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市場調査レポート

商品コード

1879778

5G ・6G・エッジAI・ハイブリッドクラウド高度連携・統合白書2026年版

出版日: 2025年11月27日
発行: Institute of Next Generation Social System
ページ情報: 和文 1760 pages
納期: 即日から翌営業日

概要

■ キーメッセージ

本白書は、5Gから6Gへの進化、エッジAIの深化、ハイブリッドクラウドの成熟化という、通信・データ処理・AI の3つのテクノロジーが高度に連携・統合される時代に向けた、産業・企業の戦略的意思決定に不可欠なリファレンス兼ソリューション・ガイドである。

核心的な価値提案:

▼131のテクノロジー群・領域を網羅

エッジAI、5G/6G、クラウド統合、セキュリティ、AI/MLフレームワーク、BI、デジタルツイン、生成AI、マルチモーダルAI、エージェンティックAIなど、次世代のデジタル基盤を構成するあらゆる要素をカバー

▼ビジネス価値創出の具体化

製造、医療、ロジスティクス、スマートシティ、エネルギー、リアルタイム意思決定など、7つの主要産業別に、導入モデル、実装パターン、ROI設計、リスク管理を提示

▼実装フレームワークの完全性

概説から市場動向、技術トレンド、規制・標準化、アーキテクチャ設計、セキュリティ、運用・SRE、コスト構造まで、企業の実行可能な戦略立案をサポート

▼最新動向と先端技術の統合

連合学習、プライバシー保護技術（差分プライバシー、同態暗号）、ゼロトラストセキュリティ、エージェンティックAI、生成AI、マルチモーダルAI、デジタルツインの最新展開を収録

本白書は、市場アナリストが投資判断に用いる市場規模・成長率予測、産業分析家が技術選定に用いるアーキテクチャ・ツール比較、経営企画部門が経営戦略を構築する際の指標を、統合的かつ体系的に提供する。

■ 利用シーン

▼経営戦略・事業企画

次世代デジタル基盤への投資判断：5G/6G、エッジAI、クラウドへの経営資源配分の優先順位付け産業別の価値創出メカニズムの理解：自社が属する産業における、技術活用による競争力獲得の道筋テクノロジー選択の戦略的根拠：131領域のテクノロジーの中から、自社戦略に最適な組み合わせを判断

▼技術戦略・CTO/CIO 判断

アーキテクチャ設計の参考枠組み：5G/MEC、AI/ML、マイクロサービス、デジタルツイン、ハイブリッドクラウドの統合設計パターン
実装ツール・プラットフォームの評価：各領域における代表的なツール、標準化動向、ベストプラクティス
セキュリティ・ガバナンス・運用の全体像：ゼロトラスト、プライバシー保護、監視・可観測性、SRE設計

▼市場分析・ビジネスインテリジェンス

市場規模・成長率・投資動向：地域別（アジア太平洋、北米、欧州）、産業別の詳細な市場分析
主要企業のポジショニング・エコシステム動向：参入企業、提携動向、事業モデル革新
規制・標準化・ガバナンスの最新動向：3GPP、ETSI、国際標準化機構による規制・標準化の影響

▼新規事業開発・ソリューション企画

新興ユースケース・ビジネスモデル：スマート農業、ヘルスケア、自律ロボティクス、XR体験など
API経済と相互運用性：オープンエコシステムを活用した新規収益機会の発見
実装ロードマップの構築：短期（1～2年）、中期（3～5年）、長期（5年以上）の施策体系化

■　期待されるゴール

意思決定の質向上 - 感覚的な判断ではなく、体系的なデータに基づいた、経営判断・技術判断の実現

投資効率の最大化 - 市場成長性、技術成熟度、リスク・コンプライアンス要件を総合的に評価した、最適な投資配分

リスク低減 - セキュリティ、規制対応、技術的な落とし穴を事前に認識し、実装時の課題を最小化

イノベーション加速 - 131領域のテクノロジーの組み合わせ可能性を理解し、自社にとっての新規価値創出を企画

組織間連携の促進 - 経営層、技術層、現場層が同じリファレンスフレームワークを共有することで、戦略的一貫性を実現

市場競争力の維持・向上 - テクノロジートレンドに基づいた、自社の差別化ポイント・競争戦略の再構築

■　本白書で得られる具体的情報

セクション構成 - 3つの視点

▼テクノロジー深掘り（セクション1-24）

5G/MEC、AI/ML、マイクロサービス、エッジコンピューティング、エネルギー効率、データ統合、デジタルツイン、BI、セマンティック相互運用性の各領域において、アーキテクチャ、導入パターン、設計原則、実装ガイド、リスク・課題、ロードマップを提示します。

▼ビジネス価値創出（セクション25-30）

自動化、製造、予測保全、スマートシティ、ロジスティクス、医療の各産業分野において、価値ドライバ、KPI体系、実装ステップ、ROI設計を詳述します。

▼テクノロジー統合・応用（セクション31-131）

エッジAI・分散コンピューティング、通信・ネットワーク統合、ハイブリッドクラウド、連合学習・協調AI、生成AI、マルチモーダルAI、エージェンティックAI、モデル構築、データ取得・連携、機械学習、セキュリティ・プライバシー、インテグレーション・プラットフォーム、可視化・HMI、分散セキュリティ、プライバシー保護、リアルタイム処理、データ統合・管理、自然言語・対話、没入型体験の領域において、それぞれアーキテクチャ、ツール、実装パターン、先端技術動向、主要企業を詳述します。

■　レポートの利用価値

本白書は、5G・6G・エッジAI・ハイブリッドクラウドの高度な連携・統合が、企業の競争力を左右する時代において、産業・技術分析の専門家が、最高の投資・事業判断を下すための不可欠なリファレンスである。

✓ 131のテクノロジー領域を体系的に理解 - 個別技術ではなく、統合的なエコシステムとしての認識
✓ 7つの産業別ビジネス価値を具体化 - 市場機会と投資効果の明確化
✓ 実装ロードマップの作成 - 短中長期の戦略立案と優先順位付け
✓ リスク・セキュリティ・ガバナンスを網羅 - コンプライアンス面での確実性

5G ・6G・エッジAI・ハイブリッドクラウド高度連携・統合白書2026年版

概要

■ キーメッセージ

■ 利用シーン

■ 期待されるゴール

■ 本白書で得られる具体的情報

■ レポートの利用価値

目次

1 概説・定義

2 市場動向・成長要因

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

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

5 5G/MECテクノロジー

6 AI/MLフレームワーク

7 APIゲートウェイとマイクロサービスアーキテクチャ

8 エッジコンピューティング

9 エネルギー効率分野におけるビジネス価値創出

10 エネルギー分野におけるビジネス価値創出

11 クラウドIoT プラットフォームとデバイス管理

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

13 セキュリティ と コンプライアンス

14 セマンティック相互運用性と標準化

15 データ統合 と ETL/ELT

16 デジタルツイン

17 ビジネスインテリジェンス

18 マイクロサービスアーキテクチャ

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

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

21 ワークフロー自動化

22 観測可能性と監視技術

23 時系列データベースとデータ管理

24 時系列データベース

25 自動化分野におけるビジネス価値創出

26 製造分野におけるビジネス価値創出

27 予測保守分野におけるビジネス価値創出

28 スマートシティ分野におけるビジネス価値創出

29 ロジスティクス分野におけるビジネス価値創出

30 医療分野におけるビジネス価値創出

31 エッジAIプロセッサの低電力・高性能化領域

32 エッジデバイスにおけるリアルタイム推論最適化

33 分散AIモデルの協調学習アーキテクチャ

34 エッジクラウド統合プラットフォーム

35 エッジAI向けモデル圧縮・量子化技術

36 エッジコンピューティング統合

37 5GエッジAI統合による超低遅延実現

38 IoTデバイス間メッシュネットワーク最適化

39 アダプティブネットワーク管理AI

40 Multi-Access Edge Computing（MEC）活用

41 製造向けプライベート5Gネットワーク

42 超信頼性低遅延通信

43 大規模マシンタイプ通信

44 ロボット工学向けの強化型モバイルブロードバンド

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

46 5Gとのエッジコンピューティング統合

47 5G経由のリアルタイムロボット制御

48 マルチアクセスエッジコンピューティング（MEC）

49 ハイブリッドクラウド統合の概要

50 IoTデバイス間での連合学習

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

53 エッジ連合学習によるリアルタイム適応

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

55 自律型IoTエージェントシステム

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

57 目標指向型IoTタスク自動化

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

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

60 IoTデータ生成による合成データセット作成

61 IoT低コードアシスタント

62 自動IoTアプリケーション生成

63 IoT異常検知用生成モデル

64 ジェネレーティブ最適化アルゴリズム

65 視覚・音声・センサデータの統合処理

66 マルチモーダル環境認識システム

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

68 マルチモーダルデジタルツイン

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

70 マルチフィジックス統合シミュレーション分野

71 リアルタイムマルチスケールモデリング

72 エッジシミュレーションアーキテクチャの分野

■　期待されるゴール

■　本白書で得られる具体的情報

■　レポートの利用価値

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

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

13 セキュリティとコンプライアンス

15 データ統合と ETL/ELT

114 ＜45＞　地理空間情報システム（GIS）

115 ＜46＞　KPIリアルタイムモニタリング

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）

117 ＜48＞　可視化パフォーマンス最適化技術