フィジカルAIは「ロボット単体」では成り立たない NTTドコモビジネスが示すIoTからの進化の道筋：Weekly Memo

ロボットや自動運転に必要な機能を、全て機器の中に積み込む――。そのやり方はコストでもサイズでも限界がある、とNTTドコモビジネスは言う。同社が打ち出したのは、フィジカルAIの機能を通信網の側へ「オフロード」する発想だ。IoTで培った基盤は、フィジカルAIへどう進化するのか。同社の取り組みから探る。

[松岡 功，ITmedia]

　ロボット活用や自動運転などのフィジカルAIへの注目度が高まっている。そのデータの多くはIoTを通じて収集されることが想定されるが、果たして信頼性と安全性をしっかりと確保できるのか。かねてそんな疑問を抱いていたが、NTTドコモビジネス（旧 NTTコミュニケーションズ）がそうした課題に対応したソリューションサービスを発表した。今回はその内容のエッセンスを紹介しながら、フィジカルAIがIoTからどう進化するのかという視点で考察したい。

IoTからフィジカルAIへの進化を示すサービスとは

NTTドコモビジネスの小嶺一雄氏（執行役員 プラットフォームサービス本部 IoT＆フィジカルAIサービス部長）（筆者撮影）

　「昨今、映像AIやロボット、自動運転などのフィジカルAIサービスへの期待が高まっているが、フィジカルAIでは、多層防御可能なセキュリティ機能や複数のロボットの一括・協調制御などの高度かつさまざまな機能が常にアップデートされる状態であることが必要だ。その機能をロボット内に全て具備するのは、コスト的にもサイズ的にも現実的ではなく、外部からのオフロードが重要だ」

　NTTドコモビジネスの小嶺一雄氏（執行役員 プラットフォームサービス本部 IoT＆フィジカルAIサービス部長）は、同社が2026年9月24日に開いた「フィジカルAI時代の大規模IoT運用とAI活用を支援するソリューションサービス」についての記者説明会で、こう切り出した（図1）。

図1　フィジカルAI時代における課題（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　NTTドコモビジネスが今回発表したサービスは、フィジカルAIで機能を外部にオフロードする必要があるという課題に対応するためのソリューションだ。まず、その前提として、同社は今、AIインフラ構想としてNTTグループの次世代通信構想「AIOWN」の中核をなす「AI-Centric ICTプラットフォーム」を前面に打ち出している。同社は、今回発表の内容をはじめとする自社のサービスを、このAIインフラ構想の具現化と位置付けている（図2）。

図2　AI-Centric ICTプラットフォームの概要（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　そうした背景を踏まえて同社のフィジカルAIへの取り組みについて小嶺氏は、「フィジカルAIロボットがオフロードしたい機能を、柔軟に利用可能なas a Serviceとして提供することにある」と述べ、その具体的な内容として「最新のセキュリティ機能、高度な映像AI処理、大量デバイスの広域管理など、フィジカルAI制御のロボットやデバイスからオフロードされる機能」を挙げた（図3）。

図3　NTTドコモビジネスのフィジカルAIへの取り組み（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　そうしたフィジカルAIへの取り組みとして、同社が今回発表したのは次の2つのサービスだ。

　1つは、セキュリティ機能を標準搭載したIoT向けNaaS（Network as a Service）の「docomo business SIGN」において、IoTデータの収集からAI推論までを一体で行えるソブリンAI環境の実現に向けた機能を拡充した「MEC×GPUaaS」サービスだ。

　モバイルネットワークに直結したMEC（Multi-access Edge Computing）サーバ基盤とGPUクラウドサービス「GPUaaS」を直結することで、オンプレミスに依存しない新たなソブリンAI環境の利用形態を実現する。ユーザーは自社でGPU設備を保有することなく1GPU単位から必要な計算リソースを利用できるため、初期投資を抑えながらリソースを柔軟に拡張できる。これにより、フィジカルAIサービスの迅速な事業化を支援する構えだ。

　小嶺氏はこのサービスの話の中で、フィジカルAIの社会実装に大切な要素として「データ主権」「安全」「スケーラビリティ」の3つを挙げ、データ主権では「個人情報や社内機密情報の漏えい」、安全では「AIの誤判断による現実世界での事故」、スケーラビリティでは「スケールできないことによる機会損失」といったリスクがあることを説明した。

　その上で、MEC×GPUaaSサービスは、データ主権には「同社のキャリア網内での完結」、安全には「閉域網内と充実のセキュリティ機能」、スケーラビリティには「オンデマンド型での動的なリソース利用」といった特長を備えていることを強調した（図4）。

図4　新たなソブリンAI環境の利用形態（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　さらに、フィジカルAIの例として「路車協調による自動運転」を紹介。図5に示すように、車やスマートポールから、路面状況の判定、対向車や歩行者の検知、死角監視などの情報を取得してフィードバックし、自動運転を実現することができる。

図5　フィジカルAIの例「路車協調による自動運転」（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　図6は、それぞれの状況に対応した監視画面例を示したものだ。図の右側では、自動運転におけるソブリンAI環境の重要性も示している。それは、個人情報保護では人物やナンバーなど個人情報の意図しない国外移転を防ぎ、AI誤判断防止では安全な基盤の利用でAIの悪用や攻撃による誤判断や事故を防ぐといったことだ。その意味では、フィジカルAIとソブリンAIは密接な関係にあることも認識しておく必要がありそうだ。

図6　MEC×GPUaaSサービスでの実装例（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

各分野でのフィジカルAI実現にどう貢献するか

　もう一つのサービスは、docomo business SIGNにおいて、数万回線規模のIoT回線の運用やグローバル利用に対応する新メニューとしての「Pro」の追加だ。この新メニューでは、国内外のIoT回線の統合管理、回線運用の自動化、システム連携などの運用管理の高度化とセキュリティ対策の両立という課題に対応し、ユーザーの運用負荷を軽減するとともに、コネクテッド製品・サービスの継続的な価値提供を支援するとしている。

　小嶺氏はこのサービスの背景として、「車両や産業機械、監視カメラ、医療機器などに通信機能を組み込むコネクテッド化が拡大しており、世界のIoT接続数は2030年に390億件に達するとの見方もある」と述べた上で、さらに次のように説明した（図7）。

　「とくに国内外でコネクテッド製品を利用してサービスを展開する際は、回線の開通・停止・解約などのライフサイクル管理や外部システムとの連携、通信状況の把握や障害対応などの運用業務が複雑化するといった課題がある。また、コネクテッド製品やそれらをつなぐネットワークを標的としたサイバー攻撃による不正通信や、マルウェア感染などへの対策が重要になっている。こうした動きを受け、コネクテッド製品を利用してサービス展開する企業は、回線やデバイスを効率的に管理するだけでなく、通信経路を含めたセキュリティ対策を実施しながら、サービスを安定的に運営することが求められている」

図7　世界のIoT接続数の推移（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　同氏はProの機能面での特長として、「可視化による回線の一元管理」「条件設定による自動運用」「APIの活用によるシステム間連携」「eSIM（SGP.32）によるグローバル展開」を挙げ、「IoTを次のステージへ引き上げる」と述べた（図8）。

図8　docomo business SIGN新メニュー「Pro」の特長（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　Proの想定ユーザーとしては、自動車メーカー、建設機械メーカー、監視カメラメーカーを挙げた。それらの課題・悩みと、IoTを導入する製品に求めることは図9に示した。

図9　Proの想定ユーザー（出典：NTTドコモビジネスの説明資料）

　以上が、NTTドコモビジネスが今回発表したフィジカルAIへの取り組みだが、これらはあくまでもテクニカルなものだ。今回の会見でそれらの説明を聞きながら、筆者の頭にテクニカルだけではない疑問が浮かんできた。

　その疑問の前提として、製造、物流、医療、交通などフィジカルAIを活用することが想定される分野では、IoTを含めてそれぞれの現場でのデータの収集や管理の仕方、異なる機器を連携させるための接続方法、さらには法的な対応などについて、それぞれにさまざまな取り組みが実施されてきた。従って、NTTドコモビジネスの取り組みは、そうした各分野の動きと連携することが必須となる。その連携は、各分野でのフィジカルAI実現に向けたエコシステム作りに発展する可能性がある。

　ならば、AIインフラ構想の具現化を進めるNTTドコモビジネスとしては、そうしたエコシステム作りをリードする立場を積極的に取ってもよいのではないか。

　会見の質疑応答でそうした疑問をぶつけてみたところ、小嶺氏は次のように答えた。

　「リードしていく立場になりたいという思いはあるが、まずは各分野での連携の動きをしっかりと支えていきたい。当社のフィジカルAIの取り組みは、各分野でのそうした動きに十分にお役に立てるものと確信している」

　同氏の発言を聞いてふと思った。今回の話はIoTからフィジカルAIへの進化として捉えてきたが、ソブリンAIにも対応した上で分野ごとに深く入り込むプロジェクトを展開する必要があるだろう。しかもフィジカルAIの実現は、もはや国家戦略となりつつある。ここはNTTグループとして総力を挙げるくらいの取り組みが必要になってくるのではないか。今後の動きに注目したい。

著者紹介：ジャーナリスト 松岡 功

フリージャーナリストとして「ビジネス」「マネジメント」「IT／デジタル」の3分野をテーマに、複数のメディアで多様な見方を提供する記事を執筆している。電波新聞社、日刊工業新聞社などで記者およびITビジネス系月刊誌編集長を歴任後、フリーに。主な著書に『サン・マイクロシステムズの戦略』（日刊工業新聞社、共著）、『新企業集団・NECグループ』（日本実業出版社）、『NTTドコモ リアルタイム・マネジメントへの挑戦』（日刊工業新聞社、共著）など。1957年8月生まれ、大阪府出身。