次世代ワイヤレスの技術課題とは？

前回は、6Gを推進する技術的ブレークスルーを紹介しました。今回は視点を変えて、6Gの可能性を実現するために乗り越えるべき技術的課題を整理します。

スペクトラム:共存、共有、そして国際調和

エンジニアリングはポリシーやルールと切り離せません。衛星やレーダーなどの既存利用と共存するには、スマートな共有と高度なフィルタリングやガードバンド戦略によるRF衛生管理の強化が不可欠です。

マルチラジオスペクトラム共有(MRSS)は、FR3とそれ以降にまたがる地上系ネットワーク(TN)と非地上系ネットワーク(NTN)の需要を動的にバランスさせる鍵となります。NTNとTNの統合はクロスレイヤー干渉の課題を増やすため、厳密なガードバンド計画、電力調整、干渉除去が求められます。WRC-27の決定と地域のポリシーやルールの枠組みによる国際調和が、FR3の可用性とエコシステム成熟のペースを左右します。FR3が現実的な選択肢として先行する一方で、FR2は超大容量ホットスポットや特殊用途で引き続き重要な役割を担い、FR3の広範なカバレッジを補完します。

無線アクセス(PHY/RAN)におけるAI:期待から現実へ

AIは無線の厳しい制約を乗り越えなければ、真価を発揮できません。

• データの忠実性:位相雑音、PA(電力増幅器)歪み、IQ(同相・直交)不均衡、現実的な干渉を含む障害豊富なデータセットでのトレーニングが必要です。合成データだけでは不十分で、ハイブリッドなデータセットが前提となります。
• 説明可能性と再現性:意思決定を追跡でき、同一条件下で決定論的な挙動を予測できなければなりません。つまり、モデルの内省と堅牢な評価プロトコルが必要です。
• 遅延、複雑性、エネルギー:ミリ秒未満の期限と端末の電力制約を満たす必要があります。圧縮、量子化、プルーニング、スパース化をハードウェア・アクセラレータと協調設計することが求められます。
• 標準化と相互運用性:モデルインタフェースとメタデータの共有なしに双方向AIはベンダー間でスケールしません。KPIはリンク性能だけでなく、計算・エネルギーのオーバーヘッドも測定する必要があります。

超大規模アレイのテスト

1000～2000素子のアレイが現実味を帯びる中、テストは最重要課題となります。OTA戦略では、ニアフィールド(近距離)条件、サブアレイ間の高速位相同期キャリブレーション、経済性を損なわない量産ペースの試験サイクルに対応しなければなりません。マルチプローブチャンバー、ニアフィールドからファーフィールドへの変換、新しいシステム識別子によるフィールドでのアレイ健全性監視が求められます。

セキュリティの組み込み

6Gでは、セキュリティを設計段階から組み込むことが不可欠です。

• ゼロトラスト・アーキテクチャ:ハードウェアの信頼基盤、セキュアブート、チップからクラウドまでの継続的な認証の装備
• 量子安全暗号と暗号アジリティ:機器のライフサイクルが長く、量子コンピュータによる暗号破壊の脅威が現実化する時期を上回る可能性があるため
• AI時代の脅威:データ汚染、モデル盗用、敵対的摂動、クロスドメイン攻撃など、性能向上と同様に防御のためにもAIが必要
• 物理層の耐障害性:ジャミング対策、なりすまし耐性、チャネルベースのキーイング、ビームレベルのプライバシー。特にFR3やFR2で用いられる高指向性リンクは、防御手段にも攻撃手段にもなり得るため、物理層での耐障害性の強化が必要

初期ISACのユースケース選定と実証

ISACの初期の成功が最も期待されるのは、すでに広域をカバーしている無線インフラがそのままセンサーとしても機能する領域です。

• 重要インフラとスマートシティ:橋梁やトンネルの継続的な構造健全性モニタリング、路面変化の検知、群衆密度や交通遵守の把握。センチメートル級の測位は、自治体の業務や緊急対応の高度化を推進
• 自動運転と先進モビリティ:車両とインフラ間の協調認識、ドローンやマイクロモビリティのネットワーク支援型検知、融合型センシングによる歩行者と自転車の保護の信頼性を向上
• 産業オートメーションとヘルスケア:協働ロボットとロジスティクスのミリメートル精度の位置把握、高齢者ケア向けの非接触の転倒検知やバイタルサイン推定推定
• 空中・NTNシナリオ:無人航空機(UAV)のトラフィック管理やNTN-TNハンドオーバーにおけるセンシング。空域利用者の継続的な状況把握は、安全とスペクトラム衛生の前提条件

こうした技術的課題は確かに難しいハードルであり、一朝一夕に解決できるものではありません。ただし、業界の準備態勢を次の段階に進めるために、今後12ヶ月で着手すべき現実的な論点が見えてきます。その主なポイントは次のとおりです。

(1) AIのインタフェースとKPIの早期整合

双方向AIを実際にスケールさせるには、業界全体での標準化が不可欠です。

モデル交換フォーマットやメタデータスキーマに加えて、レイテンシ、エネルギー、リンク性能と合わせ計算オーバーヘッドを含む評価KPIについても、リンク性能と並列で標準化を進める必要があります。

(2) FR3実測データへの投資

FR3では、都市規模の実環境データセットが意思決定を左右します。シミュレーションだけでは得られない、多様な気候、都市形態、既存利用者を網羅した伝搬・干渉のデータセットが、ガードバンド設計、フィルター要件、干渉キャンセル戦略を最適化します。

(3) エネルギーを成果ではなく、設計条件として扱う

ベースバンドからRF、アンテナ制御にいたるまで、AIによるスリープ制御や適応デューティサイクルを前提に計画します。エネルギーのKPIをスループットやレイテンシと同等の厳格さで評価・公開し、機能の合否を判断する基準とします。

(4) デジタルツインの実運用化

フィールド試験に先立ち、PHY(物理層)の選択、ISACのトレードオフ、RISの配置、NTN/TNハンドオーバー、都市規模の展開について反復検証に活用します。実運用から取得した障害データをモデルに反映させ、検証ループを閉じることが重要です。

(5) セキュリティを基盤かつ前提条件として設計

ゼロトラストをデフォルトとして採用します。AIを用いた攻撃やNTNベクトルを含むレッドチーム演習を実施し、インフラを破壊することなく暗号アルゴリズムを切り替えられる暗号アジリティを実践します。さらに、AIパイプラインにモデルの来歴情報と認証を組み込み、何が展開され、それが正常かを把握することが求められます。

(6) マルチパーティによる実証の推進

2026年に向けた最も重要なマイルストーンの1つが、相互運用性を示す実証となります。オペレーター、インフラベンダー、チップメーカー、計測・検証パートナーが連携し、共通の検証フレームワークを活用して、複数の当事者による実証を加速させる必要があります。

速さの先にある、ネットワークの進化

6Gは通信の最高速度を競うためのものではありません。無線ネットワークのあり方そのものを変えるアーキテクチャの転換です。当面の現実は、FR3の実用性、AIネイティブなワークフロー、そしてユビキタスな通信エリア(ユビキタス・カバレッジ)を、ユビキタスな状況把握エリア(ユビキタス・アウェアネス)へと変えるセンシング技術に焦点が移ります。周波数の調和、エネルギー効率の改善、AI実装の標準化、超大規模アレイのテストの拡大、そしてセキュリティの設計段階からの組み込みが実現できれば、6Gが“次世代”と呼ばれる理由は速度ではなく、システムレベルの知能と信頼性にこそあると言えるでしょう。

本記事はKeysight Technologiesが「AET」に寄稿した記事「6G展望：下一代无线通信技术面临的关键挑战」を翻訳・改編したものとなります