AIの常時稼働によるトラフィック激増にどう対応するか NEC・東大・NTTが技術を結集：AIニュースピックアップ

NECと東京大学、NTTは、6G/IOWN基盤でAIエージェント向け技術を統合したと発表した。大容量データの通信と計算を効率化し、リアルタイムAR支援の実証で遅延抑制と精度維持を確認した。

[ITmedia エンタープライズ編集部，ITmedia]

　日本電気（以下、NEC）と東京大学、NTTは2026年2月26日、6GおよびIOWN基盤に各社の技術を統合し、リアルタイムAR支援の実証に成功したと発表した。AIエージェントが扱う大容量データの通信と計算処理を最適化し、遅延の低減効果を確認した。

6G/IOWN基盤技術統合の全体像（出典：プレスリリース）

NEC、東大、NTTが次世代基盤で目指す“低遅延AIエージェント”

　情報通信の高度化には国際連携と標準化が不可欠とされ、近年は安心・安全の確保が重要課題となっている。災害や事故、サイバー攻撃など刻々と変化する状況への対応には、人手や事前設定ルールのみでは限界がある。そこで、自律的に状況を認識し判断するAIエージェントの活用が期待されている。

　常時稼働するAIエージェントの普及には、膨大なマルチモーダルデータを低遅延かつ高信頼で処理・伝送できる次世代ICT基盤が求められる。無線帯域の不足、常時AI処理による計算負荷の増大、大規模AIに伴う電力消費の増加といった課題が顕在化している。

　今回の取り組みでは東京大学のストリーミングセマンティック通信技術、NECの生成AI用メディア制御技術、NTTのIn-Network Computing（INC）アーキテクチャ技術を統合した。

　ストリーミングセマンティック通信技術は、時間的文脈を活用して重要情報のみを抽出・伝送することで通信量を削減する。生成AI用メディア制御技術は、AI処理前にデータ識別器で重要データを選別し、推論に必要な計算資源を抑制する。INC技術はネットワーク内部に計算機能を組み込み、分散する小規模AIを連携させることで効率と信頼性を高める。

　実証においては危険な場面を含む60秒・1800フレームの動画データを使い、ARグラス利用者の周囲環境を継続監視する想定で評価を実施した。全フレームを逐次処理する従来構成では処理待ち時間が累積し、エンドツーエンド遅延が増大する傾向が確認された。

　提案技術を適用した構成では通信量と計算負荷を抑制し、動画全体を通じて遅延をほぼ一定に維持した。処理待ち時間の累積は見られず、推論精度の低下も確認されなかった。リアルタイム性が求められるAR支援用途において有効性を示した。

　各者の役割は、東京大学が通信技術、NECがデータ選別技術、NTTがネットワーク内計算技術を担当し、相互補完により総合的な性能向上を実現した。今後は社会実装を見据え、AIエージェントと次世代ICT基盤の高度化を加速させる方針を示している。