【swonet.conf_ 2026】SC2-05_変革するワークロードに応えるモバイルネットワーク

あらゆる領域でワークロードの多様化・高度化が進む中、モバイルネットワークにもそれを支える柔軟性と信頼性が求められています。2026年のモバイル分科会では「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」をテーマに、キャリア5G網を活用した4つのワークロードに取り組みました。次世代技術を先取りした分散GPU基盤の活用、高品質・低遅延な映像伝送を支えるネットワークスライシング、安定運用を下支えするモニタリングやリモートアクセスなど、多様なワークロードを5G網で収容しています。本セッションでは、Interop Tokyo 2026 ShowNetにおけるモバイルネットワークの構成や活用技術についてご紹介します。

SPEAKER
ShowNet NOCチームメンバー
奥田 兼三（NTT）

Transcript

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 Interop Tokyo 2026 ShowNet NOCチームメンバ 奥田 兼三 1
2. Mobile 5Gとは？ 第5世代の移動通信システム 前世代(4G)と比べて広帯域、低遅延、高機能 移動通信システム 端末が移動してもトンネルを張り直して繋いでくれる 端末をネットワークから呼び出してくれる 簡単に言えば、スマートフォンとISPを繋ぐネットワーク ((( ))) トンネル 移動端末 コアネットワーク ISP Internet 基地局 移動通信システム 2
3. Mobile 5Gのコアネットワーク (5GC) いくつかの論理装置(Network Function:NF)で構成される NF群が相互にやり取りを行い移動通信を提供する NF 役割 UDM+UDR 加入者情報管理 NRF 5G-EIR UDM UDR NRF AUSF PCF 5G-EIR AUSF AMF I-SMF A-SMF CHF ((( ))) 端末 gNB PCF CHF AMF トンネル I-UPF トンネル PSA-UPF ISP ※代表的なNFを記載 I-SMF A-SMF I-UPF PSA-UPF gNB NFディスカバリ 端末認可 加入者認証 ポリシー制御 課金 移動管理 セッション管理 セッション管理 パケット転送中継 パケット転送終端 基地局 3
4. Mobile キャリア5Gとローカル5G 構築・運用者の違いにより2つの5Gがある 通信事業者が提供するキャリア5G 企業や地方自治体が自ら構築・運用するローカル5G キャリア5G ローカル5G 運用主体 移動体通信事業者 (MNO) 自組織 エリア 全国 建物や敷地内 電波占有 契約者で共有 自組織で占有※ 通信帯域 〜6 Gbps (下り) 50-100 Mbps程度 （上り） 1 Gbps程度（下り） 100-200 Mbps程度 （上り） ※近隣で利用がある場合は干渉調整等が必要 4
5. Mobile ShowNetにおける5Gの取り組み 2022～2024年 ローカル5Gの実証 ShowNet、幕張メッセに閉じたユースケース実証 2025年 キャリア5Gの引込に挑戦、ShowNetの外と接続 2022 2023 2024 2025 • シールドテント内で7系統の • ローカル5G実験試験局での • ローカル5G実用局での • キャリア5GとShowNetの接続 ローカル5Gを動態展示 サービス運用・提供 安定したL5Gサービスの提供 • ShowNetへのキャリアUPFの • 端末/RAN/コアの相互接続 • 映像中継、監視カメラなど • ShowNetウォーキングツアー 設置 高信頼/広帯域/低遅延な での音声・映像伝送 ユースケースの実証 • プライベート5Gによる • ローカル5Gドロップ 遠隔拠点接続 5
6. Mobile モバイル通信のユースケース多様化 技術進歩とともにユースケースが多様化 1G 音声通話 Analog Voice 2G Digital Communication テキストメッセー ジ キャリアサービス 限定的なデータ通 信 3G Mobile Internet Always-on Broadband 4G インターネット Customized 5G Connectivity アプリ スマートフォン SNS 動画ストリーミン グ ビデオ通話 クラウド IoT XR V2X 産業 農業 AI推論 AI Grid 6
7. ShowNet 2026 Mobileテーマ 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 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 7
8. Mobile ユースケース 5Gワークロードとして4つのユースケースを提供 テーマ ユースケース 使用回線 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 Mobile AI Grid モバイルを介した広域分散推論 UPFブレイクアウト回線 拠点分散されたGPUリソースを効 率的に利用できるMobile網 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 Media over 5G 放送TS/PTPの5G伝送 MECダイレクト 5Gスライシング 5G経由での東阪間でPTPロック 放送TS(40～50Mbps)の伝送に 成功 モニタリング over 5G 5G網を用いたログ、メトリクス収集 docomo business SIGN Advanced リモートアクセス over 5G/4G モバイル経由でマネジメント網への接続を提供 docomo business SIGN Value 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 8
9. Mobile プライベート5G/4G 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 ≈ 9
10. Mobile 5Gスライシングによる 映像伝送 Media over 5G ≈ 10
11. Mobile Media over 5G 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 11
12. 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) 12
13. Mobile プライベート5Gで プライベート5G/4Gで ShowNetまで接続 ShowNetまで接続 リモートアクセス over 5G/4G ≈ 13
14. Mobile リモートアクセス over 5G/4G ShowNetマネジメント網へのリモートアクセス  場所を問わずShowNetマネジメント網へ接続可能なSIMを提供し、構築作業を効率化  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 14
15. Mobile 脅威検知の様子 端末、クラウドでそれぞれThreat Simulatorのクライアントを動作させ、 攻撃トラヒックを生成 脅威検知が行われた様子を確認 15
16. Mobile ShowNetから クラウドへ直結 ≈ モニタリング over 5G 16
17. Mobile モニタリング over 5G  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） 17
18. 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メトリクスを5G経由で収集・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 18
19. Mobile 回線管理コンソール 機能構成をコンソールから変更でき、モバイル網を簡単に 設計できる 19
20. Mobile 全国に展開された GPUサーバに接続 Mobile AI Gridを 支える装置群 Mobile AI Grid ≈ 20
21. 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 21
22. デモンストレーション 来場者サービス ※AIの回答は誤りを含む場合があります。 ASK NOC-AI over 5G ネットワークやAIに関するご質問に、AIが分かりやすく お答えします。 Mobile AI Gridって何？5GとAIってどんな関係があるの？ ヘッドセットからAIに話しかけてみてください Mobile AI Grid Cloud札幌 AI Security AI Balancer 5G ネットワーク GPUs STT TTS LLM GPUs Far Edge幕張 Inference Cache Token Compression Chunk Reranker Edge 三鷹 GPUs GPU over APN Testbed
23. Mobile ASK NOC-AI over 5G 論理構成 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 23
24. Mobile Mobile AI Grid NW構成 幕張メッセ POI ShowNetラック設置 延伸ルータ IX2310 MX204 QFX5200 dUPF dUPF dUPF N6 QFX5130 Mobile頭 External 基地局 IOWN APN AI Proxy 遠隔拠点 BNK 遠隔拠点 WX-T GPU Server 遠隔拠点 AI GR ドコモ網 WX-T 端末 AI系 ユースケース 端末 試験端末 ドコモSMF 5GConAWS 24
25. Mobile 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Input Tokenを約50%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 Far Edge幕張、Edge三鷹、Cloud札幌をユーザ属性や GPU利用率でロードバランス F5 AI Guardrailsにてシステムプロンプト 無視の命令を防御 25
26. 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 26
27. 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 A100X 80GB A100X 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 27
28. 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 5G端末 ≈ 28
29. 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を吹かない  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 モバイル型端末  バッテリー駆動  Sub6対応  ミリ波対応 SH-54C 29
30. 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  クラウド管理 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 ※アンテナは基地局位置等を考慮して設置しています 30
31. Mobile 測定サーバ 5Gテスター 測定端末 5G測定端末 安定通信に向けた取り組み ≈ 31
32. Mobile 安定通信に向けた測定・試験 安定通信に向けた3つの試験 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、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、 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 遅延[us] 遅延小 遅延大 32
33. 電波品質サーベイ 安定的な5G提供に向けて電波状況の監視 OneAdvisor 800 Wirelessによるサーベイ結果 UE付近 ラック内上段付近 ラック内下段付近
34. Mobile 通信速度サーベイ 遠隔制御可能な測定機を用いて定期的な測定を実施 通信品質を時系列で可視化 測定機 MTP 遠隔から各種測定呼や試験呼を印加可能 VisionWorksによるスループット可視化 34
35. Mobile 通信品質サーベイ リアルな測定器とMECに構築した仮想測定器で品質を測定 リアルユースケースを想定した模擬トラヒック 遅延、ジッタ等を測定 MEC上のVirtual Network Master MT1000 スライシング 有効 スライシング 無効 遅延[us] 遅延小 遅延大 35
36. 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 試験対象 dUPF on DGX Spark dUPF • L4最適化機能 • GTP-Uパケットリアセンブル機能 手のひらサイズUPF（S-1ラック） landslide (SGW-U) landslide (UE/gNB/eNB) landslide (SMF) dupf landslide (N6) 測定対象 試験結果 dUPF on DGX Spark 約140万ユーザ収容を確認 dUPF 約50万ユーザ収容を確認 36
37. Mobile Pre-HotStageの取り組み ① 放送局・Media over IP分科会と合同でPre-HotStageを実施  放送局拠点とPre-HotStage会場を5Gで接続し、 遠隔拠点側のキャリア5G映像 + PTP伝送環境を事前に構築・検証 ② Day0からモニタリングのため、パフォーマンス測定・事前構築・検証を実施 ③ テスター分科会と合同で脅威検知機能テストを実施 放送TS+PTPの5G伝送事前試験 端末の事前設定＆パフォーマンステスト 脅威パケットを検知する事前テスト 37
38. 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 38