TTCオンラインWorkshop「第6回ITU AI/ML in 5G Challenge 受賞者によるAI活用研究の発表について」開催報告
ITU-T主催で5G通信へのAI活用に関する研究と実践の2025 ITU AI/ML in 5G Challengeが世界各国からの課題提示で実施されています。(ML: Machine Learning)
本年度も電子情報通信学会 通信ソサエティRISING研究会の運営によりKDDI総合研究所からの提示課題（Estimation of Site specific radio propagation loss with minimal information／少ないデータに基づく、Site specificな電波伝搬損失の推定）を設定し、11月1日まで提案募集が行われました。（https://challenge.aiforgood.itu.int/match/matchitem/112）
尚、ITU主催による各課題の受賞者による最終プレゼンテーションは12月15日、盛況に終了いたしました。
（https://aiforgood.itu.int/about-us/aiml-in-5g-challenge/）
ご講演いただいた方々並びにご視聴いただきました皆様、誠にありがとうございました。
※本Workshopの後日配信並びに、資料の公開はございません。
開催概要
| 開催日時 |
2025年12月5日（金）16:00 ～ 17:40
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| 開催方式 | Zoom Webinar |
| 共 催 |
一般社団法人 電子情報通信学会 通信ソサエティ RISING研究会
一般社団法人 情報通信技術委員会（TTC）
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| 参加者数 |
81名
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セミナー概要
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目的/背景
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ITU-TによるAI関連イベントとして毎年開催のAI/ML ５G Challengeの第6回目。応募者 上位３チームによるプレゼンテーションをITU Finale講演に先駆けて実施。
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講演内容
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基調講演1：AIと通信の融合の動向・実事例～LLMを利用した接続輻輳低減制御～
基調講演2：RISING研究会とAI/ML 5G Challengeの経緯・背景
課題説明：より少ない３Dマップデータを元にした電波伝搬予測へのAI/ML適用
プレゼン1：送受信点間の距離や高さの差、角度、建物密度などをパラメータ化
プレゼン2：送受信点間のマンハッタン距離、受信点から最も近い建物への距離、受信点のある道幅などを元に検討。
プレゼン3：送受信点間の距離、周辺建物の密度、周波数などを検討。配布データの位置情報は使用せずアルゴリズムで推定。数理モデル的アプローチ。
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総括
世界中からの35チームにも及ぶ提案応募の中から選定された上位3チームによるプレゼンだけあって、各チームとも工夫を凝らした課題へのアプローチがすばらしかった。
本ワークショップ後に開催されるITU-T主催の最終プレゼンの予行演習としての役割もあるため、原則英語ベースでの講演としている。大学研究者など若手人材の育成にも有益なイベントであると考え、来年以降も計画していく。
プログラム
司会進行：東京大学 中尾研究室 標準化アンバサダー 西尾 美哉氏
| 時刻 | 講演内容 | 講演者 |
|---|---|---|
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16:00～16:05
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開会挨拶
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総務省 総合通信基盤局
電気通信技術システム課
杦浦 維勝課長
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16:05～16:10
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開会挨拶
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ITU TSB
尾上 誠蔵局長
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16:10～16:20
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基調講演（1）
「通信とＡＩの融合が切り拓く次世代サイバーインフラ」
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（RISING）電子情報通信学会 通信ソサイエティ 第三種研究会 顧問
東京大学 中尾 彰宏教授
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16:20～16:30
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基調講演（2）
「RISING研究会とデータドリブンスペクトラム利用」
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（RISING）電子情報通信学会 通信ソサイエティ 第三種研究会 委員長
電気通信大学 藤井 威生教授
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Estimation of Site specific radio propagation loss with minimal information
少ないデータに基づく、Site specificな電波伝搬損失の推定
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16:30～16:40
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課題の内容説明および選考結果報告
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KDDI山口衛星通信所 コアスタッフ 新保 宏之氏 |
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16:40～16:55
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Team 「Hyperion」
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Ndabuye S. Gideon氏（タンザニア）
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16:55～17:10
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Team 「KMK」
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東京大学（日本）
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17:10～17:25
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Team 「KZ」
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電気通信大学（日本）
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17:25～17:35
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全体質疑
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17:35～17:40
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TTC表彰と閉会挨拶
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一般社団法人情報通信技術委員会
代表理事専務理事
岩田 秀行
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ワークショップの様子
