究者などが南極まで出向くことなく、日本にいながら遠隔地から海中を調査できるシステムの構築の可能性を検証するために実施された。

具体的には、ソフトバンクが2023年3月に発表した、光の明滅を信号に変換する技術である「OCC（Optical Camera Communication）」と、非地上系ネットワーク「NTN（Non-Terrestrial Network）」を組み合わせた水中ロボットの遠隔リアルタイム制御システムを改良して、南極で実証実験を行った。

このシステムでは、LEDの光の明滅をカメラで撮影し、画像処理を用いたトラッキング技術で光を検出・追従することで、光の輝度変化をデジタル信号に変換する。これにより、リアルタイムな通信が可能となり、水中ロボットが互いに協調動作を行うための指示やデータを送受信することができる。

さらに、このシステムは親機となる水中ロボットとNTNで接続することで、遠隔地からコマンドを送る機能があるため、離れた場所にいるオペレータが海洋で動作している水中ロボットに対して指示を出すことができる。

また、水中ロボットは搭載された各種センサから得た情報を収集し、そのデータや水中ロボットの動作状況を遠隔地のオペレーターに送信することも可能だ。

例えば、水温や水圧などのセンサ情報を取得し、そのデータを衛星通信などのNTNを通して共有できるため、オペレータはリアルタイムで海洋環境の状況を把握し、意思決定を行うことができる。

この技術を活用した実証実験により、南極の海中を移動する水中ロボットを、約1万4,000km離れた日本からリアルタイムで遠隔制御し、水中ロボットに搭載した水温や水圧などのセンサ情報をモニタリングすることに成功した。

また、水温が約－2℃まで低下し、海氷に閉ざされることで音響通信の活用が難しい南極の海氷下においても、水中ロボットや機器をリアルタイムで遠隔制御するとともに、水中ロボットからのデータの収集や観測などを遠隔で実行できることが確認された。

今後は、自律型水面航行ロボット（ASV）と組み合わせて、活動範囲や水中ロボットの同時制御可能台数を拡張した遠隔制御システムを開発し、遠隔でのサンプル回収・分析などの研究を進める計画だ。

また、この技術を応用した、日本近海における水中測位や水中無線コミュニケーションが可能な水中ロボットおよびダイバー向けソリューションの開発も推進し、2026年度の商用化を目指すとしている。

ソフトバンクは、「このソリューションは、将来的に海底資源の探査や海洋インフラの監視、災害時の救難活動など、さまざまな分野での応用が期待されている」としている。

なお、この実証実験は、大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 国立極地研究所の協力の下、第65次南極地域観測隊による観測事業の一般研究観測課題「マルチスケールのペンギン行動・環境観測で探る南極沿岸の海洋生態系動態」の一環で実施されたものだ。