ご挨拶「10周年を迎える共創ラボのこれまでとこれから」

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2. 10周年を迎える共創ラボの これまでとこれから 2026年6月18日 幹事企業／東京エレクトロンデバイス 西脇 章彦
3. 10周年に寄せて ありがとうございます コミッティ企業の皆様 発足から共にラボを支え、各ワーキンググループでの共同検証 ・事例創出・地方版ラボの立ち上げ、あらゆる場面でご尽力い ただきました。 勉強会に参加いただく皆様 100回以上の勉強会に、熱心にご参加・ご議論いただいた皆様 の存在が、このコミュニティの原動力です。
4. 共創ラボ 10年の歩み 2015年10月 IoT推進コンソーシアム 設立 総務省・経済産業省が主導し産学官700社超が参画。 「日本再興戦略」改訂2015に基づき、IoT/ビッグデー タ/AI時代への対応体制を官民一体で構築。 2016年 閣議決定 日本再興戦略2016 「第4次産業革命（IoT・AI・ビッグデータ・ロボット ）」を国家成長戦略の柱に明記。ドイツ「インダスト リー4.0」・米国の取組に対抗し、日本主導のIoT推進 を宣言。 Gartner 2016年 ハイプサイクル：IoTは「黎明期」 ガートナー社が「IoT関連技術の多くが黎明期に位置 し、中長期的な視点で今から調査することが必要」と 分析。過熱した期待とともに、企業・政府の投資が急 加速。 2016 IoTビジネス共創 ラボ発足 「次世代戦略」 として注目 2017〜2019 全国8地域へ 地方版ラボ展開 IoTブームで 急拡大 2020 オンライン 形式へ移行 コロナ禍で 活動継続 2024 AIxIoTビジネス 共創ラボへ進化 AI領域を 統合 2026 Physical AI 台頭 デジタル× フィジカル融合 過去 2016〜2019 現在 2020〜 未来 2026〜
5. IoTビジネス共創ラボ 発足（2016年） 「IoTは1社だけでは実現できない」 デバイス側 センサー・通信機器 エッジデバイスの知識・経験 × クラウド側 Microsoft Azure クラウド・データの知識・経験 ↓ 専門知識をもつ複数企業が連携し エコシステム型ラボで共同検証・知見共有 2016年2月9日 発足 幹事：東京エレクトロンデバイス 事務局：日本マイクロソフト 全10社で始動 5つのWG：ビジネス / 分析 / 製造 / 物流・社会インフラ / ヘルスケア で共同検証・技術者育成・BizMatchingを推進
6. 共創ラボの拡大と成長 （2017〜2019年） 8 地域 地方版ラボの全国展開 北海道 福島 柏の葉 上越妙高 長野 中部 石川（金沢） 関西 5000 2019年時点 述べ参加人数 50回の勉強会開催 技術事例の共有 PoC成果発表 Azure新サービス 企業間マッチング WG活動 製造・物流・ヘルスケア Pepper・ドローン・xR IoT技術者育成 共創ラボ発の主な事例 インフラ保守 × AI 東京電力パワーグリッド 自治体 × Azure IoT 石川県加賀市 MR（Mixed Reality）活用 エムティーアイ / 立教大学
7. なぜIoTは本導入まで至らなかったのか 「データを集めた先」の価値が描けなかった センサーを繋ぎデータを集めること自体が目的化。「工場を可視化した」「データを蓄積した」だけで終わり、AIや高度な分析によるデータ活 用の出口戦略が未成熟だったため、ROIが見えにくい状況に陥った。 特に本導入においてROIが見えにくかった理由 フィジカルな世界ならでは の問題 工場・設備・インフラなど物理的な現場へ の導入は、新たなデバイスや通信サービス 生まれたが、多種多様な環境への設置・対 応が必要だった。 企業文化としてセキュリティ懸念からクラ ウドへのデータ接続に積極的になれなかっ た。 規模をスケールした場合の ランニングコスト 小規模なPoCでは許容できた通信費・クラ ウド費・保守費が、本番スケールでの導入 初期費用およびランニングコストが膨張。 PoCコストと本番コストのギャップが大き く、試算した時点で経営層が二の足を踏む ケースが多かった。 エンド顧客へのコスト転換 の難しさ IoT導入コストをサービス価格に乗せて顧客 に転嫁しようとしても、競合との差別化が 難しく価格受容が得られなかった。 「IoTで何が変わるのか」を顧客に納得させ るバリュープロポジションが描けず、ビジ ネスモデルが成立しなかった。 「ROIが見えない」 ＝ 経営層がGOサインを出せない ＝ 本導入に至らない
8. コロナ禍でのコミュニティ活動の変革（2020年） BEFORE 2020年以前 オンサイト勉強会 会場に集まり対面で学ぶ 地域限定の参加者 リアルな交流・名刺交換 → 迅速に 移行 AFTER 2020年〜 オンライン勉強会 Microsoft Teams等で活動継続 北海道〜沖縄まで全国参加可能 移動ハードルゼロ → 新規参加者増加 コミュニティの裾野が大きく広がった 新型コロナ感染症 → 開催困難に
9. コロナ後のハイブリッド開催と交流の価値（2022年） HYBRID（現地＋オンライン） 2022年 再開 「人と人をつなぎ共創する」にはリアルな交流がやはり重要と再認識
10. 生成AIブームとAI×IoTへのシフト（2023年〜） IoT データ収集・ 現場可視化 + AI 分析・予測・ 生成AI活用 = AIxIoT 革新的ソリューション の共創 2023年 生成AIブーム到来 ChatGPTが急普及、あらゆる業界でAIが主要テーマに。勉強会もAI関 連テーマが急増 2024年 AI×IoT融合の重要性 IoTのデータ収集力 × AIの分析・予測力を組み合わせた革新的ソリュー ション創出へ 2024年 11月 「AIxIoTビジネス共創ラボ」へ改称 AI領域を正式に統合した新体制でスタート。コミュニティが新たなフ ェーズへ進化
11. Physical AI時代におけるIoTの「新しい役割」 AIの「五感」としての役割 高精度な実世界データの入力 カメラ（視覚）、圧力センサー（触覚）、音声（聴覚）、LiDAR（空間認 識）など、マルチモーダルなリアルタイムデータをAIの脳へ供給。 フィジカルAIが現実世界で正しく推論・判断するための「感覚器官」と して機能する。 エッジAIによる「即知即行」の実現 クラウドを経由しない超高速フィジカル制御 IoTデバイス側あるいは現場のマイクロデータセンターに組み込まれたAI がその場で瞬時に推論を実行するエッジAIが主流に。 低遅延での制御が可能となり、工場の緊急停止や自動運転の判断も現場で 完結する。 デジタルツインの架け橋 仮想空間と現実の同期 NVIDIA・Microsoftなどに代表されるデジタルツインプラットフォーム で、工場や都市を丸ごと仮想空間に再現。 IoTが設備の状態・人の動きをリアルタイムでシミュレーターへ同期し、 AIが「未来の故障や最適ルート」を予測するフィードバックループを支 える。 AIの判断を「動き」へ変換する役割 アクチュエーション（実行部） AIが「次にどう動くべきか」を判断した結果を、モーター・ロボットア ーム・AGV（自動搬送車）などの物理的なアクションへ安全かつ正確に 伝達。 「知覚→推論→実行」のループを完結させる実行インターフェースとして 機能する。 IoTは「データを集める道具」から「フィジカルAIの五感・手足」へ ── 役割が根本から変わる カメラ（視覚） LiDAR（空間） マルチモーダル エッジ推論 リアルタイム制御 自律判断 ロボットアーム AGV（自動搬送） 物理実行 NVIDIA Omniverse Microsoft Azure 予測・最適化
12. 発想力は、移動距離に比例する（宮森社長）
13. 10年の歩みを胸に、未来へ向けて共に挑戦を！ 過去の教訓 PoCの壁を越えるため 事例共有・ネットワーキング 人と人がつながることで 価値創造を実現 現在の強み AI×IoT対応で 常にコミュニティを アップデート 生成AIにも柔軟に適応 未来への決意 Physical AI時代も先駆け デジタル×フィジカルの 融合で社会変革へ 共創の力で社会に貢献 「人と人をつなぎ、共創で価値を生み出す」 これが10年変わらぬ共創ラボの原動力
14. ともに未来を創り続けましょう！