【　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

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

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①

• 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②

• 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①

• 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②

• 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①

• 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②

• 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