5G · 6G · Edge AI · Hybrid Cloud Advanced Integration and Collaboration
【緒言】
【 5G／ハイブリッドクラウド／AIインテグレーション 概説・市場動向・成長要因 】
1 概説・定義
1.1 エッジコンピューティングと AI インテグレーション
2 市場動向・成長要因
2.1 市場概況
2.2 業界動向：主要企業のポジショニング
2.3 投資・ファイナンス動向
2.4 規制および標準化動向
2.5 技術トレンドと将来展望
2.6 応用事例の深化
2.7 課題と対応策
2.8 エコシステムと主要プレイヤー
3 エッジAI／組み込みAI／オンデバイスAI／AIオンチップ： 新興市場と地域別成長シナリオ
3.1 アジア太平洋
3.2 北米と欧州
3.3 ラテンアメリカ／中東・アフリカ
4 エッジAI／組み込みAI／オンデバイスAI／AIオンチップ 新興応用領域
4.1 次世代通信（5G/6G）との融合
4.2 新興ユースケースシナリオ
4.3 ビジネスモデルの革新
4.4 スマート農業（アグリテック）
4.5 スマートシティと環境モニタリング
4.6 ヘルスケアと遠隔医療
4.7 自律ロボティクスとドローン
4.8 課題と今後の展望
【 フレームワーク・基本構成要素と特性 】
5 5G/MECテクノロジー
5.1 概要と位置づけ
5.2 5G-Advancedの進化点
5.3 ETSI MECフェーズ4とAPI整合
5.4 5G/MEC参照アーキテクチャ
5.5 EAS発見とアプリ継続性
5.6 UPF選択とトラフィック制御
5.7 ローミングとフェデレーション
5.8 ハイブリッドクラウド統合
5.9 AIワークロード最適化
5.10 セキュリティと露出管理
5.11 開発者体験とAPIエコシステム
5.12 運用設計（SRE/EdgeOps）
5.13 代表ユースケース
5.14 ハイブリッドクラウド連携パターン
5.15 実装ガイドと設計原則
5.16 日本発の知見と適用
5.17 コスト・ROI・運用成熟度
5.18 リスクと課題
5.19 ロードマップと展望
5.20 参考文献
6 AI/MLフレームワーク
6.1 概要と位置づけ
6.2 5G/MECとAIの統合要件
6.3 エッジ推論ランタイムと最適化
6.4 KubernetesネイティブMLOps
6.5 通信・ネットワーク領域のAI適用
6.6 ハイブリッドクラウドとデータパイプライン
6.7 セキュリティ・ガバナンス・信頼性
6.8 代表的ユースケース
6.9 実装パターンと設計原則
6.10 性能最適化とハードウェア活用
6.11 運用・SREとAIOpsの統合
6.12 コスト構造とROI
6.13 リスクと課題
6.14 ロードマップと展望
6.15 参考文献
7 APIゲートウェイとマイクロサービスアーキテクチャ
7.1 概要と位置づけ
7.2 CAPIFとAPI管理の共通化
7.3 MECとAPIゲートウェイの役割
7.4 マイクロサービスとサービスメッシュ
7.5 アーキテクチャパターン
7.6 セキュリティとコンプライアンス
7.7 可観測性とSRE運用
7.8 AI統合とパフォーマンス最適化
7.9 デベロッパー体験とAPIプロダクト化
7.10 代表ユースケース
7.11 実装手順と運用指針
7.12 リスクと課題
7.13 ロードマップと展望
7.14 参考文献
8 エッジコンピューティング
8.1 概要と位置づけ
8.2 価値命題とビジネス効果
8.3 代表的ユースケース
8.4 アーキテクチャ全体像
8.5 5GとMECの標準整合
8.6 ハイブリッドクラウド連携パターン
8.7 ネットワーク機能とトラフィック制御
8.8 データ管理とセキュリティ
8.9 開発者体験とAPIエコシステム
8.10 運用設計とSREの要点
8.11 パフォーマンス最適化とモデル戦略
8.12 コスト構造とROI
8.13 規制・データ主権・コンプライアンス
8.14 リファレンスアーキテクチャの進化
8.15 実装パターンと設計ガイド
8.16 主要プレイヤーとエコシステム動向
8.17 ロードマップと最新動向
8.18 リスクと課題
8.19 導入ステップと評価指標
8.20 産業別要点
8.21 まとめと展望
8.22 参考文献
9 エネルギー効率分野におけるビジネス価値創出
9.1 概要と価値仮説
9.2 5G-Advancedの省エネ機能とAI連携
9.3 MECと近接最適化の役割
9.4 観測可能性とエネルギーKPI
9.5 ネットワーク側の省エネテクニック
9.6 産業・施設での省エネユースケース
9.7 BIとFinOps/EnvOpsの統合
9.8 実装手順とSLO設計
9.9 コストとROI
9.10 リスクと対策
9.11 ロードマップと展望
9.12 参考文献
10 エネルギー分野におけるビジネス価値創出
10.1 概要と価値仮説
10.2 価値ドライバとKPI
10.3 リファレンスアーキテクチャ
10.4 主要ユースケース
10.5 5G-Advancedとネットワーク機能の活用
10.6 データ/観測と準拠
10.7 料金/市場連携と新収益
10.8 実装ステップとKPI/SLO
10.9 ROIとリスク管理
10.10 ロードマップと展望
10.11 参考文献
11 クラウドIoT プラットフォームとデバイス管理
11.1 概要と位置づけ
11.2 5G/MEC連携の要点
11.3 デバイスアイデンティティとセキュリティ
11.4 デバイスライフサイクル管理
11.5 デバイスツインとデータ統合
11.6 5GネットワークAPIとの統合運用
11.7 可観測性とSRE/EdgeOps
11.8 ハイブリッドクラウドとMEC配置
11.9 セキュリティ・ガバナンス・準拠
11.10 代表ユースケース
11.11 実装パターン
11.12 コストとROI
11.13 リスクと課題
11.14 ロードマップと展望
11.15 参考文献
12 コンテナオーケストレーションとエッジ管理、デバイス管理
12.1 概要と位置づけ
12.2 3GPP/ETSIの管理・オーケストレーション
12.3 Kubernetesエッジ拡張（KubeEdge/k3s）
12.4 デバイス管理とツイン（KubeEdge DMI）
12.5 マルチクラスターのGitOps統合（Fleet）
12.6 MECとオーケストレーションの整合
12.7 運用モデル（SRE/EdgeOps）
12.8 セキュリティとガバナンス
12.9 代表ユースケース
12.10 実装パターン
12.11 性能最適化
12.12 コスト・ROI
12.13 リスクと課題
12.14 ロードマップと展望
12.15 参考文献
13 セキュリティ と コンプライアンス
13.1 概要と位置づけ
13.2 リスク全体像と設計原則
13.3 APIセキュリティとCAPIF/NEF
13.4 MECフェデレーションと多ドメイン統制
13.5 データ保護とエッジセキュリティ
13.6 オーケストレーションとCI/CDの防御
13.7 観測・監査・インシデント対応
13.8 コンプライアンス適合の実務
13.9 代表ユースケース
13.10 実装パターン
13.11 リスクと課題
13.12 ロードマップと展望
13.13 参考文献
14 セマンティック相互運用性と標準化
14.1 概要と位置づけ
14.2 セマンティック層の参照モデル
14.3 ネットワークAPIの統合枠組（CAPIF/NEF）
14.4 ETSI MECフェーズ4とオープンAPI整合
14.5 語彙・データモデル・リンクトデータ
14.6 セキュリティと信頼の共通基盤
14.7 実装パターンと設計指針
14.8 代表的ユースケース
14.9 データ契約とガバナンス
14.10 AI連携と意味的MLOps
14.11 リスクと課題
14.12 ロードマップと展望
14.13 参考文献
15 データ統合 と ETL/ELT
15.1 概要と位置づけ
15.2 アーキテクチャ原則
15.3 ETL/ELT選択の指針
15.4 エッジ統合と前処理
15.5 データメッシュとデータ契約
15.6 パイプライン実装の要点
15.7 データ品質・ガバナンス
15.8 ストリーミングとバッチの協調
15.9 セキュリティとコンプライアンス
15.10 代表的ユースケース
15.11 実装パターン
15.12 性能最適化とコスト
15.13 リスクと課題
15.14 ロードマップと展望
15.15 参考文献
16 デジタルツイン
16.1 概要と位置づけ
16.2 基盤技術と標準動向
16.3 5G/MEC統合の意義
16.4 参照アーキテクチャ
16.5 ネットワーク・デジタルツイン（NDT）
16.6 産業適用のユースケース
16.7 データモデルと相互運用性
16.8 時系列・空間・イベントの融合
16.9 AI統合と閉ループ制御
16.10 セキュリティ・ガバナンス・信頼
16.11 実装パターン
16.12 KPIと可観測性
16.13 コストとROI
16.14 リスクと課題
16.15 ロードマップと展望
16.16 参考文献
17 ビジネスインテリジェンス
17.1 概要と位置づけ
17.2 データ連続体とBI基盤
17.3 ネットワークAPIとコンテキストBI
17.4 リアルタイムBIとイベント駆動
17.5 ダッシュボード設計とKPI体系
17.6 ハイブリッドクラウド最適化とコスト管理
17.7 産業別ユースケース
17.8 データガバナンスと同意管理
17.9 開発者体験と自動化
17.10 AI統合と意思決定
17.11 リスクと課題
17.12 ロードマップと展望
17.13 参考文献
18 マイクロサービスアーキテクチャ
18.1 概要と位置づけ
18.2 5G/MECとマイクロサービスの整合
18.3 アーキテクチャの基本構成
18.4 CAPIF連携とAPIプロダクト化
18.5 サービスメッシュの最適化
18.6 デプロイとオーケストレーション
18.7 可観測性とSLO管理
18.8 セキュリティとコンプライアンス
18.9 代表ユースケース
18.10 実装パターン
18.11 リスクと課題
18.12 ロードマップと展望
18.13 参考文献
19 メッセージング、データストリーミング、プロトコル技術
19.1 概要と位置づけ
19.2 5G/MECにおけるデータ経路制御
19.3 メッセージング技術（MQTT/AMQPなど）
19.4 データストリーミングと再生・永続
19.5 産業プロトコルと決定性通信
19.6 ハイブリッドクラウド統合と露出API
19.7 セキュリティとガバナンス
19.8 代表ユースケース
19.9 実装パターン
19.10 性能最適化
19.11 コスト・ROI
19.12 リスクと課題
19.13 ロードマップと展望
19.14 参考文献
20 リアルタイム意思決定分野におけるビジネス価値創出
20.1 概要と価値定義
20.2 成功条件（アーキテクチャ）
20.3 価値ドライバと指標
20.4 主要ユースケースと実装要点
20.4.1 産業・製造
20.4.1 物流・モビリティ
20.4.1 メディア/ゲーム/XR
20.4.1 エネルギー/スマートグリッド
20.5 技術スタックと運用（SLOファースト）
20.6 API経済と意思決定ループの商用化
20.7 ROI設計とビジネスケース
20.8 ガバナンス・リスク・準拠
20.9 ロードマップと展望
20.10 参考文献
21 ワークフロー自動化
21.1 概要と位置づけ
21.2 基本アーキテクチャ
21.3 CAPIF×MECの統合駆動
21.4 イベント駆動オーケストレーション
21.5 代表ユースケース
21.6 開発者有効化と検証基盤
21.7 AIネイティブな自動化
21.8 管理・セキュリティ・ガバナンス
21.9 可観測性とKPI/SLO
21.10 CI/CDと継続検証
21.11 コストとROI
21.12 リスクと課題
21.13 ロードマップと展望
21.14 参考文献
22 観測可能性と監視技術
22.1 概要と位置づけ
22.2 5G/MECのテレメトリ基盤
22.3 OpenTelemetryと分散可観測性
22.4 KPIとSLOの体系化
22.5 ネットワークAPIと観測の連携
22.6 エッジ観測の実装ポイント
22.7 AI/MLとAIOpsの融合
22.8 コスト最適化
22.9 セキュリティと監査
22.10 代表ユースケース
22.11 実装パターン
22.12 リスクと課題
22.13 ロードマップと展望
22.14 参考文献
23 時系列データベースとデータ管理
23.1 概要と位置づけ
23.2 5G/MECに最適化されたアーキテクチャ
23.3 エッジ—クラウド複製と回復力
23.4 データ取り込みとストリーミング統合
23.5 保持・圧縮・ライフサイクル
23.6 セキュリティ・コンプライアンス・監査
23.7 データモデルとスキーマ管理
23.8 AI/ML統合と特徴量運用
23.9 可観測性とSRE運用
23.10 代表ユースケース
23.11 実装パターン
23.12 性能最適化
23.13 コスト・ROI
23.14 リスクと課題
23.15 ロードマップと展望
23.16 参考文献
24 時系列データベース
24.1 概要と位置づけ
24.2 5G/MEC環境での要件
24.3 アーキテクチャ全体像
24.4 データ取り込みとストリーミング
24.5 圧縮・保持・集約ポリシー
24.6 エッジ→クラウド複製と同期
24.7 5G/MECとの統合ポイント
24.8 AIワークロードと特徴量管理
24.9 可観測性とSRE運用
24.10 セキュリティとデータ主権
24.11 代表的ユースケース
24.12 実装パターン
24.13 性能最適化
24.14 コスト・ROI設計
24.15 リスクと課題
24.16 標準・ガイドラインの活用
24.17 導入ステップとKPI
24.18 今後の展望
24.19 参考文献
【 ビジネス価値創出 】
25 自動化分野におけるビジネス価値創出
25.1 概要と価値仮説
25.2 価値ドライバとKPI
25.3 自動化アーキテクチャの原則
25.4 5G/MECと自動化の結節点
25.5 代表ユースケース
25.6 KPIとSLO設計
25.7 データ・ガバナンスと開発者体験
25.8 コストとROIの設計
25.9 リスクと対策
25.10 ロードマップと展望
25.11 参考文献
26 製造分野におけるビジネス価値創出
26.1 概要と価値仮説
26.2 価値ドライバと経営KPI
26.3 アーキテクチャ全体像
26.4 中核ユースケース
26.5 5G-AdvancedとネットワークAPIの活用
26.6 データ基盤と意味整合
26.7 観測可能性とSLO運用
26.8 セキュリティ・準拠と運用ガバナンス
26.9 収益モデルとROI設計
26.10 リスクと対策
26.11 ロードマップと展望
26.12 参考文献
27 予測保守分野におけるビジネス価値創出
27.1 概要と価値仮説
27.2 価値ドライバとKPI体系
27.3 アーキテクチャ全体像
27.4 5G/MECの役割とネットワーク連携
27.5 実装ステップと運用手順
27.6 代表ユースケース
27.7 KPIとSLO、ダッシュボード
27.8 セキュリティ・ガバナンス・準拠
27.9 ROIモデルとビジネスケース
27.10 実装の落とし穴と対策
27.11 ロードマップと展望
27.12 参考文献
28 スマートシティ分野におけるビジネス価値創出
28.1 概要と価値仮説
28.2 都市KPIとビジネス指標
28.3 基盤アーキテクチャ
28.4 代表ユースケース
28.5 5G‑AdvancedとネットワークAPIの活用
28.6 データ相互運用と都市ツイン
28.7 観測可能性とSLO運用
28.8 セキュリティ・ガバナンス・収益化
28.9 実装手順とKPI
28.10 ROIとリスク
28.11 ロードマップと展望
28.12 参考文献
29 ロジスティクス分野におけるビジネス価値創出
29.1 概要と価値仮説
29.2 主要KPIと事業効果
29.3 基盤アーキテクチャ
29.4 ユースケースと実装要点
29.5 5G‑Advancedとスライシングの活用
29.6 観測可能性とSLO運用
29.7 データガバナンスと相互運用
29.8 収益モデルとROI
29.9 リスクと対策
29.10 実装手順
29.11 ロードマップと展望
29.12 参考文献
30 医療分野におけるビジネス価値創出
30.1 概要と価値仮説
30.2 主要ユースケースと事業効果
30.3 5G-AdvancedとネットワークAPIの活用
30.4 MEC×クラウドの分担
30.5 データ統合と観測・準拠
30.6 患者転帰と経済価値のKPI
30.7 リファレンスアーキテクチャ
30.8 セキュリティとリスク管理
30.9 実装ステップと運用手順
30.10 収益モデルとROI
30.11 リスクと対策
30.12 ロードマップと展望
30.13 参考文献
【 エッジAI・分散コンピューティング 】
30.14 1. アーキテクチャ
30.15 2. 導入モデル
30.16 3. ツール
30.17 4. 導入形態
30.18 5. 外部機能との連携
30.19 6. 留意事項
30.20 7. 注視すべきトピック
30.21 8. 先端技術および先端研究開発動向
30.22 9. インテグレーションおよびソリューション分野
30.23 10. 関与企業
30.24 1. アーキテクチャ
30.25 2. 導入モデル
30.26 3. ツール
30.27 4. 導入形態
30.28 5. 外部機能との連携
30.29 6. 留意事項
30.30 7. 注視すべきトピック
30.31 8. 先端技術および研究開発動向
30.32 9. インテグレーションおよびソリューション分野
30.33 10. 関与する主要企業（日本市場中心）
30.34 1. アーキテクチャ
30.35 2. 導入モデル
30.36 3. ツール
30.37 4. 導入形態
30.38 5. 外部機能との連携
30.39 6. 留意事項
30.40 7. 注視すべきトピック
30.41 8. 先端技術・研究開発動向
30.42 9. インテグレーションおよびソリューション分野
30.43 10. 関与する主要企業
30.44 1. アーキテクチャ
30.45 2. 導入モデル・導入形態
30.46 3. ツールおよび外部機能との連携
30.47 4. 留意事項・注視すべきトピック
30.48 5. 先端技術および先端研究開発動向
30.49 6. インテグレーションおよびソリューション分野
30.50 7. 関与する主な企業
30.51 1. アーキテクチャ
30.52 2. 導入モデル
30.53 3. ツール
30.54 4. 導入形態
30.55 5. 外部機能との連携
30.56 6. 留意事項
30.57 7. 注視すべきトピックと先端技術・研究開発動向
30.58 8. インテグレーションおよびソリューション分野
30.59 9. 関与する企業
【 通信・ネットワーク統合 】
31 エッジコンピューティング統合
31.1 構造・アーキテクチャ
31.2 実施形態
31.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
31.4 ワークフロー設計の要点・留意点
31.5 成功指標
31.6 ガバナンス要件
31.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
31.8 成功事例（要点）
31.9 関与するコンサルティング企業とその手法
31.10 市場動向
31.11 実装チェックリスト（抜粋）
32 5GエッジAI統合による超低遅延実現
32.1 1. アーキテクチャ
32.2 2. 導入モデルおよびツール
32.3 3. 導入形態と外部機能連携
32.4 4. 留意事項
32.5 5. 注視すべきトピック
32.6 6. 先端技術および先端研究開発動向
32.7 7. インテグレーションおよびソリューション分野
32.8 8. 関与する企業
32.9 1. アーキテクチャ
32.10 導入モデル
32.11 3. 代表的ツール・プラットフォーム
32.12 4. 導入形態
32.13 5. 外部機能との連携
32.14 6. 留意事項
32.15 7. 注視すべきトピック
32.16 8. 先端技術および先端研究開発動向
32.17 9. インテグレーションおよびソリューション分野
32.18 1. アーキテクチャ
32.19 2. 導入モデル
32.20 3. ツールと導入形態
32.21 4. 外部機能との連携
32.22 5. 留意事項
32.23 6. 注視すべきトピック
32.24 7. 先端技術および研究開発動向
32.25 8. インテグレーションおよびソリューション分野
32.26 9. 主な関与企業
32.27 1. 5G RedCap技術の概要と特徴
32.28 2. アーキテクチャおよび導入モデル
32.29 3. ツール・導入形態・外部機能連携
32.30 4. 留意事項・注視すべきトピック
32.31 5. 先端技術および研究開発動向
32.32 6. インテグレーションおよびソリューション分野
32.33 7. 関与する主要企業
33 Multi-Access Edge Computing（MEC）活用
33.1 1. アーキテクチャと導入モデル
33.2 2. ツールおよび外部機能との連携
33.3 3. 導入形態と留意事項
33.4 4. 注視すべきトピックと先端技術動向
33.5 5. インテグレーションおよびソリューション分野
33.6 6. 関与する企業
【 コネクティビティと通信技術 】
34 製造向けプライベート5Gネットワーク
34.1 概要（最新動向）
34.2 導入形態
34.3 導入されるモデルやツール類
34.4 外部機能との連携
34.5 AI関連機能
34.6 実装にあたっての留意点
34.7 注目を集める最新動向
34.8 関与する企業
35 超信頼性低遅延通信
35.1 概要と最新動向
35.2 導入形態
35.3 導入されるモデルやツール類
35.4 外部機能との連携
35.5 AI関連機能
35.6 実装にあたっての留意点
35.7 注目を集める最新動向
35.8 関与する企業
36 大規模マシンタイプ通信
36.1 大規模マシンタイプ通信の概要と意義
36.2 導入形態
36.3 導入されるモデルやツール類
36.4 外部機能との連携
36.5 AI関連機能
36.6 実装にあたっての留意点
36.7 注目を集める最新動向
36.8 関与する主要企業
37 ロボット工学向けの強化型モバイルブロードバンド
37.1 概要と最新動向
37.2 導入形態
37.3 導入されるモデルやツール類
37.4 外部機能との連携
37.5 AI関連機能
37.6 実装にあたっての留意点
37.7 注目を集める最新動向
37.8 関与する企業
38 産業用アプリケーション向けのネットワークスライシング
38.1 概要
38.2 導入形態
38.3 導入されるモデルやツール類
38.4 外部機能との連携
38.5 AI関連機能
38.6 実装にあたっての留意点
38.7 注目を集める最新動向
38.8 関与する企業
39 5Gとのエッジコンピューティング統合
39.1 概要
39.2 導入形態
39.3 導入されるモデルやツール類
39.4 外部機能との連携
39.5 AI関連機能
39.6 実装にあたっての留意点
39.7 注目を集める最新動向
39.8 関与する企業およびエコシステム
40 5G経由のリアルタイムロボット制御
40.1 概要／最新動向
40.2 導入形態
40.3 導入されるモデルやツール類
40.4 外部機能との連携
40.5 AI関連機能
40.6 実装にあたっての留意点
40.7 注目を集める最新動向
40.8 関与する企業
41 マルチアクセスエッジコンピューティング（MEC）
41.1 概要
41.2 導入形態
41.3 導入されるモデルやツール類
41.4 外部機能との連携
41.5 AI関連機能
41.6 実装にあたっての留意点
41.7 注目を集める最新動向
41.8 関与する企業
【 エッジAI連携型ハイブリッドクラウド統合 】
42 ハイブリッドクラウド統合の概要
42.1 レイヤーにおける位置づけ
42.2 導入形態
42.2.1 オンプレミス主体型ハイブリッドクラウド
42.2.1 クラウド主体型ハイブリッドクラウド
42.2.1 マルチクラウド連携型ハイブリッドクラウド
42.2.1 エッジAI連携型ハイブリッドクラウド
42.3 実装・応用動向
42.3.1 技術的実装の要点
42.3.1 主な応用事例
42.4 外部との連携およびパートナーシップ
42.4.1 クラウドプロバイダ・ベンダー連携
42.4.1 SIer・AIソリューション企業連携
42.4.1 オープンエコシステム・コミュニティ連携
42.5 最新動向
42.5.1 自動化・AI活用の深化
42.5.1 エネルギー効率化・グリーンIT
42.5.1 量子耐性・超低遅延・高帯域化
42.5.1 マルチクラウド・エッジ統合の進展
42.5.1 可視化・監査の高度化
42.6 まとめ
【 連合学習・協調AI 】
43 IoTデバイス間での連合学習
43.1 1. アーキテクチャ
43.2 2. 導入モデル
43.3 3. ツール
43.4 4. 導入形態
43.5 5. 外部機能との連携
43.6 6. 留意事項
43.7 7. 注視すべきトピック
43.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
43.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
43.10 10. 関与する企業
44 プライバシー保護協調学習分野
44.1 1. アーキテクチャ
44.2 2. 導入モデル
44.3 3. ツール
44.4 4. 導入形態
44.5 5. 外部機能との連携
44.6 6. 留意事項
44.7 7. 注視すべきトピック
44.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
44.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
44.10 10. 関与する企業
44.11 1. アーキテクチャ
44.12 2. 導入モデル
44.13 3. ツール
44.14 4. 導入形態
44.15 5. 外部機能との連携
44.16 6. 留意事項
44.17 7. 注視すべきトピック・先端技術動向
44.18 8. インテグレーションおよびソリューション分野
44.19 9. 関与する企業
44.20 1. アーキテクチャ
44.21 2. 導入モデル・導入形態
44.22 3. ツール
44.23 4. 外部機能との連携
44.24 5. 留意事項
44.25 6. 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
44.26 7. インテグレーションおよびソリューション分野
44.27 8. 関与する主な企業
【 エージェンティックAI 】
44.28 1. アーキテクチャ
44.29 2. 導入モデル
44.30 3. ツール
44.31 4. 導入形態
44.32 5. 外部機能との連携
44.33 6. 留意事項
44.34 7. 注視すべきトピック
44.35 8. 先端技術および先端研究開発動向
44.36 9. インテグレーションおよびソリューション分野
44.37 10. 関与する企業
44.38 1. アーキテクチャ
44.39 2. 導入モデル
44.40 3. ツール・技術
44.41 4. 導入形態
44.42 5. 外部機能との連携
44.43 6. 留意事項
44.44 7. 注視すべきトピック
44.45 8. 先端技術および研究開発動向
44.46 9. インテグレーションおよびソリューション分野
44.47 10. 関与する企業（日本を中心に）
44.48 1. アーキテクチャ
44.49 2. 導入モデル
44.50 3. ツール
44.51 4. 導入形態
44.52 5. 外部機能との連携
44.53 6. 留意事項
44.54 7. 注視すべきトピック
44.55 8. 先端技術および研究開発動向
44.56 9. インテグレーションおよびソリューション分野
44.57 10. 関与企業
44.58 1. アーキテクチャ
44.59 2. 導入モデル
44.60 3. ツール
44.61 4. 導入形態
44.62 5. 外部機能との連携
44.63 6. 留意事項
44.64 7. 注視すべきトピック
44.65 8. 先端技術および研究開発動向
44.66 9. インテグレーションおよびソリューション分野
44.67 10. 関与する主要企業
45 アダプティブエージェント学習機構とIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツイン
45.1 1. アーキテクチャ
45.2 2. 導入モデル
45.3 3. ツール
45.4 4. 導入形態
45.5 5. 外部機能との連携
45.6 6. 留意事項
45.7 7. 注視すべきトピック
45.8 8. 先端技術および研究開発動向
45.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
45.10 10. 関与する主な企業・研究機関（日本）
【 生成AI統合 】
46 IoTデータ生成による合成データセット作成
46.1 1. アーキテクチャ
46.2 2. 導入モデル
46.3 3. ツール
46.4 4. 導入形態
46.5 5. 外部機能との連携
46.6 6. 留意事項
46.7 7. 注視すべきトピック
46.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
46.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
46.10 10. 関与する企業（日本）
47 IoT低コードアシスタント
47.1 1. アーキテクチャ
47.2 2. 導入モデル
47.3 3. ツール
47.4 4. 導入形態
47.5 5. 外部機能との連携
47.6 6. 留意事項
47.7 7. 注視すべきトピック
47.8 8. 先端技術および研究開発動向
47.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
47.10 10. 関与する主要企業・団体
48 自動IoTアプリケーション生成
48.1 1. アーキテクチャ
48.2 2. 導入モデル
48.3 3. ツール・プラットフォーム
48.4 4. 導入形態
48.5 5. 外部機能との連携
48.6 6. 留意事項
48.7 7. 注視すべきトピック
48.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
48.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
48.10 10. 関与する企業（日本）
49 IoT異常検知用生成モデル
49.1 1. アーキテクチャ
49.2 2. 導入モデル
49.3 3. ツール
49.4 4. 導入形態
49.5 5. 外部機能との連携
49.6 6. 留意事項
49.7 7. 注視すべきトピック
49.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
49.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
49.10 10. 関与する企業
50 ジェネレーティブ最適化アルゴリズム
50.1 1. アーキテクチャ
50.2 2. 導入モデル・ツール・導入形態
50.3 3. 外部機能との連携
50.4 4. 留意事項
50.5 5. 注視すべきトピック
50.6 6. 先端技術・研究開発動向
50.7 7. インテグレーションおよびソリューション分野
50.8 8. 関与する企業例（日本）
【 マルチモーダルAI統合 】
51 視覚・音声・センサデータの統合処理
51.1 1. アーキテクチャ
51.2 2. 導入モデル
51.3 3. ツール
51.4 4. 導入形態
51.5 5. 外部機能との連携
51.6 6. 留意事項
51.7 7. 注視すべきトピック
51.8 8. 先端技術および研究開発動向
51.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
51.10 10. 関与する企業
52 マルチモーダル環境認識システム
52.1 1. アーキテクチャ
52.2 2. 導入モデル
52.3 3. 主なツール・技術要素
52.4 4. 導入形態
52.5 5. 外部機能との連携
52.6 6. 留意事項
52.7 7. 注視すべきトピック
52.8 8. 先端技術および研究開発動向
52.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
52.10 10. 関与する企業・研究機関
53 クロスモーダル情報補完技術とIoT／AI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツイン
53.1 1. アーキテクチャ
53.2 2. 導入モデル
53.3 3. ツール
53.4 4. 導入形態
53.5 5. 外部機能との連携
53.6 6. 留意事項
53.7 7. 注視すべきトピック
53.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
53.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
53.10 10. 関与する企業
54 マルチモーダルデジタルツイン
54.1 1. アーキテクチャ
54.2 2. 導入モデル
54.3 3. 導入ツール・プラットフォーム
54.4 4. 導入形態
54.5 5. 外部機能・システム連携
54.6 6. 留意事項
54.7 7. 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
54.8 8. インテグレーションおよびソリューション分野
54.9 9. 関与企業
55 感情・意図理解マルチモーダルAIにおけるIoT／AI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
55.1 1. アーキテクチャ
55.2 2. 導入モデル
55.3 3. ツール
55.4 4. 導入形態
55.5 5. 外部機能との連携
55.6 6. 留意事項
55.7 7. 注視すべきトピック
55.8 8. 先端技術および研究開発動向
55.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
55.10 10. 関与する企業
【 モデル構築・シミュレーション基盤 】
56 マルチフィジックス統合シミュレーション分野
56.1 1. アーキテクチャ
56.2 2. 導入モデル
56.3 3. ツール
56.4 4. 導入形態
56.5 5. 外部機能との連携
56.6 6. 留意事項
56.7 7. 注視すべきトピック
56.8 8. 先端技術および研究開発動向
56.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
56.10 10. 関与する主な企業
57 リアルタイムマルチスケールモデリング
58 エッジシミュレーションアーキテクチャの分野
58.1 1. アーキテクチャ
58.2 2. 導入モデル・導入形態
58.3 3. ツールとプラットフォーム
58.4 4. 外部機能との連携
58.5 5. 留意事項・注視すべきトピック
59 エージェントベースモデリングとIoTとデジタルツインの統合・連携
59.1 1. アーキテクチャ
59.2 2. 導入モデル
59.3 3. ツール
59.4 4. 導入形態
59.5 5. 外部機能との連携
59.6 6. 留意事項
59.7 7. 注視すべきトピック
59.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
59.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
59.10 10. 関与する企業
60 データ駆動型フィジカルモデル生成
60.1 1. アーキテクチャ
60.2 2. 導入モデル
60.3 3. ツール
60.4 4. 導入形態
60.5 5. 外部機能との連携
60.6 6. 留意事項
60.7 7. 注視すべきトピック
60.8 8. 先端技術・先端研究開発動向
60.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
60.10 10. 関与する主要企業
61 モデル検証・バリデーションフレームワーク
61.1 1. アーキテクチャ
61.2 2. 導入モデル
61.3 3. ツール
61.4 4. 導入形態
61.5 5. 外部機能との連携
61.6 6. 留意事項
61.7 7. 注視すべきトピック
61.8 8. 先端技術および先端研究開発動向
61.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
61.10 10. 関与する企業
62 変更点追跡＆バージョン管理機能
62.1 1. アーキテクチャ
62.2 2. 導入モデル
62.3 3. ツール・プラットフォーム
62.4 4. 導入形態
62.5 5. 外部機能との連携
62.6 6. 留意事項
62.7 7. 注視すべきトピック
62.8 8. 先端技術および研究開発動向
62.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
62.10 10. 関与する主要企業
【 データ取得・連携技術 】
63 センサーフュージョンの分野
63.1 1. アーキテクチャ
63.2 2. 導入モデル
63.3 3. ツール
63.4 4. 導入形態
63.5 5. 外部機能との連携
63.6 6. 留意事項
63.7 7. 注視すべきトピック
63.8 8. 先端技術および研究開発動向
63.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
63.10 10. 関与する主要企業・組織
64 低消費エネルギー無線通信（LPWAN）およびNB-IoTの分野
64.1 アーキテクチャ
64.2 導入モデル
64.3 ツール
64.4 導入形態
64.5 外部機能との連携
64.6 留意事項
64.7 注視すべきトピック
64.8 先端技術および先端研究開発動向
64.9 インテグレーションおよびソリューション分野
64.10 関与する企業
【 機械学習活用 】
65 データアノマリー検知モデル
65.1 アーキテクチャ
65.2 導入モデル
65.3 ツール
65.4 導入形態
65.5 外部機能との連携
65.6 留意事項
65.7 注視すべきトピック
65.8 先端技術および研究開発動向
65.9 インテグレーションおよびソリューション分野
65.10 関与する代表的企業
66 予知保全向けディープラーニングの分野
66.1 ツール
66.2 導入形態
66.3 外部機能との連携
66.4 留意事項
66.5 注視すべきトピック
66.6 先端技術および研究開発動向
66.7 インテグレーションおよびソリューション分野
66.8 関与する主な企業
67 強化学習による制御最適化の分野
67.1 アーキテクチャ
67.2 導入モデル
67.3 ツール
67.4 導入形態
67.5 外部機能との連携
67.6 留意事項
67.7 注視すべきトピック
67.8 先端技術および先端研究開発動向
67.9 インテグレーションおよびソリューション分野
67.10 関与企業
68 グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた相関解析の分野
68.1 アーキテクチャ
68.2 導入モデル
68.3 ツール
68.4 導入形態
68.5 外部機能との連携
68.6 留意事項
68.7 注視すべきトピック
68.8 先端技術および先端研究開発動向
68.9 インテグレーションおよびソリューション分野
68.10 関与する企業
69 生成AI（Digital Twin as Code）の分野
69.1 アーキテクチャ
69.2 導入モデル
69.3 ツール・プラットフォーム
69.4 導入形態
69.5 外部機能との連携
69.6 留意事項
69.7 注視すべきトピック
69.8 先端技術および先端研究開発動向
69.9 インテグレーションおよびソリューション分野
69.10 関与する主な企業・組織
70 自己教師あり学習によるモデル精度向上の分野
70.1 アーキテクチャ
70.2 導入モデル
70.3 ツール
70.4 導入形態
70.5 外部機能との連携
70.6 留意事項
70.7 注視すべきトピック
70.8 先端技術・先端研究開発動向
70.9 インテグレーションおよびソリューション分野
70.10 関与する企業
71 AI Explainabilityツールの組み込み
71.1 アーキテクチャ
71.2 導入モデル
71.3 ツール
71.4 導入形態
71.5 外部機能との連携
71.6 留意事項
71.7 注視すべきトピック
71.8 先端技術および先端研究開発動向
71.9 インテグレーションおよびソリューション分野
71.10 関与する企業
72 トランスフォーマーによる時系列予測
73 転移学習を用いたドメイン適応
73.1 アーキテクチャ
73.2 導入モデル
73.3 ツール
73.4 導入形態
73.5 外部機能との連携
73.6 留意事項
73.7 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
73.8 インテグレーションおよびソリューション分野
73.9 関与する企業・実例
74 ハイパーパラメータ自動チューニング
74.1 アーキテクチャ
74.2 導入モデル
74.3 ツール
74.4 導入形態と外部機能との連携
74.5 留意事項
74.6 注視すべきトピック
74.7 先端技術および先端研究開発動向
74.8 インテグレーションおよびソリューション分野
74.9 関与する主要企業
【 セキュリティ・プライバシー 】
75 ブロックチェーン連携によるデータ不変性保証
75.1 アーキテクチャ
75.2 導入モデル
75.3 ツール
75.4 導入形態
75.5 外部機能との連携
75.6 留意事項
75.7 注視すべきトピック
75.8 先端技術および先端研究開発動向
75.9 インテグレーションおよびソリューション分野
75.10 関与する主な企業・組織
76 ゼロトラストネットワークアーキテクチャ
76.1 アーキテクチャ
76.2 導入モデル
76.3 ツールと導入形態
76.4 外部機能との連携
76.5 留意事項
76.6 注視すべきトピック
76.7 先端技術・研究開発動向
76.8 インテグレーションおよびソリューション分野
76.9 関与する企業
77 IoTデバイス向けTEE（Trusted Execution Environment）・SE（Secure Element）活用
77.1 アーキテクチャ
77.2 導入モデル
77.3 ツール
77.4 導入形態
77.5 外部機能との連携
77.6 留意事項
77.7 注視すべきトピック・先端技術
77.8 先端研究開発動向
77.9 インテグレーションおよびソリューション分野
77.10 関与する主な企業・組織
78 データ匿名化・差分プライバシー
78.1 アーキテクチャ
78.2 導入モデル
78.3 ツール
78.4 導入形態
78.5 外部機能との連携
78.6 留意事項
78.7 注視すべきトピック
78.8 先端技術および先端研究開発動向
78.9 インテグレーションおよびソリューション分野
78.10 関与する企業
79 セキュアファームウェアアップデート
79.1 アーキテクチャ
79.2 導入モデル
79.3 ツール
79.4 導入形態
79.5 外部機能との連携
79.6 留意事項
79.7 注視すべきトピックおよび先端技術・研究開発動向
79.8 インテグレーションおよびソリューション分野
79.9 関与する主な企業および事業者
80 IDS/IPS統合による異常検知
80.1 アーキテクチャ
80.2 導入モデル
80.3 ツール
80.4 導入形態
80.5 外部機能との連携
80.6 留意事項
80.7 注視すべきトピック
80.8 先端技術および先端研究開発動向
80.9 インテグレーションおよびソリューション分野
80.10 関与する企業
81 PKIベースのデバイス認証フレームワーク
81.1 アーキテクチャ
81.2 導入モデル
81.3 ツール
81.4 導入形態
81.5 外部機能との連携
81.6 留意事項
81.7 注視すべきトピック
81.8 先端技術および先端研究開発動向
81.9 インテグレーションおよびソリューション分野
81.10 関与する企業
82 センサーデータ完全暗号化パイプライン
82.1 アーキテクチャ
82.2 導入モデル
82.3 ツール・プラットフォーム
82.4 導入形態
82.5 外部機能との連携
82.6 留意事項
82.7 注視すべきトピック
82.8 先端技術および先端研究開発動向
82.9 インテグレーションおよびソリューション分野
82.10 関与する企業
83 セキュアマルチパーティ計算（Secure Multi-Party Computation, SMPC）を活用したツイン分析におけるIoTとデジタルツインの統合・連携
83.1 アーキテクチャ
83.2 導入モデル
83.3 主なツール
83.4 導入形態
83.5 外部機能との連携
83.6 留意事項
83.7 注視すべきトピック
83.8 先端技術・研究開発動向
83.9 インテグレーション・ソリューション分野
83.10 関与する企業
84 AIベースの脅威インテリジェンス
84.1 アーキテクチャ
84.2 導入モデル
84.3 ツール
84.4 導入形態
84.5 外部機能との連携
84.6 留意事項
84.7 注視すべきトピック
84.8 先端技術および先端研究開発動向
84.9 インテグレーションおよびソリューション分野
84.10 関与する企業
【 インテグレーション・プラットフォーム 】
85 マイクロサービス化されたデジタルツイン管理API
85.1 アーキテクチャ
85.2 導入モデル
85.3 ツール
85.4 導入形態
85.5 外部機能との連携
85.6 留意事項
85.7 注視すべきトピック
85.8 先端技術および研究開発動向
85.9 インテグレーションおよびソリューション分野
85.10 関与する企業
86 コンテナ／Kubernetesによるスケーラビリティ
86.1 アーキテクチャ
86.2 導入モデル
86.3 ツール
86.4 導入形態
86.5 外部機能との連携
86.6 留意事項
86.7 注視すべきトピック
86.8 先端技術および研究開発動向
86.9 インテグレーションおよびソリューション分野
86.10 関与する主な企業・組織
87 イベント駆動アーキテクチャ（Event-Driven Architecture: EDA）におけるKafkaやPulsarなどの技術を用いたIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0
87.1 アーキテクチャ
87.2 導入モデル
87.3 ツール
87.4 導入形態
87.5 外部機能との連携
87.6 留意事項
87.7 注視すべきトピック
87.8 先端技術および先端研究開発動向
87.9 インテグレーションおよびソリューション分野
87.10 関与する企業
88 iPaaS（Integration Platform as a Service）によるSaaS／オンプレミス連携領域でのIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0
88.1 アーキテクチャ
88.2 導入モデル
88.3 ツール
88.4 導入形態
88.5 外部機能との連携
88.6 留意事項
88.7 注視すべきトピック
88.8 先端技術および先端研究開発動向
88.9 インテグレーションおよびソリューション分野
88.10 関与する主な企業
89 IoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0におけるノーコード/ローコード開発環境
89.1 アーキテクチャ
89.2 導入モデル
89.3 ツール
89.4 導入形態
89.5 外部機能との連携
89.6 留意事項
89.7 注視すべきトピック・先端技術および研究開発動向
89.8 インテグレーションおよびソリューション分野
89.9 関与する企業
90 IoTとデジタルツインの統合・連携とスタンダードレイヤー（DTDL、AAS）
90.1 アーキテクチャ
90.2 導入モデル
90.3 ツール
90.4 導入形態
90.5 外部機能との連携
90.6 留意事項
90.7 注視すべきトピック
90.8 先端技術および先端研究開発動向
90.9 インテグレーションおよびソリューション分野
90.10 関与する企業
91 CI/CDパイプライン for IoT–Digital Twin
91.1 アーキテクチャ
91.2 導入モデル・導入形態
91.3 主なツール
91.4 外部機能との連携
91.5 留意事項・注視トピック
91.6 先端技術および研究開発動向
91.7 インテグレーションおよびソリューション分野
91.8 関与企業
92 APIゲートウェイとバックエンド統合におけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0統合・連携
92.1 アーキテクチャ
92.2 導入モデル
92.3 ツール
92.4 導入形態
92.5 外部機能との連携
92.6 留意事項
92.7 注視すべきトピックと先端技術・研究開発動向
92.8 インテグレーションおよびソリューション分野
92.9 関与する企業
93 メタデータ／オントロジー管理
93.1 アーキテクチャ
93.2 導入モデル
93.3 ツール
93.4 導入形態
93.5 外部機能との連携
93.6 留意事項
93.7 注視すべきトピック
93.8 先端技術および先端研究開発動向
93.9 インテグレーションおよびソリューション分野
93.10 関与する企業（主要プレイヤー）
94 サービスメッシュによる通信管理
94.1 アーキテクチャ
94.2 導入モデル
94.3 ツール
94.4 導入形態
94.5 外部機能との連携
94.6 留意事項
94.7 注視すべきトピック
94.8 先端技術および先端研究開発動向
94.9 インテグレーションおよびソリューション分野
94.10 関与する主要企業
【 可視化・HMI 】
95 Webベース3Dビジュアライゼーション
95.1 アーキテクチャ
95.2 導入モデル
95.3 ツール
95.4 導入形態
95.5 外部機能との連携
95.6 留意事項
95.7 注視すべきトピック
95.8 先端技術および先端研究開発動向
95.9 インテグレーションおよびソリューション分野
95.10 関与する企業
96 AR/VR連携型オペレーションパネル
96.1 アーキテクチャ
96.2 導入モデル
96.3 導入形態
96.4 外部機能との連携
96.5 留意事項
96.6 注視すべきトピック
96.7 先端技術および先端研究開発動向
96.8 インテグレーションおよびソリューション分野
96.9 関与する主な企業
97 デジタルツインコンテストダッシュボードにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0
98 自然言語インターフェース（音声／チャット）
98.1 アーキテクチャ
98.2 導入モデル
98.3 ツール・プラットフォーム
98.4 導入形態
98.5 外部機能との連携
98.6 留意事項
98.7 注視すべきトピック・先端研究開発動向
98.8 インテグレーションおよびソリューション分野
98.9 関与する主要企業
99 モバイルアプリ向け軽量ビューア
99.1 アーキテクチャ
99.2 導入モデル
99.3 ツール
99.4 導入形態
99.5 外部機能との連携
99.6 留意事項
99.7 注視すべきトピック
99.8 先端技術および先端研究開発動向
99.9 インテグレーションおよびソリューション分野
99.10 関与する主な企業
100 地理空間情報システム（GIS）
100.1 アーキテクチャ
100.2 導入モデル
100.3 ツール
100.4 導入形態
100.5 外部機能との連携
100.6 留意事項
100.7 注視すべきトピック
100.8 先端技術および先端研究開発動向
100.9 インテグレーションおよびソリューション分野
100.10 関与する企業
101 KPIリアルタイムモニタリング
101.1 アーキテクチャ
101.2 導入モデル
101.3 ツール
101.4 導入形態
101.5 外部機能との連携
101.6 留意事項
101.7 注視すべきトピック
101.8 先端技術および先端研究開発動向
101.9 インテグレーションおよびソリューション分野
101.10 関与する企業
102 フォースフィードバック対応のHMI（ヒューマンマシンインターフェース）
102.1 アーキテクチャ
102.2 導入モデル
102.3 ツール
102.4 導入形態
102.5 留意事項
102.6 注視すべきトピック
102.7 先端技術および先端研究開発動向
102.8 インテグレーションおよびソリューション分野
102.9 関与する企業・組織
103 ＜48＞ 可視化パフォーマンス最適化技術
103.1 アーキテクチャ
103.2 導入モデル
103.3 ツール
103.4 導入形態
103.5 外部機能との連携
103.6 留意事項
103.7 注視すべきトピック
103.8 先端技術および先端研究開発動向
103.9 インテグレーションおよびソリューション分野
103.10 関与する主な企業
【 分散セキュリティ 】
104 ブロックチェーンIoTセキュリティの分野
104.1 アーキテクチャ
104.2 導入モデル
104.3 ツール・プラットフォーム
104.4 導入形態
104.5 外部機能との連携
104.6 留意事項
104.7 注視すべきトピック
104.8 先端技術および研究開発動向
104.9 インテグレーションおよびソリューション分野
104.10 関与する主な企業（日本国内）
105 ゼロトラストIoTアーキテクチャとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
105.1 アーキテクチャ
105.2 導入モデル／ツール／導入形態
105.3 外部機能との連携
105.4 留意事項
105.5 注視すべきトピック／先端技術・研究開発動向
105.6 インテグレーションおよびソリューション分野
105.7 関与する主な企業
106 分散型認証・認可システム
106.1 アーキテクチャ
106.2 導入モデル
106.3 ツール
106.4 導入形態
106.5 外部機能との連携
106.6 留意事項
106.7 注視すべきトピック
106.8 先端技術および研究開発動向
106.9 関与する企業
107 エッジデバイス侵入検知
107.1 アーキテクチャ
107.2 導入モデル
107.3 ツール・導入形態
107.4 外部機能との連携
107.5 留意事項
107.6 注視すべきトピック・先端技術および研究開発動向
107.7 インテグレーションおよびソリューション分野
107.8 関与する企業
108 自己修復セキュリティシステムにおけるIoT、AI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）、およびデジタルツインの統合・連携
108.1 アーキテクチャ
108.2 導入モデル
108.3 ツール・導入形態
108.4 外部機能との連携
108.5 留意事項と注視すべきトピック
108.6 先端技術および研究開発動向
108.7 関与する主な企業・組織
【 プライバシー保護技術 】
109 差分プライバシーIoT
109.1 アーキテクチャ
109.2 導入モデルと導入形態
109.3 導入ツールと技術要素
109.4 外部機能との連携
109.5 留意事項・注視すべきトピック
109.6 先端技術および研究開発動向
109.7 インテグレーション・ソリューション分野
109.8 関与する代表的な企業（日本）
110 同態暗号によるデータ処理におけるIoTとAI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
110.1 アーキテクチャ
110.2 導入モデル・形態
110.3 主なツール・技術
110.4 外部機能との連携
110.5 留意事項
110.6 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
110.7 インテグレーションおよびソリューション分野
110.8 関与する主要企業
111 連合学習（Federated Learning）におけるIoTとAI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
111.1 連合学習のアーキテクチャ
111.2 導入モデル・形態
111.3 連合学習に用いられるツール・プラットフォーム
111.4 外部機能との連携
111.5 導入・運用における留意事項
111.6 注視すべきトピック
111.7 先端技術・研究開発動向
111.8 インテグレーション・ソリューション分野
111.9 関与する主な企業・組織
112 データローカライゼーションにおけるIoTとAI／エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
112.1 アーキテクチャ
112.2 導入モデル
112.3 ツール
112.4 導入形態
112.5 外部機能との連携
112.6 留意事項
112.7 注視すべきトピック
112.8 先端技術および先端研究開発動向
112.9 インテグレーションおよびソリューション分野
112.10 関与する企業
113 匿名化されたIoTデータの処理」
113.1 アーキテクチャ
113.2 導入モデル
113.3 ツール
113.4 導入形態
113.5 外部機能との連携
113.6 留意事項
113.7 注視すべきトピック
113.8 先端技術および研究開発動向
113.9 インテグレーションおよびソリューション分野
113.10 関与企業
【 リアルタイム処理 】
114 ストリーミングデータ分析
114.1 アーキテクチャ
114.2 導入モデル
114.3 主なツール
114.4 導入形態
114.5 外部機能との連携
114.6 留意事項
114.7 注視すべきトピック
114.8 先端技術および先端研究開発動向
114.9 インテグレーションおよびソリューション分野
114.10 関与する企業
115 エッジでのリアルタイム意思決定に関するIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
115.1 アーキテクチャ
115.2 導入モデル
115.3 ツール
115.4 導入形態
115.5 外部機能との連携
115.6 留意事項
115.7 注視すべきトピック
115.8 先端技術および先端研究開発動向
115.9 インテグレーションおよびソリューション分野
115.10 関与する企業（主な日本企業）
116 時系列データ予測モデルの分野におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインとの統合・連携
116.1 アーキテクチャ
116.2 導入モデル
116.3 ツール
116.4 導入形態
116.5 外部機能との連携
116.6 留意事項
116.7 注視すべきトピック
116.8 先端技術および研究開発動向
116.9 インテグレーションおよびソリューション分野
116.10 関与する企業
117 アダプティブデータ前処理分野
117.1 アーキテクチャ
117.2 導入モデル・ツール
117.3 導入形態と外部機能との連携
117.4 留意事項
117.5 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
117.6 インテグレーション及びソリューション分野
117.7 関与企業例
118 異常検知・アラートシステム
118.1 アーキテクチャ
118.2 導入モデル
118.3 ツール・プラットフォーム
118.4 導入形態・外部機能との連携
118.5 留意事項・注視すべきトピック
118.6 先端技術および研究開発動向
118.7 インテグレーションおよびソリューション分野
118.8 関与する企業
【 データ統合・管理 】
119 ヘテロジニアスデータ統合
119.1 アーキテクチャ
119.2 導入モデルおよびツール
119.3 導入形態と外部機能との連携
119.4 留意事項および注視すべきトピック
119.5 先端技術および研究開発動向
119.6 インテグレーションおよびソリューション分野
119.7 関与する企業
120 IoTデータレイク最適化
120.1 アーキテクチャ
120.2 導入モデル・導入形態
120.3 ツール
120.4 外部機能との連携
120.5 留意事項・注視トピック
120.6 先端技術および先端研究開発動向
120.7 インテグレーションおよびソリューション分野
120.8 関与する主要企業
121 セマンティックデータ統合
121.1 アーキテクチャ
121.2 導入モデル
121.3 ツール
121.4 導入形態
121.5 外部機能との連携
121.6 留意事項
121.7 注視すべきトピック
121.8 先端技術および先端研究開発動向
121.9 インテグレーションおよびソリューション分野
121.10 関与する企業
122 データ品質管理AI
122.1 アーキテクチャ
122.2 導入モデル
122.3 ツール・プラットフォーム
122.4 導入形態
122.5 外部機能との連携
122.6 留意事項
122.7 注視すべきトピック
122.8 先端技術および先端研究開発動向
122.9 インテグレーションおよびソリューション分野
122.10 関与する主要企業
123 分散データガバナンスにおけるIoTとAI（エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI、デジタルツイン）の統合・連携
123.1 アーキテクチャ
123.2 導入モデル
123.3 ツール
123.4 導入形態
123.5 外部機能との連携
123.6 留意事項
123.7 注視すべきトピック
123.8 先端技術および先端研究開発動向
123.9 インテグレーションおよびソリューション分野
123.10 関与する企業
【 自然言語・対話インターフェース 】
124 IoT音声アシスタント統合
124.1 アーキテクチャ
124.2 導入モデル
124.3 ツール・導入形態
124.4 外部機能との連携
124.5 留意事項
124.6 注視すべきトピック
124.7 先端技術および研究開発動向
124.8 インテグレーションおよびソリューション分野
124.9 関与する企業
125 多言語IoTインターフェース
125.1 アーキテクチャ
125.2 導入モデル
125.3 主なツール・技術
125.4 導入形態
125.5 外部機能との連携
125.6 留意事項
125.7 注視すべきトピック
125.8 先端技術・研究開発動向
125.9 インテグレーションおよびソリューション分野
125.10 関与する主な企業
126 状況認識対話システム
126.1 アーキテクチャ
126.2 導入モデル
126.3 ツール
126.4 導入形態
126.5 外部機能との連携
126.6 留意事項
126.7 注視すべきトピック
126.8 先端技術および研究開発動向
126.9 インテグレーションおよびソリューション分野
126.10 関与する主な企業
127 自然言語処理の分野
127.1 アーキテクチャ
127.2 導入モデル・ツール・導入形態
127.3 外部機能との連携
127.4 留意事項
127.5 注視すべきトピックと先端技術・研究開発動向
127.6 インテグレーションおよびソリューション分野
127.7 関与する企業（主に日本国内）
128 感情認識インタラクション
128.1 アーキテクチャ
128.2 導入モデル・導入形態
128.3 主なツール・技術
128.4 外部機能との連携
128.5 留意事項・注視すべきトピック
128.6 先端技術および先端研究開発動向
128.7 インテグレーションおよびソリューション分野
128.8 関与する主な企業
【 没入型体験・XR 】
129 AR/VRとIoTの可視化分野
129.1 アーキテクチャ
129.2 導入モデル
129.3 ツールと導入形態
129.4 外部機能との連携
129.5 留意事項
129.6 注視すべきトピック
129.7 先端技術および先端研究開発動向
129.8 インテグレーションおよびソリューション分野
129.9 関与企業
130 ハプティックフィードバック
130.1 アーキテクチャ
130.2 導入モデルおよびツール
130.3 導入形態および外部機能との連携
130.4 留意事項および注視すべきトピック
130.5 先端技術および先端研究開発動向
130.6 インテグレーションおよびソリューション分野
130.7 関与する主な企業
131 3D空間IoTインターフェース
131.1 アーキテクチャ
131.2 導入モデル
131.3 ツール・技術
131.4 導入形態・外部機能との連携
131.5 留意事項・注視すべきトピック
131.6 先端技術および研究開発動向
131.7 インテグレーションおよびソリューション分野
131.8 関与する企業
132 デジタルツインVR体験
132.1 アーキテクチャ
132.2 導入モデル
132.3 ツール
132.4 導入形態
132.5 外部機能との連携
132.6 留意事項
132.7 注視すべきトピック
132.8 先端技術および先端研究開発動向
132.9 インテグレーションおよびソリューション分野
132.10 関与する企業（日本）
133 ジェスチャー制御IoTシステム
133.1 アーキテクチャ
133.2 導入モデルとツール
133.3 導入形態と外部機能との連携
133.4 留意事項および注視すべきトピック
133.5 先端技術および先端研究開発動向
133.6 インテグレーションおよびソリューション分野
133.7 関与する企業
【 RPA統合 】
134 IoT-RPA統合自動化
134.1 アーキテクチャ
134.2 導入モデル
134.3 ツール
134.4 導入形態
134.5 外部機能との連携
134.6 留意事項
134.7 注視すべきトピック
134.8 先端技術および先端研究開発動向
134.9 インテグレーションおよびソリューション分野
134.10 関与する主な企業
135 センサートリガー業務自動化におけるIＸoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携
135.1 アーキテクチャ
135.2 導入モデル
135.3 ツール
135.4 導入形態
135.5 外部機能との連携
135.6 留意事項
135.7 注視すべきトピック
135.8 先端技術・研究開発動向
135.9 インテグレーション・ソリューション分野
135.10 関与する企業
136 物理-デジタル連携フロー
136.1 アーキテクチャ
136.2 導入モデル
136.3 主要ツール・技術
136.4 導入形態・連携形態
136.5 留意事項・注視すべきトピック
136.6 先端技術および研究開発動向
136.7 インテグレーションおよびソリューション分野
136.8 関与する主な企業
137 適応型プロセス最適化の分野におけるIoTとAI／エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI／デジタルツインの統合・連携
137.1 アーキテクチャ
137.2 導入モデル
137.3 ツール
137.4 導入形態
137.5 外部機能との連携
137.6 留意事項
137.7 注視すべきトピック
137.8 先端技術および先端研究開発動向
137.9 インテグレーションおよびソリューション分野
137.10 関与する主な企業
138 無人オペレーションフレームワークにおけるIoTとAI（特にエージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI）、およびデジタルツインの統合と連携
138.1 アーキテクチャ
138.2 導入モデル
138.3 ツール・導入形態
138.4 外部機能との連携
138.5 留意事項
138.6 注視すべきトピック
138.7 先端技術および研究開発動向
138.8 インテグレーションおよびソリューション分野
138.9 関与企業
【 最適化・制御 】
139 多目的最適化アルゴリズム
139.1 アーキテクチャ
139.2 導入モデル・形態
139.3 ツール・技術例
139.4 外部機能との連携
139.5 留意事項
139.6 注視すべきトピック
139.7 先端技術および先端研究開発動向
139.8 インテグレーションおよびソリューション分野
139.9 関与する主な企業および団体
140 自律適応制御システム
140.1 アーキテクチャ
140.2 導入モデル
140.3 ツール
140.4 導入形態
140.5 外部機能との連携
140.6 留意事項
140.7 注視すべきトピック
140.8 先端技術および研究開発動向
140.9 インテグレーションおよびソリューション分野
140.10 関与する企業
141 群知能制御アルゴリズム
141.1 群知能制御アルゴリズムにおける統合的アーキテクチャ
141.2 導入モデルと導入形態
141.3 主なツールとフレームワーク
141.4 外部機能との連携とインテグレーション
141.5 留意事項と注視すべきトピック
141.6 先端技術および研究開発動向
141.7 インテグレーションおよびソリューション分野
141.8 関与する主な日本企業および研究機関
142 予測制御統合フレームワーク
142.1 アーキテクチャ
142.2 導入モデル
142.3 ツール
142.4 導入形態
142.5 外部機能との連携
142.6 留意事項
142.7 注視すべきトピック
142.8 先端技術・研究開発動向
142.9 インテグレーションおよびソリューション分野
142.10 関与企業
143 リソース動的配分システム
143.1 アーキテクチャ
143.2 導入モデル
143.3 ツールと導入形態
143.4 外部機能との連携
143.5 留意事項
143.6 注視すべきトピック
143.7 先端技術および研究開発動向
143.8 インテグレーションおよびソリューション分野
143.9 関与する主要企業・団体（日本国内重点）