拓海先生、最近部署で「XRを5Gで動かせるか検討しろ」と言われまして。XRって何から抑えればいいか分からないのですが、要点だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を三行で言うと、AIで未来フレームを予測して処理すれば、5Gの「使える遅延」を増やせるんですよ。技術名は長いですが、要は「少し先の映像を当てにして先に処理する」ことで現実の遅延制約を緩和できるんです。
未来の映像を「当てにする」って、予測が外れたらお客さんに怒られませんか。コスト対効果の観点で導入は本当に現実的なのでしょうか。
良い質問ですね。要点は三つです。第一に、予測による「遅延余裕」はユーザー数を増やす実効的手段であること、第二に、予測誤差はユーザー体験に小さな影響を与えるが許容できる範囲に調整可能であること、第三に、実装はエッジサーバの設計変更で済むことです。順に噛み砕いて説明できますよ。
なるほど。技術的な話は後で詳しく伺いますが、導入判断の際に現場からよく上がる不安は「予測モデルの信頼性」と「投資対効果」です。それぞれどう評価すればいいですか。
実運用視点での評価基準は明快です。信頼性は現場のログで誤差分布を評価し、許容される体験劣化と照合すること、投資対効果は「増やせる同時接続数」×「サービス価値」から見積れば良いのです。小さく始めて実データで改善するのが現実的ですよ。
これって要するに、AIで先読みして先に処理するから、遅延の「猶予」が増えて現場が楽になるということですか。要はトリックのように遅延をカバーする、と考えてよろしいですか。
まさにその理解で合っていますよ。トリックというよりは「時間を買う」仕組みです。重要なのは、どれだけ先を買うかを設計して、誤差許容とユーザー価値のバランスを取ることです。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
わかりました。最後に一つ確認です。現場で試すときに最初にやるべき実験設計のポイントを教えてください。簡単で説得力のある指標が欲しいです。
まずは小さなパイロットで「同時接続数（サポート人数）」と「遅延違反率（サービスが遅いと判断される割合）」を測ることです。これだけで導入後の改善幅が見えますし、費用対効果の試算にも直結します。大丈夫、測定方法も一緒に作れますよ。
では私の理解をまとめます。AIで未来フレームを予測して先に処理することで、5Gの遅延制約を緩和し、同時に受け入れられるユーザー数を増やせる。誤差はあるが実運用で評価して調整する、ということで間違いないですか。
