我が国のブロードバンド契約者の総トラヒックブロードバンドサービスの総ダウンロード / アップロードトラヒックは約 8.3Tbps/ 約 1.5Tbps( 推定 ) アップロード / ダウンロードともに増加率自体が経年で大きくなっている状態 132.4% 増加 86.5% 増加 39.8% 増加

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ゆあのしろ
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1 第 15 回情報通信審議会情報通信技術分科会技術戦略委員会資料 15-2 プラットフォームビジネスの最近の動向と今後の目指すべき方向性 2017 年 3 月 23 日 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc.

2 我が国のブロードバンド契約者の総トラヒックブロードバンドサービスの総ダウンロード / アップロードトラヒックは約 8.3Tbps/ 約 1.5Tbps( 推定 ) アップロード / ダウンロードともに増加率自体が経年で大きくなっている状態 132.4% 増加 86.5% 増加 39.8% 増加 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 1 出典 : 総務省我が国のインターネットにおけるトラヒックの集計結果 (2016 年 11 月分 )

3 通信業界 ( 及びその周辺 ) で今起こっていること / 起こりつつあること単に高速化を目指すだけでなく機能のソフトウェア化 / 仮想化更には機能分散化を指向することでネットワークリソースを効率 / 有効に活用できる仕組みを確立 2000 年ブロードバンドの普及に伴い回線速度をいかに速くするかそのためにハードウェア / ルーティングプロトコル等をどう高機能かするか 2005 年 2010 年ネットワーク制御の自由度の向上ネットワーク機能の自由度の向上データセンタ向けサーバで得た知見をネットワークインフラに展開 2015 年 2020 年 SDN ネットワーク制御のソフトウェア化 NFV ネットワーク機能の仮想化 NW 機能の高度化ネットワークインフラ機器運用のオープン化 TIP 通信インフラのオープン化 OCP サーバ等ハードフェアのオープン化 NW の高速化 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 2 出典 : 総務省将来のネットワークインフラに関する研究会 ( 第 2 回 ) 中村構成員提出資料

インフラ事業者が充実した機能を提供することでサービス提供事業者はコア機能に集中可能に今まで NW 構築を要求してから

を構築したいと思ったら数十秒から数分で構築可能利用状況に応じてリソースを柔軟に変更可能 NFV レイヤー ( 機能仮想化

4 NW 機能の高度化 (SDN NFV 等 ) によって何が変わるか? 機能のソフトウェア化 / 仮想化に伴いインフラ提供事業者とサービス提供事業者が分離可能にインフラ事業者が充実した機能を提供することでサービス提供事業者はコア機能に集中可能に今まで NW 構築を要求してから実際に構築されるまで数日から数週間が必要一度構築した NW の変更は大変 SDN/NFV 導入後 NW を構築したいと思ったら数十秒から数分で構築可能利用状況に応じてリソースを柔軟に変更可能 NFV レイヤー ( 機能仮想化 ) イベント系 NW IoT 用 NW エンタメ系 NW 通常インターネット自動走行用 NW 出所 ) 全体を一元的に運用管理 SDN レイヤー (NW 仮想化 ) 運用管理者 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 3 出典 : 総務省将来のネットワークインフラに関する研究会 ( 第 2 回 ) 中村構成員提出資料を基に作成

5 ービス端末出所 ) 総務省平成 27 年情報通信白書を基にMRI 作成サンフラICT 産業構造の変化とレイヤー別の売上 / 収益構造の変化 ~1995 年 : 固定電話中心の垂直統合時代 1995~2005 年 : インターネットがもたらした通信と情報の融合時代 2005 年 ~: モバイルとクラウドによる共創と競争の時代通信事業者大手ベンダが中心 IT ベンダやネット系など専業事業者が台頭水平統合 / 垂直分離によりレイヤの上下進出や連携が進展コンテンツアプリケーションプラットフォーム ICT サービス通信 (NW) 通信機器イ端末デバイス B2C B2B 総合ベンダ通信事業者 NEC, 富士通, 日立通信機器事業者端末事業者部品部材事業者 AT&T Alcatel, Ericsson IBM, Compaq Intel NTTドコモ (imode) IP 化インターネットの普及モジュール化モバイル化コンテンツアプリ事業者 NEC, 富士通, 日立合通信機器事業者総NTT ベンダプラットフォームネット系事業者 Google, Amazon 通信事業者端末事業者部品部材事業者ソフトウェアシステムベンダ SIer IBM Microsoft SAP, 富士通, 日立, NTT データ NTT AT&T Cisco, Alcatel, Ericsson Nokia, Motorola Intel, Qualcomm クラウド化 LINE Netflix ブロードバンド化 Apple, Xiaomi, ソニーコモディティ化ソフトウェアシステムベンダコンテンツアプリ事業者 Gree, DeNA, Facebook, 楽天プラットフォームネット系事業者 Google,Amazon IBM クラウド事業者 DC 事業者通信事業者通信機器事業者 HP, Dell 端末事業者部品部材事業者 Equinix SIer Ericsson Huawei Siemens, GE,Bosche, SAP 等が PF の国際展開を推進 NTT AT&T 川上進出川下進出 Cisco NEC, 富士通, Nokia Networks Samsung, Lenovo Intel, Qualcomm B2C B2B B2C B2B プレットフォームの売上増が顕著プレットフォームの利益率が高い Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 4

6 AT&T Domain 2.0 AT&T が 2013 年 11 月に発表した同社の次世代ネットワークの構築運用指針 SDN/NFV 技術を活用し柔軟性の高いネットワークを構築するとともに同基盤をマルチテナントマルチサービスが利用できるようにするという方向性を提示出所 ) AT&T Vision Alignment Challenge Technology Survey AT&T Domain 2.0 Vision White Paper (November 13, 2013) 図.AT&T Domain 2.0 における High Level Cloud Networking Architecture Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 5

SONATA s Network Service SDK 3 rd パーティ開発者向けのサービス開発環境を提供 SONATA NFV DevOps Workflow

7 SONATA HORIZON2020 及び 5G-PPP イニシアティブの一環で実施されている研究開発プロジェクト NFV の技術を活用しカスタマイズ性の高いサービスプラットフォームを実現することを指向 SONATA s Service Platform NFV 技術を活用し通信サービス事業者サービス開発者に柔軟性の高い基盤を提供 SONATA s Network Service SDK 3 rd パーティ開発者向けのサービス開発環境を提供 SONATA NFV DevOps Workflow 開発者とサービス提供者が連携してサービス開発を行える DevOps 環境を提供出所 ) 図.SONATA Architecture Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 6

8 AWS IoT 接続されたデバイスが簡単かつ安全にクラウドアプリケーションやその他のデバイスとやり取りできるマネージド型クラウドプラットフォーム IoT の接続収集分析基盤をサービス提供事業者に対して提供することでサービス提供事業者は顧客に対して付加価値サービスを提供可能に出所 ) 図.AWS IoTのアーキテクチャ Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 7 出所 )

js, C# によるダイアログ開発 Bot Directory: Bot 公開ディレクトリ Framework 側で上記のような機能を提供することによりサービス提供事業者はユーザに提供したい機能に注力してアプリケーションを開発可能に出所 ) https://msdn.

9 Microsoft Bot Framework Skype Slack や Office 365 のメールその他 SNS(Facebook Messenger) 等のサービスを介して利用者とコミュニケーションを取ることを可能とする Bot を開発するための Framework Bot Connector: 作成した Bot を各種サービス (Skype 等のコミュニケーションツール ) に接続 Bot Builder SDKs: Node.js, C# によるダイアログ開発 Bot Directory: Bot 公開ディレクトリ Framework 側で上記のような機能を提供することによりサービス提供事業者はユーザに提供したい機能に注力してアプリケーションを開発可能に出所 ) 出所 ) microsoft-bot-framework/ Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 8

10 インフラビジネスプラットフォームビジネスへのシフト単にインフラを提供するビジネスからサービス提供事業者が自らの事業に集中できるように必要な機能 / データ等を提供してあげるプラットフォームビジネスへのシフトサービス提供事業者が使いたいと思うインフラ機能を提供していくことが重要なのではないか BigData OpenData IoT/BD/AI 時代の新たなプラットフォーマー戦略の検討が必要単に NW リソースを有効活用 (SDN/NFV) するだけでなくそれを基盤とする新しい PF/SDK を提供していくことが重要では PF が提供すべき機能は何か? NFV SDK PF IoT/CPS ( デバイス ) 各種サービス ( パブリッククラウド ) SDN Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 9

AI 革新的ネットワークによる新たなプラットフォームの実現に向けて現状学習済みモデル ( 問題解決モデル ) を AI サービス提供者の深層学習クラウドプラットフォームの上でのみ稼働可能とすることでモデルを囲い込む ( 他ユーザへの展開も管理 ) AI サービス提供者開発運営 AI サービス提供者による深層学習クラウドプラットフォーム

付加価値創出に寄与できない将来への期待 AI サービス提供者と通信事業者の協業による AI 革新的ネットワークの PF の構築協業による深層学習エッジ処理プラットフォーム AI サービス提供者学習済みモデル通信事業者の革新的 NW ( エッジ処理 5G 等 ) 超広帯域 (20Gbps) 超低遅延 (1ms) 等 (B2B2Xモデル)

11 AI 革新的ネットワークによる新たなプラットフォームの実現に向けて現状学習済みモデル ( 問題解決モデル ) を AI サービス提供者の深層学習クラウドプラットフォームの上でのみ稼働可能とすることでモデルを囲い込む ( 他ユーザへの展開も管理 ) AI サービス提供者開発運営 AI サービス提供者による深層学習クラウドプラットフォーム現在の課題学習済みモデルデータがない計算資源がない深層学習はオープンソース化 (Chainer, TensorFlow 等 ) AI サービス提供教師データなどユーザ企業等 AI サービス提供者が囲い込み日本が AI だけで米国企業に伍していくのは厳しい通信事業者の役割はクラウドとの間の通信回線の提供のみであり付加価値創出に寄与できない将来への期待 AI サービス提供者と通信事業者の協業による AI 革新的ネットワークの PF の構築協業による深層学習エッジ処理プラットフォーム AI サービス提供者学習済みモデル通信事業者の革新的 NW ( エッジ処理 5G 等 ) 超広帯域 (20Gbps) 超低遅延 (1ms) 等 (B2B2Xモデル) AIと革新的ネットワークを組み合わせることで IoT/BD/AI 時代の新たなプラットフォームを目指せないか ( 通信事業者は革新的ネットワークの設計構築により付加価値創出に寄与 ) Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 10 AI サービス提供教師データなど異業種連携によるソリューション提供ユーザ企業等個人等

AI 革新的ネットワークによる高度 AI サービスの例画像センサーと高度地図データベースと電気自動車ロボットドローン等を組み合わせた自律型モビリティシステム ( 別紙参照 ) タイナミックマッフ協業による深層学習エッジ処理 PF AIサービス通信事業者の革新的 NW 提供者 ( エッジ処理 5G 等 ) 学習済みモデル超広帯域

12 AI 革新的ネットワークによる高度 AI サービスの例画像センサーと高度地図データベースと電気自動車ロボットドローン等を組み合わせた自律型モビリティシステム ( 別紙参照 ) タイナミックマッフ協業による深層学習エッジ処理 PF AIサービス通信事業者の革新的 NW 提供者 ( エッジ処理 5G 等 ) 学習済みモデル超広帯域 (20Gbps) 超低遅延 (1ms) 等今から助けに行きます川が氾濫しています助けてください多くの工場や介護施設等の狭空間で人間と衝突しないように瞬時に回避できる自動機械 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 11 クリティカルな現場で緊急な場合も会話で迅速な指示ができる対話型ロボット

13 人工知能の利活用のベースとなるシステムデータハードの進化自律神経免疫的な AI 活用の広がり識別予測意味理解 / 意思 like な世界実行 ( 作業 ) における暗黙知の取り込み情報処理クラウド & ローカルクラウド ( 中央処理 ) ローカル ( エッジ処理 ) ( 注 ) AI サービスの国際競争力強化のためにはデータを近隣で瞬時に処理できる革新的な ICT インフラ (5G 等 ) と組み合わせることが重要となる利用データ複数領域のデータを横断的に利用多種多様なデータの利用の一般化構造化して格納されたデータを利用半導体アーキテクチャ AI 対応型 ( 学習推論用 ) 半導体 ( 専用チップ FPGA 等 ) 微細化三次元化による高集積化全く新しいアーキテクチャ ( 脳型量子等 ) ( 注 ) 脳機能に学び知能を創造するような次世代人工知能の研究が重要となるフェーズ 1 フェーズ 2 フェーズ 3 時間 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 12 人工知能技術戦略会議産業化ロードマップに加筆

14 ( 別紙 ) 自律型モビリティ技術が目指す世界 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 13

15 ( 参考 1) エッジコンピューティング技術 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 14 NTT 資料より

16 ( 参考 2) ITU における 5G 実現に向けた検討 Copyright (C) Mitsubishi Research Institute, Inc. 15

資料 3-4 一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会第 3 回将来のネットワークインフラに関する研究会将来のネットワークインフラに関する研究会ー新たなネットワークインフラの利活用年 3 月 17 日一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会 (CIAJ)

資料 3-4 一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会第 3 回将来のネットワークインフラに関する研究会将来のネットワークインフラに関する研究会ー新たなネットワークインフラの利活用年 3 月 17 日一般社団法人情報通信ネットワーク産業協会 (CIAJ) 資料 3-4 第 3 回将来のネットワークインフラに関する研究会将来のネットワークインフラに関する研究会ー新たなネットワークインフラの利活用 - 2017 年 3 月 17 日 (CIAJ) 目次 1. 情報通信ネットワーク産業の現状 2. 将来のネットワークインフラに向けた技術の進化 3. 将来のネットワークインフラの利活用の方向性 4. 今後期待される取組み 2 列 2 2015 列 65