ネットワンシステムズとNTT西日本、IOWN APNを活用した次世代オートメーションの実証に成功
ネットワンシステムズとNTT西日本、IOWN APNで次世代オートメーションの有効性を確認
ネットワンシステムズ株式会社とNTT西日本株式会社は、IOWNオールフォトニクス・ネットワーク（IOWN APN）を活用した次世代オートメーションの実証実験に成功しました。この実験は、AIとロボット、そして超高速通信を組み合わせることで、今後の社会が抱える人手不足などの課題を解決する可能性を示しています。
背景と目的
日本は現在、小売業、製造業、医療といった様々な分野で人手不足が深刻な問題となっています。このような状況に対応するため、AIを搭載した協働ロボットや、自律的に動く技術を使った「次世代オートメーション」が注目されています。
しかし、これらの高度なシステムを動かすには、たくさんのセンサーデータや高画質な映像、音声などをリアルタイムで処理する必要があります。これまでのネットワークでは、データの遅れや通信量の不足が課題となり、高性能なコンピューターを各拠点に置かざるを得ませんでした。これは、管理の手間や電気代、コストの増加につながっていました。
この課題を解決するため、今回の実証実験では、データの遅れが少なく、大容量で安定したIOWN APNと、AI処理を複数の場所で分担して行う「分散クラスタ型AI基盤」を組み合わせ、次世代オートメーションのリアルタイム制御が本当に可能なのかを確かめました。
この実験は、2025年8月27日から2025年11月18日までの期間、大阪と福岡の拠点で実施されました。
参照：
実証実験の成果
今回の実証実験では、大阪京橋、堂島、福岡の3つの拠点をIOWN APNでつなぎ、分散データセンターという形でAI処理を行うシステムを構築しました。このシステムを使って、自律型協働ロボットが人の動きを真似してAIモデルを学習することや、遠く離れた場所からロボットを動かす「遠隔推論」を行うことに成功しました。
1. 分散データセンターでのAI学習の有効性
約600km離れた拠点を含む3つの拠点のGPU（高性能な計算装置）を使ってAIを分散して学習させたところ、ネットワークの遅延を調整することで、一つのデータセンターで学習させる場合と比べて約86.0%の処理能力を発揮できることが分かりました。学習にかかる時間は約1.17倍となりました。この結果から、離れた場所にある複数のデータセンターを使い、GPUなどの計算資源を効率良く活用できる可能性が確認されました。
2. IOWN APNによる遠隔からのロボット推論動作の確認
福岡のデータセンターに置かれた学習済みAIモデルを使い、約600km離れた大阪京橋に設置された自律型協働ロボットを遠隔で動かす推論処理が安定して実行できることを確認しました。
ロボットの推論処理は、カメラの映像をデータセンターに送り、処理結果を受け取って動く仕組みです。そのため、ネットワークの通信速度やデータの遅延が、ロボットが1秒間に何回推論できるか（推論頻度）に大きく影響します。実験では、以下の3つの環境で比較しました。
| 拠点 | 距離 | 遅延 | 推論頻度 | 動作状況 |
|---|---|---|---|---|
| (ⅰ) 大阪京橋（ローカル） | － | 0ms | 18.2回/秒 | 正常動作 |
| (ⅱ) 福岡（遠隔拠点） | 約600km | 6ms | 8.7回/秒 | 正常動作 |
| (ⅲ) インターネット疑似環境 | － | 40ms | 3.5回/秒 | 動作のガク付き、タスク失敗が発生 |
この結果から、推論頻度が下がると正常な動作が難しくなることが分かりました。IOWN APNを使うことで、約600km離れた場所でもロボットが安定して動くことが確認できました。今後、ロボット特有の要因も考慮し、どのくらいのネットワーク遅延までなら正常に動くのか、その限界を見極めていくことでしょう。
3. マルチベンダーデバイスによるAPN接続の実現
今回の実証環境では、異なるメーカーの機器をIOWN APNに接続することにも成功しました。具体的には、HPE（旧Juniper Networks）社とアリスタネットワークス社の400Gコヒーレントオプティクスを商用のスイッチに搭載し、IOWN APNにつなぎました。これにより、ネットワークが正常に動作すること（通信ができること、通信速度、性能など）を確認しました。この成果は、IOWN APNを導入する際に、様々なニーズに対応できる柔軟な方法があることを示しています。
日本ヒューレット･パッカード合同会社とアリスタネットワークスジャパン合同会社からは、今回の実証実験の成功を歓迎し、社会課題解決への貢献に期待するコメントが寄せられました。
今後の展望
今回の実証実験を通じて、小売、製造、医療、社会インフラなど、それぞれの分野が抱える課題に対して、AI、ロボット、そしてIOWN APNを組み合わせた自律的な自動化技術が有効であることが分かりました。
例えば、将来的に熟練した人の動きをAIに学習させることで、数百キロメートル離れた場所でもロボットが作業を担えるようになるでしょう。これは、人手不足の解消や、効率的な作業によるコスト削減にもつながると期待されます。
ネットワンシステムズとNTT西日本は、今回の成果をもとに、データの遅れが少なく、大容量で安定したIOWN APNと分散クラスタ型AI基盤をさらに統合し、素早く対応できて、かつ規模を広げやすい次世代の自動化システムで、ロボットをリアルタイムに制御することを目指します。
両社は、労働人口の減少といった社会課題の解決に向けて、今後も様々な実証実験や、実際に使えるようにするための検討を進めていく予定です。また、この取り組みを共に進めてくれるパートナーを広く募集しています。
