【ShowNet 2026 展示会場内説明スライド】モバイル_変革するワークロードに応えるモバイルネットワークの実現

変革するワークロードに応えるモバイルネットワークの実現

・ネットワークスライシングによる高品質・低遅延な長距離リアルタイム映像伝送
・セキュアかつ高信頼なキャリア5G基盤による運用構築支援
・Pre-6G技術群が拓くAI Gridモバイルネットワークの実証

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1. 変革するワークロードに 応えるモバイルネットワークの実現 ShowNet モバイル分科会 1
2. Mobile 2026年の5Gテーマ Pre-6G技術群が拓くAI Gridモバイルネットワークの実証 ネットワークスライシングによる高品質・低遅延な 長距離リアルタイム映像伝送 セキュアかつ高信頼なキャリア5G基盤による運用構築支援 2
3. Mobile 今年の見どころ 5Gワークロードとして4つのユースケースを収容 テーマ 回線 ユースケース 見どころ Pre-6G技術群が拓く AI Gridモバイルネットワークの実証 UPFブレイクアウト回線 AI Grid ネットワークスライシングによる 高品質・低遅延な長距離リアルタイム映像伝送 MECダイレクト 5Gスライシング Mobile網と広域GPU網を統合し、拠点分散 されたGPUリソースの効率的な利用を実現 放送TS伝送 PTP同期 5G経由での東阪間でPTPロック 5Gで放送TS(40～50Mbps)の伝送に成功 SIGN(Advanced) モニタリング SIGN(Value) リモートアクセス セキュリティ セキュアかつ高信頼な キャリア5G基盤による運用構築支援 MEC、クラウド、ストレージ、オンプレ環 境を高信頼に相互接続するラストワンマイ ル回線の実現 3
4. Mobile プライベート5Gで ShowNetまで接続 全国に展開された GPUサーバに接続 5Gスライシングによる 映像伝送 ShowNetから クラウドへ直結 Mobile AI Grid トポロジ図上の場所 ≈ 4
5. Mobile 5Gスライシングによる 映像伝送 トポロジ図上の場所 ≈ 5
6. Mobile ユースケース：Media over IP 放送TS、PTPの長距離5G伝送  ShowNetとTV局を繋ぐMEC網による低遅延・低ジッタ転送  MECを用いた低遅延の折り返し通信  5Gスライシング技術を利用した優先制御  放送TS、PTPをマルチキャストで配信 TBS (受信) 5Gスライシング 優先制御 (40Mbps優先) MP転送GW MBS (送信) gNB MP転送GW RPTP 整流器 5G端末 MEC 映像機器 ShowNet (受信) docomo MEC網 映像素材 整流器 MP転送GW 5G端末 gNB MECダイレクト網 gNB 5G端末 MP転送GW RPTP 整流器 MoIP 大阪から東京まで5Gで放送TS+PTPを伝送 6
7. Mobile 東阪で放送TS+PTP over 5Gの伝送に成功 放送TS伝送の要件は5Gにとってとても厳しい  コンスタントに40～50Mbpsのアップリンク  最大までバッファとFECを入れても300～400ms程度でパケロス 5Gスライシングによる強い優先制御でなんとか伝送  それでも、1時間程度流すと無線区間の遅延スパイクで1度は途切れてしまう  スライシングがなければ到底不可能… MP転送GWとモバイルルータ 伝送した放送TSを民生テレビの チューナーに入力して再生した様子 放送TS解析 RPTP(左上)、整流器(右上)、PTP-SW(下) 7
8. Mobile プライベート5Gで ShowNetまで接続 トポロジ図上の場所 ≈ 8
9. Mobile ユースケース：リモートアクセス ShowNetマネジメント網へのリモートアクセス  ShowNet構築時に場所を問わずにマネジメント網へ接続可能なSIMの提供による作業効率 の向上  SIM管理機能による複数端末の接続管理  各端末からログ情報の流量などによる脅威検知（異常検知） FG-51-5G 端末 Threat Simulator Client PA-415-5G ION-1200-C5G-EXP Threat Simulator Client tap ドングル、 5Gルータ 5Gルータ 攻撃トラヒックの生成 docomo en-gNB ICMS Router docomo business SIGN (Value) プライベート5G網 攻撃トラヒックの生成 Threat Simulator トラヒック収集 攻撃・脅威検知システム FIC APN SW IX2310 L3VPN External Mobile Router NAT ・・・ mgmt 9
10. Mobile ShowNetから クラウドへ直結 ≈ トポロジ図上の場所 10
11. Mobile ユースケース：モニタリング  モバイル網を介した早期ログ・テレメトリデータの収集  ShowNet会場で利用されるPSU/PDUなどのログやテレメトリデータを設置場所に捉われずに、 Day0から収集しクラウドで解析  docomo business SIGNを利用してSDPF Cloud/Server上にあるlog/telemetry serverに転送・可視化  IoT Connect Gateway経由でObject Storageにバルクでデータを転送し解析用に保存 長期保存用ログ転送 Object Storage FG-51-5G ShowNet マネジメントNW mgmt PA-415-5G トンネル (GRE) PDUs PSUs ION-1200-C5G-EXP collector / forwarder 5G端末 docomo en-gNB SIGN (Advanced) docomo business SIGN (Advanced)網 TEP vgw IoT Connect Gateway SDPF Cloud mec-gw logger/ telemetry （Splunk） 11
12. Mobile AI Grid メトリクス収集・可視化  AI Grid網で利用する全国分散された全てのGPUを5Gを利用して収集・可視化  幕張・三鷹・札幌のGPUからメトリクスを収集  MECでのプロトコル変換によるセキュアな転送  AI Gridのパフォーマンスチューニングや監視にて活用 メトリクスダッシュボード メトリクス収集基盤 可視化基盤 IoT Gateway AI Grid網 MEC ICGW GPU Node GPU Node 5G端末 docomo en-gNB SIGN Advanced vgw mec-gw SIGN Advanced網 12
13. Mobile 全国に展開された GPUサーバに接続 Mobile AI Grid トポロジ図上の場所 ≈ 13
14. Mobile AI Gridへの挑戦 AIワークロードのキャリア網内へのオフロード議論が活発化  In-Network ComputingやAI-RANなど標準化が進んでいる ShowNetでは標準化に先立ち、モバイル網に結合した広域分散AI基盤を実証 Mobile AI Grid GPUs Cloud札幌 AI Security AI Balancer 5G ネットワーク UPF Inference Optimization Inference Cache Token Pruning Chunk Reranker STT TTS LLM GPUs Far Edge幕張 GPU over APN Testbed Edge 三鷹 GPUs 14
15. Mobile ユースケース：AI ASK NOC over 5G AI Grid上に構築されたShowNetについて答えてくれる音声AIエージェント  LLM、TTS、STTを用いた音声エージェント 広域分散されたAI基盤環境 GPU over APN Testbed STT ①音声認識 ShowNetについて質問 ヘッド セット 5G端末 AI Guardrails (プロンプトフィルタ) Livekit Agent 推論 クエリ 悪性プロンプト検出 フィルタリング AI Proxy (クエリ圧縮) 圧縮推論 クエリ BIG-IP Next (SFC、振分け) ShowNetについて回答 ③回答音声出力 TTS RDMA Far Edge: ラック内 LLM KV AI Proxy (キャッシュ) DB 来場者 AI Proxy (キャッシュ) 推論クエリ振分け iRuleによるバックエンド選択 GPU使用量、電力、発電予測 プレミアムユーザー・エコノミーユーザ └ ローカルGPU、高性能GPU └ 遠隔、混雑GPU KV Regional: GoAT三鷹 RDMA 推論キャッシュ共有 AI Proxy (キャッシュ) ②回答生成 AI Proxyによる キャッシュ、振分け LLM (NVIDIA) LLM (AMD) LLM Cloud: GoAT札幌 15
16. Mobile AI Grid構成技術 トークンを圧縮し、GPU利用効率を向上  推論精度を維持しながら約50%Input Tokenを削減 全国分散されたGPUクラスター上にAI向けロードバランサを設置  GPU利用率やタスク内容によって利用するLLMを動的に選択 悪性プロンプトを弾くAIガードレール  プロンプトインジェクションなどへの防御 ランダムな質問に対して 50%のトークン削減を達成 FarEdgeの幕張、三鷹・札幌をユーザ属性や GPU利用率でロードバランス AI Guard Railにてシステムプロンプト 無視の命令を防御 16
17. Mobile LLMパフォーマンステスト  AI Gridの性能試験を実施  Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.3を3拠点にデプロイしパフォーマンステスト  平均約120,000token/s、最大約160,000token/sを達成 CyPerfパフォーマンステスト CyberFloodパフォーマンステスト 17
18. Mobile コントリビュートGPU一覧 設置場所 GPUベンダー モデル 枚数 用途 ShowNet（幕張） NVIDIA GB10 2 STT（openai/whisper-small） ShowNet（幕張） NVIDIA A100X 80GB 2 F5 AI GuardRails TTS（litagin02/Style-Bert-VITS2） ShowNet（幕張） NVIDIA GB10 2 NTT AI Proxy ShowNet（幕張） NVIDIA A100 80GB A100 40GB 2 1 LLM (tokyotech-llm/Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.3) 三鷹 NVIDIA RTX PRO 6000 8 LLM (tokyotech-llm/Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.3) 三鷹 AMD MI355X 8 LLM (tokyotech-llm/Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.3) RTX PRO 6000 4 LLM (tokyotech-llm/Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.3) 札幌 NVIDIA 18
19. Mobile 5Gリモートアクセス 端末 トンネルを構築する 5G端末 5G測定端末 映像伝送を支える 5G端末 トポロジ図上の場所 ≈ 19
20. Mobile 5G端末 5G/4Gドングル  PCに挿すだけで使える (NDISの場合)  軽い  Wi-Fi吹かない  端末制約を受けにくい モデムモードでは直接WAN IPを持てるため自由度が高い IO-DATA UD-USC1 NDIS対応 NCXX UNX-05G NDIS対応 モデムモード対応 Pegatron MD100-Q633 NDIS対応 モバイル型端末  バッテリー駆動  Sub6対応  ミリ波対応 SH-54C 20
21. Mobile 5G端末 据え置き型端末  多機能  商用電源駆動  Sub6対応  トンネリング対応 リモートアクセス over 5Gとして稼働中の端末 ついに5G機能が FortiGateに統合 昨年に引き続き 安定稼働 IOT試験を通過し 安定化・高速化 FG-51-5G ION-1200-C5G-EXP PA-415-5G モニタリングログをMECに転送する端末 ※アンテナ確度は基地局位置等を考慮して設置しています 21
22. Mobile 安定通信に向けた測定・試験 安定通信に向けた試験 機材 試験項目・測定項目 目的 電波品質サーベイ OneAdvisor 800 Wireless 電波強度、干渉、漏洩 通信品質悪化原因の切り分け 通信速度サーベイ VisionWorks MTP スループット、ジッター、パケロス率等 実スマホ端末によるインバンド測定 通信速度の測定、電波強度可視化 通信品質サーベイ Virtual Network Master MT1000 OneAdvisor 800 Wireless ワークロードを考慮したジッター、 遅延の測定 VisionWorks/MTP 5Gスライシングによる遅延・ジッタ 低減効果の測定、可視化 Virtual Network Master/MT1000 スライシング 有効 スライシング 無効 22
23. Mobile 5Gテスターを用いたUPF性能試験 dUPFに新規実装された機能等の性能測定を実施 新機能 DGX Sparkへの搭載 GTP-uパケットリアセンブル機能 l a nds l i de ( SGW- U) l a nds l i de ( UE/ gNB/ e NB) l a nds l i de ( SMF) dupf l a nds l i de ( N6) 手のひらサイズUPF（S-1ラック） 23
24. Mobile 5G協力企業一覧（50音順） ご協力ありがとうございました 24