KDDIやソフトバンク、富士通など国内12者が、データセンター間で計算処理を移動させる「広域ワークロードシフト」の共同実証を発表した。
電力需給や通信状況に応じて計算資源を最適配置し、AIインフラの効率化と安定運用を目指す。
国内12者が連携、電力と計算資源を広域で最適化
MESH-X、NHKテクノロジーズ、九州大学、KDDI、ソフトバンク、東光高岳、東京大学、東京電力パワーグリッド、東京電力ホールディングス、富士通、北海道大学、モルゲンロットの12者は2026年10月7日、広域ワークロードシフト（WLS）の共同実証を開始したと発表した。
実証期間は同年8月1日から2027年1月31日までだ。総務省の「ワット・ビット連携関連実証」に採択された事業であり、通信・電力・計算資源を一体的に制御する新たなAIインフラモデル「バーチャルハイパースケーラー」の実現を目指す。
背景には、AIの普及によるデータセンターの電力需要増加がある。都市部では電力需給の逼迫が懸念される一方、地方では再生可能エネルギーの余剰による出力制御が課題となっている。
今回の実証では、国立情報学研究所の学術情報ネットワーク「SINET」と、東京電力パワーグリッドが保有する光ファイバーを活用する。
一部区間ではオール光ネットワークによるデータセンター間の直接接続も検証する計画だ。
中核となるのが、計算処理の配置を自律的に判断するオーケストレーター（※）である。
電力市場価格、再エネ発電量、ネットワーク帯域、GPU稼働率、災害情報などをリアルタイムに分析し、コスト・CO2排出量・サービス品質の同時最適化を図る。
各社は通信網やデータセンター環境を提供するほか、異なるWLS基盤の相互接続やGPUサービスへの応用も検証する。
大学間の基盤実証から再エネ・蓄電池との統合制御まで、段階的に技術の有効性を確認する方針だ。
※オーケストレーター：複数の計算資源やシステムを統合管理し、処理の配置や実行を自動的に調整する仕組み。本実証では電力需給や通信状態などを分析し、データセンター間で計算処理を移動させる際の最適な配置先を判断する役割を担う。
AI基盤の省電力化に期待、運用の複雑化が課題に
今回の実証が実用化につながれば、国内のAIインフラ運用を大きく変える可能性がある。
最大の利点は、地域ごとに偏在する電力と計算資源を有効活用できる点だ。
再エネが余剰となる地域へ計算処理を移すことで、電力コストやCO2排出量の削減が期待できる。
GPUの稼働率も改善すれば、高額な計算設備への追加投資を抑えられる可能性がある。
また、複数のデータセンターを連携させる仕組みは、災害時の事業継続性にも寄与すると考えられる。
特定拠点に障害が発生しても、別の地域へ処理を移動できれば、重要なAIサービスの停止リスクを軽減できるだろう。
一方、広域での処理移動には課題も残る。データ転送に伴う遅延や通信費の増加に加え、異なる事業者間でのセキュリティ確保や運用ルールの統一が必要になる。
特にリアルタイム性が求められるAI推論では、電力効率だけでなく応答速度との両立が欠かせない。
さらに、事業者ごとに異なる技術基盤を接続するには、共通インターフェースや責任分担の整備も重要となる。
今後は、技術的な最適化の成果に加え、複数事業者が参加しても採算性を確保できるかが社会実装の鍵を握るだろう。
国内で共通仕様の整備が進めば、特定のクラウド事業者に依存しないAI計算基盤の形成にもつながる可能性がある。
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