LiBRA 05.2021 / Juku_IoT

LiBRA 05.2021 / Juku_IoT
ITソリューション塾・第36期／第3回 IoT／モノのインターネットと 5G（第５世代移動体通信システム） 2021年2月24日
DXを支えるテクノロジー・トライアングルデータ解析 AI・機械学習機械学習・深層学習 AIチップなどデータ収集 IoT センサー・モバイル自律制御など 5G 第5世代信システム DX : Digital Transformation デジタルを使いこなしその価値を最大限に活かせる企業の文化や風土への変革データ活用クラウドサーバーレス・コンテナ SaaS・PaaSなど SDI ソフトウェア化されたインフラ
IoT／モノのインターネット DX次代のビジネスの基盤となる
サイバーフィジカルシステムとIoT データ収集モニタリングデータ解析原因解明・発見/洞察計画の最適化データ活用業務処理・情報提供機器制御ヒト・モノクラウド・コンピューティング日常生活・社会活動環境変化・産業活動現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World Cyber Physical System／現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステムアナログな現実世界のものごとやできごとをデジタル・データで捉えデジタル・ツイン（現実世界のデジタル・コピー）を作る狭義のIoT デジタルとフィジカルが一体となって高速に改善活動を繰り返す状態を実現ビジネスの最適化を維持する広義のIoT
IoTとビジネスデータ収集モニタリングデータ解析原因解明・発見/洞察計画の最適化データ活用業務処理・情報提供機器制御ヒト・モノクラウド・コンピューティング日常生活・社会活動環境変化・産業活動現実世界／Physical World サイバー世界／Cyber World Cyber Physical System／現実世界とサイバー世界が緊密に結合されたシステム IoTシステム構築ビジネス確実な原価回収＋利益拡大は難しい現場オペレーションに精通しセンサー×ネットワーク×運用を最適化狭義のIoT サービス価値提供ビジネスハイリスク・ハイリターン型の可能性データによる現場の見える化と UXの高速改善が前提広義のIoT
IoTが生みだす2つのループ 6 現実世界のデジタル・コピーデジタル・ツイン規則や関係の見える化未来予測・最適解インサイト・示唆機器制御・指示命令・アドバイス最適化ループ効率・省エネ・生産性・時短・コスト削減などイノベーション変革ループ UX(体験価値)向上、新たな連携、利便性向上、驚き・感動など
IoTをビジネスにするための6つの前提 7 現実世界のデジタル・コピーデジタル・ツイン規則や関係の見える化未来予測・最適解インサイト・示唆機器制御・指示命令・アドバイス最適化ループ効率・省エネ・生産性・時短・コスト削減などイノベーション変革ループ UX(体験価値)向上、新たな連携、利便性向上、驚き・感動などセンサー  センサー・チップ  センサーネットワーク  センサー・フュージョンなどクラウド  データの収集・蓄積  計算処理能力の提供  アプリケーションなど AI（機械学習）  データの分析  最適解の導出  規則性や関係性の見える化など 5G（第５世代移動通信システム）  高速・大容量  他端末接続  低遅延などアジャイル開発・DevOps  現場のフィードバックをうけて高速に改善  ニーズの変化に俊敏な対応  バグフリー・高品質なソフトウエア開発など AIチップ  自律制御  自律連携  リアルタイム処理など
社会基盤のシフト「モノ」の価値のシフト IoTがもたらす２つのパラダイムシフト 1. 現実世界のデジタル・データ化 2. ビッグデータを使ったシミュレーション 3. 現実世界へのフィードバック 1. 「ハード＋ソフト」がネットワーク接続 2. モノとクラウド・サービスが一体化 3. システム全体で価値を生成ハードウェアソフトウェアハードウェアモノの価値は、ハードウェアからソフトウェアへそしてサービスへとシフトアナリティクス人工知能＋シミュレーションアプリケーションクラウド・サービスビッグデータ現実世界のデジタルコピー現実世界のデジタルデータ化 IoT デジタル・ツインの実現「モノ」のサービス化インターネットクラウド・サービス
デジタルツイン 9 電脳世界（Cyber World）現実世界（Physical World） Cyber-Physical System スマートフォン自動車ウェアラブル家電スマートメーター 263 Kw ○×電力様々なアクティビティスマートフォン自動車ウェアラブル家電スマートメーター 263 Kw ○×電力様々なアクティビティデータ最適解シミュレーションデジタル・ツインを使って最適解を導出
「モノ」のサービス化モノの価値は、ハードウェアからソフトウェアへ、そしてサービスへとシフトハードウェアソフトウェアサービス機能・性能を随時更新可能機能・性能の固定化機能・性能を継続的更新可能モノの価値を評価する基準がシフト
「モノ」のサービス化自動車メーカー航空機メーカー工作機械メーカーアナリティクスソフトウェア改修データ収集ソフトウェア配信新規開発制御ソフトウェアアナリティクスソフトウェア改修データ収集ソフトウェア配信新規開発制御ソフトウェアアナリティクスソフトウェア改修データ収集ソフトウェア配信新規開発制御ソフトウェア運行データ走行データ作業データ制御制御制御遠隔からの保守点検・修理、自律化機能による自己点検や修復、ソフトウェア更新による機能・性能・操作性の改善インターネット
使用の現場センサーコンピュータソフトウエアモノ・製品モノのサービス化の本質ものづくりの現場開発製造保守サポートソフトウェア改修・更新インターネット直結・連係
サプライ・チェーンとデマンド・チェーン生産物流販売部品・材料サプライヤー／下請け会社消費者／購入企業製造業卸売業小売業情報の流れモノの流れ正確な需要予測消費に見合った円滑な商品の流れを実現する消費現場の正確でタイムリーなデータ消費現場のデータに基づく最適な商品の流れを実現する POSや販売データだけではなく、主義主張、趣味嗜好、人生観や悩み、ライフログ、生活圏などを含めて消費者を深く知るためのデータサプライ・チェーン Supply Chain デマンド・チェーン Demand Chain
サプライ・チェーンとデマンド・チェーン正確な需要予測消費に見合った円滑な商品の流れを実現する消費現場の正確でタイムリーなデータ消費現場のデータに基づく最適な商品の流れを実現する POSや販売データだけではなく、主義主張、趣味嗜好、人生観や悩み、ライフログ、生活圏などを含めて消費者を深く知るためのデータサプライ・チェーン Supply Chain デマンド・チェーン Demand Chain 日本メーカは、製造現場の改善活動やTQC（Total Quality Control）活動を中心に、SCM（サプライチェーン・マネジメント）に力を入れ、ムダのない効率的なものづくりで競争優位を確保してきた。しかし、グローバル競争に突入したいま、日本メーカのこれまでの競争戦略が通用しなくなっている。とくに価格競争で強みを発揮する中国やインドがグローバル市場へ進出したことで、日本メーカの競争力はますます低下している。ものづくりの付加価値の源泉は、「いかに作るか」という製造生産プロセス（SCM）から、「何を作るか」という企画開発プロセス（DCM）へと大きくシフトしている。日本メーカはこれまで「下り車線」のSCMには強かったが、「上り車線」のDCMに弱かった。日本メーカの営業利益率が低いのはそのためである。デジタル時代のものづくりでは、利益率の低いサプライチェーンよりも利益率の高いディマンドチェーンに強い企業が生き残るといわれる。デジタル時代のものづくりでは、利益率の低いサプライチェーンよりも利益率の高いディマンドチェーンに強い企業が生き残る可能性が高い。
「モノのサービス化」ビジネスコア・ビジネス  既存ビジネス  蓄積されたノウハウ  確実な顧客ベース付加価値ビジネス  収益構造の多様化  既存ノウハウの活用  顧客ベースの囲い込み新規ビジネス  顧客価値の拡大  ノウハウの創出  顧客ベースの拡大製造・販売製造・販売製造・販売走行距離に応じた従量課金サービス Pay by Mile 出力×時間に応じた従量課金サービス Pay by Power 工事施工自動化サービス Smart Constriction 建設機械遠隔確認サービス KOMTRAX 安全・省エネ運転コンサルティング予防保守・交換燃料費節約コンサルティング予防保守・交換
ビジネスス・モデルの変革 VISION-S Prototype WOVEN City e-palette エンターテイメント・デバイスエンターテイメント空間としてサービスを提供するためのデバイスサービス・プラットフォームとしてコネクテッドな時代の社会・生活空間としてコネクテッドな時代のビジネスの可能性・新たな生き残り戦略の模索
TOYOT Woven City あらゆるモノやサービスがつながる実証都市「コネクティッド・シティ」を東富士（静岡県裾野市）に設置
顧客価値価値実装体験更新  心地良い・使い易い  もっと使いたい  ずっと使い続けたい  継続的な改善  最適を維持  顧客の期待を先回り UX ソフトウエア「モノのサービス化」の構造機能仕様モノづくりハードウェア UI サービス・ビジネスとは、コトの価値を提供し続けるビジネスのことコトづくり
時計の速さと時代の変化時計の速さ時代 1990年 2007年インターネットの登場 iPhoneの発売 Webやソーシャルメディアの普及スマートフォンの普及  社会の脈動と人の行動の一体化  人の考えや社会の動きの同期化  意志決定や行動変化の加速ビジネスの主役がモノからサービスへ圧倒的なビジネス・スピードが求められる時代  常時インターネット & 接続常時携帯  ネット接続の民主化 & 情報伝達速度の瞬時化
ソフトウエア・ファーストの必然性ソフトウェアで実装変化に俊敏に対応できる圧倒的スピードを獲得アジャイル開発、DevOps、クラウド、コンテナ、サーバーレスなどの高速化のための手段を適用社会環境が複雑性を増し将来の予測が困難な状況 VUCA モノ／資産の所有がリスク顧客／社会のニーズが急変モノ／資産を所有せずサービスとして必要な時に利用料金を払って利用する独自開発に拘らず汎用品の適用範囲を拡げ低コスト・短期間・頻繁に製品をリリース競合他社の参入障壁が低下業界という枠組みを超えての参入を容易にするサービスの機能や性能、UIやUX 製品の機能や性能、UIやUX データで現場の状況や顧客ニーズの変化を迅速・的確に捉え、高速に改善を繰り返す
ソフトウェア化するモノ 21 物理的・物質的なモノでしか実現できない部分プログラムで制御または実現できる機能・性能  レンズ  シャッター  ボディなど  タイヤ  エンジン  車体など  機体・翼  ジェット・エンジン  燃料タンクなど  シャッタースピード  発色・感度  フォーカスなど  ブレーキ・タイミング  エンジン制御  機器のオンオフなど  姿勢や方向の制御  エンジンの制御  機内環境の制御などソフトウェアハードウェア  製造コストの低減  故障要因の低減  保守容易性の実現できるだけシンプルに  開発コストの低減  高機能化のしやすさ  保守容易性の実現できるだけ多機能に IoT化通信機能を組み込みインターネットにつなげることでモノをサービス化するモジュラー化機能を標準化・部品化することで、生産コストの低減と保守性を向上させる
ソフトウェア化するモノ 22 ダグラスDC7（1953）ボーイング787（2011）（グラス・コックピット）ハードウェアソフトウェアハードウェア遠隔からの保守点検、修理、自律化機能による自己点検や修復ソフトウェア更新による機能・性能・操作性の改善が可能。監視・分析・最適化監視・分析・最適化全ての作業や操作は人間を介在し、機械の交換や修理などの、物理的作業を必要とする。
ビジネス価値の比較ハードウェア車両本体ソフトウェア制御系サービス保守・点検・修理自動車メーカーハードウェア車両本体ソフトウェアサービスの実装制御系のスマート化サービスモビリティ・サービス生活サービスなど保守・点検・修理の価値向上ソフトウェアによって実装汎用部品化モジュラー化機能・操作のソフトウェア化サービス価値を高めてビジネスを差別化モビリティ & X サービス事業者ビジネス・プロセスのソフトウェア化高速改善欠陥ゼロ要求品質
属性データと行動データ性別・年代・結婚・職業・・・  女性・20代・独身・事務職・手芸が好き・・・属性に応じて最適化された機能・性能・品質の提供属性データ属性（静的）データ ✖️ 商品（モノ）商品力向上＝調査✖️技術開発✖️製造技術個人場所・時間・体験・感情・・・  競技場・夏の夕方・サッカー観戦・勝利の喜び・・・状況に応じて最適化された感動・楽しさ・共感の提供行動データ行動（動的）データ ✖️ UX（体験）共感デジタル接点・取得頻度の増加によって解像度が上昇 UX向上＝多接点✖️高頻度✖️高速改善状況主義主張・人生観・価値観・悩み・生活圏・・・
データとモノ／コト・ビジネスの関係属性データ商品販売代金属性に最適化された商品の作り込み魅力的な商品を作る属性理解→商品設計→商品開発行動データ UX サブスク従量課金状況に最適化された UXのアップデート魅力的な体験を作る状況理解→UX設計→UX開発体験を継続したいという想いへの対価商品を手に入れることへの対価行動データ商品販売代金うまくいかないビジネス行動データを取得する意味がない商品の機能や性能をアップデートできなければ意味がないアップデートのコストをまかなえない
モノ・コト・体験モノ魅力的な機能・性能・品質を実装したカタチある商品コト適切なタイミングに便利で必要十分なカタチなきサービス体験楽しい、心地良い、使い続けたいなどを感じさせる物語・ジャーニー惣菜パンコンビニ決済・ポイント生命保険ライフ・プランナーコミュニケーション自動車販売店・営業移動サービスメーカーサービス事業者プラットフォーマーメーカー主導で魅力的なモノを作るプラットフォーマー主導で魅力的な体験を作る属性（静的）データ固定的な個人の理解行動（動的）データ状況に応じた個人の理解体験を得る手段としてのツールユーザーによるモノの所有が前提事業の主体モノが主役時代の事業体験が主役時代の事業
体験データを手に入れるためのプラットフォームモノ魅力的な機能・性能・品質を実装したカタチある商品コト適切なタイミングに便利で必要十分なサービス体験楽しい、心地良い、使い続けたいなどを感じさせる物語・ジャーニー  惣菜パン  生命保険  自動車など  コンビニ  ライフランナー  販売店・営業など  決済・ポイント  コミュニケーション  移動サービスなどモノとコトをつないだ体験データを掌握プラットフォーマー
データ活用の前提はData Virtuous Cycle を実装することプロダクトやサービスを提供するプロダクトやサービスを使用するデータを収集するデータから学ぶプロダクトやサービスを改善する IoT・Mobile・Web AI（機械学習）クラウド＋デバイスデータ生活データ行動データ属性データ
IoTの仕組みと使われ方
IoTの機能と役割の4段階 30 モニタリング Monitoring 制御 Control 最適化 Optimization 自律化 Autonomy センサーと外部データソフトウェアアナリティクス人工知能（機械学習）  製品の状態  外部環境  製品の稼働、利用状況  製品機能の制御  パーソナライズ  製品機能・性能の向上  予防診断  サービス、修理  製品の自動運転  他製品やシステムとの自動的連携  自己診断と修理・修復  製品の自動改良とパーソナライズセンサー、CPU、メモリーなどの小型化・低コスト化ソフトウェアやクラウドの進化とネットワークの低コスト化モデリングやシミュレーションのアルゴリズムの進化とビッグデータ人工知能アルゴリズムの進化製品への組み込み
IoTの3層構造 31 クラウドクラウドエッジ・サーバーゲートウェイセンサー/モノセンサー/モノ通信料の削減最低限のデータを送受信セキュリティ確保機密データをローカルに保持低遅延機器をリアルタイム制御拠点内／地域内遠隔通信遠隔通信データ活用と機能連携データ集約と高速応答データ収集と遠隔送信データ受信と遠隔制御通信料の増大全データを送受信セキュリティ困難機密データを送受信高遅延機器を遠隔制御ネットワーク負荷低減スループット安定ネットワーク負荷増大スループット低下デバイス層エッジ・コンピューティング層クラウド・コンピューティング層
機能階層のシフト 32 データの生成状況判断・制御モノの集合体データの収集・集約短期での分析深い分析サービス連携データの蓄積データの生成状況判断・制御モノの集合体データの収集・集約短期での分析深い分析サービス連携データの蓄積状況判断・制御個別のモノクラウドエッジモノ  データ発生源に、できるだけ近いところで処理する  「深い分析」の前に、リアルタイムで処理・分析する  データの変化に追従して迅速にアクションを起こす高度な機能をエッジやモノにシフト
学習と推論の役割分担 33 学習推論学習推論  大規模な計算能力  専用プロセッサー  長時間演算  比較的小規模な計算能力  専用プロセッサー・省電力  短時間演算学習モデル学習モデル学習推論学習モデル学習モデルクラウドでモデルを作り、そのモデルをエッジのデバイスに送りリアルタイムの現場のデータから予測や判定を行う。リアルタイム性が重要な処理は、できるだけ現場に近い場所で処理できたほうが有利。また、機器の個体差にも対処できる。クラウドで完結するサービスに適用。学習推論推論モデル（予測や分類などのルール）を大量のデータから作る推論モデルを使って現場データから予測や分類、判断／判定を行う AISing,HACURUS, SOINN など ARAYA,LEAPMIND, IDENなど ABEJA,Microsoft,Google, Facebook,Amazon, Preferred Networkなど NVIDIA,Intelなど
デバイス側のAIチップ（エッジAIチップ）の必要性電力消費量の増加  世界の電力消費量は伸び続けており、環境問題としても取り沙汰されている。  デバイスが増加し、データのやり取りが増加するとさらに世界の電力消費量が大きくなる可能性が高い。リアルタイム性への対応  データ転送などによる通信遅延の発生は，遠隔医療や産業ロボット、自動運転では通信遅延は命取りになる場合がある。  自動運転で認識が遅れてブレーキが遅れるなど即時応答が必要な分野は多い。
超分散の時代 35 インターネット専用ネットワークインターネット専用ネットワーク専用ネットワークテキストテキスト+ 画像マルチメディア（テキスト×画像×動画）マルチメディア + センサー全てのデータ保管・処理は集中大規模なデータ保管・処理は集中小規模なデータ保管・処理は分散大規模なデータ保管・処理は集中小規模なデータ保管・処理は分散大規模なデータ保管・処理は集中小規模なデータ保管・処理は分散高速な処理・応答・制御は超分散集中コンピューティング分散コンピューティングクラウド・コンピューティング超分散コンピューティング通信経路上のエッジサーバー分散サーバー分散サーバーローカルエッジサーバー 1960年代〜 1980年代〜 2000年代〜 2015年〜組み込みコンピューター
IoTの目指していること調整や連携：打合せ調整や連携：打合せ調整や連携：打合せ Input ：人間→紙の書類 Output：紙の書類→人間 Input ：人間→コンピュータ Output：コンピュータ→人間 Input ：機械→コンピュータ Output：コンピュータ→機械デジタル化前人間が主体で行う仕事を機械が支援する機械が支援して人間が仕事をする調整や連携：機械同士 Input ：機械→機械 Output：機械→機械管理：コンピュータ目標設定：人間デジタル化後自律制御監視・指示データ＋機械学習機械にできることは徹底して機械に任せ人間しかできないことを人間が行う機械と人間が一緒に仕事をする自律制御 H2H Human to Human M2H Machine to Human M2M Machine to Machine
IoT World Forumのリファレンス･モデル 37 物理的なデバイスとコントロー Physical Devices &controllers モノと設備・モノの周辺に配置される制御機器類接続 Connectivity ネットワークや機器との通信エッジコンピューティング Edge Computing モノの周辺でのデータ分析や変換処理データ抽象化 Data Abstraction データ集約とアクセスアプリケーション Application データ活用（業務処理・分析・レポート）協働とプロセス Corroboration & Processes 人と業務プロセスデータの蓄積 Data Accumulation データの蓄積と管理
5G （次世代移動体通信システム）次代を支えるデータ連係基盤
1G 2G 3G 4G 5G 音声テキストデータ動画あらゆるモノがつながることを前提とした社会課題の解決通信・コミュニケーションの性能向上移動体通信システムの歴史 1979〜 1993〜 2001〜 2012〜 2020〜 9.6Kbps 28.8〜384Kbps 2.4〜14.4Mbps 0.1〜1Gbps 10Gbps〜
5Gのビジネスの適用領域データ量超増大 × 即時性向上 1通信あたりのデータの嵩が増える  リッチ化する：高精細や高音質になり臨場感、没入感が増す  多角化する：同時に取り扱える情報の選択肢が増える 1通信あたりのデータの種類が増える  制御用の情報（センサーやカメラからの情報）が増える：自動○○が実現する  参考可能な情報（ログ情報）が増える：パーソナライズのパターンが増える、レコメンドの精度が向上する、対象への理解が深まるタイムラグがほぼ無くなる  距離の制約が消える：各地に散らばる人たち同士で同時に何かやる、今やった/起きたことをすぐに取り込んですぐ活かす社会（利便性）向上系医療分野  超高信頼低遅延通信の実現で移動中や遠隔地の高度診療が可能になり、医療格差が解消される農林水産分野  超大量端末同時接続の実現で作物や家畜などの状況を把握するセンサーと散水・薬剤散布や給餌を実施するロボットやドローンの制御が可能になり、減少する従事人口を補える土木建築分野  超大量端末同時接続と超高信頼低遅延通信の実現によって遠隔制御が可能になり、危険度が高い高所・鉱山・災害地などの現場での安全な作業が確保でき、またドローンの活用による高精度測量などの精度が向上する生活分野  自動運転と遠隔制御によって、細分化された公共交通が実現する  センサー情報を駆使して状況を把握する店舗運営が可能になる  遠隔授業や家庭教師の実現によって、学習格差が解消される  大量センサーと自動判定AIによって、防災・防犯・減災力が向上  VRオフィスとテレワークが実現するコンテンツ向上系スポーツの場合⇒体験が深くなる  自動制御が可能になってカメラ台数を一気に増やせることで、多地点・ドローンなどによる多角度撮影ができるようになる  取得データの種類が増え分析できる情報が増えることで、選手のバイタルデータ・顧客のバイタルデータ・環境データが取得できるようになる  AIが発達することでデータの有効活用レベルが上がり、多角的な分析結果を提示できるようになるエンタメの場合⇒現実を超える仮想実現へ  即時性が向上することで出演者の居場所を問わない制作環境を実現させることや、同時多人数対応の参加型体験の提供ができるようになるスポーツ＆エンタメに共通  1通信あたりの送信データの嵩が増え、高画質・高音質・8K360°リアルタイムな高臨場感映像が提供できるようになり、また視聴者に合わせた多種多様な映像・情報を提供できるようになる生活者データ・ドリブン・マーケテイィング通信より https://seikatsusha-ddm.com/article/10129/
5Gの3つの特徴先送り高速・大容量大量端末接続超低遅延・高信頼性 100万台/k㎡ 1ミリ秒 20Gビット/秒 1Gビット/秒 10万台/k㎡ 10ミリ秒 20 倍 5G 4G URLLC： Ultra-Reliable and Low Latency Communications mMTC： massive Machine Type Communications eMBB： enhanced Mobile Broadband リアリティの再現光ファイバーの代替／補完高精細／高分解能なデジタル・ツインの構築時空間の同期リアルタイム連携
第５世代通信の適用例高速・大容量データ通信  10G〜20Gbpsのピークレート  どこでも100Mbps程度大量端末の接続  現在の100倍の端末数  省電力性能超低遅延・超高信頼性  1m秒以下  確実な通信の信頼性担保 5G 多様なサービスへの適用を可能にする  異なる要件のすべてを1つのネットワークで実現する。  各要件をに応じてネットワークを仮想的に分離して提供する（ネットワーク・スライシング）。 2020年代〜２時間の映画を３秒でダウンロードロボット等の精緻な遠隔操作をリアルタイムで実現自宅内の約100個のモノがネットに接続 (現行技術では数個) 現在の移動通信システムより 100倍速いブロードバンドサービスを提供利用者がタイムラグを意識することなく、リアルタイムに遠隔地のロボット等を操作・制御スマホ、PCをはじめ、身の回りのあらゆる機器がネットに接続
参考:5Gの社会実装に向けたロードマップ 43
5Gの普及段階高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 高速 eMBB 低遅延 URLLC 多接続 mMTC 4G（LTE） 4Gコアネットワーク LTE 基地局 4Gコアネットワーク LTE 基地局 NR 基地局マクロセルスモールセル既存周波数帯新しい周波数帯 NSA NSA: Non-Standalone 5Gコアネットワーク LTE NR 基地局既存周波数帯新しい周波数帯 SA SA: Standalone マクロセルスモールセル NR ユーザー情報制御情報ユーザー情報ユーザー情報制御情報 SA LTE: Long Term Evolution NR: New Radio 5G初期 5G普及期 2010〜 2020〜 2022〜
ローカル5G（Private 5G） 5G：住宅街や駅・商業地域等の広域／通信事業者ローカル5G：「自己の建物内」又は「自己の土地内」／その場所を利用する権利を持つ者
第５世代通信におけるネットワーク・スライス高速・大容量データ通信大量端末の接続超低遅延・超高信頼性 5G ネットワーク・スライシング高効率ネットワーク・スライス低遅延ネットワーク・スライス高信頼ネットワーク・スライスセキュアネットワーク・スライス企業別ネットワーク・スライスエネルギー関連機器の監視や制御農業設備や機器の監視や制御物流トレーサビリティ遠隔医療各種設備機器の監視と制御ゲーム災害対応自動車 TISや自動運転公共交通機関医療遠隔医療や地域医療自治体行政サービス金融サービス企業内業務システム各種クラウドサービス・・・
第５世代通信におけるネットワーク・スライス高速・大容量データ通信大量端末の接続超低遅延・超高信頼性 5G ネットワーク・スライシング SIM SIM SIM 閉域網閉域網閉域網 SIM SIM SIM(subscriber identity moduleもしくはsubscriber identification module/SIMカード)とは、電話番号を特定するための固有のID番号が記録された、携帯やスマートフォンが通信するために必要なICカードのこと。
つながることが前提の社会やビジネスアナリティクス最適化・予測などアプリケーション機器制御・指示命令情報提供等データクラウド・サービス
ネットコマース株式会社 180-0004 東京都武蔵野市吉祥寺本町2-4-17 エスト・グランデール・カーロ 1201 http://www.netcommerce.co.jp/

Check these out next

LiBRA 05.2021 / Juku_IoT

Recommandé

Contenu connexe

Présentations pour vous(20)

Similaire à LiBRA 05.2021 / Juku_IoT(20)

Plus de Masanori Saito(20)

Dernier(20)

LiBRA 05.2021 / Juku_IoT