目次

【　緒言　】

【　5G・6G／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
　　1.2 5G と モバイルエッジコンピューティング（MEC）
　　1.3 AI/ML フレームワークと最適化技術
　　1.4 メッセージング、データストリーミング、プロトコル技術
　　1.5 産業用プロトコル
　　1.6 ハイブリッドクラウドアーキテクチャ
　　1.7 コンテナオーケストレーション と エッジ管理
　　1.8 リアルタイム OS（RTOS）
　　1.9 時系列データベース と データ管理
　　1.10 データ統合 と ETL/ELT
　　1.11 データウェアハウス と データレイク
　　1.12 デジタルツイン技術
　　1.13 予測保守と機械学習
　　1.14 セマンティック相互運用性 と 標準化
　　1.15 デバイス管理と OTA 更新
　　1.16 AIOps と エッジ観測可能性
　　1.17 API ゲートウェイ と マイクロサービスアーキテクチャ
　　1.18 ビジネスインテリジェンス と アナリティクス
　　1.19 セキュリティ と コンプライアンス
　　1.20 データプライバシー と ガバナンス
　　1.21 まとめ

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
　　20.5 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　】

31 エッジAIプロセッサの低電力・高性能化領域

　　31.1 アーキテクチャ
　　31.2 導入モデル
　　31.3 ツール
　　31.4 導入形態
　　31.5 外部機能との連携
　　31.6 留意事項
　　31.7 注視すべきトピック
　　31.8 先端技術および先端研究開発動向
　　31.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　31.10 関与企業

32 エッジデバイスにおけるリアルタイム推論最適化

　　32.1 アーキテクチャ
　　32.2 導入モデル
　　32.3 ツール
　　32.4 導入形態
　　32.5 外部機能との連携
　　32.6 留意事項
　　32.7 注視すべきトピック
　　32.8 先端技術および研究開発動向
　　32.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　32.10 関与する主要企業（日本市場中心）

33 分散AIモデルの協調学習アーキテクチャ

　　33.1 アーキテクチャ
　　33.2 導入モデル
　　33.3 ツール
　　33.4 導入形態
　　33.5 外部機能との連携
　　33.6 留意事項
　　33.7 注視すべきトピック
　　33.8 先端技術・研究開発動向
　　33.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　33.10 関与する主要企業

34 エッジクラウド統合プラットフォーム

　　34.1 アーキテクチャ
　　34.2 導入モデル・導入形態
　　34.3 ツールおよび外部機能との連携
　　34.4 留意事項・注視すべきトピック
　　34.5 先端技術および先端研究開発動向
　　34.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　34.7 関与する主な企業

35 エッジAI向けモデル圧縮・量子化技術

　　35.1 アーキテクチャ
　　35.2 導入モデル
　　35.3 ツール
　　35.4 導入形態
　　35.5 外部機能との連携
　　35.6 留意事項
　　35.7 注視すべきトピックと先端技術・研究開発動向
　　35.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　35.9 関与する企業

【　通信・ネットワーク統合　】

36 エッジコンピューティング統合

　　36.1 構造・アーキテクチャ
　　36.2 実施形態
　　36.3 組織再編とワークフローモデルの要点・留意点
　　36.4 ワークフロー設計の要点・留意点
　　36.5 成功指標
　　36.6 ガバナンス要件
　　36.7 適用するAI関連ツールやモデル別特性
　　36.8 成功事例（要点）
　　36.9 関与するコンサルティング企業とその手法
　　36.10 市場動向
　　36.11 実装チェックリスト（抜粋）

37 5GエッジAI統合による超低遅延実現

　　37.1 アーキテクチャ
　　37.2 導入モデルおよびツール
　　37.3 導入形態と外部機能連携
　　37.4 留意事項
　　37.5 注視すべきトピック
　　37.6 先端技術および先端研究開発動向
　　37.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　37.8 関与する企業

38 IoTデバイス間メッシュネットワーク最適化

　　38.1 アーキテクチャ
　　38.2 導入モデル
　　38.3 代表的ツール・プラットフォーム
　　38.4 導入形態
　　38.5 外部機能との連携
　　38.6 留意事項
　　38.7 注視すべきトピック
　　38.8 先端技術および先端研究開発動向
　　38.9 インテグレーションおよびソリューション分野

39 アダプティブネットワーク管理AI

　　39.1 アーキテクチャ
　　39.2 導入モデル
　　39.3 ツールと導入形態
　　39.4 外部機能との連携
　　39.5 留意事項
　　39.6 注視すべきトピック
　　39.7 先端技術および研究開発動向
　　39.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　39.9 主な関与企業
　　39.10 5G RedCap技術の概要と特徴
　　39.11 アーキテクチャおよび導入モデル
　　39.12 ツール・導入形態・外部機能連携
　　39.13 留意事項・注視すべきトピック
　　39.14 先端技術および研究開発動向
　　39.15 インテグレーションおよびソリューション分野
　　39.16 関与する主要企業

40 Multi-Access Edge Computing（MEC）活用

　　40.1 アーキテクチャと導入モデル
　　40.2 ツールおよび外部機能との連携
　　40.3 導入形態と留意事項
　　40.4 注視すべきトピックと先端技術動向
　　40.5 インテグレーションおよびソリューション分野
　　40.6 関与する企業

【　コネクティビティと通信技術　】

41 製造向けプライベート5Gネットワーク

　　41.1 概要（最新動向）
　　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

42 超信頼性低遅延通信

　　42.1 概要と最新動向
　　42.2 導入形態
　　42.3 導入されるモデルやツール類
　　42.4 外部機能との連携
　　42.5 AI関連機能
　　42.6 実装にあたっての留意点
　　42.7 注目を集める最新動向
　　42.8 関与する企業

43 大規模マシンタイプ通信

　　43.1 大規模マシンタイプ通信の概要と意義
　　43.2 導入形態
　　43.3 導入されるモデルやツール類
　　43.4 外部機能との連携
　　43.5 AI関連機能
　　43.6 実装にあたっての留意点
　　43.7 注目を集める最新動向
　　43.8 関与する主要企業

44 ロボット工学向けの強化型モバイルブロードバンド

　　44.1 概要と最新動向
　　44.2 導入形態
　　44.3 導入されるモデルやツール類
　　44.4 外部機能との連携
　　44.5 AI関連機能
　　44.6 実装にあたっての留意点
　　44.7 注目を集める最新動向
　　44.8 関与する企業

45 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

　　45.1 概要
　　45.2 導入形態
　　45.3 導入されるモデルやツール類
　　45.4 外部機能との連携
　　45.5 AI関連機能
　　45.6 実装にあたっての留意点
　　45.7 注目を集める最新動向
　　45.8 関与する企業

46 5Gとのエッジコンピューティング統合

　　46.1 概要
　　46.2 導入形態
　　46.3 導入されるモデルやツール類
　　46.4 外部機能との連携
　　46.5 AI関連機能
　　46.6 実装にあたっての留意点
　　46.7 注目を集める最新動向
　　46.8 関与する企業およびエコシステム

47 5G経由のリアルタイムロボット制御

　　47.1 概要／最新動向
　　47.2 導入形態
　　47.3 導入されるモデルやツール類
　　47.4 外部機能との連携
　　47.5 AI関連機能
　　47.6 実装にあたっての留意点
　　47.7 注目を集める最新動向
　　47.8 関与する企業

48 マルチアクセスエッジコンピューティング（MEC）

　　48.1 概要
　　48.2 導入形態
　　48.3 導入されるモデルやツール類
　　48.4 外部機能との連携
　　48.5 AI関連機能
　　48.6 実装にあたっての留意点
　　48.7 注目を集める最新動向
　　48.8 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　】

49 ハイブリッドクラウド統合の概要

　　49.1 レイヤーにおける位置づけ
　　49.2 導入形態
　　49.3 実装・応用動向
　　49.4 外部との連携およびパートナーシップ
　　49.5 最新動向
　　49.6 まとめ

【　連合学習・協調AI　】

50 IoTデバイス間での連合学習

　　50.1 アーキテクチャ
　　50.2 導入モデル
　　50.3 ツール
　　50.4 導入形態
　　50.5 外部機能との連携
　　50.6 留意事項
　　50.7 注視すべきトピック
　　50.8 先端技術および先端研究開発動向
　　50.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　50.10 関与する企業

51 プライバシー保護協調学習分野

52 ヘテロジニアスデバイス間モデル同期

　　52.1 アーキテクチャ
　　52.2 導入モデル
　　52.3 ツール
　　52.4 導入形態
　　52.5 外部機能との連携
　　52.6 留意事項
　　52.7 注視すべきトピック
　　52.8 先端技術および先端研究開発動向
　　52.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　52.10 関与する企業

53 エッジ連合学習によるリアルタイム適応

　　53.1 アーキテクチャ
　　53.2 導入モデル
　　53.3 ツール
　　53.4 導入形態
　　53.5 外部機能との連携
　　53.6 留意事項
　　53.7 注視すべきトピック・先端技術動向
　　53.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　53.9 関与する企業

54 分散AIエージェントの協調意思決定における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

　　54.1 アーキテクチャ
　　54.2 導入モデル・導入形態
　　54.3 ツール
　　54.4 外部機能との連携
　　54.5 留意事項
　　54.6 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
　　54.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　54.8 関与する主な企業

【　エージェンティックAI　】

55 自律型IoTエージェントシステム

　　55.1 アーキテクチャ
　　55.2 導入モデル
　　55.3 ツール
　　55.4 導入形態
　　55.5 外部機能との連携
　　55.6 留意事項
　　55.7 注視すべきトピック
　　55.8 先端技術および先端研究開発動向
　　55.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　55.10 関与する企業

56 マルチエージェント協調フレームワークとIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携

　　56.1 アーキテクチャ
　　56.2 導入モデル
　　56.3 ツール・技術
　　56.4 導入形態
　　56.5 外部機能との連携
　　56.6 留意事項
　　56.7 注視すべきトピック
　　56.8 先端技術および研究開発動向
　　56.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　56.10 関与する企業（日本を中心に）

57 目標指向型IoTタスク自動化

　　57.1 アーキテクチャ
　　57.2 導入モデル
　　57.3 ツール
　　57.4 導入形態
　　57.5 外部機能との連携
　　57.6 留意事項
　　57.7 注視すべきトピック
　　57.8 先端技術および研究開発動向
　　57.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　57.10 関与企業

58 エージェント間知識共有プロトコルとIoT／デジタルツイン

　　58.1 アーキテクチャ
　　58.2 導入モデル
　　58.3 ツール
　　58.4 導入形態
　　58.5 外部機能との連携
　　58.6 留意事項
　　58.7 注視すべきトピック
　　58.8 先端技術および研究開発動向
　　58.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　58.10 関与する主要企業

59 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

　　59.1 アーキテクチャ
　　59.2 導入モデル
　　59.3 ツール
　　59.4 導入形態
　　59.5 外部機能との連携
　　59.6 留意事項
　　59.7 注視すべきトピック
　　59.8 先端技術および研究開発動向
　　59.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　59.10 関与する主な企業・研究機関（日本）

【　生成AI統合　】

60 IoTデータ生成による合成データセット作成

　　60.1 アーキテクチャ
　　60.2 導入モデル
　　60.3 ツール
　　60.4 導入形態
　　60.5 部機能との連携
　　60.6 留意事項
　　60.7 注視すべきトピック
　　60.8 先端技術および先端研究開発動向
　　60.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　60.10 関与する企業（日本）

61 IoT低コードアシスタント

　　61.1 アーキテクチャ
　　61.2 導入モデル
　　61.3 ツール
　　61.4 導入形態
　　61.5 外部機能との連携
　　61.6 留意事項
　　61.7 注視すべきトピック
　　61.8 先端技術および研究開発動向
　　61.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　61.10 関与する主要企業・団体

62 自動IoTアプリケーション生成

　　62.1 アーキテクチャ
　　62.2 導入モデル
　　62.3 ツール・プラットフォーム
　　62.4 導入形態
　　62.5 外部機能との連携
　　62.6 留意事項
　　62.7 注視すべきトピック
　　62.8 先端技術および先端研究開発動向
　　62.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　62.10 関与する企業（日本）

63 IoT異常検知用生成モデル

　　63.1 アーキテクチャ
　　63.2 導入モデル
　　63.3 ツール
　　63.4 導入形態
　　63.5 外部機能との連携
　　63.6 留意事項
　　63.7 注視すべきトピック
　　63.8 先端技術および先端研究開発動向
　　63.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　63.10 関与する企業

64 ジェネレーティブ最適化アルゴリズム

　　64.1 アーキテクチャ
　　64.2 導入モデル・ツール・導入形態
　　64.3 外部機能との連携
　　64.4 留意事項
　　64.5 注視すべきトピック
　　64.6 先端技術・研究開発動向
　　64.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　64.8 関与する企業例（日本）

【　マルチモーダルAI統合　】

65 視覚・音声・センサデータの統合処理

　　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 関与する企業

66 マルチモーダル環境認識システム

　　66.1 アーキテクチャ
　　66.2 導入モデル
　　66.3 主なツール・技術要素
　　66.4 導入形態
　　66.5 外部機能との連携
　　66.6 留意事項
　　66.7 注視すべきトピック
　　66.8 先端技術および研究開発動向
　　66.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　66.10 関与する企業・研究機関

67 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

　　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 関与する企業

68 マルチモーダルデジタルツイン

　　68.1 アーキテクチャ
　　68.2 導入モデル
　　68.3 導入ツール・プラットフォーム
　　68.4 導入形態
　　68.5 外部機能・システム連携
　　68.6 留意事項
　　68.7 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
　　68.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　68.9 関与企業

69 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

　　69.1 アーキテクチャ
　　69.2 導入モデル
　　69.3 ツール
　　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 関与する企業

【　モデル構築・シミュレーション基盤　】

70 マルチフィジックス統合シミュレーション分野

　　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 先端技術および研究開発動向
　　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 関与する主な企業

71 リアルタイムマルチスケールモデリング

　　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 エッジシミュレーションアーキテクチャの分野

　　72.1 アーキテクチャ
　　72.2 導入モデル・導入形態
　　72.3 ツールとプラットフォーム
　　72.4 外部機能との連携
　　72.5 留意事項・注視すべきトピック

73 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

　　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
　　73.8 先端技術および先端研究開発動向
　　73.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　73.10 関与する企業

74 データ駆動型フィジカルモデル生成

　　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
　　74.5 外部機能との連携
　　74.6 意事項
　　74.7 注視すべきトピック
　　74.8 先端技術・先端研究開発動向
　　74.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　74.10 関与する主要企業

目次（続き1）

75 モデル検証・バリデーションフレームワーク

　　75.1 アーキテクチャ
　　75.2 導入モデル
　　75.3 ツール
　　75.4 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 関与する企業

76 変更点追跡＆バージョン管理機能

　　76.1 アーキテクチャ
　　76.2 導入モデル
　　76.3 ツール・プラットフォーム
　　76.4 導入形態
　　76.5 外部機能との連携
　　76.6 留意事項
　　76.7 注視すべきトピック
　　76.8 先端技術および研究開発動向
　　76.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　76.10 関与する主要企業

【　データ取得・連携技術　】

77 センサーフュージョンの分野

　　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
　　77.8 先端技術および研究開発動向
　　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 関与する主要企業・組織

78 低消費エネルギー無線通信（LPWAN）およびNB-IoTの分野

　　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

【　機械学習活用　】

79 データアノマリー検知モデル

　　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
　　79.8 先端技術および研究開発動向
　　79.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　79.10 関与する代表的企業

80 予知保全向けディープラーニングの分野

　　80.1 ツール
　　80.2 導入形態
　　80.3 外部機能との連携
　　80.4 留意事項
　　80.5 注視すべきトピック
　　80.6 先端技術および研究開発動向
　　80.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　80.8 関与する主な企業

81 強化学習による制御最適化の分野

　　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 関与企業

82 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

　　82.1 アーキテクチャ
　　82.2 導入モデル
　　82.3 ツール
　　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 生成AI（Digital Twin as Code）の分野

　　83.1 アーキテクチャ
　　83.2 導入モデル
　　83.3 ツール・プラットフォーム
　　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 先端技術および先端研究開発動向
　　83.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　83.10 関与する主な企業・組織

84 自己教師あり学習によるモデル精度向上の分野

　　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・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

85 AI Explainabilityツールの組み込み

　　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 先端技術および先端研究開発動向
　　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 トランスフォーマーによる時系列予測

　　86.1 アーキテクチャ
　　86.2 導入モデルとツール
　　86.3 外部機能との連携
　　86.4 留意事項
　　86.5 注視すべきトピックと先端技術・研究開発動向
　　86.6 インテグレーション・ソリューション分野
　　86.7 関与する主な企業

87 転移学習を用いたドメイン適応

　　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・先端技術・研究開発動向
　　87.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　87.9 関与する企業・実例

88 ハイパーパラメータ自動チューニング

　　88.1 アーキテクチャ
　　88.2 導入モデル
　　88.3 ツール
　　88.4 導入形態と外部機能との連携
　　88.5 留意事項
　　88.6 注視すべきトピック
　　88.7 先端技術および先端研究開発動向
　　88.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　88.9 関与する主要企業

【　セキュリティ・プライバシー　】

89 ブロックチェーン連携によるデータ不変性保証

　　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
　　89.8 先端技術および先端研究開発動向
　　89.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　89.10 関与する主な企業・組織

90 ゼロトラストネットワークアーキテクチャ

　　90.1 アーキテクチャ
　　90.2 導入モデル
　　90.3 ツールと導入形態
　　90.4 外部機能との連携
　　90.5 留意事項
　　90.6 注視すべきトピック
　　90.7 先端技術・研究開発動向
　　90.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　90.9 関与する企業

91 IoTデバイス向けTEE（Trusted Execution Environment）・SE（Secure Element）活用

　　91.1 アーキテクチャ
　　91.2 導入モデル
　　91.3 ツール
　　91.4 導入形態
　　91.5 外部機能との連携
　　91.6 留意事項
　　91.7 注視すべきトピック・先端技術
　　91.8 先端研究開発動向
　　91.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　91.10 関与する主な企業・組織

92 データ匿名化・差分プライバシー

　　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
　　92.8 先端技術および先端研究開発動向
　　92.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　92.10 関与する企業

93 セキュアファームウェアアップデート

　　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および先端技術・研究開発動向
　　93.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　93.9 関与する主な企業および事業者

94 IDS/IPS統合による異常検知

　　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 関与する企業

95 PKIベースのデバイス認証フレームワーク

　　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 センサーデータ完全暗号化パイプライン

　　96.1 アーキテクチャ
　　96.2 導入モデル
　　96.3 ツール・プラットフォーム
　　96.4 導入形態
　　96.5 外部機能との連携
　　96.6 留意事項
　　96.7 注視すべきトピック
　　96.8 先端技術および先端研究開発動向
　　96.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　96.10 関与する企業

97 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

　　97.1 アーキテクチャ
　　97.2 導入モデル
　　97.3 主なツール
　　97.4 導入形態
　　97.5 外部機能との連携
　　97.6 留意事項
　　97.7 注視すべきトピック
　　97.8 先端技術・研究開発動向
　　97.9 インテグレーション・ソリューション分野
　　97.10 関与する企業

98 AIベースの脅威インテリジェンス

　　98.1 アーキテクチャ
　　98.2 導入モデル
　　98.3 ツール
　　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
　　98.8 先端技術および先端研究開発動向
　　98.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　98.10 関与する企業

【　インテグレーション・プラットフォーム　】

99 マイクロサービス化されたデジタルツイン管理API

　　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 関与する企業

100 コンテナ／Kubernetesによるスケーラビリティ

　　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 関与する主な企業・組織

101 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

　　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 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

　　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 外部機能との連携
　　102.6 留意事項
　　102.7 注視すべきトピック
　　102.8 先端技術および先端研究開発動向
　　102.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　102.10 関与する主な企業

103 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

　　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・先端技術および研究開発動向
　　103.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　103.9 関与する企業

104 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）

　　104.1 アーキテクチャ
　　104.2 導入モデル
　　104.3 ツール
　　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 先端技術および先端研究開発動向
　　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 関与する企業

105 CI/CDパイプライン for IoT-Digital Twin

　　105.1 アーキテクチャ
　　105.2 導入モデル・導入形態
　　105.3 主なツール
　　105.4 外部機能との連携
　　105.5 留意事項・注視トピック
　　105.6 先端技術および研究開発動向
　　105.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　105.8 関与企業

106 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

　　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と先端技術・研究開発動向
　　106.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　106.9 関与する企業

107 メタデータ／オントロジー管理

　　107.1 アーキテクチャ
　　107.2 導入モデル
　　107.3 ツール
　　107.4 導入形態
　　107.5 外部機能との連携
　　107.6 留意事項
　　107.7 注視すべきトピック
　　107.8 先端技術および先端研究開発動向
　　107.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　107.10 関与する企業（主要プレイヤー）

108 サービスメッシュによる通信管理

　　108.1 アーキテクチャ
　　108.2 導入モデル
　　108.3 ツール
　　108.4 導入形態
　　108.5 外部機能との連携
　　108.6 留意事項
　　108.7 注視すべきトピック
　　108.8 先端技術および先端研究開発動向
　　108.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　108.10 関与する主要企業

【　可視化・HMI　】

109 Webベース3Dビジュアライゼーション

　　109.1 アーキテクチャ
　　109.2 導入モデル
　　109.3 ツール
　　109.4 導入形態
　　109.5 外部機能との連携
　　109.6 留意事項
　　109.7 注視すべきトピック
　　109.8 先端技術および先端研究開発動向
　　109.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　109.10 関与する企業

110 AR/VR連携型オペレーションパネル

　　110.1 アーキテクチャ
　　110.2 導入モデル
　　110.3 導入形態
　　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
　　110.7 先端技術および先端研究開発動向
　　110.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　110.9 関与する主な企業

111 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

　　111.1 アーキテクチャ
　　111.2 導入モデル
　　111.3 ツール
　　111.4 導入形態
　　111.5 外部機能との連携
　　111.6 留意事項
　　111.7 注視すべきトピック
　　111.8 先端技術および先端研究開発動向
　　111.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　111.10 関与する企業

112 自然言語インターフェース（音声／チャット）

　　112.1 アーキテクチャ
　　112.2 導入モデル
　　112.3 ツール・プラットフォーム
　　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・先端研究開発動向
　　112.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　112.9 関与する主要企業

113 モバイルアプリ向け軽量ビューア

　　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 先端技術および先端研究開発動向
　　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 関与する主な企業

114 ＜45＞　地理空間情報システム（GIS）

　　114.1 アーキテクチャ
　　114.2 導入モデル
　　114.3 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 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 ＜46＞　KPIリアルタイムモニタリング

　　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

116 ＜47＞　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）

　　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 留意事項
　　116.6 注視すべきトピック
　　116.7 先端技術および先端研究開発動向
　　116.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　116.9 関与する企業・組織

117 ＜48＞　可視化パフォーマンス最適化技術

　　117.1 アーキテクチャ
　　117.2 2. 導入モデル
　　117.3 ツール
　　117.4 導入形態
　　117.5 外部機能との連携
　　117.6 留意事項
　　117.7 注視すべきトピック
　　117.8 先端技術および先端研究開発動向
　　117.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　117.10 関与する主な企業

【　分散セキュリティ　】

118 ブロックチェーンIoTセキュリティの分野

　　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
　　118.5 外部機能との連携
　　118.6 留意事項
　　118.7 注視すべきトピック
　　118.8 先端技術および研究開発動向
　　118.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　118.10 関与する主な企業（日本国内）

119 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

　　119.1 アーキテクチャ
　　119.2 導入モデル／ツール／導入形態
　　119.3 外部機能との連携
　　119.4 留意事項
　　119.5 注視すべきトピック／先端技術・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 関与する主な企業

120 分散型認証・認可システム

　　120.1 アーキテクチャ
　　120.2 導入モデル
　　120.3 ツール
　　120.4 導入形態
　　120.5 外部機能との連携
　　120.6 留意事項
　　120.7 注視すべきトピック
　　120.8 先端技術および研究開発動向
　　120.9 関与する企業

121 エッジデバイス侵入検知

　　121.1 アーキテクチャ
　　121.2 導入モデル
　　121.3 ツール・導入形態
　　121.4 外部機能との連携
　　121.5 留意事項
　　121.6 注視すべきトピック・先端技術および研究開発動向
　　121.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　121.8 関与する企業

122 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

　　122.1 アーキテクチャ
　　122.2 導入モデル
　　122.3 ツール・導入形態
　　122.4 外部機能との連携
　　122.5 留意事項と注視すべきトピック
　　122.6 先端技術および研究開発動向
　　122.7 関与する主な企業・組織

【　プライバシー保護技術　】

123 差分プライバシーIoT

　　123.1 アーキテクチャ
　　123.2 導入モデルと導入形態
　　123.3 導入ツールと技術要素
　　123.4 外部機能との連携
　　123.5 留意事項・注視すべきトピック
　　123.6 先端技術および研究開発動向
　　123.7 インテグレーション・ソリューション分野
　　123.8 関与する代表的な企業（日本）

124 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

　　124.1 アーキテクチャ
　　124.2 導入モデル・形態
　　124.3 主なツール・技術
　　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・先端技術・研究開発動向
　　124.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　124.8 関与する主要企業

125 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

　　125.1 連合学習のアーキテクチャ
　　125.2 導入モデル・形態
　　125.3 連合学習に用いられるツール・プラットフォーム
　　125.4 外部機能との連携
　　125.5 導入・運用における留意事項
　　125.6 注視すべきトピック
　　125.7 先端技術・研究開発動向
　　125.8 インテグレーション・ソリューション分野
　　125.9 関与する主な企業・組織

126 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

　　126.1 アーキテクチャ
　　126.2 導入モデル
　　126.3 ツール
　　126.4 x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 先端技術および先端研究開発動向
　　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 関与する企業

127 匿名化されたIoTデータの処理」

　　127.1 アーキテクチャ
　　127.2 導入モデル
　　127.3 ツール
　　127.4 導入形態
　　127.5 外部機能との連携
　　127.6 留意事項
　　127.7 注視すべきトピック
　　127.8 先端技術および研究開発動向
　　127.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　127.10 関与企業

【　リアルタイム処理　】

128 ストリーミングデータ分析

　　128.1 アーキテクチャ
　　128.2 導入モデル
　　128.3 主なツール
　　128.4 導入形態
　　128.5 外部機能との連携
　　128.6 留意事項
　　128.7 注視すべきトピック
　　128.8 先端技術および先端研究開発動向
　　128.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　128.10 関与する企業

129 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

　　129.1 アーキテクチャ
　　129.2 導入モデル
　　129.3 ツール
　　129.4 導入形態
　　129.5 外部機能との連携
　　129.6 留意事項
　　129.7 注視すべきトピック
　　129.8 先端技術および先端研究開発動向
　　129.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　129.10 関与する企業（主な日本企業）

130 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

　　130.1 アーキテクチャ
　　130.2 導入モデル
　　130.3 ツール
　　130.4 導入形態
　　130.5 外部機能との連携
　　130.6 留意事項
　　130.7 注視すべきトピック
　　130.8 先端技術および研究開発動向
　　130.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　130.10 関与する企業

131 アダプティブデータ前処理分野

　　131.1 アーキテクチャ
　　131.2 導入モデル・ツール
　　131.3 導入形態と外部機能との連携
　　131.4 留意事項
　　131.5 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
　　131.6 インテグレーション及びソリューション分野
　　131.7 関与企業例

132 異常検知・アラートシステム

　　132.1 アーキテクチャ
　　132.2 導入モデル
　　132.3 ツール・プラットフォーム
　　132.4 導入形態・外部機能との連携
　　132.5 留意事項・注視すべきトピック
　　132.6 先端技術および研究開発動向
　　132.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　132.8 関与する企業

【　データ統合・管理　】

133 ヘテロジニアスデータ統合

　　133.1 アーキテクチャ
　　133.2 導入モデルおよびツール
　　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

134 IoTデータレイク最適化

　　134.1 アーキテクチャ
　　134.2 導入モデル・導入形態
　　134.3 ツール
　　134.4 外部機能との連携
　　134.5 留意事項・注視トピック
　　134.6 先端技術および先端研究開発動向
　　134.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　134.8 関与する主要企業

135 セマンティックデータ統合

　　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 先端技術および先端研究開発動向
　　135.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　135.10 関与する企業

136 データ品質管理AI

　　136.1 アーキテクチャ
　　136.2 導入モデル
　　136.3 ツール・プラットフォーム
　　136.4 導入形態
　　136.5 外部機能との連携
　　136.6 留意事項
　　136.7 注視すべきトピック
　　136.8 先端技術および先端研究開発動向
　　136.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　136.10 関与する主要企業

137 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

　　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 関与する企業

【　自然言語・対話インターフェース　】

138 IoT音声アシスタント統合

　　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 関与する企業

139 多言語IoTインターフェース

　　139.1 アーキテクチャ
　　139.2 導入モデル
　　139.3 主なツール・技術
　　139.4 導入形態
　　139.5 外部機能との連携
　　139.6 留意事項
　　139.7 注視すべきトピック
　　139.8 先端技術・研究開発動向
　　139.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　139.10 関与する主な企業

140 状況認識対話システム

　　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 関与する主な企業

141 自然言語処理の分野

　　141.1 アーキテクチャ
　　141.2 導入モデル・ツール・導入形態
　　141.3 外部機能との連携
　　141.4 留意事項
　　141.5 注視すべきトピックと先端技術・研究開発動向
　　141.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　141.7 関与する企業（主に日本国内）

142 感情認識インタラクション

　　142.1 アーキテクチャ
　　142.2 導入モデル・導入形態
　　142.3 主なツール・技術
　　142.4 外部機能との連携
　　142.5 留意事項・注視すべきトピック
　　142.6 先端技術および先端研究開発動向
　　142.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　142.8 関与する主な企業

【　没入型体験・XR　】

143 AR/VRとIoTの可視化分野

　　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 先端技術および先端研究開発動向
　　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 関与企業

144 ハプティックフィードバック

　　144.1 アーキテクチャ
　　144.2 導入モデルおよびツール
　　144.3 導入形態および外部機能との連携
　　144.4 留意事項および注視すべきトピック
　　144.5 先端技術および先端研究開発動向
　　144.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　144.7 関与する主な企業

145 3D空間IoTインターフェース

　　145.1 アーキテクチャ
　　145.2 導入モデル
　　145.3 ツール・技術
　　145.4 導入形態・外部機能との連携
　　145.5 留意事項・注視すべきトピック
　　145.6 先端技術および研究開発動向
　　145.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　145.8 関与する企業

146 デジタルツインVR体験

　　146.1 アーキテクチャ
　　146.2 導入モデル
　　146.3 ツール
　　146.4 導入形態
　　146.5 外部機能との連携
　　146.6 留意事項
　　146.7 注視すべきトピック
　　146.8 先端技術および先端研究開発動向
　　146.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　146.10 関与する企業（日本）

147 ジェスチャー制御IoTシステム

　　147.1 アーキテクチャ
　　147.2 導入モデルとツール
　　147.3 導入形態と外部機能との連携
　　147.4 留意事項および注視すべきトピック
　　147.5 先端技術および先端研究開発動向
　　147.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　147.7 関与する企業

【　RPA統合　】

148 IoT-RPA統合自動化

　　148.1 アーキテクチャ
　　148.2 導入モデル
　　148.3 ツール
　　148.4 導入形態
　　148.5 外部機能との連携
　　148.6 留意事項
　　148.7 注視すべきトピック
　　148.8 先端技術および先端研究開発動向
　　148.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　148.10 関与する主な企業

149 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

　　149.1 アーキテクチャ
　　149.2 導入モデル
　　149.3 ツール
　　149.4 導入形態
　　149.5 外部機能との連携
　　149.6 留意事項
　　149.7 注視すべきトピック
　　149.8 先端技術・研究開発動向
　　149.9 インテグレーション・ソリューション分野
　　149.10 関与する企業

150 物理-デジタル連携フロー

　　150.1 アーキテクチャ
　　150.2 導入モデル
　　150.3 主要ツール・技術
　　150.4 導入形態・連携形態
　　150.5 留意事項・注視すべきトピック
　　150.6 先端技術および研究開発動向
　　150.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　150.8 関与する主な企業

151 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

　　151.1 アーキテクチャ
　　151.2 導入モデル
　　151.3 ツール
　　151.4 導入形態
　　151.5 外部機能との連携
　　151.6 留意事項
　　151.7 注視すべきトピック
　　151.8 先端技術および先端研究開発動向
　　151.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　151.10 関与する主な企業

152 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

　　152.1 アーキテクチャ
　　152.2 導入モデル
　　152.3 ツール・導入形態
　　152.4 外部機能との連携
　　152.5 留意事項
　　152.6 注視すべきトピック
　　152.7 先端技術および研究開発動向
　　152.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　152.9 関与企業

【　最適化・制御　】

153 多目的最適化アルゴリズム

　　153.1 アーキテクチャ
　　153.2 導入モデル・形態
　　153.3 ツール・技術例
　　153.4 外部機能との連携
　　153.5 留意事項
　　153.6 注視すべきトピック
　　153.7 先端技術および先端研究開発動向
　　153.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　153.9 関与する主な企業および団体

154 自律適応制御システム

　　154.1 アーキテクチャ
　　154.2 導入モデル
　　154.3 ツール
　　154.4 導入形態
　　154.5 外部機能との連携
　　154.6 留意事項
　　154.7 注視すべきトピック
　　154.8 先端技術および研究開発動向
　　154.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　154.10 関与する企業

155 群知能制御アルゴリズム

　　155.1 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
　　155.2 導入モデルと導入形態
　　155.3 主なツールとフレームワーク
　　155.4 外部機能との連携とインテグレーション
　　155.5 留意事項と注視すべきトピック
　　155.6 先端技術および研究開発動向
　　155.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　155.8 関与する主な日本企業および研究機関

目次（続き2）

156 予測制御統合フレームワーク

　　156.1 アーキテクチャ
　　156.2 導入モデル
　　156.3 ツール
　　156.4 4. 導入形態
　　156.5 5. 外部機能との連携
　　156.6 6. 留意事項
　　156.7 7. 注視すべきトピック
　　156.8 8. 先端技術・研究開発動向
　　156.9 9. インテグレーションおよびソリューション分野
　　156.10 10. 関与企業

157 リソース動的配分システム

　　157.1 アーキテクチャ
　　157.2 導入モデル
　　157.3 ツールと導入形態
　　157.4 外部機能との連携
　　157.5 留意事項
　　157.6 注視すべきトピック
　　157.7 先端技術および研究開発動向
　　157.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　157.9 関与する主要企業・団体（日本国内重点）

【　エッジAIロボティクス　】

158 クラウド非依存自律判断システム?

　　158.1 事業環境
　　158.2 事業特性
　　158.3 注目すべきトピック
　　158.4 先端技術動向
　　158.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
　　158.6 外部ツールとの連携
　　158.7 標準化動向
　　158.8 実装および応用事例
　　158.9 課題点
　　158.10 関与している企業・団体・研究機関
　　158.11 スタートアップ

159 クラウド非依存自律判断システム?

　　159.1 市場動向と成長要因
　　159.2 競合企業のポジショニング比較
　　159.3 投資・ファイナンス動向
　　159.4 規制および標準化動向
　　159.5 技術トレンドと将来展望
　　159.6 応用事例の深化
　　159.7 課題と対応策
　　159.8 エコシステムと主要プレイヤー
　　159.9 社会的・倫理的側面
　　159.10 新興応用領域
　　159.11 倫理的ガバナンスと標準化の動向
　　159.12 今後の展望と課題

160 軽量モデルでも動作可能なバイアス低減技術

　　160.1 新興市場と地域別成長シナリオ
　　160.2 次世代通信（5G/6G）との融合
　　160.3 新興ユースケースシナリオ
　　160.4 ビジネスモデルの革新
　　160.5 課題と今後の展望

161 最小パラメータによるリアルタイム決定?

　　161.1 事業環境
　　161.2 事業特性
　　161.3 注目トピック
　　161.4 先端技術動向
　　161.5 適用ツール／モデル／プロダクト
　　161.6 外部ツールとの連携
　　161.7 標準化動向
　　161.8 市場でのプレゼンス
　　161.9 実装および応用事例
　　161.10 課題点
　　161.11 関与企業・団体・スタートアップ

162 最小パラメータによるリアルタイム決定?

　　162.1 業界動向別の詳細分析
　　162.2 各応用分野のロードマップ
　　162.3 採用事例の深堀り
　　162.4 さらなる課題と将来展望
　　162.5 将来展望

163 テレオペレーション・自然言語指示統合

　　163.1 事業環境と市場プレゼンス
　　163.2 事業特性と注目トピック
　　163.3 先端技術動向
　　163.4 適用ツール／モデル／プロダクト
　　163.5 外部ツール連携と標準化動向
　　163.6 実装・応用事例
　　163.7 課題点
　　163.8 主要ステークホルダー
　　163.9 標準化動向の詳細分析
　　163.10 企業戦略の比較分析
　　163.11 投資動向と市場予測
　　163.12 将来展望と課題
　　163.13 日本の地方創生とテレオペレーション
　　163.14 結論と提言

164 動的環境適応・タスク切替技術

　　164.1 事業環境と市場動向
　　164.2 事業特性と注目すべきトピック
　　164.3 先端技術動向
　　164.4 適用ツール・モデル・プロダクト
　　164.5 外部ツール連携とエコシステム
　　164.6 標準化動向
　　164.7 市場でのプレゼンス
　　164.8 実装および応用事例
　　164.9 課題点
　　164.10 関与企業・団体・研究機関

【　クラウド・ロボティクス／仮想化／ソフトウェア定義ロボティクス（SDR）　】

165 ハイブリッドクラウド-エッジアーキテクチャ

　　165.1 概要──ハイブリッドクラウド-エッジアーキテクチャの最新動向
　　165.2 導入形態
　　165.3 導入されるモデルやツール類
　　165.4 外部機能との連携
　　165.5 AI関連機能
　　165.6 実装にあたっての留意点
　　165.7 注目を集める最新動向
　　165.8 関与する企業

166 マルチクラウドロボティクスプラットフォーム

　　166.1 最新動向の概要
　　166.2 導入形態
　　166.3 導入されるモデルやツール類
　　166.4 外部機能との連携
　　166.5 AI関連機能
　　166.6 実装にあたっての留意点
　　166.7 注目を集める最新動向
　　166.8 関与する主要企業

167 エッジAI推論エンジン

　　167.1 概要
　　167.2 導入形態
　　167.3 導入されるモデルやツール類
　　167.4 外部機能との連携
　　167.5 AI関連機能
　　167.6 実装にあたっての留意点
　　167.7 注目を集める最新動向
　　167.8 関与する企業

168 分散型コンピューティングフレームワーク

　　168.1 概要と最新動向
　　168.2 導入形態
　　168.3 導入されるモデルやツール類
　　168.4 外部機能との連携
　　168.5 AI関連機能
　　168.6 実装にあたっての留意点
　　168.7 注目を集める最新動向
　　168.8 関与する企業

169 コンテナオーケストレーションシステム

　　169.1 概要
　　169.2 導入形態
　　169.3 導入されるモデルやツール類
　　169.4 外部機能との連携
　　169.5 AI関連機能
　　169.6 実装にあたっての留意点
　　169.7 注目を集める最新動向
　　169.8 関与する企業

170 マイクロサービス展開プラットフォーム

　　170.1 概要：マイクロサービス展開プラットフォームの最新動向
　　170.2 導入形態
　　170.3 導入されるモデルやツール類
　　170.4 外部機能との連携
　　170.5 AI関連機能
　　170.6 実装にあたっての留意点
　　170.7 注目を集める最新動向
　　170.8 関与する企業

171 イベント駆動型アーキテクチャ

　　171.1 概要：イベント駆動型アーキテクチャの基本構造と産業用ロボットへの適用
　　171.2 導入形態：代表的な実装モデルと構成パターン
　　171.3 導入されるモデルやツール類
　　171.4 外部機能との連携
　　171.5 AI関連機能
　　171.6 実装にあたっての留意点
　　171.7 注目を集める最新動向
　　171.8 関与する企業

172 ストリーム処理システム

　　172.1 概要
　　172.2 導入形態
　　172.3 導入される主なモデルやツール類
　　172.4 外部機能との連携
　　172.5 AI関連機能
　　172.6 実装にあたっての留意点
　　172.7 注目を集める最新動向
　　172.8 関与する企業

173 リアルタイムデータパイプライン

　　173.1 リアルタイムデータパイプラインの概要
　　173.2 導入形態
　　173.3 導入されるモデルやツール類
　　173.4 外部機能との連携
　　173.5 AI関連機能
　　173.6 実装にあたっての留意点
　　173.7 注目を集める最新動向
　　173.8 関与する企業

174 エッジデータストレージソリューション

　　174.1 エッジデータストレージソリューションの概要と最新動向
　　174.2 導入形態
　　174.3 導入されるモデルやツール
　　174.4 外部機能（AI・IoT・クラウド等）との連携
　　174.5 AI関連機能
　　174.6 実装時の留意点
　　174.7 注目を集める最新動向
　　174.8 主要企業・関与企業

175 コンテナベースのロボティクス仮想化

　　175.1 概要と最新動向
　　175.2 導入形態
　　175.3 導入される主要モデルやツール
　　175.4 外部機能との連携
　　175.5 AI関連機能
　　175.6 実装にあたっての留意点
　　175.7 注目を集める最新動向
　　175.8 関与する主要企業

176 クラウドネイティブロボット制御システム

　　176.1 概要
　　176.2 導入形態
　　176.3 導入されるモデルやツール類
　　176.4 外部機能との連携
　　176.5 AI関連機能
　　176.6 実装にあたっての留意点
　　176.7 注目を集める最新動向
　　176.8 関与する企業

177 ロボティクス向けマイクロサービスアーキテクチャ

　　177.1 ロボティクス向けマイクロサービスアーキテクチャの最新動向
　　177.2 マイクロサービスアーキテクチャの導入形態
　　177.3 導入されるモデルやツール類
　　177.4 外部機能との連携とAPI活用
　　177.5 AI関連機能の統合
　　177.6 実装にあたっての留意点
　　177.7 注目を集める最新動向
　　177.8 関与する企業・スタートアップ

【　次世代コンピューティング　】

178 軽量化ニューラルネットワーク

　　178.1 事業環境
　　178.2 事業特性
　　178.3 注目トピック
　　178.4 先端技術動向
　　178.5 適用ツール／モデル／プロダクト
　　178.6 外部ツールとの連携
　　178.7 標準化動向
　　178.8 市場プレゼンス
　　178.9 実装および応用事例
　　178.10 課題点
　　178.11 関与企業・団体
　　178.12 先端適用事例の詳細分析
　　178.13 エコシステム動向
　　178.14 投資動向と市場規模
　　178.15 将来展望と課題
　　178.16 総括

179 モバイルAI推論最適化

　　179.1 事業環境
　　179.2 事業特性
　　179.3 注目すべきトピック
　　179.4 各種先端技術動向
　　179.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
　　179.6 外部ツールとの連携
　　179.7 標準化動向
　　179.8 市場でのプレゼンス
　　179.9 実装および応用事例
　　179.10 課題点
　　179.11 関与企業・団体・スタートアップ
　　179.12 装アーキテクチャの詳細
　　179.13 ビジネスモデルと収益構造
　　179.14 今後の展望と課題

180 IoTデバイス向けAI

　　180.1 事業環境
　　180.2 事業特性
　　180.3 先端技術動向
　　180.4 外部ツールとの連携
　　180.5 標準化動向
　　180.6 市場でのプレゼンス
　　180.7 実装および応用事例
　　180.8 課題点
　　180.9 関与企業・団体
　　180.10 応用事例の詳細
　　180.11 企業横断比較
　　180.12 今後の展望

181 リアルタイム処理エッジAI

　　181.1 事業環境
　　181.2 事業特性
　　181.3 注目すべきトピック
　　181.4 各種先端技術動向
　　181.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
　　181.6 外部ツールとの連携
　　181.7 標準化動向
　　181.8 市場でのプレゼンス
　　181.9 実装および応用事例
　　181.10 課題点
　　181.11 関与企業・団体
　　181.12 スタートアップ
　　181.13 次世代技術動向とイノベーション
　　181.14 最新の市場動向と規模拡大
　　181.15 国内企業の技術革新と投資動向
　　181.16 セキュリティとプライバシーの課題
　　181.17 モデル軽量化技術の進展
　　181.18 今後の方向性と提言

182 ニューロモーフィックチップ統合における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

　　182.1 アーキテクチャと基本構造
　　182.2 導入モデルとツール
　　182.3 導入形態と外部機能との連携
　　182.4 留意事項と注視すべきトピック
　　182.5 先端技術および先端研究開発動向
　　182.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　182.7 関与する企業・組織

183 DNAストレージIoTアプリケーション分野

　　183.1 アーキテクチャ
　　183.2 導入モデル
　　183.3 ツール
　　183.4 導入形態
　　183.5 外部機能との連携
　　183.6 留意事項
　　183.7 注視すべきトピック
　　183.8 先端技術および研究開発動向
　　183.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　183.10 関与する企業

184 バイオインスパイアードコンピューティングにおける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

185 持続可能AIoTエコシステム

　　185.1 アーキテクチャ
　　185.2 導入モデル
　　185.3 導入ツール・プラットフォーム
　　185.4 導入形態と外部機能連携
　　185.5 留意事項
　　185.6 注視すべきトピック
　　185.7 先端技術および研究開発動向
　　185.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　185.9 関与企業

186 汎用人工知能（AGI）への統合経路における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

　　186.1 アーキテクチャ
　　186.2 導入モデル
　　186.3 ツール
　　186.4 導入形態
　　186.5 外部機能との連携
　　186.6 留意事項
　　186.7 注視すべきトピック
　　186.8 先端技術および先端研究開発動向
　　186.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　186.10 関与する企業（日本国内外）

【　量子コンピューティング統暗号によるセキュリティ強化　】

187 量子最適化アルゴリズムのIoT応用

　　187.1 アーキテクチャ
　　187.2 導入モデル
　　187.3 ツール・導入形態
　　187.4 外部機能との連携
　　187.5 留意事項・注視すべきトピック
　　187.6 先端技術および先端研究開発動向
　　187.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　187.8 関与する企業

188 量子機械学習とIoTデータ処理

　　188.1 アーキテクチャ
　　188.2 導入モデル
　　188.3 ツールと導入形態
　　188.4 外部機能との連携
　　188.5 留意事項
　　188.6 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
　　188.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　188.8 関与する主な企業

189 量子ネットワーク通信プロトコルと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

　　189.1 アーキテクチャ
　　189.2 導入モデル
　　189.3 ツールおよび導入形態
　　189.4 外部機能との連携
　　189.5 留意事項
　　189.6 注視すべきトピック
　　189.7 先端技術および研究開発動向
　　189.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　189.9 関与する企業

190 量子センシング技術における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

　　190.1 アーキテクチャ
　　190.2 導入モデル
　　190.3 ツール
　　190.4 導入形態
　　190.5 外部機能との連携
　　190.6 留意事項
　　190.7 注視すべきトピック
　　190.8 先端技術および先端研究開発動向
　　190.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　190.10 関与する主な企業・研究機関

【　実装・応用　】

191 製造DX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

　　191.1 アーキテクチャ
　　191.2 導入モデル
　　191.3 ツールおよび導入形態
　　191.4 留意事項
　　191.5 注視すべきトピック・先端技術
　　191.6 先端研究開発動向・インテグレーション
　　191.7 関与する主な企業
　　191.8 具体的な導入形態
　　191.9 成功事例
　　191.10 さらなる先端研究開発動向および展望
　　191.11 インテグレーションおよびソリューション分野の最新動向
　　191.12 関与企業と産業エコシステム
　　191.13 留意すべきトピックと課題

192 スマートファクトリー／コネクテッドファクトリーにおける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

　　192.1 アーキテクチャ
　　192.2 導入モデル
　　192.3 ツール
　　192.4 導入形態
　　192.5 留意事項
　　192.6 注視すべきトピック
　　192.7 先端技術および先端研究開発動向
　　192.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　192.9 関与する企業と組織

193 スマートマニュファクチャリングにおける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

　　193.1 アーキテクチャ
　　193.2 導入モデル
　　193.3 ツール・ソリューション
　　193.4 導入形態
　　193.5 留意事項
　　193.6 注視すべきトピック
　　193.7 先端技術および研究開発動向
　　193.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　193.9 関与する主要企業
　　193.10 具体的な事例
　　193.11 導入効果
　　193.12 運用上のチャレンジ
　　193.13 今後の展望

194 サイバーフィジカルな生産システムにおける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

　　194.1 全体アーキテクチャと導入モデル
　　194.2 エージェンティックAIの特徴と役割
　　194.3 生成AIとマルチモーダルAIの統合活用
　　194.4 ツール・プラットフォーム
　　194.5 導入形態と留意事項
　　194.6 注視すべき先端技術・研究開発動向
　　194.7 インテグレーションおよびソリューション分野の動向
　　194.8 主な関与企業とその取り組み
　　194.9 留意事項・今後の課題

195 日本版インダストリー4.0と産業IoT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

　　195.1 アーキテクチャ
　　195.2 導入モデル
　　195.3 ツール
　　195.4 導入形態
　　195.5 留意事項
　　195.6 注視すべきトピック
　　195.7 先端技術および研究開発動向
　　195.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　195.9 関与する主な企業

196 デジタルツイン技術と製造IoTにおけるにおける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

　　196.1 アーキテクチャ
　　196.2 導入モデル
　　196.3 ツール
　　196.4 導入形態
　　196.5 留意事項
　　196.6 注視すべきトピック
　　196.7 先端技術および先端研究開発動向
　　196.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　196.9 関与する企業（主な国内外）
　　196.10 先端技術動向と研究開発の最新トレンド
　　196.11 具体的な製造IoT・デジタルツイン ソリューション事例
　　196.12 導入上のチャレンジと留意事項
　　196.13 将来展望と注目トピック

197 予知保全システムにおけるIoT／AI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）／デジタルツインの統合・連携

　　197.1 アーキテクチャ
　　197.2 導入モデル
　　197.3 ツール
　　197.4 導入形態
　　197.5 外部機能との連携
　　197.6 留意事項
　　197.7 注視すべきトピック
　　197.8 先端技術および先端研究開発動向
　　197.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　197.10 関与する主要企業（日本国内を中心に）

198 デジタルツイン生産ラインにおける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

　　198.1 アーキテクチャ
　　198.2 導入モデル・導入形態
　　198.3 ツール・技術
　　198.4 外部機能との連携
　　198.5 留意事項・注視すべきトピック
　　198.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　198.7 関与する主な企業

199 自律型生産スケジューリングにおける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、デジタルツインの統合・連携

　　199.1 アーキテクチャ
　　199.2 導入モデル
　　199.3 ツール
　　199.4 導入形態
　　199.5 外部機能との連携
　　199.6 留意事項
　　199.7 注視すべきトピック
　　199.8 先端技術および研究開発動向
　　199.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　199.10 関与する企業

200 人機協調インテリジェント製造における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

　　200.1 アーキテクチャ
　　200.2 導入モデル
　　200.3 ツール
　　200.4 導入形態
　　200.5 外部機能との連携
　　200.6 留意事項
　　200.7 注視すべきトピック
　　200.8 先端技術および先端研究開発動向
　　200.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　200.10 関与する企業

201 航空機メンテナンス予知システムにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携

　　201.1 アーキテクチャ
　　201.2 導入モデル
　　201.3 ツール
　　201.4 導入形態
　　201.5 外部機能との連携
　　201.6 留意事項
　　201.7 注視すべきトピック
　　201.8 先端技術および先端研究開発動向
　　201.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　201.10 関与する企業

【　実装・応用　】

202 自律走行エッジAIにおけるIoT／デジタルツインの統合・連携

　　202.1 アーキテクチャ
　　202.2 導入モデルと導入形態
　　202.3 ツールと外部機能との連携
　　202.4 留意事項・注視トピック
　　202.5 先端技術および先端研究開発動向
　　202.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　202.7 関与する主な企業

203 自動車デジタルツインプラットフォームにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携

　　203.1 アーキテクチャ
　　203.2 導入モデル
　　203.3 ツール
　　203.4 導入形態
　　203.5 外部機能との連携
　　203.6 留意事項
　　203.7 注視すべきトピック
　　203.8 先端技術および先端研究開発動向
　　203.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　203.10 関与する企業

204 ロボティクス自律運転シミュレーションにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携

　　204.1 アーキテクチャ
　　204.2 導入モデル
　　204.3 ツール
　　204.4 導入形態
　　204.5 外部機能との連携
　　204.6 留意事項
　　204.7 注視すべきトピック
　　204.8 先端技術・先端研究開発動向
　　204.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　204.10 関与する代表企業

205 V2X通信統合システムにおける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

　　205.1 アーキテクチャ
　　205.2 導入モデル
　　205.3 ツール・技術要素
　　205.4 導入形態
　　205.5 外部機能との連携
　　205.6 留意事項
　　205.7 注視すべきトピック
　　205.8 先端技術および研究開発動向
　　205.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　205.10 関与する企業

206 車両予知保全におけるIoTとAI技術（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

　　206.1 アーキテクチャ
　　206.2 導入モデル
　　206.3 ツール
　　206.4 導入形態と外部機能との連携
　　206.5 留意事項および注視すべきトピック
　　206.6 先端技術および先端研究開発動向
　　206.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　206.8 関与する主要企業

207 マルチモーダル交通管理における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

　　207.1 アーキテクチャ
　　207.2 導入モデルとツール
　　207.3 導入形態と外部機能連携
　　207.4 留意事項・注視すべきトピック
　　207.5 先端技術および研究開発動向
　　207.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　207.7 関与する企業

208 自動運転車群制御における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

　　208.1 アーキテクチャ
　　208.2 導入モデル
　　208.3 導入ツール・技術
　　208.4 導入形態
　　208.5 外部機能との連携
　　208.6 留意事項
　　208.7 注視すべきトピック
　　208.8 先端技術および研究開発動向
　　208.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　208.10 関与企業（国内外）

209 都市デジタルツインプラットフォームにおける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

　　209.1 都市デジタルツインプラットフォームのアーキテクチャ
　　209.2 導入モデルと導入形態
　　209.3 主なツールと技術要素
　　209.4 外部機能との連携
　　209.5 留意事項
　　209.6 注視すべきトピック
　　209.7 先端技術および研究開発動向
　　209.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　209.9 関与企業と団体

210 スマートシティ向け複合ツインにおけるIoTとの統合・連携

　　210.1 アーキテクチャ
　　210.2 導入モデル
　　210.3 ツールと導入形態
　　210.4 外部機能との連携
　　210.5 留意事項
　　210.6 注視すべきトピック
　　210.7 先端技術および研究開発動向
　　210.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　210.9 関与する企業・プレイヤー

211 インテリジェント交通システム（ITS）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

　　211.1 アーキテクチャ
　　211.2 導入モデルと導入形態
　　211.3 ツールおよび外部機能との連携
　　211.4 留意事項と注視すべきトピック
　　211.5 先端技術および先端研究開発動向
　　211.6 インテグレーションおよびソリューション分野
　　211.7 関与する企業・組織

212 エネルギー網最適化AIとIoT／デジタルツインの統合・連携

　　212.1 アーキテクチャ
　　212.2 導入モデル
　　212.3 ツール
　　212.4 導入形態
　　212.5 外部機能との連携
　　212.6 留意事項
　　212.7 注視すべきトピック
　　212.8 先端技術および先端研究開発動向
　　212.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　212.10 関与する企業

213 廃棄物管理自動化における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

　　213.1 アーキテクチャおよび導入モデル
　　213.2 ツールと導入形態
　　213.3 外部機能との連携
　　213.4 留意事項
　　213.5 注視すべきトピック
　　213.6 先端技術および研究開発動向
　　213.7 インテグレーションおよびソリューション分野
　　213.8 関与する企業例（主に日本国内）

214 災害予測・対応システムにおけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）およびデジタルツインの統合・連携

　　214.1 アーキテクチャ
　　214.2 導入モデル
　　214.3 ツール
　　214.4 導入形態
　　214.5 外部機能との連携
　　214.6 留意事項
　　214.7 注視すべきトピック
　　214.8 先端技術および研究開発動向
　　214.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　214.10 関与する主な企業

215 小売業における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

　　215.1 アーキテクチャ
　　215.2 導入モデル
　　215.3 主要ツール・技術
　　215.4 導入形態
　　215.5 留意事項
　　215.6 注視すべきトピック
　　215.7 先端技術・研究開発動向
　　215.8 インテグレーションの重要性
　　215.9 ソリューション分野の具体例
　　215.10 代表的なインテグレーションプラットフォームとソリューションプロバイダー
　　215.11 小売IoTに関与する企業群の特徴
　　215.12 小売業界で注目される最新の先端研究開発動向（2025年）
　　215.13 小売IoTにおけるインテグレーション上の留意点

216 コンビニ自動化（セルフレジ／セルフチェックアウト）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

　　216.1 アーキテクチャ
　　216.2 導入モデル
　　216.3 導入ツール・技術
　　216.4 導入形態の留意事項
　　216.5 注視すべきトピック・先端研究開発動向
　　216.6 インテグレーションおよびソリューション分野の動向
　　216.7 主要企業と市場動向
　　216.8 最新の導入事例
　　216.9 先端技術と研究開発動向
　　216.10 インテグレーションとソリューション領域の最前線
　　216.11 課題および今後の注目トピック
　　216.12 インテグレーションとソリューション分野の最新動向
　　216.13 主要ソリューションプロバイダーと技術ベンダーの動向
　　216.14 新興プレイヤーとスタートアップの革新
　　216.15 今後の注目トピックと課題

217 エネルギー産業・電力業界における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

　　217.1 アーキテクチャ
　　217.2 導入モデル
　　217.3 ツール／プラットフォーム
　　217.4 導入形態
　　217.5 留意事項
　　217.6 注視すべきトピック／先端技術・研究開発動向
　　217.7 インテグレーション・ソリューション分野
　　217.8 関与する主要企業
　　217.9 先端研究開発動向の詳細
　　217.10 具体的な先進事例解析
　　217.11 運用上の留意事項

218 資源（石油・ガス）産業における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

　　218.1 アーキテクチャと導入モデル
　　218.2 導入ツール・技術群
　　218.3 導入形態と留意事項
　　218.4 注視すべきトピック・先端技術・研究開発動向
　　218.5 インテグレーションおよびソリューション分野
　　218.6 関与する主な企業
　　218.7 導入形態の詳細と業界動向
　　218.8 具体的なインテグレーション事例・ソリューション領域
　　218.9 注目すべき先端研究開発動向
　　218.10 先進企業の事例と取り組み
　　218.11 今後の課題と展望

219 環境分野におけるIoTとAI（エージェンティックAI／生成AI／マルチモーダルAI）、デジタルツイン統合・連携

　　219.1 アーキテクチャ
　　219.2 導入モデル
　　219.3 使用ツール・技術
　　219.4 導入形態
　　219.5 留意事項
　　219.6 注視すべきトピック
　　219.7 先端技術および研究開発動向
　　219.8 インテグレーションアプローチ
　　219.9 ソリューション事例
　　219.10 環境IoT分野に関与する主要企業
　　219.11 先端技術および研究開発動向

【　実装・応用　】

220 産業用ロボットとファームウェア管理・Over-the-Air（OTA）更新

　　220.1 概要
　　220.2 導入形態
　　220.3 導入されるモデルやツール類
　　220.4 外部機能との連携
　　220.5 AI関連機能
　　220.6 実装にあたっての留意点
　　220.7 注目を集める最新動向
　　220.8 関与する企業・エコシステム
　　220.9 設計ガイドライン（ベストプラクティス）
　　220.10 今後の展望

221 5G対応ロボット応用

　　221.1 最新動向と概要
　　221.2 導入形態
　　221.3 導入されるモデルやツール類
　　221.4 外部機能との連携
　　221.5 AI関連機能
　　221.6 実装にあたっての留意点
　　221.7 注目を集める最新動向
　　221.8 関与する主な企業・組織
　　221.9 まとめ

222 ブロックチェーンによるロボット認証

　　222.1 概要
　　222.2 導入形態
　　222.3 導入されるモデルやツール類
　　222.4 外部機能との連携
　　222.5 AI関連機能
　　222.6 実装にあたっての留意点
　　222.7 注目を集める最新動向
　　222.8 関与する企業
　　222.9 技術的な実装例の詳細
　　222.10 エコシステム展開と分散型社会基盤との関係
　　222.11 グローバル動向・標準化と法規制
　　222.12 スマートコントラクト活用における課題
　　222.13 セキュリティとプライバシー保護の進展
　　222.14 ロボット認証×AIの次世代応用シナリオ
　　222.15 ユーザーエクスペリエンスの変革
　　222.16 今後の展望・課題と方向性
　　222.17 代表的な活用業界・応用シーン
　　222.18 業界をリードする企業・団体の戦略フォーカス
　　222.19 まとめ

223 自律運転のためのエネルギーハーベスティング

　　223.1 概要：自律運転におけるエネルギーハーベスティングの意義
　　223.2 導入形態
　　223.3 導入されるモデルやツール類
　　223.4 外部機能との連携
　　223.5 AI関連機能
　　223.6 実装にあたっての留意点
　　223.7 注目を集める最新動向
　　223.8 関与する企業
　　223.9 運用現場での具体的な応用例
　　223.10 標準化と技術開発動向
　　223.11 AI技術との発展的融合の事例
　　223.12 実装・運用における課題と今後の展望
　　223.13 グローバル動向と先端企業の展開
　　223.14 今後取り組むべき課題と社会的・経済的インパクト
　　223.15 まとめ

224 製造業向けAIロボット?

　　224.1 事業環境
　　224.2 事業特性
　　224.3 注目トピック
　　224.4 先端技術動向
　　224.5 適用ツール／モデル／プロダクト
　　224.6 標準化動向
　　224.7 市場でのプレゼンス
　　224.8 実装および応用事例
　　224.9 課題点
　　224.10 関与企業・団体

225 製造業向けAIロボット?

　　225.1 未来展望と技術進化の方向性
　　225.2 投資動向とビジネスモデル革新
　　225.3 人材育成とスキル開発戦略
　　225.4 政策支援と補助金制度
　　225.5 インダストリー5.0への移行
　　225.6 サステナビリティとグリーンテクノロジー
　　225.7 マルチベンダー環境と相互運用性
　　225.8 グローバル競争と市場戦略
　　225.9 新興アプリケーションと市場機会
　　225.10 実装および応用事例
　　225.11 課題点
　　225.12 プレーヤーおよびエコシステム
　　225.13 スタートアップ動向
　　225.14 今後の展望

226 物流最適化AI応用

　　226.1 事業環境
　　226.2 事業特性
　　226.3 注目すべきトピック
　　226.4 先端技術動向
　　226.5 適用ツール／モデル／プロダクト
　　226.6 標準化動向
　　226.7 市場でのプレゼンス

227 建設・インフラAI応用

　　227.1 事業環境
　　227.2 事業特性
　　227.3 注目トピック
　　227.4 先端技術動向
　　227.5 主なツール／モデル／プロダクト
　　227.6 外部ツール／プラットフォーム連携
　　227.7 標準化動向
　　227.8 市場プレゼンス
　　227.9 実装および応用事例
　　227.10 課題点
　　227.11 関与組織

228 建設・インフラAIロボティクス

　　228.1 パートナーエコシステムの詳細分析
　　228.2 AIモデル標準化ロードマップ
　　228.3 CVC投資戦略のケーススタディ

229 建設AIロボティクスの実プロジェクトによるROI試算／ベストプラクティス

　　229.1 実プロジェクトによるROI試算
　　229.2 ラーニングカーブ分析
　　229.3 ベストプラクティス集
　　229.4 参考文献

230 建設・土木分野における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

　　230.1 アーキテクチャ
　　230.2 具体的な実装例・ユースケース
　　230.3 IoTとAIの統合アーキテクチャと導入モデル
　　230.4 エージェンティックAI（Agentic AI）の統合・連携
　　230.5 生成AI（Generative AI）とマルチモーダルAIの活用
　　230.6 デジタルツインの統合・連携

231 建設・住宅・土木企業における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

　　231.1 アーキテクチャ
　　231.2 導入モデル
　　231.3 ツール
　　231.4 導入形態
　　231.5 留意事項
　　231.6 注視すべきトピック
　　231.7 先端技術および先端研究開発動向
　　231.8 インテグレーションおよびソリューション分野
　　231.9 関与する企業例
　　231.10 生成AIの具体的適用事例
　　231.11 マルチモーダルAIの展開
　　231.12 エージェンティックAIによる自動化
　　231.13 人間とAIの協業・連携
　　231.14 標準化・法規制動向
　　231.15 先端研究開発および今後の注目トピック
　　231.16 関与する企業・スタートアップ例

232 建築BIMにおけるIoTとデジタルツイン／デジタルツイン2.0の統合・連携

　　232.1 アーキテクチャ
　　232.2 導入モデル
　　232.3 ツール
　　232.4 導入形態
　　232.5 外部機能との連携
　　232.6 留意事項
　　232.7 注視すべきトピック
　　232.8 先端技術および先端研究開発動向
　　232.9 インテグレーションおよびソリューション分野
　　232.10 関与する企業