Keysight Technologiesの展望：2026年の6G発展動向予測

6Gの研究、早期技術開発、標準化作業の継続的な推進に伴い、人工知能（AI）、通信感知統合（ISAC）、エネルギー効率、新たな物理層の革新が次第に業界の注目点となっています。2026年の展望として、6G分野はどのような姿を呈するのでしょうか。本特集の6G展望記事では、シーデジタルテクノロジーズの経営陣と技術専門家が最先端の見解を共有し、6Gの発展に影響を与える技術路線、システムレベルの課題、テスト・検証のニーズを深く分析し、企業がますます複雑化・進化し続ける産業環境の中で安定して前進できるよう支援します。

シーデジタルテクノロジーズ、2026年の6G発展動向予測を発表

シーデジタルテクノロジーズの6G最高技術責任者バラジ・ラゴタマン：

「FR3帯域への進化は、独特の課題をもたらしています。既存のFR1展開と同等のカバレッジを、インフラの追加なしに実現することです。これにはアンテナユニット数の大幅な増加と、高度なビームフォーミング技術の採用が必要です。しかし、多入力多出力（MIMO）の大規模展開は、エネルギー効率の最適化と同期させて進めなければなりません。」

「6Gにおいて、AIはネットワークアーキテクチャの重要な構成要素となります。私たちはエージェントAI（agentic AI）の方向に向かっており、基地局とユーザーデバイスの両方が自律的に動作し、性能最適化を実現します。その課題は、エッジ側でモデルの複雑さと遅延、エネルギー消費のバランスをどう取るかにあります。」

「ISACは単なる技術革新にとどまらず、ビジネスモデルの変革でもあります。ネットワークは遍在センサー網へと進化し、介護やインフラ監視からドローン探知、交通規制まで多様な用途に対応可能です。重要なのは、既存の展開を最大限に活用し、物理層の再構築なしに新たな価値を創出することです。」

シーデジタルテクノロジーズの副社長兼無線技術部門長カリャン・スンダラ：

「FR3帯域は次第に6Gの重要なスペクトル範囲となりつつあり、FR1とFR2の間の空白を埋めています。しかし、これは単なる周波数選択の問題ではなく、技術の実現可能性に関わる問題です。特定の周波数帯では、アンテナアレイの規模が730ユニットに達し、これは5Gの既存展開よりも桁違いの規模です。FR3の技術実現には、パッケージング、温度管理、エネルギー効率の革新的な突破口が必要です。これは新たなスペクトルの機会であると同時に、ハードウェアの課題でもあります。」

「5G時代、AIは主に基地局側に限定されていましたが、6Gでは新たな段階に進みます。AIは送受信の両端に埋め込まれ、よりスマートなデバイス、ネットワーク、インタラクションを実現します。これにより、モデルの複雑さ、遅延、エネルギー消費について再考が求められます。AIと物理層の協調設計を行い、後付けでAI技術を導入するのではなく、最初から統合された設計が必要です。」

「感知技術は単なる研究段階のテーマではなく、6G分野において商業化の潜在力を持つ重要な機能です。介護の微細動作の監視や、スマート工場のロボット協調など、実質的な価値を創出できます。ただし、これには高精度（センチメートル級）、通信との堅牢な統合、効率的なモード切替能力が求められます。これこそが、6Gが差別化を図るための鍵です。」

シーデジタルテクノロジーズのSystemVue製品マネージャーサッサン・アフマディ：

「ISACは無線ネットワークの認識を根本から覆しています。既存の通信波形を活用して感知能力を付与することで、インフラを分散型センサー網に変換できます。これにより、追加のセンサー展開なしに、ドローン検知、交通監視、産業安全などの用途に対応可能です。この接続と感知の融合は、未来のサービスモデルを再定義します。」

「6GにおけるAIは、ネットワーク最適化だけでなく、制御ループの一部となります。リアルタイムの意思決定を無線アクセスネットワーク（RAN）に埋め込み、機械学習を用いたビームフォーミング、リソース配分、モビリティ管理を推進します。しかし、この実現には、解釈可能なモデル、堅牢なトレーニングデータ、検証フレームワークが必要であり、動的環境下での信頼性を確保しなければなりません。」

「エネルギー消費の課題を解決しなければ、6Gの大規模展開は不可能です。低消費電力のRFフロントエンド、スマート休眠モード、不要な伝送を減らすAIオーケストレーションシステムなど、各層でエネルギー効率の設計を取り入れる必要があります。これは持続可能性だけでなく、高密度・大容量ネットワークの経済性と運用性を確保するためにも不可欠です。」

シーデジタルテクノロジーズのWirelessPro製品マネージャーシン・サンキョウ：

「6Gにおいて、AIは後付けの補助機能ではなく、設計原則そのものです。アーキテクチャに知能を組み込み、その観点から波形選択、ビーム管理、リソース配分を行います。課題は、これらのモデルが解釈可能で堅牢であり、予測不能な条件下でもリアルタイムに動作し、システムの信頼性や安全性を損なわないことです。」

「ISACは接続能力を感知能力に変換します。標準化された通信波形を再利用して感知を行うことで、追加のセンサー網を展開せずに、物体検知、屋内位置測定、環境監視などの用途に対応可能です。この融合は既存インフラに依存し、新たなサービス機会を創出します。」

「6Gは前例のない複雑さをもたらします。AI駆動の制御ループ、感知フィードバック、多領域のインタラクションです。ハードウェアのプロトタイピング前に高忠実度のシミュレーション環境が不可欠です。RF挙動、AI推論、ユーザーダイナミクスをモデル化できるプラットフォームが必要であり、これにより反復を加速し、学際的な協力を促進します。」

シーデジタルテクノロジーズの6G物理層アーキテクチャー兼技術責任者ハビエル・カンポス：

「6Gでは、AIと機械学習が物理層に深く統合され、新機能の拡張とよりスマートなリソース配分を支援します。主要な課題は、これらの利得と消費電力、複雑さの制約の間でバランスを取ることです。」

「通信事業者は既存の5Gハードウェアを再利用して6Gネットワークを構築しようと積極的に動いています。これは設計の制約をもたらしますが、同時に革新を促進します。私たちの焦点は、よりスマートなキャリアアグリゲーションとフラクタル化された周波数帯の最大活用により、スペクトル効率を最大化することにあります。新たなスペクトルに頼るだけではありません。」

「感知は6Gのネイティブな能力となりつつあります。システムを最初から感知対応に最適化し、ドローン用途を例にとりながら、多様な用途や感知トポロジーに拡張できる柔軟性を確保します。」

シーデジタルテクノロジーズの新興技術プロジェクトマネージャージョバンニ・ダモーレ：

「RFフォトニクス集積は重要なブレークスルーであり、6Gの実現において鍵となる可能性があります。マイクロ波、ミリ波、さらにはテラヘルツ波の機能を一つのコンパクトなチップに集積することで、ダイナミックなスペクトルアクセスとキャリアアグリゲーションを実現しつつ、多ハードウェアプラットフォームの複雑さを回避できます。この方法はコスト削減とエネルギー効率向上に寄与し、6Gの研究開発から大規模試験・標準化段階への加速を支援します。」

「再構成可能なインテリジェント表面（RIS）は、カバレッジとエネルギー効率の認識を変革する可能性があります。これらの超表面はリアルタイムで無線伝播を制御し、低消費電力のカバレッジ拡張と高度な感知能力を実現します。理論的には魅力的ですが、実際の展開に向けた最大の課題は、実環境での性能を保証し、性能向上を定量化できるプロトタイプの開発です。」

「ISACはネットワークを単なるデータ伝送のパイプラインから、インテリジェントなプラットフォームへと進化させます。感知能力を通信アーキテクチャに埋め込むことで、予測交通管理、衝突防止機能を備えた工場自動化、リアルタイム空間マッピングを用いた没入型XRなどの用途に対応可能です。この融合はデジタルツインやスマートシティ計画の道を開き、接続能力と状況認識がシームレスに共存する新たなパラダイムを構築します。」

シーデジタルテクノロジーズの6Gプロジェクトマネージャーニザール・メッサウディ：

「異なる技術をCMOSに集積することは華やかな仕事ではありませんが、非常に重要です。超大規模MIMOや小型化に向かう業界の動きとともに、異種集積は6G無線の実現に不可欠です。」

「FR3帯域はカバレッジと容量のバランスを良好に保っていますが、帯域の共存には課題があります。多くのリソースがすでに占有されているため、感知技術と組み合わせて空間共有と時間共有の最適解を見つけることが重要です。2027年の世界無線通信会議（WRC-27）に向けて、世界的に共用される周波数範囲は徐々に明確になっていきます。」

「AIは無線設計の中心となりつつありますが、技術能力だけでは不十分です。信頼性のある技術を構築する必要があります。これには、より良質なトレーニングデータの取得、明確な目標設定、厳格なテストの実施が含まれます。2026年までには、AIモデルのテスト性が大きく進展し、技術の信頼性と検証の重要性は、技術能力と同等のものとなるでしょう。」

シーデジタルテクノロジーズの最高科学者フランシスコ・ガルシア：

「長年にわたり、私たちは空口伝送の各ビットを確実に識別できてきました。しかし、AIはこの確実性を破壊しています。6GでAIネイティブ機能を実現するには、従来の信号処理の検証と同等の厳密さで検証を行う必要があります。さもなければ、単に複雑さを増すだけで、そのコストを理解していないことになります。AIがシステム全体に与える影響を測定できるようになったとき、真のブレークスルーが訪れるのです。」

「最初は、感知とセマンティック通信の統合に懐疑的でした。しかし、これら二つの層が情報の伝送・符号化に関わるものであると気付いたとき、新たな可能性が開けました。物理層向けに生成AIを用いて特定のタスクに最適化した設計を行えるのです。例えば、ドローンが生の映像を送信するのではなく、感知した重要情報だけを送る。これは効率的であり、破壊的でもあります。」

6Gは加速度的に到来し、業界に革新的な変革をもたらします。AI、感知、通信、高エネルギー効率技術のシステムレベルでの深い融合は、前例のない発展の機会を解き放つ一方、多くの課題も伴います。この全方位的な変革の中で、実用的なアプリケーションのシミュレーションとテスト・検証能力が成功の鍵となります。今後、効果的なテストと検証戦略を実行できる企業が、新たな6G時代において決定的な優位を獲得するでしょう。