2024 REPORT

従来のコンピューティング技術では計算困難な問題を解決する手法として、量子力学の現象を情報処理技術に適用した「量子コンピュータ」の研究が進んでいます。数々の方式がありますが、主流である超伝導方式や中性原子方式の量子コンピュータでは安定的な稼働のために絶対温度零度（-273 ℃）付近まで冷やせる環境が必要で、冷やせるチップの大きさにも限度があるといった課題を抱えていました。
NTTは光通信技術で培った高性能な光デバイスを用いることにより、「室温」で大規模な演算を可能とする「連続量光量子コンピュータ」の実現をめざしています。連続量光量子コンピュータを構成する要素の多くは、光ファイバ通信に使われる技術から適用できること、また新たに必要になる場合においても光ファイバ通信で培った技術を発展させることで実現の見通しがなされています。光通信と光量子を融合させ、室温下であっても従来比1000倍の帯域で大規模な演算を可能にすることは、量子コンピュータの世界に新たな一手を打つ存在の誕生にほかなりません。
今回の展示では、開発で連携する東京大学大学院工学系研究科の古澤明教授が参加され、開発機のある理化学研究所とNTTを結んだデモンストレーションを初めて実施しました（図１）。連続量光量子コンピュータは、膨大な選択肢から制約条件を満たしながらも目的関数を最大化・最小化する解を見つける「最適化問題」やニューラルネットワークへの応用が期待され、特に連続的なデータやシステムを扱う問題に優位性があるといいます。また、ユーザと量子コンピュータの間にクラウドをはさみ、量子コンピュータに指示を出すパラメータを送信する役割と、量子コンピュータからのジョブ実行結果をユーザに送信する役割を担うシステムの開発にも触れ、より利便性の高い環境も提示していました。

NTTではセンサやデータ収集といった技術を活かしたバイオ・メディカル分野の研究開発を推進しています。健康促進や疾病予防、治療、重症化予防、予後や介護といった1人ひとりを医療的にトータルケアできる「プレシジョン・メディシンの実現」を掲げます。
その研究成果の1つが、2028年度の実用化を目論む電波を用いたグルコースセンサです。糖尿病などにかかわり、血糖値を反映する指標の「グルコース値」を測る手段は、針を用いて使い捨てのセンサを身体に留置するのが一般的でした。しかし、痛みや不快感を伴うために利用者の負担は大きく、利用までの障壁が高くなることも課題です。
そこで、針を使わずにグルコース値を可視化すべく、身体と接触させる「ウェアラブル」なかたちで、特定の電波を利用して計測するセンサを開発中です（図2）。NTTは通信デバイスの周波数の応答を評価する機器を多く保有しており、その中からグルコースと反応しやすい無線を特定したのです。
現在は安静時の測定を実験中ですが、今後は誤差要因の抑制といった技術開発を進め、日常的かつ常態的にグルコース値の変化をより可視化できることを目標に掲げます。血糖値の上昇を防ぐための適切な食事指導や運動習慣のサポートといったサービス展開も期待されます。

「聴きたい音だけが聴こえる世界、聴かせたい音だけが聴かせられる世界」を掲げて「究極のプライベート音空間」の実現に向け、NTTはさまざまな研究開発を進めています。耳を塞ぐことなく利用者にだけ音が聴こえるイヤホンやヘッドホンの開発・発売、それらを活用した騒音低減やパフォーマンス会場での価値向上など、1人ひとりに最適な音響制御技術を提供し、音を起点とした顧客体験向上を図ります。
今回の展示ではいくつもの体験型プログラムを提供しました。複数のスピーカーが設置されたドームの内部に入ると雑音が消えるノイズキャンセリング装置は、エンタテインメント施設や一般商業施設での利用を想定し（図3）、将来的には「特定のテーブルに座るだけで周囲の雑音が消えて話しやすくなる」といった未来像を描きます。
「サイバー（cyber）空間の音とリアルな実空間（Real）を組み合わせたサウンド・サイリアル（Sound SyReal）」の展示では、体験者のイヤホンに流れる音と会場内に流れる音を低遅延伝送の技術を用いてリアルタイムに調整し、体験者の後方にはスピーカーがないにもかかわらず、音が後方から「聴こえる」という人間の錯覚効果も巧みに取り込む体験を提供しました。ほかにも、前述の耳を塞がないヘッドホンを用いて、演劇鑑賞中に当人にだけ特定の効果音を流したり、舞台上のリアルな音をより明瞭に聴かせたりできる「音響クロスリアリティ」のデモンストレーションもありました。
あらゆる人と音が混在する世界で、各人が安心・安全に過ごせるだけでなく、価値向上を実現できるような「音の精緻な制御」を可能とする技術を提案しました。

脳科学や脳神経科学とテクノロジーを融合し、脳の働きの物理的なメカニズムを明らかにして、それをもとに様々なアプリケーションやサービスを開発する「ブレインテック」の領域にNTTもチャレンジしています。今回展示したのは「運動能力転写技術」と銘打たれた、人それぞれで異なる「脳波」を活用した運動支援デバイスです。
ユーザーは電動車いすに座り、脳波を測定するためのヘッドギアを装着します。次に、コンピュータゲームのようなチュートリアルを用いて、ユーザーに「左右どちらかへ進む」という運動をイメージさせます。運動をイメージすることで脳波に変化が起きますが、この脳波のパターンを分析し、「運動イメージ推定AI」が制御コマンドへと変換することで、接続されたデバイスや画面上のアバターを操作できる仕組みです（図4）。これにより、身体を動かさずとも、運動をイメージした脳波を活用して電動車いすなどのデバイスを使うことが可能です。
NTTの研究では「運動イメージ推定AI」のチューニングに強みがあります。運動イメージの意図が切り替わったタイミングを考慮するパラメータを組み込んだ独自の深層学習モデルと、利用時の脳脳波に適応させながら逐次モデルを更新できる弱教師あり学習技術、推定精度の低下を防ぎます。
身体障がい者など運動に制約のある人を始め、一時的に運動ができない健常者においても、行動の自由度を上げるための試みです。さらに、メタバース空間におけるアバターの操作を滑らかに実現することができれば、デバイスやコントローラーを不要にし、従来よりも多くの人々がメタバース空間で生活することを可能にします。
脳において運動指令の中枢を担っている脳部位「運動野」は、その指令に応じて対応する箇所である「脳機能マッピング」が細かく分かれていることで知られており、今後はより細かく脳波を測定することで「運動イメージ推定AI」の精度向上も臨めるといいます。あるいは、筋肉が収縮する際に発生する微弱な電場の変化である「筋電」といった、異なるデータを掛け合わせることも精度向上に貢献できる見通しです。

これまで利き手や利き足の調査は特殊かつ高価な器具を用いるため、手足の運動スキルを簡便に測定することが困難でした。そこでNTTが開発したのが、「手足の器用さ」をスマートフォンを活用することで簡便に評価するための技術です。
測定は、専用アプリを立ち上げたスマートフォンを片手に持つ、または片足にベルト等で装着し、別紙に描かれた円を空中でなぞるように動かすだけです（図5）。スマートフォンを用いた短時間の繰り返し運動を評価するNTT独自のアルゴリズムにより、加速度センサーの軌道を測定し、回転動作のばらつきを定量化して「ばらつき度」として算出します。ばらつき度を同年齢層内の比較を通じて評価することで、ユーザーの「手足の器用さ」を簡易的に定量化することができます。
今まで困難であった大規模な「手足の器用さ」に関するデータ取得を通じて、年齢に応じた「手足の器用さ」の変化を見たり、利き手の矯正が与える影響に影響について大規模的に調査したりといった活用が可能です。代表的なユースケースとしてはトレーニングやリハビリの現場が想定され、手足の回復度合いを「ばらつき度」を定期的に測ることで「見える化」できるのです。すでにスポーツ用品メーカーとの共同実験から、「ばらつき度」は10代半ばまでに減少し、年齢を重ねると共に増大していくというデータも見えています。今後もスポーツや医療、介護産業などにおける応用が期待できます。

SDGsと共に全世界的な関心事となったWell-being（身体的、精神的に健康な状態であるだけでなく、社会的、経済的に良好で満たされている状態）は、個々人の生活だけではなく、企業や学校といった現場でも重要視されてきています。持続可能な社会を実現するためには、Well-beingの実現度合いを継続的に測定することが必要ではありますが、これまで低コストかつ高精度に実行することはできませんでした。
また、NTTでは「従業員体験の高度化」を推進しており、その実現に向けて，集団の調和と個人の自律のバランスを重視する「Social Well-being（ソーシャル・ウェルビーイング）」というコンセプトを提唱、研究しています。また，Social Well-beingを考える上では、個人のWell-beingに加え、個人が属する集団とのかかわりが重要であり、集団の状態の健全性を判定することも欠かせません。
まず、NTTは金沢工業大学との共同研究において、社会心理学と教育心理学の知見を融合し、Well-beingに生きるための実践的資質や能力を「ウェルビーイング・コンピテンシー」を策定しました。これにより個人としてWell-beingを高めるためのステップを主観的に捉えることができるようになります。また、その一助となるような客観的な情報を掛け合わせる技術も開発しました。例えば、「テキストリスク評価技術」は、記載した文章が他人に対してどれほど威圧的に感じられるのかを判定・評価する技術です。この技術を用いることで、メール等の文面が他者へ与える影響だけでなく、議事録から発言内容をハイライトして客観的に評価することも考えられます。また、集団に対する測定技術も同様に開発しました（図6）。
Well-being測定と支援の技術とそれらをつなぐ実践的なノウハウを確立させ、主観と客観の両面から個人と集団のWell-beingを支援することで、持続可能な社会の実現に寄与することをめざします。

光通信があらゆる現場での通信におけるスタンダードになった一方で、それらを駆動させるコンピューティングにおける回路は電気で実装されてきました。しかし、その全てを光で実装することができれば、電気回路に比べて大幅な低遅延性や省電力性を実現することができます。
その試みの一つとして、NTTが開発に取り組むのが、光で暗号演算を実現する光暗号回路技術です。今回の展示では、電気入力されたビット値を光アドレス値に変換する「符号化回路」を暗号演算に導入することによって低遅延性を実現するアルゴリズムを開発すると共に、NTTが有する光集積化技術を用いて暗号回路そのものを光回路化する道筋を示しました。世界で初めて、共通鍵暗号の暗号演算1ラウンド分の演算を光回路で実現するなど、この領域においてはNTTは特筆すべき成果をあげています。
さらに、全てを光回路化したチップの開発も進んでいます（図7）。現在はスイッチング素子を減らすことによって発熱を抑える研究をするなど、改良の道半ばではありますが、サーバーなどに導入することでより低遅延かつ省電力の通信の確立をめざします。日本の半導体産業においても、NTTが取り組む「光半導体」が導入されることで大きな前進が望めるでしょう。

大規模なNW（ネットワーク）の故障対応においては、複数のNWの管理情報を用いた分析が欠かせません。しかし、管理がそれぞれの区で分かれており、従来はNWをまたいだ故障の影響を把握することや、迅速な対処方法を見出すことが困難でした。
NTTが開発したNW故障の影響把握・対処ナビゲーション技術は、この困難さを乗り越え、より早く復旧させることを可能にします。まずはNW設備の故障が発生した際に、故障と影響の特定をするためにRAN・伝送・コアなど複数NWをまたぐ一元管理・可視化を実現する汎用データモデル「NOIM」によって情報を収集します。また、故障箇所の推定技術（Konon）も活用し、通信サービスの故障も自動的に分析をかけることができます（図8）。それにより、故障箇所の特定や影響を把握したうえで、シナリオ作作成自律型LLMエージェントに故障情報を連携します。LLMエージェントは機器の運用手順書やマニュアル等を参照し、適宜リアルタイムに処理・復旧作業を実行していきます。事前の処理フローを定義するのではなく、状況に即した情報を収集・活用して対処を実行しますが、NTTのLLMエージェントは一般的なそれと比較して、高い精度のナビゲーションを実現することができています。
従来は、過去のアラーム事例や措置履歴などからベテラン社員が故障箇所を推定したり、必要な作業マニュアルを探しだして参照したりといった対応がとられてきましたが、これらの技術によって故障の特定からLLMエージェントによる復旧までを自動化することが可能になります。
今後は社会サービスを支える重層的なNW基盤においても、故障の影響可視化と対処ナビゲーションといった作業を的確かつ自律的に行う技術を持って、30分以内にサービス影響の初報発出、60分以内の回復対処をめざします。