国内バックボーンNWを大幅増強したColt　東京－大阪間の低遅延サービスも提供へ

2026年10月19日 09時00分更新

文● 大塚昭彦／TECH.ASCII.jp　写真● 曽根田元

提供: Coltテクノロジーサービス

東名阪の既存ルートも帯域拡大／冗長化、総容量は100Tbpsへ

　冒頭で触れたとおり、Coltは近年、日本国内のネットワーク強化に取り組んできた。2027年には、東阪プラチナコネクトだけでなく、その成果が具体的に表れてくることになる。

　たとえば、東京－大阪ルートにおける冗長化と伝送容量の増強だ。既存の2系統のうち、内陸側を通る山側ルートのネットワークを二重化し、総伝送容量も現在の2倍（50Tbps）に拡充する。これは2027年1月に完了する予定だ。

　強化された既存ルートに東阪プラチナコネクトも加えることで、東京－名古屋－大阪間のバックボーン総容量は100Tbpsまで拡大することになる。さらに、冗長化によって、大規模災害などによるネットワーク障害にも強いネットワークも実現する。

大阪－福岡をつなぐ西日本ルートも延伸完了、22カ所の接続拠点を設置

　もうひとつが、2023年から取り組んできた西日本（大阪－岡山－広島－福岡／北九州）へのバックボーン延伸である。Coltでは、150億円を投資して西日本へのネットワーク拡張を行う計画を進めてきた。

　これは、西日本の各都市へMANを展開するための取り組みである。2026年内には岡山および広島でデータセンター接続を開始、2027年1月には福岡／北九州でも同様のサービスを開始する予定だ。こうした取り組みを通じて、大阪以西で合計22カ所のColtネットワーク接続拠点を新設する。

　安藤氏によると、西日本へのバックボーン延伸の背景には、ハイパースケーラー各社が西日本リージョン（西日本データセンター）を開設／拡大する動きがあるという。ハイパースケーラーは、自社データセンター間をつなぐ大容量の閉域接続ネットワークを必要としており、Coltに対する引き合いも強い。

　また、クラウド採用が急ピッチで進む地方自治体からのクラウド閉域接続ニーズも高いという。現状では、主要クラウドの閉域接続ポイント（POP）は東京か大阪に限定されているため、その他の地域からのクラウド閉域接続にはハードルがあった。これが、地域内のデータセンターまでColtのネットワークが延伸され、Coltへの接続拠点が設置されることで、遠隔地のクラウドPOPへの安全な接続経路が確保できるようになる。

　加えて、海外とつなぐ海底ケーブルへの投資も強化している。これは、グローバル進出する日本企業や、日本に拠点を開設する海外企業に対し、Coltからワンストップでネットワークサービスを提供できるようにする狙いがある。日本－米国間の太平洋横断海底ケーブル「Juno」や、ヨーロッパ－米国間の大西洋横断海底ケーブル「Marea」のプロジェクトに参画しており、大陸間での大容量トラフィック伝送ニーズにも応える。

「AIトラフィックの急増」という新たな課題にも応え続けるColt

　Coltでは、これからも国内におけるネットワークの増強を続ける方針だ。その動きに今後、特に影響を与える変化としては「拡大し続けるAIトラフィック」がある。

　AI技術の進化と本格利用の拡大に伴って、AIサービスに対するトラフィックは継続的に拡大し続けている。上述した東名阪ルートや海底ケーブルの伝送容量増強も、AIトラフィックの増大に伴うニーズが影響しているという。

　ただし、今後のAIトラフィックは、いま以上のペースで急拡大することが予想される。自律的に動作するAIエージェントが普及し、24時間365日タスクを実行し続けることで、人間をはるかに上回るトラフィックを発生させるからだ。また、AIの学習や推論には大量のデータを使うため、基幹システムなどがあるデータセンターとAI処理専用のAIデータセンターを広帯域で閉域接続するニーズも増えるだろう。

　さらに日本では、AIデータセンターを電源地に分散配置する「ワット・ビット連携」構想も進められている。こうした電源地は都市圏から離れた地方にあるため、そこへのネットワーク延伸も必要になる。

　Coltでは、ハイパースケーラーやエンタープライズ顧客の需要動向を注視しながら、既存バックボーンの容量拡大、新たな地域へのネットワーク延伸の両面で、AI時代に求められるネットワークへの増強を続けていく方針だ。

　インフラ面だけでなく、サービス面でも強化を図っていく方針だ。すでにColtでは、NaaS（Network-as-a-Service）を用いてAI-Readyなネットワークを提供する“AI WAN”の構想を打ち出している。

　このAI WANにより、オンデマンドで帯域幅の増減や経路選択ができるNaaSを活用することにより、大容量データを転送する間だけ大容量回線を使う、推論処理のために低遅延の経路を選択するといった、柔軟なネットワーク活用が可能になる想定だ。AIエージェントがNaaSを操作し、AIワークロードに最適なネットワークを自ら用意する――といった未来も、そう遠くない話だろう。