TimeSyncJapan
2026

GNSSは、通信、放送、金融、電力など多くの分野で高精度な時刻同期を実現する基盤技術として広く利用されています。一方で、マルチパスや電離層の影響を受けるほか、近年はジャミングやスプーフィングといった脅威への対策が重要な課題となっています。 本講演では、GNSS時刻同期の原理と脆弱性を整理するとともに、GNSS受信機を中心とした時刻同期システムのレジリエンス向上について議論します。特に、PTP、LEO-PNTおよびOCXOなどの代替・補完手段を活用したマルチソース時刻同期アーキテクチャを紹介し、GNSS受信機とOCXOを組み合わせたGNSS DO（GNSS Disciplined Oscillator）に求められる機能・性能について考察します。 また、毎年ノルウェーで開催されるJammertestでの評価結果を紹介し、妨害環境下におけるGNSS受信機の挙動と、提案するマルチソースアーキテクチャの有効性を示します。

本講演では、2025年に電波産業会（ARIB）で策定された放送方式ISDB-T3の技術仕様、特に時間に関する機能を解説する。加えて、ATSC3.0への移行が進む諸外国における技術動向を紹介する。

（参考訳）
現代のAIインフラでは、数千ものGPU、CPU、NIC、スイッチ、ストレージデバイス、センサーが連携して動作しています。しかし、それぞれのデバイスは、誤差を含む独自の時刻情報に基づいて動作しています。異なるマシンで観測されたイベントを比較する際には、クロックの時刻差や不確かさが、診断対象となるレイテンシと同程度、あるいはそれ以上になる可能性があり、これは根本的な問題となります。

本講演では、高精度な時刻がAIシステムにおける重要なインフラ機能となりつつある理由について解説します。短期的なユースケースとしては、複数ホスト間にまたがるトレースの時刻整合、片方向およびホップ単位のレイテンシ計測、さらに、原因究明を迅速化するためのコンピューティングイベントとネットワークイベントの相関分析などが挙げられます。今後期待されるユースケースには、時刻情報を考慮したトラフィックペーシングや、大規模AIクラスターにおける協調動作があります。また、フィジカルAIシステムでは、カメラ、LiDAR、その他のセンサー間で、データ取得時刻を正確に整合させる必要があります。

重要なのは、単に高精度なタイムスタンプを提供することではありません。その誤差範囲を信頼できる形で示すとともに、クロックの健全性や時刻情報の来歴に関する情報を提供することが不可欠です。

本講演では、Open Compute ProjectのTime Appliances Project（OCP-TAP）と、Time Card、Open Time Server、Data Center PTP Profile、Precise Time API、時刻検証ツールなどで構成されるオープンなエコシステムを紹介します。これらの技術は、将来のAIインフラに向けて、オープンで可観測性とレジリエンスを備えたクロックプレーンを実現するための道筋を示すものです。