本白書は、最新のグリーンAIやグリーンIT、グリーンテレコムを活用したサステナブルDX、グリーントランスフォーメーション(GX)を支えるエラスティック(弾力的)なフレームワーク、サステナブルなAI・5G産業モデルなどをさまざまな角度、切り口で多元的に取り上げ、最新の事例を踏まえて解説した総覧型のレポートである。
	たとえば、再生可能エネルギーや蓄電池システムなど、複数の分散型エネルギー資源を取り込むことで、エネルギーシステムはダイナミックに変容しつつあるが、これらのイノベーションは、電力配給を、調整コストの高い低効率な集中型モデルから、AI・IoT・ブロックチェーンなどを活用しながら、分散型配電システムへと移行させることで実現している。
	また、たとえば、AI・IoT・ブロックチェーンなどを活用することで、サプライチェーン上の企業/拠点ごと、製品ごとなど、さまざまな解像度でCO2排出量、GHG排出状況の算出・可視化、情報伝達時のトレーサビリティ確保、改ざんリスクの排除などが可能となる。
	また、たとえば、カーボンフットプリント、エネルギー消費量、カーボンオフセット、再生可能エネルギー使用量などの測定・算定精度に関する情報の伝達などが可能となる。各種環境価値やオフセットクレジットを自動減算処理、外部公開サーバーを介した三者への情報開示も実装することができる。
	また、たとえば、グリーンデータセンターでは、最先端の冷却方法、再生可能エネルギー源、エネルギー効率の高いシステムを使用することで、需要パターンの予測、サーバー運用の動的変更、排出量やエネルギー消費に関すコンプライアンス遵守、より環境に配慮したデータセンターソリューションの使用を促されている。
	また、AI対応、AI制御、RES統合、持続可能なグリーンエネルギーシステムは、将来の持続可能なシステムの重要な柱となりつつある。AI主導のエネルギーシステムは、運転効率、コスト削減、再生可能エネルギーの信頼性向上において重要な役割を果たし、持続可能な開発アジェンダを支援することができる。
	本白書は、これらを含むすべてのテーマについて、包括的・網羅的に取り上げ、「各分野における注目ポイント:近況・最新技術・業界動向の要約」、「各分野における注目市場」、「重要テーマに関する詳述・最新動向解説」という3段階で構成したものである。
								
						内容編成(目次)
						序
	第1章 グリーンAI/IT/テレコム分野における注目ポイント:近況・最新技術・業界動向の要約
	1-1 グリーンデータセンター/事業環境・事業特性・最新の業界動向
	  [1] グリーンデータセンター産業の新たな傾向
	  [2] コンポーネントのインサイト
	  [3] 企業規模に関するインサイト
	  [4] エンドユーザー別インサイト
	  [5] 最近の動向
	1-2 再生可能エネルギーAI/事業環境・事業特性・最新の業界動向
	  [1] 事業環境・事業特性
	  [2] 用途別インサイト
	  [3] エンドユーズ・インサイト
	  [4] 最近の動向
	1-3 ケミストリー4.0/事業環境・事業特性・最新の業界動向
	  [1] ケミストリー4.0の新たな傾向
	  [2] テクノロジー・インサイト
	  [3] 用途別インサイト
	  [4] 主な市場動向
	1-4 ソーラーAI/事業環境・事業特性・最新の業界動向
	  [1] ソーラーAI の新たな傾向
	  [2] テクノロジー・インサイト
	  [3] 用途別インサイト
	  [4] 最近の動向
	1-5 グリーン無停電電源装置(UPS)
	  [1] グリーン無停電電源装置(UPS)の新たな傾向
	  [2] 業界の主な動き
	第2章 グリーンAI/IT/テレコム関連注目市場
	2-1 グリーンデータセンター/市場・事業機会・参入企業
	  [1] グリーンデータセンター市場規模・成長予測
	  [2] グリーンデータセンター市場の重要ファクター別分析
	  [3] コンポーネントのインサイト
	  [4] 企業規模に関するインサイト
	  [5] エンドユーザー別インサイト
	  [6] グリーンデータセンター市場の企業
	2-2 ケミストリー4.0/市場・事業機会・参入企業
	  [1] 2023年から2032年までのケミストリー4.0市場規模
	  [2] 地域別インサイト
	  [3] ケミストリー4.0市場参入企業
	2-3 ソーラーAI/市場・事業機会・参入企業
	  [1] ソーラーAI市場規模・成長予測
	  [2] ソーラーAI市場の事業の成長要因
	  [3] 市場の重要ファクター別分析
	  [4] 地域別インサイト
	  [5] ソーラーAI市場企業
	  [6] 最近の動向
	2-4 グリーン無停電電源装置(UPS)
	  [1] 主要市場インサイト
	  [2] 定格出力別分析
	  [3] 技術別分析
	  [4] エンドユーザー別分析
	  [5] 地域別分析
	  [6] 主要プレーヤー
	第3章 情報通信/情報サービス/半導体業界[1]
	3-1 グリーンICT/ICTサステナビリティ 概説
	  [1] ICTとエネルギー需要
	  [2] IT/電機業界の電力レジリエンスの強化
	  [3] 通信ネットワーク機器のエネルギー指標
	  [4] 規制/業界の取り組み
	  [5]グリーン×デジタル・コンソーシアム
	3-2 カーボンニュートラルDX/脱炭素DXの評価指標/フレームワーク
	  [1] 概説
	  [2] DX化とともに顕在化するデータ基盤(ビッグデータ)をめぐる課題
	  [3] サプライチェーン管理への影響
	  [4] 価値創造のアーキテクチャとダイナミクスの形成
	  [5] DX推進指標の内容・評価
	  [6] DX推進指標の自己診断プログラム
	  [8] 定量指標と定性指標
	  [9] ISCC PLUS認証に基づくマスバランス法
	3-3 サステナブルDXを支えるエラスティック(弾力的)なフレームワーク
	  [1] MITスローンマネジメントレビュー他 「デジタルビジネスグローバルエグゼクティブスタディおよびリサーチプロジェクト」
	  [2] IT-CMFフレームワーク
	  [3] DRA(デジタル・レディネス・アセスメント)
	  [4] ボトムアップによるデジタル化実装手法 「IVIM」
	  [5] EA(エンタープライズアーキテクチャ)
	  [6] EAI(企業アプリケーション統合)
	  [7] ITIL
	  [8] エラスティック(弾力的)なクラウド
	3-4 サステナブルな5G産業モデルとカーボンニュートラル
	  [1] 産業・業界レベルの5Gバーティカル・インテグレーション
	  [2] 水平インテグレーション/パートナーシップの構造変化
	  [3] インフラの質的変化
	  [4] サービスの高度化と質的変化
	  [5] 5Gネットワークが促進する産業サービスモデル
	  [6] 次世代ITインフラのサービスモデルと5G
	  [7] IIoT/サイバーフィジカルシステム(CPS)と5Gの融合
	  [8] ローカル5GアプリケーションとCPSの統合
	  [9] 多段エッジコンピューティングを組み合わせたローカル5G
	第4章 情報通信/情報サービス/半導体業界[2]
	4-1 オンサイトRPA/オフサイトRPAとカーボンニュートラルのガバナンス促進
	  [1] RPAガバナンスがもたらすエネルギー面での効果
	  [2] RPAの組織学習
	  [3] RPAの組織的運用
	4-2 テレワーク2.0/ハイブリッドワーキングとワーク・エネルギー・バランス向上
	  [1] テレワークDXによるワーク・エネルギー・マネジメントの進化
	  [2] テレワークと組織としてのワークフロー管理・進捗管理
	  [3] 勤務時間・PC使用状況の可視化によるエネルギー削減
	  [4] 労働時間貯蓄制度の活用
	  [5] トランザクションプロセスから分散ビジネスプロセスへ
	  [6] テレワーク2.0プラットフォームを想定した3領域
	  [7] テレワークセンター/フレックスオフィス
	  [8] リモートオフィスセンター(ROC)
	  [9] サテライトオフィス/スマートオフィス
	  [10] V2B(Vehicle to Building)を活用した「次世代スマートオフィス」
	4-3 ネットゼロと技術改良の課題
	  [1] 製品の長寿命化
	  [2] データセンターの設計
	  [3] ソフトウェアと配置の最適化
	  [4] リソース配分
	  [5] 仮想化
	  [6] ターミナルサーバー
	  [7] 電源管理
	  [8] オペレーティングシステムのサポート
	  [9] ハードウェア
	  [10] マテリアルリサイクル/廃電気電子機器指令
	4-4 電子印鑑/ペーパーレス化によるエネルギー効率化
	  [1] 電子印鑑/電子シール
	  [2] 紙の記録と電子署名の調和
	  [3] 帳票電子化
	  [4] 経費精算のペーパーレス化
	  [5] ワークフローのペーパーレス化
	  [6] ペーパーレス会議
	  [7] クラウド型請求書/Web請求書
	  [8] 給与明細電子化/Web型給与明細
	4-5 関連動向
	  [1] 米国の大手IT企業が再生可能エネルギーの導入プロジェクトを加速
	  [2] インターネット分野でのクリーンエネルギーの利用状況
	  [3] ロボットの消費電力を削減する技術
	4-6 米国の大手情報通信企業 「カーボンニュートラル達成に向けた目標」
	  [1] 概況・近況
	  [2] Amazon
	  [3] Google
	  [4] Apple
	  [5] Y ZHDグループ(ヤフーの親会社)/ヤフー
	4-7 有力企業・団体動向
	  [1] NTT 「2040年に完全なカーボンニュートラルを目指す新戦略:グリーン5G/ドコモでんき/Cabonew」
	  [2] 日立製作所 「日立カーボンニュートラル2030:/Green of Digital とGreen by Digital」
	  [3] セイコーエプソン(株) 「省電力のためのロボット技術」
	第5章 サステナビリティ分野におけるAI、ブロックチェーン、IoTの導入・活用
	5-1 概説
	5-2 AI/ブロックチェーン/IoTとサステナビリティ・ソリューション
	5-3 主な応用分野
	5-4 各主要セクターの共起ネットワーク
	5-5 今後の方向性
	第6章 スマートグリッドからなる分散型配電システムへと移行とブロックチェーン技術
	6-1 概説
	6-2 スマートグリッドに関連するブロックチェーン技術の現在の研究状況
	6-3 研究分野別最新動向
	  [1] トランザクティブ・エネルギー
	  [2] 異なるマイクログリッド間の調整
	  [3] 電気自動車の統合
	  [4] プライバシーとセキュリティ
	  [5] 需要反応
	  [6] その他の応用分野
	6-4 今後の方向性
	第7章 コネクテッド・プロダクトによるサステナビリティとサーキュラリティ促進
	7-1 概説
	  [1] 概況
	  [2] サプライチェーン・トランスフォーメーション
	7-2 コネクテッド・ファクトリー/次世代サプライチェーンとエネルギー効率化
	  [1] 概説
	  [2] コネクテッド・ファクトリーと統合される設備・部品・作業者の追跡
	  [3] コネクテッド・ファクトリーにおける機器のモニタリング
	7-3 物流業界のコネクテッド・エコシステム
	7-4 コネクテッド・ロジスティクスとエネルギー効率化
	7-5 循環型サプライチェーン/インテリジェントな分散型メーカー・ネットワーク
	7-6 DNAプロファイリング
	7-7 DNAバーコーディング/メタバーコード
	7-8 DNA ベースバーコードによるトレーサビリティの革新
	7-9 有力企業・団体動向/事例
	  [1] SAP/Google Cloud 「Circular Economy 2030」
	  [2] マイクロソフト 「水素技術を使ったデータセンターの試験運用に成功」
	  [3] アプライド マテリアルズ 「SuCCESS2030(Supply Chain Certification for Environmental and Social Responsibility)の全事業への適用」
	  [4] アディダス 「コネクテッド・プロダクトプラットフォーム」
	第8章 グリーンIoT/クライメートIoT
	8-1 概説
	8-2 大気汚染監視IoT
	8-3 森林破壊・山火事監視・警告システム
	8-4 環境災害防止とIoT
	8-5 水質モニタリングIoT
	  [1] 概説
	  [2] スマート水質モニタリングシステム
	  [3] 排水・廃水の収集・処理モニタリング
	8-6 廃棄物処理・リサイクル管理とIoT
	8-7 野生動物の生息地の保護/潜在的な疫病拡大の防止
	8-8 グリーンIoT
	  [1] 概要
	  [2] グリーンIoTの拡大
	  [3] グリーンIoTシステムの構成要素
	8-9 太陽光発電とIoT
	  [1] 概説
	  [2] 家庭用太陽光発電のコントロールとIoT
	  [3] ソーラーシステムの評価
	8-10 ケーススタディ
	  [1] 各国の動向
	  [2] 慶應義塾大学理工学部 「仮想電力会社(EVNO)による次世代電力需給制御方式」
	8-11 エネルギーハーベスティング(環境発電)技術とIoTの結合
	8-12 エネルギー管理システムと無線通信方式
	8-13 IoT/センサーネットワークの導入・活用事例
	  [1] NEC
	  [2] 大成建設
	  [3] 日本電産
	  [4] 日立コンサルティング
	  [5] イノテック
	  [6] コクヨ
	8-14 電気設備の定期点検や異常の有無確認に関するスマート技術
	  [1] (独行法)製品評価技術基盤機構(NITE 「日本初のスマートセキュリティ技術カタログを発表(発売)」
	他
	第9章 マルチエネルギーシステム(MES)とIoTの統合
	9-1 概説
	9-2 背景
	9-3 エネルギーシステムとIoTとの相関
	9-4 ミクロレベルでの共専門化の推進要因
	9-5 マクロレベルでの共専門化の推進要因
	9-6 各共専門化の推進要因の側面の統合
	第10章 CO2排出量の「見える化(測定・算出・追跡・可視化)」
	10-1 概説
	10-2 製造業およびサプライヤーのCO2排出量の算出・可視化
	10-3 建物に関わるCO2排出量の見える化
	10-4 サプライチェーンのGHG排出量を把握するカーボントレーシングシステム
	10-5 主な参入企業・団体の動向・事例
	  [1] パーソルプロセス&テクノロジー 「GHG排出量可視化支援サービス」
	  [2] NTTデータ/日新システムズ/ネクステムズ 「分散型再生可能エネルギー情報の収集・可視化・分析に向けた実証実験」
	  [3] AXIS 「企業の電力消費量とCO2排出量を可視化するクラウド・サービスを開始」
	  [4] みずほ銀行/イーダッシュ 「CO2排出量の見える化・削減サービスプラットフォーム」
	  [5] マイクロソフト 「脱炭素化の進捗をリアルタイムで計測」
	  [6] 住友商事 「GHG排出量見える化・削減支援サービス」
	  [7] booost technologies  「JEITAのコンソーシアムに参画」
	  [8] 東芝デジタルソリューションズ 「CO2排出量見える化サービス事業者と協業開始」
	  [9] NTTデータ 「温室効果ガス(GHG)排出量を可視化するクラウドプラットフォーム「C-Turtle」を発表/CDPの情報を活用した日本初のサービス」
	  [10] 東急電鉄 「素材製造・施工・運用におけるCO2排出量の見える化」
	  [11] アマゾン ウェブ サービス ジャパン(AWSジャパン) 「クラウド移行とCO2排出量削減効果に関するレポートを発表」
	  [12] 日本マイクロソフト 「クラウド利用に伴うサプライチェーンエミッションを可視化するツールを公開」
	  [13] NTTデータ/日新システムズ/ネクステムズ 「分散型再生可能エネルギー情報の収集・可視化・分析に向けた実証実験」
	  [14] ウイングアーク1st/鈴与商事 「サプライチェーンPFにおけるCO2排出量の自動集計・可視化機能を提供開始」
	  [15] ブーストテクノロジーズ 「イオン向けに「イオングリーンシステム」を開発、提供を開始」
	  [16] あいおいニッセイ同和損害保険 「CO2排出量を算出・可視化するクラウドサービス「zeroboard」を全国の中小企業に無償で提供」
	  [17] 兼松/アスエネ 「CO2削減のためのクラウドサービス提供で協業」
	  [18] 西部ガス/ゼロボード 「CO2排出量算定・見える化支援でゼロ・ボードと協業」
	  [19] 住友林業 「建設時のCO2排出量を見える化」
	  [20] NTTコミュニケーションズ 「CO2排出量可視化機能をクラウドサービスで提供」
	  [21] 三井物産 「製品別GHG排出量を可視化する新サービスを開始」
	  [22] 日本IBM 「顧客企業のCO2排出量を可視化するサービス」
	  [23] 日立ソリューションズ 「日立グループのSCMシミュレーションでCO2発生量を推定」
	  [24] zeroboard 「GHG(温室効果ガス)排出量を算出・可視化するクラウドプラットフォーム「zeroboard」の提供」
	  [25] 住友化学 「原材料の調達から製品の廃棄まで、CO2排出量の「見える化」を実現」
	第11章 ビジネスインフラ/ITインフラのグリーン化・高度自動化
	11-1 フレキシブルなエネルギータイミングを実現するソフトウェアソリューション
	  [1] ブルームバーグ・ニュー・エナジー・ファイナンス調査報告
	  [2] 日立ソリューションズ 「日立グループのSCMシミュレーションでCO2発生量を推定」
	11-2 人工衛星による気候変動の精密観測
	  [1] 人工衛星による気候変動の観測で日米連携
	  [2] 地表観測衛星による災害予測・気候変動への適応支援
	11-3 脱炭素化支援サービス
	  [1] 三菱電機インフォメーションシステムズ 「脱炭素化支援サービス「ゼロボード」と協業」
	11-4 グリーンデータセンター化
	  [1] 機器の稼働保証温度
	  [2] 省電力・省スペースを実現するサーバーインフラ
	11-5 スマートデータセンターの取り組み
	  [1] 概説
	  [2] データセンターのクリーンエネルギー度モニタリング
	  [3] Fresh Air Coolingの仕組みの導入
	  [4] データセンター冷却技術の進化と電力効率向上
	  [5] データセンター電力効率の監視・管理
	11-6 ブロックチェーンによる業務革新活用がカーボンニュートラルに及ぼす効果
	  [1] 経営労務診断
	  [2] 物流業務・物流システム
	  [3] 貿易業務
	  [4] 保険業務
	  [5] 監査・品質鑑定
	  [4] RPAによる業務自動化対象
	11-7 スマートコントラクト(契約自動化)/スマートプロパティによるエネルギー効率化
	  [1] 電子帳簿保存法改正
	  [2] スマートコントラクトによる業務効率化
	  [3] スマートコントラクト向け基盤
	  [4] 企業向けEthereum
	  [5] サイドチェーンを用いたスマートコントラクトプラットフォーム
	  [6] ブロックチェーン2.0とイーサリアム
	  [7] Namecoin(作業証明アルゴリズムを使用している仮想通貨)
	  [8] BlackCoin(オープンソースピアツーピアの仮想通貨)
	  [9] Omni(暗号化で財務機能を有効にするデジタル通貨)
	  [10] Loyyal 「スマートコントラクト技術を使用した報酬プラットフォーム」
	  [11] Ubiq(オープンソースのスマートコントラクト・プラットフォーム)
	11-8 クラウド型電子契約サービスの現状・課題
	  [1] 立会人型電子契約サービスの限界
	  [2] ハンコが持つ社会的信頼を電子契約に組み込む上での課題
	11-9 有力参入企業/事例
	  [1]BPLab 「JEMSとの業務提携/ブロックチェーンによる繊維製品のトレーサビリティシステムの共同研究・提供」
	他
	第12章 エネルギー最適化とカーボンフットプリント削減のためのグリーンデータセンター
	12-1 概説
	12-2 エネルギー効率化技術の必要性
	12-3 クラウドデータセンターにおけるエネルギー効率の役割
	12-4 エネルギー効率化技術の進化
	12-5 動的に調整された作業負荷分散とタスク割り当て
	12-6 リアルタイム監視ツール、データ収集、分析技術
	12-7 ロードバランシングと動的スケーリングアルゴリズム
	12-8 エネルギー最適化モデルの方法論
	12-9 炭素排出量・係数
	12-10 比較分析
	12-11 炭素排出量の比較
	12-12 バランス・アプローチ・シナリオ
	12-13 再生可能エネルギーを利用したエネルギー効率の高いデータセンターのスケジューリング
	12-14 持続可能なデータセンターにおけるエネルギーコストと炭素排出を考慮した仮想マシン割り当ての最適化
	第13章 説明可能なAIに基づく持続可能なエネルギー管理システム
	13-1 概説
	13-2 発電予測における機械学習、ディープラーニング、生成AIの適用
	13-3 機械学習の標準的利用手順
	13-4 ディープラーニングの標準的利用手順
	13-5 発電の時系列予測に用いられるAIモデル
	第14章 持続可能な開発とAI対応、AI制御、RES統合
	14-1 概説
	14-2 持続可能な開発とAI対応・統合に関する主要トピックの急速な広がり
	14-3 AIによる風速予測モデル
	14-4 AIによる水質予測
	14-5 AIによる太陽放射照度の予測
	14-6 AIを用いた太陽電池システム
	14-7 AIによる建物のエネルギー効率の予測
	14-8 AIによるリチウムイオン電池の性能予測
	14-9 AIによる燃料電池の性能分析
	14-10 AIによるハイブリッド車、EVにおけるエネルギー管理
	14-11 持続可能な都市開発のためのAI
	14-12 AIによるバイオ燃料の最適化と原料
	14-13 AI主導のエネルギー貯蔵とグリッド管理イノベーション
	14-14 風力エネルギー予測と最適化のためのディープラーニング
	14-15 今後の方向性・課題点
	第15章 AIを用いたスマートグリッドにおける分散型エネルギーシステムの計画と運用
	15-1 概説
	15-2 評価基準
	15-3 分散型エネルギーシステムにおけるAIの応用
	15-4 分散型エネルギーシステムの計画と運用のためのAI技術
	15-5 スマートグリッドにおける回帰と分類のためのAI技術
	15-6 スマートグリッドのための高度なAI技術
	15-7 AIによる需要予測
	15-8 AIによるエネルギーフローの最適化
	15-9 AIによるDERの調整と統合
	15-10 課題点、機会の拡大シナリオ
	15-11 エネルギー・システムにおけるAI応用の全体的枠組み
	第16章 AIを用いたスマート・マイクログリッド・システム
	16-1 概説
	16-2 スマート・マイクログリッド・システムの概要
	16-3 複数のスマート・マイクログリッドとRESを組み合わせたスマートグリッドシステム
	16-4 スマート・マイクログリッド用インテリジェント統合コントローラ
	16-5 スマート・マイクログリッド・システムの料金制御と電力フロー管理
	第17章 人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた再生可能エネルギーおよび発電に関するエネルギーの挙動予測
	17-1 概説
	17-2 再生可能エネルギー分野における予測のためのANNモデル
	17-3 太陽光発電におけるANNモデル
	17-4 風力エネルギーにおけるANN
	17-5 水力エネルギーのANN
	17-6 他のエネルギー源のANN
	第18章 AIを用いた太陽・風力エネルギー評価手法
	18-1 概説
	18-2 太陽光発電と風力発電の予測におけるAI適用
	18-3 再生可能エネルギー産業における予測のためのAI技術の活用
	18-4 RESを利用したエネルギーシステムにおけるデジタル・ツイン
	18-5 RES予測・評価におけるAIアプローチ活用の方法論
	第19章 グリーンAIとセクター別動向[1]
	19-1 概説
	19-2 AIによる自然災害防止/AIによる降雨・斜面崩壊の予測
	  [1] AIを活用した電力需給の最適化
	  [2] 四国電力 「管内でAIを活用した電力需給の最適化運用」
	19-3 ESG活動を企業価値向上につなげるAIソリューション
	  [1] アクセンチュア 「ESG活動を企業価値向上につなげるAIソリューションを発表」
	19-4 エネルギー使用量の最小化・ミニマム化
	19-5 AIを活用した電力需給の最適化
	  [1] アップデータ 「AI予測モデルによる「発電量予測システム」を開発」
	19-6 消費電力を削減するチップ
	19-7 ビッグデータとAIの活用による材料探索の効率化
	19-8 AI/意思決定経路モデリングによる温室効果ガスの排出・収益目標の促進
	19-9 データ駆動型のスクリーニング・ツール・機械学習手法
	19-10 東芝 「AIによる再生可能エネルギー電力の取引支援・発電量予測」
	19-11 AIによるエアコンの自動制御・節電
	19-12 AIによる油流出のリスクの評価・軽減
	第20章 グリーンAIとセクター別動向 [2]
	20-1 概説
	20-2 AIを活用した精密散布システム
	20-3 農業開発プロジェクトの経済効果測定
	20-4 農場の維持・保全に関する意思決定支援
	20-5 気候変動対応のスマート農業支援
	20-6 農業・食料システム支援向けビッグデータ用プラットフォーム
	20-7 AIとブロックチェーン技術を搭載したトータルトラクターサービス
	20-8 灌漑システム用水源の最適化支援/テクスチャークラスマップ作成
	20-9 機械学習ツールを使った作物診断
	第21章 バイオマテリアル分野におけるAI・機械学習の導入・適用
	21-1 概説
	21-2 金属材料技術・関連産業とAI・機械学習の活用
	  [1] ポリマー材料
	  [2] 複合材料
	  [3] 無機材料
	第22章 深層強化学習に基づく燃料電池データセンターの電力資源管理
	22-1 概要
	22-2 システムモデル
	22-3 深層強化学習に基づく分配法
	22-4 データセンター用燃料電池