IOWNで変わる製造業の遠隔オペレーション
仕組み・導入ポイントと最新事例

IOWN構想の全体像と三つの技術要素

IOWNは光の技術を軸に、通信や計算処理のあり方を根本から変えようとする構想です。IOWN構想は主に三つの要素で構成されます。一つ目はネットワークだけでなく端末処理まで光化する「オールフォトニクス・ネットワーク(APN)」、二つ目はサイバー空間上でモノやヒト同士の高度かつリアルタイムなやり取りを可能にする「デジタルツインコンピューティング」、三つ目はそれらを含むさまざまなICT資源を効率的に配置する「コグニティブファウンデーション」です（参照*1）。

この三つを組み合わせることで、大量の映像データをリアルタイムに送りながら遠隔で工場設備を動かす、といった使い方が見えてきます。製造業の遠隔オペレーションにおいてとりわけ重要になるのが、一つ目のAPNです。

APNの大容量・低遅延・ゆらぎゼロを支える光技術

APNは通信ネットワークの全区間で光の波長を専有する通信サービスです。2023年3月にAPN IOWN1.0の提供が始まり、2024年12月には最大800Gbpsの通信サービスの提供も開始されました（参照*2）。

IOWN APNでは大容量かつ低遅延な光パスを、消費電力を抑えつつ届けます。これにより、映像をやり取りしながらのライブ配信、遠隔手術、そして工場DXなどへの活用が期待されています（参照*3）。製造業の遠隔オペレーションでは、映像の遅れやブレが品質判定や安全に直結します。ネットワーク遅延の時間変動がない、いわゆる「遅延ゆらぎゼロ」という特徴が、工場の遠隔制御において大きな意味を持ちます。

人手不足・熟練技能者の減少という構造的課題

製造業の就業者数は長期にわたり減り続けています。厚生労働省の資料によると、国内の製造業就業者数は2002年の1,202万人から2020年には1,045万人へと、約20年間で157万人減少しました。全産業に占める割合も下がり続けており、若年就業者数は同じ期間に384万人から259万人へと3割以上にあたる125万人が減っています（参照*4）。

製造現場のデジタル化やリモート化が進み、ロボットエンジニアの需要も高まっています（参照*5）。現場にいなくても設備を動かせる仕組みをどう整えるかが、多くの工場にとって重要な課題となっています。

複数工場の品質統一と遠隔管理ニーズの高まり

人手不足とあわせて深刻なのが、複数の拠点をまたいだ品質のばらつきです。製造業の現場では、熟練工の減少や製品バリエーションの増加に伴い、外観検査の高度化と効率化が急務となっています。特に複数工場を持つ企業では、各工場の検査品質のばらつきや人手に頼った運用の負荷が大きな課題です（参照*6）。

人による判断基準は経験や体調によってぶれやすく、工場ごとに差が生まれます。こうした背景から、離れた場所からでもリアルタイムに高精度な検査や制御ができる通信基盤が求められるようになりました。IOWNの大容量かつ低遅延な光通信は、この遠隔管理ニーズに応えうる技術として実証が進んでいます。

遠隔AI外観検査による品質管理の統一化

外観検査を離れた場所からAIで行う取り組みが実証されています。NTTと日東工業株式会社の共同実験では、約300km離れた関東のデータセンターと静岡県の掛川工場の間をIOWN APNで接続し、画像データおよびAI外観検査結果の伝送が実施されました（参照*6）。

この工場では1日1,000点を超えるパーツや製品の外観検査を行っています。画像認識AIを導入することで、目視確認の量が減り、検査員の負担を軽減することが可能です（参照*7）。

さらに、画像認識AIの仕組みとメモリ上のデータを直接ネットワークへ転送する技術を組み合わせた検査も行われました。その結果、業界標準要件である1設備あたり4fps、つまり250ミリ秒という短時間でのAI外観検査が、手元のローカル環境と同等の水準で実現できました（参照*8）。

遠隔操作型ロボットによる工場設備点検

工場の設備保全には定期的な点検が欠かせませんが、施設規模が大きいと多くの手間がかかります。高所での点検には転落の危険も伴います。こうした作業員の負担を減らすため、IOWN APNの高速かつ超低遅延で広帯域な通信を生かし、遠隔地からロボットを巡回させる仕組みと、リアルタイムな映像を使ったパイプの異常検知の仕組みが検証されました（参照*9）。

検証の結果、工場壁面上のパイプの亀裂をリアルタイムに検知し、劣化の兆候であるパイプの振動を精密に解析することに成功しています。遠隔オペレーションによる設備点検は、人が直接立ち入りにくい場所での作業における有力な選択肢です。

産業用ロボットの遠隔研修・遠隔ティーチング

産業用ロボットは導入後に動きを教え込む「ティーチング」という作業が必要ですが、この工程を遠隔化する実証が行われています。実証では、ロボット制御用パソコンを設置した調布市の拠点と、ロボットアームやコントローラーを設置した新宿区の拠点の間を、1波長あたり100Gbpsの大容量かつ遅延ゆらぎゼロのAPNで接続しました。その結果、オフライン環境と変わらない操作性で産業用ロボットを遠隔ティーチングできることが確認されています（参照*5）。

遅延にゆらぎがあると、指示と実際の動きにずれが生じ、精密なティーチングが困難になります。ロボットエンジニアが、リモートでもオフラインと同じ品質で作業できることは、人材配置の柔軟性を高めます。研修やティーチングの頻度が高い製造ラインほど、遠隔化による移動コスト削減の効果を見積もりやすくなります。

クラウド型PLCによる遠隔生産制御

PLC（プログラマブルロジックコントローラ）は工場の生産設備を制御する装置です。このPLCをクラウドに移す「クラウド型PLC」の実証も進んでいます。実験では、生産設備とクラウド型PLCの間に300kmの模擬環境を構築し、制御周期20ミリ秒以内で遠隔制御することに成功しました。これは、高速な制御を必要とする自動車産業の生産ラインにおける設備要件を満たしています（参照*8）。

このクラウド型PLCサービスの実装に向けては、サービスの内容や体制の具体化が進められており、2027年度以降の実用化が目指されています。従来は工場ごとに設置していた制御装置を集約できれば、ソフトウェア更新や障害対応の手間を一元化しやすくなります。自社の生産ラインの制御周期要件と照らし合わせて、クラウド化の適否を検討する材料になります。

産業用ネットワークとの融合：CC-Link IE TSN長距離通信の実証

製造業の制御ネットワークとして広く使われているCC-Link IE TSNとAPNを組み合わせた長距離通信の実証が行われています。CC-Link IE TSNを実装した産業用機器同士を、擬似的に構築された遠距離地点に配置し、APNを通じて最大1,600km離れた場所でリアルタイムに監視・制御することに成功しました。工場内で閉じていた制御ネットワークが、APNを介して数百kmから1,000km超の距離でも機能し得ることがわかりました（参照*2）。

複数工場を抱える企業であれば、既存の制御ネットワークの規格を変えずに遠隔接続できるかどうかは導入判断に直結します。自社の工場で採用しているネットワーク規格とAPNの接続要件を確認することが、検討の第一歩になります。