生成AIの推論処理を、衛星経由でも安定提供するための検証結果が公表されました。株式会社NTTドコモとNTT株式会社は、地上回線が使えない環境を想定し、衛星通信ネットワークとクラウド環境を直接生成してAIを動作させる検証を実施しました。クラウド上の生成AIサーバへ衛星回線でアクセスし、AIの応答遅延やスループット変動への耐久性を測定しました。 さらに、衛星回線の状態に応じて帯域を効率的に考える制御と、AI自身の入出力制御を行う手法も検証しています。災害時や過疎地、海上航空などの地上回線の整備が難しい場面で、AIサービスを途切れさせないための技術的要件が整理されました。
衛星ネットワーク直収のクラウド接続で生成AIを実行遅延と帯域変動以下の耐性を測定
検証では、衛星通信ネットワークからクラウドの生成AIサーバーへ直接接続する構成を用いました。地上バックホールを経由しない直収によって、遅延や経路の輳による影響を重視します。帯域が変動する環境でも、適切なリソース配分とネットワーク制御を組み合わせれば、応答時間のばらつきを抑えながら動作させられることを確認しています。 クラウド側のスケール制御と合わせることで、回線品質に応じた処理の平準化が有効であることも示されています。
ネットワーク制御とAI入出力の二層制御が有効帯域と処理を同時に最適化
帯域に余裕がない状況で有効だたのが、ネットワーク制御とAI入出力制御の二層での最適化。ネットワーク層では、衛星回線の快適さに応じてスループットを動的に割り当て、優先度の高いAI応答の確実性を確保する方法を試験しました。その間知覚応答を改善しました。 一方を何とかして、遠慮時でも応答を停止せず、一定の品質で継続的に応答できることが確認されています。 帯域の変動が大きい衛星回線では、回線側の制御だけでは限界があるため、AI の処理自体を回線に合わせて適応させる手法が有効である点が示されています。
想定ユースケース 災害時や僻地、海上や航空でのAI活用を後押し
今回の検証は、平時都市部では想定しにくい通信待機でAI提供に焦点をあてています。 同様に、災害時に地上インフラが寸断された場合でも、衛星リンクでクラウドAIにアクセスして、安否確認や情報提供、自治体の業務支援を行う用途が想定されています。産業用途では、遠隔監視や設備点検の記録概要、作業員の問い合わせに対する自動応答といった現場支援が想定されている。観光や物流など、現場で瞬時に判断決定が求められる業務での活用にも適した構成である。
検証の技術のポイント 可用性確保とレイテンシ緩和のための工夫
衛星通信では、地上系に比べてレイテンシやパケットロスの影響が大きくなります。 これに対し、エンドツーエンドでの再送制御や、衛星リンクに最適化したキューイング制御を適用することで、輻輳時のスループット劣化を抑制します。緩和しています。生成AIの応答はストリーミング配信を適用し、初回の提案を早めることで知覚遅延を短縮しました。ネットワークとアプリケーションの双方向から遅延対策アプローチにより、環境特有の課題を吸収する設計が示されています。結果として、応答の継続性と処理の安定性の両立が可能であることが確認されました。
今後の展望切れないAIサービスを常に提供へ
両社は、衛星とクラウドを活用した生成AIの提供モデルを、災害対策や遠隔支援の分野で拡張方針するです。衛星回線の状態を警戒し、AIの入出力やクラウドリソースを最適化する運用の高度化を進めます。衛星通信事業者とクラウド事業者との連携を確立し、安定した接続品質とコスト最適化の両立を目指す計画です。 地上ネットワークと衛星ネットワークのハイブリッド運用により、どこでも使える生成AIサービスの常時提供に向けた取り組みを加速させます。
詳しくは「株式会社NTTドコモ」「NTT株式会社」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
