1. 現場で活用しやすいこと
   1. エンドユーザコンピューティングを実現すること(GUI)
      1. 分析
      2. データフロー
      3. ビジュアライゼーション
      4. アプリケーション開発
   2. データを活用しやすいこと
      1. ビジュアライゼーション
      2. データ・カタログ化
      3. データの効率的な探索
         1. 階層化
         2. 標準化
         3. 検索
      4. データの意味づけ
         1. (AIによる自動化？)
         2. ごみにしないために
2. IoT基盤上でイノベーションをおこせること
   1. 現場で試行錯誤ができること
      1. アジャイル
      2. デザイン思考
      3. ビジネス観点
   2. より確度の高い予測(分析結果)をもって人が判断できること
   3. 企業内で広く横の活用ができること
      1. 特定部門でのカイゼンの延長線上に留まらない
      2. コーポレートITとの接続
   4. ⇒現場の人材は試行錯誤が出来る人材にシフトする必要がある
3. 現実世界と迅速なコラボレーションができること
   1. リアルタイム性
      1. インメモリ処理
      2. ストリーミング処理
      3. エッジ処理
      4. デバイス処理
   2. エッジ側での脊髄反射
      1. エッジソリューションの重要性は増す
      2. 現象発生場所に出来る限り近い場所での判断
      3. エッジインテリジェンス
         1. モデルの適用
         2. 専用チップ
   3. コラボレーション with
      1. Things
         1. ⇒自動制御
      2. 人
         1. ⇒気付き
4. 新たな知見(価値)を取り出せること
   1. 高度なデータ分析ができること
      1. 機械学習
   2. 異なるデータの組み合わせから価値を取り出せること
5. 現実世界を射影できること
   1. デジタルツイン
      1. 最新のステータスをもつ
      2. スキーマモデルをもつ
   2. サイバーフィジカルシステム
      1. Thingsを管理することができる
      2. 仮想世界でのシミュレーションができる
6. 繋げられること
   1. 各種プロトコル対応
      1. Things
      2. データソース
   2. 各種通信方式対応
      1. 有線
      2. 無線
         1. Wi-Fi
         2. LTE/CDMA
         3. LPWA
            1. SIGFOX
            2. LoRaWAN
         4. BLE
   3. 外部リソース
      1. 外部データの活用
         1. DaaS
         2. APIエコノミー
      2. 外部サービスの活用
         1. API
            1. 一例
            2. VisionAPI
            3. 機械学習の利用を簡便に
   4. 内部リソース
      1. APIの外部公開
         1. コンシューマ
         2. パートナー
      2. コーポレートIT
         1. ERP
   5. 人
7. オープンであること
   1. オープンイノベーション
      1. 特定のベンダー、SIerに依存するスタイルは限界がくる
      2. 企業内のリソースだけでは限界がある
   2. 外部リソースの活用を目指すべき（エコシステム）
      1. API
         1. 内部APIの公開
         2. 外部APIの活用
      2. 技術
         1. OSS
      3. 人材
         1. 開発者
         2. データサイエンティスト
         3. デザイナー
   3. 将来的なホリゾンタルな接続を意識
      1. 標準化の動向をウォッチ
      2. 他のプラットフォームとの接続
      3. スマートシティとの連携
      4. コネクテッドカーとの連携
8. 変化に柔軟に対応できること
   1. 成長する基盤であること
      1. スモールスタート可能なこと
      2. 最初から全部のせは厳しい
         1. 効果が定義しにくい
         2. 要件が固まらない
         3. コスト面
      3. その時々の最新の技術をとりこめること
         1. 新技術の展開が早い領域
      4. スケールアウト可能なこと
         1. スケールインも
   2. デバイス／データソースを柔軟に追加できること
   3. データフローの柔軟な組み換えができること
   4. (※ 要件を当初から決められないことがポイント)
   5. IoT分野の技術はまだまだ進化中
      1. 静止点はとりにくい
   6. 将来的に全てクラウド／DC側では処理できなくなる
      1. アーキテクチャーチェンジが必要
      2. 5Gネットワークの登場
      3. エッジ側での処理
      4. FogComputing
         1. 中間層
      5. →通信キャリアに再チャンス到来
9. セキュアであること
   1. 必須要件
      1. Thingsをターゲットにした攻撃はすでに複数報告されている
   2. デバイス認証
      1. AWS IoTのケース
         1. X509
         2. TLS1.2
   3. 防御
10. 可用性があること
    1. レベル分けが必要
       1. 情報系
       2. 制御(業務)系
11. コスト競争力があること
    1. コストが低いこと
       1. クラウドの活用
          1. 場合によっては高価格
       2. データ配置(保存)の最適化
    2. 維持管理性がよいこと
       1. マネージドの活用
    3. IoT基盤の準備自体に時間をとられないこと
       1. すぐに構成可能なものを選ぶ
       2. 陥りがちな駄目パターン
    4. デバイス管理の効率化
       1. 大量のデバイス
          1. 2020年に500億！
       2. 管理の自動化
12. 技術競争力があること
    1. 最新の技術
       1. IoT向け無線通信
       2. (5G)
          1. 低レイテンシー
          2. 広帯域
          3. 将来的には5Gなど無線経由のIoTが基本となる可能性
    2. 大量かつ多様なデータに対応する基盤
       1. 大量のデータに対応できること
          1. 格納
          2. 性能
          3. 処理
             1. 大規模分散
       2. 構造化／非構造化
          1. 時系列
             1. センサー
             2. ログ
          2. マルチメディア
    3. 分析技術
       1. 機械学習
    4. エッジ処理技術
       1. AI処理
    5. 性能
       1. 必要に応じて、エッジ処理も
       2. リアルタイム性を実現できること
          1. イベント型処理
    6. リアルタイム処理技術
       1. インメモリ
       2. ストリーム処理
    7. まだ十分でない機能が提供されているか
       1. デバイス管理
       2. デジタルツイン
       3. データカタログ