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今回は、5G通信ネットワークなどのインフラ整備についてご紹介します。
先日、あるレポートを読んで、かなり驚きました。そのレポートとは、5Gの普及率を各国で比較したものです。「A Global Evaluation of Europe’s Competitiveness in 5G SA」（5G SAにおける欧州の競争力のグローバル評価、https://www.ookla.com/articles/europe-5gsa-2025）です。
調査をしたのはOoklaで、SpeedTest（https://www.speedtest.net/）を運営している企業です。このSpeedTestは、クリックするだけでネットワークの速度測定を行ってくれるというものです。
Ooklaは、スマートフォンからのSpeedTestの結果を集計し、5G接続の割合を集計しました。そのため、あくまでもスマホでSpeedTestを行った件数の何％が5Gであったかという統計で、人口カバー率などとはまた異なります。
その結果は、次のようなものでした。
5Gの普及率は、約80%の中国が圧倒的です。中国ではスマホからのSpeedTest試行の80%近くが5G回線を使っていたということになります。次に普及をしているのがインドで50%を超えています。また、米国も5Gに関しては遅れがちですが20%を超え普及率があがっている最中です。
一方、日本は1.13%とほぼ普及をしていない状況です。さらに欧州はそれ以下で、先進地域の中では日本と欧州が大きな遅れをとっていることになります。
「いやいや、普段、5Gの電波使っているけど」という方もいらっしゃるでしょう。Ooklaが調査をしたのは5G SA（スタンドアローン）という規格のもので、これがほんとうの5Gです。一方、日本で「5G人口カバー率98.1%」と言われているのは5G NSA（ノンスタンドアローン）という規格で、4Gよりは高速になりますが、それ以上のメリットはほとんどありません。そのため、技術に詳しい人の間では「5G NSAは、4.5Gとか4G+と呼んだ方がいいのではないか」という声もあります。あるいは口の悪い人は「なんちゃって5G」と呼ぶ人もいます。
このSAとNSAの違いはどこにあるのでしょうか。5Gのサービスが始まった頃、「映画1本分の動画を3秒でダウンロードができる」と宣伝されました。それはSAであれば実現できますが、5Gのメリットは高速だけではありません。
むしろ、高速よりも「低遅延」「同時多接続」というメリットの方が重要です。特に産業にとってはきわめて重要な特徴です。例えば、低遅延では、タイムラグを感じない通信ができますから、リモート運転やリモート手術といったことが可能になります。また、同時多接続では、例えば工場の製造装置のあちこちにワイヤレスのセンサーを取りつけても、アンテナ1本でデータを収集することができます。
残念なことに、日本で普及している5G NSAでは、この低遅延と同時多接続のメリットが享受できないのです。
本来の5G（SA）は、5Gで独立してネットワークを組みます。そのため、5Gのメリットがフルに活かせます。しかし、5G NSAでは、既存の4Gネットワークを利用します。
これにより、制御信号は4Gのものを使うことになり、低遅延や同時多接続のメリットが受けられないのです。さらに、4Gと同じ周波数（Sub6と呼ばれます）を利用していることが多く、速度の上がり方もわずかなものでしかありません。
この点に関しては、より周波数の高いミリ波の導入が進んでいます。周波数が高いということは波の数が多いということで、たくさんの信号を載せることができるようになるため、大容量になります。たくさんのデータを送受信できるということは高速に感じられることになります。
つまり、ほんとうの5Gのメリットを享受するには、SAネットワークを組んで、ミリ波を使うというのが基本です。しかし、現状の日本の状態はほぼNSAネットワークでミリ波を使っているのはごく一部ということになります。確かに、これでは「4G+」と呼ぶ方が感覚的にしっくりきます。
この図はNTTドコモのサービスエリアマップです。赤い部分が5G NSAで、黄色い部分はその5G NSAですら未提供の地域です。
この地図の中に、ところどころ、青い丸が点在していることがおわかりになるかと思います。ここがミリ波を使っている5G SAエリアです。つまり、ほんとうの5Gは、特定の施設周辺にのみ普及をしている状態です。東京でもこれだけの普及率なのですから、Ooklaの調査で普及率1.13%となってしまうのも仕方ないことです。
この遅れを、通信キャリアのせいにするのは無理があります。なぜなら、5G SAは新たなネットワークを構築するということで、莫大な投資が必要になります。しかも、ミリ波は周波数が高い電波であるため光に近くなります。光と同じように壁があるだけで遮られてしまうため、遠方にまで届きません。周波数の低い電波は、大きな波が堤防を越えることがあるように、障害物を回りこんで遠くまで届いてくれます。
そのため、5G SAをエリア配置するには、4Gよりも基地局を密にしなければなりません。さらには、日本で5Gの普及が始まったところで、米国の規制によりファーウェイの通信基地局設備の排除が始まりました。ファーウェイの設備は低価格でありながら性能がいい5G基地局設備であるために、5G普及の決め手になっていました。これが利用できないために、国内企業やサムスン電子、ノキア、エリクソンなどの基地局設備を使わざるを得なくなりました。性能面ではファーウェイに負けていなくても、価格が高く、投資金額が膨らみます。
だったら、スマホユーザーが望んでいるのは、低遅延や同時多接続ではなく、高速ということなのだから、低コストで高速化ができる5G NSAを普及させ、それからじっくりと5G SAネットワークを構築していこうと考えるのは自然なことです。
しかし、中国では、5.5Gと呼ばれる5G-A（Advanced）が300都市にすでに配備されています。もちろん、市内全域ではありませんが、6Gに向けた次世代インフラの構築に動き出しているのです。日本は完全に２周遅れになっています。
「低遅延や同時多接続なんてそんなに重要なのか？」という方もいらっしゃるかと思います。もちろん、スマホを使っている我々にはあまり必要のない機能です。しかし、産業にとってはきわめて重要な機能です。
例えば、中国ではすでに営業運転が10数都市で始まっているロボタクシーですが、5Gがなければ走らせることはできません。無人運転で運転手は乗っていませんが、どんな状況でも自動運転ができるというわけではありません。例えば、交通事故があって車線規制が行われ、警官が手信号で交通整理をしている場合などは、AIはそれを理解することができず、走行ルートが確保できなくなります。
このような場合、ロボタクシーがセンターにアラートをあげると、センターの担当者が状況を判断し、5G通信を使ってリモート運転をし、再び自動運転ができる状況に復帰させます。リモート運転をするには、遅延の生じない通信が必須になります。
この担当者は、現在は法令によって、同時に3台までしか監視、担当することができませんが、ロボタクシーを運営する百度では、1人の担当者が20台ぐらいを担当しても安全上の問題は起こらないと答えています。今後、状況を見て、この台数規制は緩和されていくことになります。
また、宅配便を運んでいる無人カートも、もはや珍しくありませんが、これも、段差などで動けなくなってしまうことがありえます。この時も、センターのスタッフがリモート運転で問題の状況を脱します。
さらに、低空経済のドローンによる飲食品の配送、eVTOL（電動垂直離着陸機）による貨物、乗客輸送もそうです。基本はAIによる自律飛行ですが、何らかのトラブルが発生した時は、センターのスタッフがリモートで不時着指示あるいはリモート操縦をする必要があります。
このようなリモート運転、リモート操縦をする場合は、遅延のない5G通信というのが必須になるのです。それがない場所では、次のいずれかの方法しかありません。
１）管理者が目視できる範囲での無人運転
２）監視員が同乗する無人運転。問題が発生した場合は運転をして、復帰させる。
３）目視できる範囲の外にも走行するが、トラブルが発生した時は、安全停止または不時着をするように設計しておく。管理者が折りたたみ自転車に乗って急行し、運転をして自動運転に復帰させる。
４）無人運転をするルートに従って、5G SAネットワークを構築していく。
１から３までは非現実でバカバカしい方法ですが、自動運転、自動操縦の実証実験は１か２の方法で行われています。意味がないとまでは言いませんが、早く４のルート沿いに5G SAネットワークを配置していくということにならなければなりません。それをしないことには、ロボタクシー、無人カート、無人配送、空飛ぶクルマの営業運行はできません。
日本の技術が世界の最先端から遅れをとり始めている原因を、組織論や人材育成制度に求める方が多く、それも問題ではありますが、人材がいないわけではありません。米国や中国に比べれば層は薄いですが、優秀な研究者、開発者はたくさんいます。しかし、研究開発をするためのインフラが整っていないために、ごく小さな試験開発しかできない状況なのです。
自動運転、低空経済はまさにそれで、規制とインフラ不足により、大きな開発プロジェクトを進めることができません。一方、比較的小規模なインフラ投資で研究ができるライフサイエンス分野では、日本はいまだに世界をリードする存在です。
次のグラフは、GPUの製造販売で急成長したNVIDIA（エヌビディア）の国別売上の推移です。
米国は、ChatGPTが登場して大規模言語モデル（LLM）の時代がきたと判断すると、大量にGPUを購入しています。また、シンガポールも遅ればせながら、急激に購入量を増やしています。中国はあまり増えていませんが、これは米国政府の規制によるもので、自国で生産をし補っています。
日本は「その他」に含まれてしまっていて、多少は増えていますが、他の国と比べると非常に少ない量であることは明らかです。なぜなら、つい数年前まで、GPUの重要性が理解できず、PCゲームや仮想通貨のマイニングに使うものという認識しかなく、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」などと呼んでいたのです。今でも、決定権を持つ高齢の方々の間では「なんか株が爆上がりしている半導体メーカー」ぐらいにしか思っていないのではないでしょうか。
日本にも優秀なAI研究者はいくらでもいます。Noteなどの記事を見ても、素晴らしい観点での記事を書いている人がAI界隈にはゴロゴロいます。しかし、GPUがふんだんに使える環境が不足をしているために、大規模なモデルを開発したり学習させることができないのです。
先ほどのグラフで台湾の売上を見てください。このデータから見る分には、GPUの重要性に先んじて気がついていたのは台湾です。台湾ではフォクスコンとNVIDIAが共同をしてGPUベースのスーパーコンピューターセンターを設立しています。ライフサイエンス研究やLLM開発のために利用されます。台湾政府は2018年にすでにAIを国家戦略に位置づける「AI Taiwan Action Plan」を発表し、AI基盤の整備を進めています。
台湾の人口は2337万人で、日本の1/5の規模しかない地域です。その台湾が2018年という、日本が「謎の半導体メーカー」などと茶化していた時期にAI基盤を国家戦略に定め、GPUの購入額を見ても、日本よりもはるかに多くの投資をしています。日本は全方位戦略と言えば聞こえはいいですが、総花的に予算を割り振るために、あらゆる分野でインフラ不足、環境不足が起きています。一方、台湾は、選択と集中を行っています。
野球選手で言えば、大谷翔平選手と変わりない才能を持った子どもたちがたくさんいるのに、あらゆる場所がキャッチボール禁止になり、グラウンドは予約制で月に１回しか使えないというような話です。
AIの分野では、米国と中国が競い合っていますが、それを追いかけるのは台湾かシンガポールです。残念ながら日本ではありません。
つまり、多少極端に言えば、日本の技術力は世界でもトップクラス、人材もトップクラス。でも、インフラが整っていないので、ポテンシャルを発揮できないという状態なのです。
そのことを実感していただくために、今回はアリババ傘下の地図アプリ「高徳地図」（ガオダー）についてご紹介いたします。高徳地図はスマホアプリとして使うことができ、スマホがカーナビになります。また、自動車メーカーにも供給をしており、車載カーナビのベースとしてもよく使われています。同様のカーナビアプリは日本にもいくつかあります。みなさんが普段使われているカーナビとどこが違うのかをご紹介していきます。それが技術力の差ではなく、インフラの差によるものだということをお伝えしたいのです。インフラや基盤技術を整えることで、ナビゲーションアプリでもここまで違ってくるのだということを実感していただきたいと思います。
今回は、高徳地図のナビゲーション機能についてご紹介します。
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