[市場動向]

2026年1月14日(水)日川 佳三、河原 潤（IT Leaders編集部）

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　ネットワンシステムズとNTT西日本は、約600km離れた拠点間を、APN（All-Photonics Network：全光ネットワーク）で接続した分散クラスタのAI基盤において、ロボティクスオートメーションのための分散AI学習の実証実験を行った。実証期間は2025年8月27日～11月18日で、NTT西日本が運営する大阪府大阪市の京橋、堂島および福岡県福岡市の3拠点をNTTグループの「IOWN APN」で結んでいる。

　両社は取り組みの背景として、労働人口の減少により、製造や物流、医療などの現場でAI協働ロボットや自律化技術を活用した「次世代オートメーション」への期待が高まっていることを挙げる。一方、高度な自律システムの実装には大量のデータ処理が必須で、遅延や帯域の問題から各拠点に高性能なGPU端末を配置する必要がある。その管理負荷や消費電力、コストの増大が課題となっている」という。

図1：ロボットの模倣学習をAPN接続の分散データセンターで行う実証実験の概要（出典：ネットワンシステムズ、NTT西日本）
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　今回の実証実験では、低遅延・大容量・高安定性を特徴とするAPNと、分散クラスタ型AI基盤を組み合わせることで、上記の課題解決を目指した。実証環境として、京橋、堂島、福岡の3拠点のGPUノードをIOWN APNで接続し、分散データセンターを構成。この環境下で「自律型協働ロボティクスの模倣動作によるモデル学習」と「遠隔推論」の検証を行った（図1）。

　約600km離れた拠点を含む3拠点のGPUノードを活用した分散学習においては、ネットワーク遅延に対するチューニングを実施。その結果、ローカルデータセンター環境と比較して約86％の処理能力（学習時間：約1.17倍）を達成した。これにより、ロボットの模倣学習において、遠距離のデータセンター間であっても複数のGPUを同時に利用し、リソースを効率的に活用できる可能性を確認した。

●Next：APN経由の遠隔推論がインターネット疑似環境を上回る