エリクソン・ジャパン株式会社
～AI処理の動的なオフロードとネットワークスライシングにより、安定したフィジカルAIを実現～
ソフトバンク株式会社（以下「ソフトバンク」）とエリクソン（NASDAQ: ERIC）は、フィジカルAI※1などに求められる、低遅延で高信頼な通信ネットワークの実現に向けた実証実験に成功しましたのでお知らせします。本取り組みは、ロボットや自律型システムがコンピューティング基盤への動的なアクセスを必要とする、「Physical AI（フィジカルAI）」および「分散型AIワークロード」への業界のシフトに対応するものです。この実証実験では、ソフトバンクが開発中のAI-RANのMEC（Multi-access Edge Computing）基盤を活用したリアルタイム処理技術と、エリクソンのネットワーク機能を活用した5Gネットワークを組み合わせることで、ネットワークを動的に適応させながら、AIワークロードのシームレスなオフロードを実現し、ロボット単体での処理におけるハードウェア上の制約を解決できることを実証しています。
これにより、ロボットの動作状況や求められる処理内容に応じて、ロボット単体で実行していたAI（人工知能）処理をMEC環境へ動的にオフロードするとともに、エリクソンが提供するネットワーク機能を使用して実現した差別化された接続（Differentiated Connectivity）※2によって通信ネットワークの最適化が可能になり、安定したフィジカルAIが実現できることを確認しました。
この成果によって、スケーラブルなフィジカルAIの導入や、次世代の産業用ロボティクス・ユースケースへの道が拓かれます。分散型コンピューティング基盤を最適に活用することで、通信とインテリジェンスが真に融合したAI-RANの実現に向けた、極めて重要な進展を象徴するものです。
フィジカルAIの実装に向けた背景と通信ネットワークの課題
近年、ロボットが周囲の状況を的確に捉え、柔軟に判断・動作を実現するフィジカルAIへの注目が高まっています。しかし、ロボットの柔軟な判断・動作に必要なAIの処理内容や計算量は状況によって大きく変化するため、高度な判断が求められる場面では、ロボットに搭載した計算資源だけでは十分に対応できない場合があります。
こうした中、ソフトバンクとエリクソンは、AI-on-RANに関する共同研究開発の一環でフィジカルAIのユースケースの検証を進めており、両社の技術を活用してロボットを外部の計算資源と連携させることで、より柔軟で高度な判断・動作の実現を目指しています。
通信ネットワークを経由して外部の計算資源にAIの処理をオフロードする場合には、低遅延で高信頼な通信の確保に加え、ロボットと通信ネットワーク、計算資源を一体的かつ動的に制御することが重要です。しかし、従来のネットワークでは、AIの処理とRAN（無線アクセスネットワーク）の制御が分離して設計されているため、外部の計算資源の活用を前提とした柔軟な制御が難しく、フィジカルAIの実装における課題となっていました。
実証実験の概要
ソフトバンクとエリクソンは、こうした課題の解決に向けて、ソフトバンクのAI-RANのMEC基盤を活用したリアルタイム処理技術と、エリクソンのネットワーク機能を活用した5Gネットワークを組み合わせることで、ロボットと通信ネットワーク、外部の計算資源を一体的に連携・制御できる、AI処理のオフロード基盤を構築しました。このオフロード基盤は、AI処理をロボット単体で実行するか、外部の計算資源であるMEC基盤上で実行するかを状況に応じて動的に切り替える仕組みにより、ロボットの最適な制御を行えます。また、アプリケーションごとに求められる遅延やスループット、信頼性などの多様な要件に基づいて、ネットワークスライシングや優先制御などの差別化された接続を実現することで、通信ネットワークを最適化し、低遅延で高信頼な制御が可能です。これにより、軽量なAI処理や判断をロボット単体で行いながら、高度な判断が必要な場合にはAI処理をMEC基盤へオフロードすることで、ロボットがより柔軟で高度な判断・動作を行えることを確認しました。
今回構築したシステムは、状況に応じて自動的に最適なAI処理パターンへの切り替えが可能なため、下記のような安定したフィジカルAIの運用を実現できます。
フィジカルAIを実現するための計算資源の動的制御および最適化：
ロボットの動作状況や処理負荷、意思決定タスクの複雑さに応じてAIワークロードをMEC基盤へ動的にオフロードすることで、フィジカルAIアプリケーションの効率的な運用を可能にします。これにより、ロボットシステムは必要に応じて拡張性のある計算資源を活用でき、より柔軟な動作やタスク実行の高度化、バッテリー使用の最適化を実現するとともに、デバイス上の計算負荷を低減できます。
差別化された接続による低遅延・高信頼な接続性：
ロボットの制御やAIワークロードのオフロードに必要なネットワークは、ネットワークスライシングや優先制御などの差別化された接続を用いて動的に最適化されます。これにより、AIワークロードや制御信号に対して、低遅延・高信頼性を含む適切なネットワーク性能特性が確保されます。
今後の展望
ソフトバンクとエリクソンは、継続的な協業とAI-RANの取り組みを通じて、製造や物流、インフラ保守などの現場におけるフィジカルAIの大規模な実装に必要なネットワークアーキテクチャを定義しています。両社は本取り組みで、差別化された接続とエッジインフラへのAIワークロードの動的オフロードを検証したことにより、拡張性があり商用的に実現可能なフィジカルAIの導入に向けた重要な一歩を踏み出しました。両社は今後も、分散型AIワークロードを支える次世代ネットワーク機能の高度化を進め、あらゆる産業でAIドリブンなサービスを可能にする「Networks for AI（AIのためのネットワーク）」の実現を目指します。
ソフトバンクの執行役員 兼 先端技術研究所 所長の湧川隆次氏は、次のように述べています。
「ソフトバンクは、社会課題の解決に向けて、通信インフラの役割そのものを進化させるAI-RANの技術や、MEC基盤を活用したリアルタイム処理技術の開発を進めてきました。今回構築した、AI処理を動的にオフロードする仕組みと、低遅延かつ高信頼なネットワークのさらなる高度化を進めることで、より柔軟で高度な判断が可能なフィジカルAIの実現を目指します」
エリクソン・ジャパン株式会社の代表取締役社長のジャワッド・マンスール（Jawad Manssour）は、次のように述べています。
「ロボティクスのようなフィジカルAIアプリケーションには、変化する計算および接続の要求にリアルタイムで適応できるネットワークが求められます。ソフトバンクの技術とエリクソンの差別化された接続の活用により、AIワークロードをエッジインフラ全体にわたり動的にオフロードし、支えることが可能であることを実証しました。これにより、エリクソンのネットワークに期待される性能と信頼性を維持しながら、RAN上での新たなAIドリブンなサービスの創出を可能にします」
※1 フィジカルAIとは、ロボットのセンサーやカメラ、外部のシステムから得た情報をAIが解析・判断し、その結果に基づいてロボットが柔軟で複雑な動きを行えるようにする技術のこと
※2 Differentiated Connectivity（差別化された接続）とは、消費者および企業のアプリケーションの多様な要件を満たす、予測可能なパフォーマンスを備えた接続サービスを提供すること
■エリクソンについて
エリクソンの高性能なネットワークは、毎日何十億人もの人々にコネクティビティを提供しています。エリクソンは150年にわたり通信テクノロジー開発のパイオニアであり続け、通信事業者や企業にモバイル通信とコネクティビティのソリューションを提案しています。お客様やパートナーとともに、エリクソンは未来のデジタルな世界を実現します。
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