大阪大学D3センター、同大学産業科学研究所、NECの3者は、吹田キャンパス内の両拠点を専用光ファイバーネットワークで接続する研究データ基盤「RED-ONION」を構築した。
100Gbps級の専用ネットワークを活用し、1TBを約90秒で転送できる見込みで、10月から試験運用を始める。
1TBを約90秒で転送、AI解析まで直結
大阪大学とNECは2026年8月21日、大容量の研究データを安全かつ高速に移動する次世代データ転送基盤「RED-ONION」を構築したと発表した。
ゲノムや医療をはじめとする機微データ（※）や、その解析結果などを双方向に移動できる転送基盤である。
産業科学研究所で生成したデータは、100Gbps級の回線を通じて学内データセンターへ収容される。
さらに、D3センターのスーパーコンピュータ「SQUID」「OCTOPUS」やクラウド基盤「mdxII」と接続し、AI処理やシミュレーション解析を実行したうえで、結果を研究現場へ即座に返送できる仕組みだ。
高速化の鍵となるのが、ネットワーク通信とサーバ内のデータ処理を専用エンジンで一括制御し、複数処理を並列実行する技術である。
一般的な転送方式ではサーバ側の処理がボトルネックとなる場合があるが、RED-ONIONでは帯域を効率的に活用する。
国内外での検証結果から、100Gbps級ネットワーク上で1TBを約90秒で転送できる見込みであるという。
3者は2026年10月から試験運用を開始する。本格稼働時期や対象データ、接続する計算機資源などは、試験結果を踏まえて順次決定する予定だ。
NECは関連技術を「NEC Ultra-high-speed Data Transfer System」として確立し、他大学や研究機関への展開も目指している。
※機微データ：個人情報や医療・ゲノム情報など、漏えいや不正利用によって個人や組織へ大きな影響を及ぼす可能性があり、厳格な管理やアクセス制御が求められるデータ。
研究データの分断解消へ、運用設計が焦点か
RED-ONIONの意義は、単に転送速度を高めるだけでなく、実験設備と高性能計算基盤の間に存在してきた物理的・組織的な分断を縮められる点にありそうだ。
研究データの生成から集約、解析までをシームレスにつなげられれば、研究者は大容量データを移動させるために費やす時間や運用負荷を減らし、分析やAI開発へ集中しやすくなるだろう。
特に生命科学や医学では、大容量データを日常的に扱いながら、高いセキュリティ水準も維持する必要がある。
高速転送と安全な計算環境を一体化できれば、AI for Scienceの研究サイクルを短縮し、計算資源の利用効率を高める効果が期待できそうだ。
一方、他部局や外部研究機関へ広げるには、データごとの管理基準やアクセス権限、運用責任の整理が欠かせないはずだ。
接続先が増えるほど、速度だけでなくセキュリティや継続的な運用設計が重要になると考えられる。
とはいえ、試験運用を通じて安全性や実用性が確認され、研究機関間で共通する運用ルールまで整備されれば、「RED-ONION」は大容量研究データと高性能計算資源を結ぶ基盤モデルとして、国内のAI研究環境へ波及するかもしれない。
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