ノキアの戦略【エッジAIと呼ばれる技術とその背景】

かつて携帯電話の世界市場を席巻したノキア。スマートフォン競争からは一線を引いた今も、通信インフラやネットワーク技術の要として進化を続けています。そんなノキアが次に見据えるのは、生成AIの普及を前提とした「エッジAI」時代の幕開けです。クラウド依存の限界が見えつつあるなかで、端末側でのAI処理が通信と社会に何をもたらすのか。ノキアのCEOが語るビジョンと、産業や生活を変えるエッジAIの可能性を深掘りします。

ノキアが見据える次の一手──エッジAIと通信と端末の未来
エッジAIが変える通信の未来──生成AI時代に求められる新たな仕組み
産業の最前線で進化するエッジAI──スマホから採掘場まで広がる活用領域
通信インフラとAIの未来：6G時代に向けた世界の駆け引き
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ノキアが見据える次の一手──エッジAIと通信と端末の未来

かつて世界の携帯電話市場を席巻したフィンランドの老舗企業ノキア。スマートフォン競争から一歩引いた現在でも、通信インフラやネットワーク技術の最前線で存在感を示しています。そんなノキアが、**生成AIの普及を背景に新たな成長の柱として位置付けているのが「エッジAI」**です。日経新聞の取材に応じたCEOの発言からは、スマホやIoT機器が今後どのように変化していくのか、重要なヒントが読み取れます。

データ通信の急増が引き起こす“ボトルネック”

生成AIがもたらす最大の変化の一つは、「データ量の爆発的な増加」です。画像、音声、動画、さらには個別最適化された情報が日々AIによって生み出され、サーバーとの往復通信が急増しています。
ノキアのCEOは、2030年には現在の10倍以上の通信量が必要になると指摘しており、このままではネットワークの遅延やサーバー過負荷が深刻な問題となると予測しています。

スマホや端末側でAIを動かす「エッジAI」の時代へ

そこで注目されているのが「エッジAI」という考え方です。これはクラウド側ではなく、端末内部（＝エッジ）でAI処理を完結させる技術を指します。スマホ内で音声認識、画像生成、言語理解といった処理が行われれば、通信量は大幅に削減され、ユーザーの操作反応も格段に速くなります。
ノキアはこの仕組みを「新しい通信の標準装備」と見なし、次世代ネットワーク設計の中心に据えようとしています。

ノキアの未来構想とフィンランド発の技術革新

今回のインタビューでCEOが強調したのは、単なる通信の高速化ではなく、「より持続可能で低消費エネルギーな通信社会の実現」でした。クラウド依存からの脱却によって、AI普及とともに発生する環境負荷やセキュリティ課題にも対応しようという考え方です。
ノキアの研究開発は現在、フィンランド国内の研究所だけでなく、ヨーロッパ全体のエコシステムと連携して行われており、その進捗は「Nokia Innovation Platform」などで紹介されています。

次章以降では、実際のエッジAI活用例として、スマートフォンや自動運転車、ウェアラブルデバイスでどのような変化が起きているのかを詳しく見ていきましょう。

エッジAIが変える通信の未来──生成AI時代に求められる新たな仕組み

生成AIの進化により、私たちの生活はますます便利になる一方で、背後では「通信量の急増」という大きな課題が浮かび上がっています。今後はAIが動画や画像などの大容量データをリアルタイムでやり取りする時代に突入し、従来のネットワーク構造では対応しきれなくなる可能性があります。こうした中で注目されているのが、**スマートフォンなどの端末内でAI処理を完結させる“エッジAI”**という技術です。本章では、通信の変化とクラウド・エッジの役割を整理しながら、未来のサービスの姿を描いてみましょう。

通信量の爆発──AI時代の「新しいボトルネック」

生成AIはテキストだけでなく、高解像度の画像・音声・動画を瞬時に生成・分析する機能を持つようになっています。たとえば、AIによる自動翻訳付きビデオ通話や、リアルタイム画像処理による医療支援、さらにはAR・VR空間でのAIナビゲーションなど、従来の何倍もの通信が必要とされる新しいサービスが次々に登場しています。
総務省の「情報通信白書2024」では、2030年には現在の通信量の約20倍に達するという予測も示されています。

エッジAI──端末が“賢くなる”ことで通信負荷を減らす

このような状況に対応するために、クラウドに頼らず、スマホやデバイスの内部でAI処理を行う「エッジAI」が重要になってきます。たとえば、カメラで撮った映像をAIがその場で解析し、必要な情報だけをクラウドに送るという仕組みです。
これにより、遅延のない操作感と通信量の最適化が同時に実現できます。iPhoneやGoogle Pixelといったスマートフォンは、すでに一部の処理を端末内で完結するエッジAIを取り入れており、今後さらに多くの機種に拡大していくと見られます。

クラウドとエッジの共存──最適な役割分担がカギに

とはいえ、大規模なモデルの学習や、高度なAI判断を必要とする場面では、依然としてクラウドAIの強力な演算能力が不可欠です。特に、膨大な映像データの一括処理や、複数ユーザー間のリアルタイム連携といった用途では、クラウドの柔軟性とスケーラビリティが活きてきます。
このように、今後のAI活用社会では、クラウドAIとエッジAIの“ハイブリッド運用”が主流となっていくでしょう。補足として、クラウド処理の強みや仕組みについて知りたい方は、「AWS（Amazon Web Services）」や「Microsoft Azure」、「Google Cloud Platform」の公式サイトで最新の資料を参照するとよいでしょう。

このように、生成AIの進化と通信インフラの関係は切っても切り離せないテーマです。次章では、実際のエッジAI活用例として、スマホ、家電、産業ロボットなどの現場でどのように応用されているのかを具体的に紹介していきます。

産業の最前線で進化するエッジAI──スマホから採掘場まで広がる活用領域

生成AIの発展とともに、産業の現場でも「エッジAI」の重要性が急速に高まっています。スマートフォンや自動運転車、ドローン、ロボット、そして港湾や採掘現場といったインフラの最前線に至るまで、あらゆる場所でリアルタイム処理のニーズが増加しており、それに応える形で端末の高性能化と通信環境の刷新が進められています。この章では、産業におけるエッジAI活用の具体例と、それを支える通信技術の進化について探っていきます。

スマートデバイスとエッジAI──処理は「手元」で完結する時代へ

まず、一般消費者にとって最も身近なエッジAI活用の例がスマートフォンやウェアラブル端末です。音声アシスタントがクラウドではなく端末内で動作するようになったことで、応答速度の向上とプライバシー保護が両立できるようになりました。
また、自動運転車ではセンサーから得た膨大な情報をリアルタイムで解析し、即座に判断を下す必要があるため、クラウドよりもローカル処理が不可欠となっています。
特に2025年以降に登場する次世代スマートフォンでは、AI処理専用チップ（NPU）を搭載し、1秒間に数兆回の演算が可能になると言われています（参考：Qualcomm Snapdragon公式資料）。

医療・ロボット・ドローン──“遅延ゼロ”を求めるプロの現場

産業分野では、遠隔手術や産業用ロボットの制御、ドローンによる物流支援といったシビアなタイミングが要求される技術にエッジAIが活用されています。
たとえば遠隔医療では、0.1秒以下の通信遅延が生死を分けることもあります。これを実現するためには、利用者の近くでデータ処理を行うエッジサーバーや基地局の設置が鍵となります。
また、自律的に動作するロボットも、周囲の状況を瞬時に判断して行動を変えるため、クラウド経由ではなくその場で判断する力＝エッジ処理が不可欠です。

港湾・採掘現場・工場──「ローカル5G」が切り拓く新インフラ

さらに、大量の機械が一斉に稼働する産業エリアでは、公共の5Gネットワークとは異なる、専用の「ローカル5G」が導入されつつあります。たとえば港湾では、巨大クレーンや無人搬送車（AGV）をリアルタイムに制御するため、10Gbps級の高速通信とミリ秒レベルの遅延低減が求められています。
このようなローカルネットワークを用いたシステムは、NECや富士通などの各社が実証実験を進めており、**総務省の「ローカル5G導入事例紹介ページ」**でも多数紹介されています。
また、資源採掘場ではGPSと連動した自動制御や監視カメラのデータを現地で解析するシステムが構築され、AIが重機の動きを最適化する試みも進められています。

今後、端末の性能とネットワークの柔軟性が産業の効率化に直結する時代がやってきます。次章では、これらの進化が労働環境や都市設計にどう影響していくのかを考察していきましょう。

通信インフラとAIの未来：6G時代に向けた世界の駆け引き

AIの進化に呼応するように、通信インフラも大きな転換点を迎えています。現在、次世代通信規格「6G」の構想が具体化しつつある一方で、既存の「5Gネットワーク」もまだ十分にビジネスとして確立されていないのが現状です。さらに、米中の安全保障問題に起因する通信機器の排除・置き換えが進行するなど、AI時代を支える通信インフラは単なる技術進化だけでは語れない様相を呈しています。

6GはAI時代の前提条件──最大100Gbpsの通信へ

6G（第6世代移動通信システム）は、最大伝送速度100Gbps、遅延1ミリ秒未満、そして10の7乗台の端末同時接続といった驚異的な仕様が計画されています。これにより、リアルタイムAI処理、ホログラム通信、脳波インターフェースなどが現実になると期待されています。
6Gは2030年頃の商用化が見込まれ、総務省の「Beyond 5G推進戦略」やITU（国際電気通信連合）の6G議論資料などがその方向性を明確にしています。これらは生成AIや自動運転、スマートシティの基盤を支える鍵となるでしょう。

5Gはまだ終わっていない──通信各社のジレンマ

しかし、現実には多くの通信キャリアが5Gの展開で想定した収益をまだ得られていないのが課題です。エリア整備や基地局の整備には巨額の投資が必要で、特に地方都市や山間部では普及が遅れています。
そのため、6Gへの投資を急ぐ前に、既存の5Gをさらに最適化した「5G Advanced」と呼ばれる段階的改良が注目されています。これは通信の安定性、低消費電力、AIによる最適ルーティングを実現するもので、商用展開も2025年ごろから本格化すると見込まれています。
通信キャリアは、「未来への投資」か「現在の回収」かの狭間で戦略的判断を迫られているのです。

通信インフラにおける信頼と安全保障──ファーウェイ排除とノキアの躍進

加えて、国際政治の文脈でも通信網の整備には複雑な判断が求められています。とりわけ中国・ファーウェイ製通信機器の排除は、アメリカを中心に欧州やアジアへも拡大しています。この流れの中で、排除されたインフラの約半数がフィンランドのノキア製に置き換えられたとされ、ノキアは再び通信インフラ市場の主役に返り咲こうとしています。
ただしノキア自身は「政治的存在ではなく、顧客からの信頼を第一に考える」とし、安全性・中立性・堅牢性を武器に各国からの信頼を集めています。
こうした動向を詳しく知りたい方には、「日経新聞 2024年3月掲載のノキアCEOインタビュー」や「GSMA Intelligenceの通信機器市場レポート」が有益です。

AIを取り巻く通信インフラの整備は、技術、経済、安全保障の三つの観点からバランスよく考える必要があります。次章では、6G時代におけるAIサービスの可能性や、端末の進化について具体的に考察していきます。