次世代クラウド白書2019年版　II　－サービス分野別動向／業界クラウド編－　製本版

次世代クラウド白書2019年版　II　－サービス分野別動向／業界クラウド編－　製本版 cnwp192-a

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［出版日］

2019年6月26日

［ページ数］

A4判／1,100約ページ

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［発行＜調査・編集＞］

監修・発行：　
一般社団法人次世代社会システム研究開発機構

［レポート内容］

■概要■

昨今、MaaS／コネクテッドカー、スマートマニファクチャリング／スマートファクトリー、スマートシティ／コネクテッドホーム、コネクテッドAI、5G関連クラウド・サービス、産業用IoTプラットフォーム、モビリティIoT、ジオ（地理・位置・空間）メディア関連サービス、クラウド・ロボティクス、RPAクラウド、次世代ERP／モダンERP等々、クラウド化するシステム領域は企業組織の枠組みを超えて社会全体に押し寄せている。また、クラウドがあってこそ実現が可能となる事業創造のアイデアが花を開かせている。

また、自動運転や産業用IoTプラットフォームの進展を背景に、センサーが生み出すビッグデータをクラウドまで持っていかず、端末付近のAIプロセッサや近接するマイクロデータセンターで処理するエッジヘビーコンピューティング、フォグコンピューティング技術にも注目が集まり、AIクラウドの発展とシンクロしながらダイナミックな発展を遂げている。これにより、企業団体や個人の活動にまつわるデータをマシーンが解析し、調達するべき情報や物品の迅速理、レコメンド、改善策の提案、スケジュール管理などさまざまなサービスとして展開していくことが期待されている。

このように、IoT、AI、クラウドの3つを結合・連携させるなかでクラウドに対する認識も大きく変化し、クラウドのスキルセット、ストラテジーも大きく変容し、新たなコンバージェンス、新たなクラウド連立方程式の見立てが必要とされている。同時に、クラウド投資、IT投資の戦略や評価基準、評価方法にも旧来の方法を大幅に再検討するべき段階に入っている。

本白書は、クラウド分野における国際カンファランス議長、ベストセラー書籍著者、専門誌寄稿歴等の実績を持つスペシャリストの編集によるものであり、ここ数年、注目を集めている下記の分野別動向／業界クラウドを題材に、体系的に整理し、それぞれのテーマごとの特性や課題・動向について包括的に分析したものである。

■内容編成（目次）■

序

第1章　ビッグデータ／データアナリシスとクラウド

　1-1　ビッグデータと／データアナリシスとクラウド　概説
　　［1］　概説
　　［2］　ビッグデータ解析とAIクラウド
　　［3］　クラウドのアーキテクチャ・フレームワークとビッグデータ
　　［4］ビッグデータを活用するためのクラウド・テクノロジー

　1-2　ビッグデータのアーキテクチャ／関連フレームワーク
　　［1］　並列処理基盤／並列処理フレームワーク
　　［2］　MapReduceフレームワーク
　　［3］　Hadoop
　　［4］　NoSQL
　　［5］　Apache Spark
　　［6］　ソフトウエア・デファインド・ネットワーク（SDN）
　　［7］　直接接続ストレージ（DAS）
　　［8］リアルタイム情報配信

　1-3　主要クラウドにおけるビッグデータ分析の手法・特徴
　　［1］　Druid／Apache Superset
　　［2］　Amazon Kinesis Analytics／Amazon Athena／Amazon QuickSight
　　［3］　Cloud Dataflow／Cloud DataProc／Google BigQuery
　　［4］　Azure HDInsight／Azure Data Lake Analytics
　　［5］　Bluemix／Db2／Db2 Warehouse／IBM Watson Data Platform

　1-4　主要ビッグデータ／データアナリシス・クラウドのSWOT分析

　1-5　リアルタイム型ビッグデータ基盤概説

　1-6　AWSが展開するビッグデータ向けサービス群

　1-7　データウェアハウス（DWH）とビッグデータ・クラウド

　1-8　ビジネスインテリジェンス（BI）とビッグデータ・クラウド

　1-9　プラットフォーム仮想化とビッグデータ
　　［1］　仮想化導入に立ちはだかる障壁
　　［2］　クラウド時代にふさわしい仮想化管理・運用管理手法
　　［3］　仮想化技術によるスケーラブルな管理の実現
　　［4］　プロバイダ間の相互運用性
　　［5］　IaaSによるビッグデータ系データ解析サービス

　1-10　ソーシャル・クラウドとビッグデータの密接な関係
　　［1］　概況
　　［2］　ビッグデータによる口コミ分析

　1-11　ビッグデータ／クラウドの関連団体
　　［1］　Open Standard Cloud Assosiation（OSCA：オスカー）
　　［2］　他

第2章　5G（次世代高速データ通信）とクラウド

　2-1　5Gがクラウド・サービスに与える影響

　2-2　次世代通信技術（5G）を用いた次世代インフラ

　2-3　車車間通信（V2V：Vehicle to Vehicle）インフラと5G
　　［1］　活発化する車車間通信（V2V）関連」プロジェクト
　　［2］　V2Vシステムの研究開発・実装動向

　2-4　V2VとVANET（自動車アドホックネットワーク）
　　［1］　概況・近況
　　［2］　車車間通信（V2V）の標準化・規制動向
　　［3］　VANETを適用した安全走行システムやアプリケーション開発

　2-5　5Gを用いた高度運転支援・自動運転技術

第3章　インダストリーIoTクラウド

　3-1　インダストリーIoTクラウドとビッグデータ・ソリューション

　3-2　インダストリーIoTを媒介に結合するクラウドとビッグデータ・ソリューション

　3-3　インダストリーIoTクラウドによる工場一元管理

　3-4　インダストリーIoTクラウドの実装・実証実験動向

　3-5　インダストリーIoTクラウドの主要ベンダー／サービス動向
　　［1］　日本オラクル　「Oracle IoT Cloud Service」
　　［2］　NEC　「CONNEXIVE クラウドサービス　基盤提供サービス」

第4章　スマートマニファクチャリング／スマートファクトリーとクラウド

　4-1　概説

　4-2　クラウド／IoTが主導するスマートコネクテッドプロダクトの進化

　4-3　インダストリー4.0／産業ネットワーク向けプラットフォーム

　4-4　製造業向けロボット開発のエコシステム

　4-5　インダストリーIoT向けアナリティクス基盤
　　［1］　GE　「データレイク（Data lake）」
　　［2］　SAP　「HANA」

　4-6　IoT＋AIによる工場監視
　　［1］　NEC　「NEC Industrial IoT」／「ものづくり見える化ソリューション」
　　［2］　富士ゼロックス　「SCQM」
　　［3］　オークマ　機械学習機能を搭載した「OSP-AI」

　4-7　AI＋IoTによる工場見える化
　　［1］　NEC　「NEC Industrial IoT」／「ものづくり見える化ソリューション」
　　［2］　富士ゼロックス　「SCQM」

　4-8　クラウドCAE

第5章　ロボット・インフラ／次世代ロボットとクラウド

　5-1　次世代ロボットとAIクラウド　概説

　5-2　機械学習を搭載したサービスロボットとクラウド

　5-3　クラウド型ロボティクスのインフラ整備

　5-4　分散型／マルチエージェント型サービスロボット

　5-5　自然言語処理を活かしたクラウド型サービスロボット

　5-6　クラウドを使った産業用協働ロボット

　5-7　事例
　　［1］　MyRobots
　　［2］　Rapyuta
　　［3］　RoboEarth
　　［4］　ソフトバンク／freee　「RPAロボットの共同開発・協業」

第6章　Windows 10 IoT ／Azure IoT

　6-1　Windows 10 IoT Enterprise
　　［1］　概説
　　［2］　Windows 10 IoTのエディション
　　［3］　Windows 10 IoT Enterpriseエディションの特徴
　　［4］　Windows 10 IoT Enterpriseのシステム要件

　6-2　Windows 10 IoTのIoT機器開発向け活用

　6-3　Windows Embedded／IoTとAzure IoTの連携
　　［1］　IoT型ソフトウェア＋サービスを支えるWindows Azure
　　［2］　Azureを活用したIoT向けサービス
　　［3］　Azureの仮想化／VDI（仮想デスクトップインフラ）に関する機能強化
　　［4］　Azureを活用したIoT志向のテレマティクスデータ加工配信サービス
　　［5］　Azureを活用したIoT志向の医用画像分散保管サービス
　　［6］　Azureを活用したIoT志向の医療システム

第7章　フォグ／エッジ・コンピューティングとクラウド

　7-1　フォグ／エッジ・コンピューティング　概説

　7-2　 “フォグ”とAIによる次世代コネクテッドインダストリー

　7-3　クラウドからエッジへシフトを遂げるディープニューラルネットワークのモデル

　7-4　ビッグデータ向けネットワーク基盤コンソーシアム創設

　7-5　低電力でAI／機械学習を実現するエッジコンピューティング

　7-6　オープンソース・プロジェクト「EdgeX Foundry」
　　［1］　東芝デジタルソリューションズ

　7-7　マイクロデータセンター実現に向けた動向

第8章　金融／銀行勘定系クラウド

　8-1　金融機関における分散系システムのクラウド移行
　　［1］　概説
　　［2］　金融国際都市で急速に進むクラウドおよび仮想化技術導入
　　［3］　金融向けSaaS／PaaSへの投資活発化
　　［4］　大手金融業で導入が進むデスクトップ仮想化
　　［5］　金融機関・勘定系を中心に進む基幹系プライベート・クラウド
　　［6］　金融機関がクラウドを導入するにあたって課題と考慮すべき点

　8-3　金融業界向けディザスター・リカバリー（DR）クラウド
　　［1］　金融インフラのレジリエンス・マネジメント
　　［2］　エンタープライズ・リスクマネジメント

　8-4　高度のセキュリティ技術が要求される金融クラウド
　　［1］　概況・これまでの経過
　　［2］　SAS70報告書

　8-5　金融機関における分散系システムのクラウド移行

　8-6　銀行勘定系クラウド

　8-7　金融クラウドを導入するにあたっての特異点

第9章　ブロックチェーンとクラウド

　9-1　ブロックチェーンとクラウド　概説

　9-2　ブロックチェーンによるユニバーサルなイノベーションの可能性

　9-3　クラウドサービスとして提供されるプライベートチェーン

　9-4　金融オムニチャネル

　9-5　ブロックチェーンによる分散型クラウドストレージ

　9-6　クラウドベースのブロックチェーン開発キット

　9-7　参入企業：クラウドベースのフィンテック・プラットフォーム事例
　　［1］　Crowdsurfer　「ソーシャライズファイナンス／シェアエコノミー向けプラットフォーム」
　　［2］　他

第10章　Banking as a Platform (BaaP)

　　10-1　BaaP概説

　　10-2　BaaP形成を促進するオープンAPI

　　10-3　バリュー・エコシステムとしてのBaaP／フィンテック銀行

　　10-4　主要BaaSプロバイダー／BaaSプラットフォーム動向
　　［1］　Fidor（ドイツ）
　　［2］　ワイヤーカードAG（ドイツ）
　　［3］　MatchMove（シンガポール）
　　［4］　FinLeap（ドイツ）
　　［5］　The Bancorp（米国）
　　［6］　Number26（ドイツ）
　　［7］　Mondo（英国）

第11章　クラウドとGPU対応

　11-1　GPUコンピューティング／GPUインスタンス概況

　11-2　AIクラウド／機械学習／ディープラーニング向けサービスへのGPU適用

　11-3　ビッグデータフレームワークとGPU対応

　11-4　参入企業・サービス動向
　　［1］　AWS　「Amazon Web Services」
　　［2］　Microsoft　「Microsoft Azure」
　　［3］　Google　「Compute Engine」
　　［4］　Google 「プリエンプティブGPU」
　　［5］　NVIDIA
　　［6］　さくらインターネット「高出力コンピューティング」

第12章　量子コンピューティング／量子ニューラルネットワークとクラウド

　12-1　概説

　12-2　量子プロセッサ／量子AIの現状と展開予測

　12-3　量子ニューラルネットワーク計算機とクラウド

第13章　AIエンジン搭載クラウド／AIクラウド

　13-1　クラウド・サービスとAIの同期的進化

　13-2　クラウドを介して提供される「リアルタイムAI」

　13-3　AIクラウド／学習済みクラウドAIの拡張・発展

　13-4　主要AIクラウドの動向

第14章　機械学習とクラウド／CLOUD MACHINE LEARNING

　14-1　機械学習／ディープラーニングの大きな転回点となった2018年

　14-2　クラウドで機械学習／ディープラーニングを活用する前提条件

　14-3　クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項

　14-4　学習済みクラウドAIを利用する動き

　14-5　機械学習分析向けクラウドサービス／機械学習エンジンAPIサービス

　14-6　機械学習向けAIクラウド／AIプラットフォーム

　14-7　クラウド型リアルタイムデータ収集・蓄積プラットフォーム

　14-8　クラウド型ビッグデータ解析／レコメンドサービス

　14-9　クラウドと自律学習可能なAIチップの連携

　14-10　機械学習を活用したサイバー攻撃対策プラットフォーム

　14-11　機械学習エンジンを搭載したクラウド型コンテンツマーケティングプラットフォーム

　14-12　クラウド型機械学習サービス導入にあたっての検討事項

第15章　ディープラーニングとクラウド

　15-1　ディープラーニングの研究開発領域とクラウド　概説

　15-2　クラウド／データセンター向けディープラーニングソリューション

　15-3　次世代ディープラーニングとクラウド

　15-4　ディープラーニング画像認識プラットフォーム
　　［1］　ディープラーニング画像認識プラットフォームとソフトウェア
　　［2］　深層学習を使った先進画像診断技術
　　［3］　来店客の画像解析・行列予測
　　［4］　画像・音声認識とディープラーニングによる競技分析向け実証実験

　15-5　データをリアルタイムに解析するAI工場　「エッジAIセンター」
　15-6　ディープラーニングのビジネス利用と課題点

第16章　自然言語処理（NLP）／AIアシスタントとクラウド

　16-1　概説

　16-2　汎用AIアシスタントのエコシステム化

　16-3　クラウドを介したナレッジナビゲーター型AIスピーカー

　16-4　AIアシスタントのエコシステム化

　16-5　AIアシスタント／スマートスピーカーのセキュリティ課題

　16-6　NLP を活用した AI クラウド／AIアシスタント参入企業
　　［1］　Google（Alphabet）
　　［2］　Microsoft
　　［3］　Apple
　　［4］　IBM
　　［5］　Amazon
　　［6］　Facebook
　　［7］　Next IT 社
　　［8］Quantified Communications 社
　　［9］　アイリッジ

　16-7　EvenoteとAIを活用した文字認識サービス／オンラインノート

　16-8　機械学習・機械翻訳クラウド

　16-9　自動翻訳／通訳デバイス　参入企業／主要製品動向
　　［1］　Google　「Google Translate on Pixel」
　　［2］　Travis 　「Travis the Translator」
　　［3］　ソースネクスト　「POCKETALK」

第17章　コグニティブシステムとクラウド
　17-1　IBM　ワトソン（Watson）概説
　17-2　クラウド経由で提供するWatson関連サービス
　17-3　RPAとコグニティブシステムの統合
　17-4　Watsonを使った文書の自動要約システム
　17-5　Watsonを使った問い合わせ業務／コールセンター支援システム
　17-6　Watsonを使ったFacebookメッセンジャー向けボット
　17-7　Watsonを活用した新しいアプリケーションやサービスを展開するためのパートナープログラム
　17-8　自然言語の入力を解析するAIプラットホーム
　17-9　国立情報学研究所（NI）　「コグニティブ・イノベーションセンター」

第18章　RPAクラウド

　18-1　概説

　18-2　システム構成／システム環境

　18-3　中堅中小企業向けRPAクラウドの拡大

　18-4　ハイブリッド型RPAとクラウド・サービス
　　［1］　UiPath
　　［2］　Pega Robotic Automation & Intelligence
　　［3］　RoboStaff（Scroll up）
　　［4］　Verint Robotic Process Automation／Verint Process Assistant

　18-5　マルチクラウドとRPA

　18-5　BPMとRPAの連携を容易にするクラウド

　18-7　BPMをSaaSとして提供する「BPaaS」

　18-8　ERPクラウドとRPA

　18-9　RPAとAIを組み合わせたクラウド・サービス

　18-10　OCR／AI OCR関連クラウド・サービス

　18-11　クラウド・ロボティクスとRPA
　　［1］　概説
　　［2］　MyRobots
　　［3］　Rapyuta
　　［4］　RoboEarth
　　［5］　ソフトバンク／freee　「RPAロボットの共同開発・協業」

　18-12　デジタル変革支援クラウド・サービスとRPA

第19章　基幹系プライベート・クラウド

　19-1　基幹系プライベート・クラウド導入のメリット検証
　　［1］　基幹系プライベート・クラウド概況・近況
　　［2］　基幹系クラウド／クラウドERPがもたらすメリット
　　［3］　海外展開、グループ展開で優位性をみせるクラウドERP
①　BusinessACXEL for SAP ERP
②　EXPLANNER for SaaS
③　SuperStream-NX
④　GLOVIA smart きらら
⑤　GRANDIT
⑥　NetSuite
　　［4］　日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）の調査結果とコメント
　19-2　基幹システムのクラウド化

第20章　スマート・グリッドクラウド

　20-1　電力使用一元管理
　　［1］　BEMSによる企業グループ全体の電力使用量一元管理クラウドサービス
　　［2］　NEC：　電力使用量を本社で一元管理するクラウド・サービス
　　［3］　NECビッグローブ：　企業のエネルギー使用量の見える化クラウド・サービス

　20-2　電力ネットワークの仮想化制御・運用最適化技術
　　［1］　クラウド進化とグリッド進化のシンクロニシティ
　　［1］　概況・近況
　　［2］　マルチステークホルダー間のデータ権利の調整問題
　　［3］　スマートグリッド向け並列処理基盤もしくはそのためのフレームワーク

　20-3　各種情報システム構築
　　［1］　気候変動データ管理システムとスマートグリッドの統合ソリューション
　　［2］　CDP（カーボン・ディスクロージャー・プロジェクト）：　気候変動への取組みに関する調査報告書を発表
　　［3］　モデルベースによるエネルギー・システム

　20-4　スマート・グリッド／広域社会管制システム支えるクラウド・コンピューティング
　　［1］　IT BCP対応型インテリジェント分散処理の取り組み

　20-5　スマートグリッドの通信規格策定に向けた動向
　　［1］　通信規格の標準化を目指す動き
　　［2］　各グループ実証実験の動き

　20-6　データセンター消費電力量の急増と次世代型グリーンデータセンターの取り組み
　　［1］　データセンターの“クリーンエネルギー度”採点結果
　　［2］　Fresh Air Coolingの仕組みの導入
　　［3］　データセンター冷却技術の進化と電力効率向上
　　［1］　電力供給リスクに対する甘い基準
　　［2］　最新鋭データセンターも決して磐石ではない
　　［3］　環境を意識した新しい冷却システム
　　［4］　データセンター電力効率の監視・管理技術とスマートグリッド
　　［1］ PUE（Power Usage Effectiveness）に関する対応と関連動向
　　［2］ CUE（Carbon Usage Effectiveness）に関する対応と関連動向
　　［3］ WUE（Water Usage Effectiveness）に関する対応と関連動向

　20-7　グリーンデータセンター化を巡るメーカー、ベンダーの取り組み動向
　　［1］　機器の稼働保証温度
　　［2］　省電力・省スペースを実現するサーバーインフラ

第21章　グリーンITクラウド

　21-1　ITの省電力設計・省電力運用概説

　21-2　省電力化が進んだIT機器の導入

　21-3　電源容量設計の改善によるグリーンITの推進

　21-4　クラウドによるグリーンITの推進
　　［1］　クラウドがもたらす効用と省エネルギー化
　　［2］　グリーンデータセンター／グリーンクラウドの潮流

　21-5　仮想化技術によるグリーンITの推進
　　［1］　リスクマネジメントの観点で見た仮想化技術
　　［2］　サーバ仮想化による省電力化
　　［3］　ストレージ仮想化による省電力化ソリューション

　21-6　ネットワーク運用管理によるグリーンITの推進

第22章　エネルギー管理システム／スマートハウスクラウド

　22-1　エネルギーマネージメントシステム（EMS／EnMS）とクラウド
　　［1］　エネルギーマネジメントシステムとクラウド概説
　　［2］　適用対象が拡大するEMS

　22-2　BEMS（ビルエネルギー管理システム）
　　［1］　BEMS概説
　　［2］　BEMSの導入促進と補助金制度
　　［3］　BEMSケーススタディ

　22-3　CEMS（クラスター／コミュニティエネルギー管理システム）
　　［1］　CEMS（セムス）概説

　22-4　エネルギー管理アプリケーション
　　［1］　広がりを見せるエネルギー管理分野のビジネスチャンス

　22-5　HEMSとスマートグリッド構想
　　［1］　HEMSS（ヘムス）概説
　　［2］　HEMS規格を巡る動き
　　［3］　HEMS市場

　22-6　クラウド型HEMS
　　［1］　クラウド型HEMSの企業参入動向

第23章　コネクテッドホーム・クラウド

　23-1　コネクテッドホーム向けクラウド　概説

　23-2　学習・レコメンド機能を搭載したコネクテッドホーム・クラウド

　23-3　AI／機械学習を援用したコネクテッドホーム・クラウド

　23-4　IoT機器にMFi認証を付与した「Apple HomeKit」

　23-5　Amazon 「Amazon Echo／Amazon Homekit」

第24章　次世代電力供給モデル（V2H／V2B）とクラウド

　24-1　EV／PHEVと次世代電力供給モデル（V2H／V2B）
　　［1］　概説
　　［2］　EVを活用したエネルギーマネジメント

　24-2　EV蓄電池を利用した電力供給サービスモデル　「V2H（Vehicle to Home）」

　24-3　EVと住宅／ビルをエネルギー供給でつなぐV2H／V2B
　　［1］　HEMSとV2H／V2Bの融合
　　［2］　進化する家庭用蓄電池とV2H／V2B機器

　24-4　V2H：スマートハウスとEV間の相互電力供給システム

　24-5　電力供給用の架線を設置した電動車用道路の取り組み

　24-6　エネルギー管理、ビル管理とEVの統合・一体化

第25章　AIクラウドとコネクテッドカー／自動運転

　25-1　継続的な学習機能を備えたAIクラウドベースの自動運転プラットフォーム

　25-2　AI搭載自動運転システムがもたらすモビリティ・イノベーション

　25-3　AIクラウドとコネクテッドカー

　25-4　“Cloud-to-Car”　概説

　25-5　次世代コネクティッドカーのプラットフォーム

　25-6　位置・地図情報クラウドによる自動運転向けダイナミックマップ

　25-7　クラウドベースのビッグデータ活用＆テレマティクス通信ユニット

　25-8　自動運転向けIoTクラウドサービス

　25-9　クラウド型リアルタイム走行データ収集・蓄積プラットフォーム

　25-10　クラウド型運転情報レコメンドサービス

　25-11　AIクラウドとコネクテッドカー：主要プラットフォーム
　　［1］　Bosch　「Bosch Automotive Cloud Suit」
　　［2］　Microsoft 　「Microsoft Azure」
　　［3］　Google　「Android」
　　［4］　BMW　「BMW Connected」
　　［5］　IBM 　「Bluemix」上で提供される車載IoTプラットフォーム

　25-12　実証実験動向

　25-13　ディープラーニングを活用した車載／端末解析

　25-14　研究開発／参入メーカー動向
　　［1］　NVIDIA
　　［2］　デンソー／東芝
　　［3］　トプスシステムズ

第26章　ロケーション（地理情報・位置情報）サービス・クラウド

　26-1　ロケーションベース（位置情報・地図情報）の諸サービスとの融合
　　［1］　Google Maps
　　［2］　Google Map Maker
　　［3］　Google Latitude
　　［4］　Google Earth Builder

　26-2　ロケーションベース・クラウド・サービスで今後発展が予想される分野

　26-3　人の動きを把握する位置情報のデータ解析

　26-4　IoT／AI・機械学習／コネクテッドカーの統合とクラウド

　26-5　位置・地図情報ベンダー動向
　　［1］　概況・近況
　　［2］　Mobileye　「REM」
　　［3］　HERE　「HD Live MAP」
　　［4］　TomTom
　　［5］　NVIDIA
　　［6］　Intel　「Intel GO」／Mobileye買収
　　［7］　Google　「Google Map」
　　［8］　Uber Technologies
　　［9］　ZF／Bosch／Volvo Cars
　　［10］　AImotive
　　［11］　ダイナミックマップ基盤企画（DMP）
　　［12］　パイオニア

　26-6　自動運転ベンダー／主要プラットフォーム動向
　　［1］　NVIDIA　「DRIVE PX」／「DRIVE PX2」
　　［2］　ティアフォー／NVIDIA／AutonomouStuff　「Autoware」
　　［3］　バーテックス　「CarSim」
　　［4］　ESI Grou／日本イーエスアイ

第27章　医療クラウド

　27-1　医療クラウド概説
　　［1］　第4次医療革命「Medicine 4.0」に向けた動き
　　［2］　医療分野の情報化と医療クラウド
　　［3］　我が国の医療クラウド関連施策
　　［4］　医療クラウドと地域連携ネットワーク

　27-2　医用画像クラウドサービス

　27-3　EHR（生涯健康医療電子記録）」の共通基盤構築と医療クラウド

　27-4　病院医療／EBMクラウド

　27-5　在宅医療／NBMクラウド

　27-6　クラウドベースの医療情報蓄積システム／治療支援システム

　27-7　スマートグリッド／スマートシティと医療クラウド
　　［1］　スマートシティとの統合による開かれた医療クラウドへ発展
　　［2］　地域BCPと医療クラウドの結合

　27-8　災害時・医療継続クラウド
　　［1］　ディザスタリカバリ対策と医療クラウド活用
　　［2］　BCP対応型医療クラウドへ発展させていく上での課題

　27-9　医療SaaS

　27-10　クラウド型電子カルテ・ソリューションサービス

　27-11　ナレッジベースのクラウド型電子カルテ・ソリューションサービス

　27-12　ディープラーニングによる電子カルテ診療データ解析技術

　27-13　医療分野向けクラウドストレージサービス

　27-14　Watsonを活用した電子カルテ解析ソリューション

　27-15　医療クラウドとセキュリティ対策

　27-16　医療情報の公共性と個人情報保護

　27-17　各種医療分野向けクラウドサービス事例
　　［1］　医療症例データ収集用クラウドサービス
　　［2］　医用画像の分散保管クラウド・サービス

第28章　ヘルスケア・クラウド

　28-1　拡大が予想されるクラウド型のヘルスケアソリューション

　28-2　メンタルヘルスケア・クラウド
　　［1］　概説
　　［2］　機械学習を活用したメンタルヘルスのシステム化

　28-3　ストレスチェック支援クラウド

第29章　スマートシティクラウド

　29-1　スマートシティクラウドとM2Mクラウド概説
　　［1］　スマートシティの定義
　　［2］　スマートシティクラウド　概況・近況
　　［3］　スマートシティクラウドに取り組むＩＴサービス大手
　　［4］　M2Mクラウド　概況・近況

　29-2　スマートシティとテレマティックス、M2Mクラウドの融合
　　［1］　ITS／テレマティクスの進化を支える交通クラウド・M2Mクラウド

　29-3　テレマティクス関連のビジネス・専業ビジネス動向
　　［1］　次世代テレマティクスの急速な発展を促進する次世代緊急通報システム
　　［2］　交通クラウド基盤の拡張・整備とテレマティックスビジネスの進展
　　［3］　次世代型モビリティ・プラットフォームと交通クラウド
　　［4］　スマートハウスとスマートシティを媒介する次世代テレマティクス

第30章　ガバメント・クラウド

　30-1　ガバメント・クラウド概説
　　［1］　「霞が関クラウド」構想とその持つ意味
　　［2］　オープンガバメントクラウドコンソーシアム（OGC）

　30-2　自治体クラウドの動向
　　［1］　自治体業務の共同アウトソーシング、シェアード・サービス化の取り組み
　　［2］　「自治体クラウドのエコシステム化」の流れ
　　［3］　自治体クラウドの新潮流
　　［4］　自治体クラウド、官民共用可
　　［5］　自治体クラウドにおけるコスト圧縮策
　　［6］　自治体業務・情報・基幹系システムのクラウド移行
　　［7］　自治体クラウドの課題

　30-3　大手システム・インテグレータの自治体クラウドビジネス参入の動き
　　［1］　日本電気（NEC）
　　［2］　日立製作所

　30-4　クラウド型危機管理支援サービス
　　［1］　サイバー危機管理の対象
　　［2］　クラウド型ディザスタ・リカバリ（災害対策）サービス

　30-5　行政の業務管理・行政サービス
　　［1］　活発化する公共情報をオープンデータとして整備・公開する動き
　　［2］　ビッグデータ解析を活用した地方活性化支援事業
　　［3］　ビッグデータ活用による滞納分析・滞納対策

　30-6　政策立案、財政の改善支援
　　［1］　財政改善、医療費抑制など諸課題の解決策に乗り出す産学官連携組織

　30-7　犯罪防止システム
　　［1］　並列処理技術による群衆の映像分析

　30-8　市民の健康課題分析／健康指導支援
　　［1］　住民向け健康調査分析にビッグデータ導入

　30-9　 IoTとガバメント・クラウド／スマートシティの融合・統合
　　［1］　概説
　　［2］　地域ごと／都市丸ごとバーチャル化するIoTクラウド

第31章　教育・学術クラウド

　31-1　教育・学術クラウド概説

　31-2　クラウドを活用した大学キャンパスシステム

　31-3　大学・学校基幹・事務システムのクラウド移行
　　［1］　富士通
　　［2］　日本ＩＢＭ
　　［3］　日立製作所
　　［4］　日本電気
　　［5］　伊藤忠テクノソリューションズ

第32章　人的資源管理クラウド／タレントマネジメント

　32-1　人的資源管理クラウド
　　［1］　クラウドHCM概説
　　［2］　クラウドHCMを実現するベンダー／サービス

　32-2　人的パフォーマンス評価・改善分析
　　［1］　ピープル・アナリティクス／人材活用

　32-3　タレント・マネジメント・クラウド概説
　　［1］　大きく勢力を伸ばすSaaS型タレント・マネジメント
　　［5］タレントマネジメントで使う評価指標を巡る課題
　　［3］　日本オラクル
　　［4］　SAPジャパン
　　［5］　セールスフォース
　　［6］　サバ・ソフトウェア

　32-4　経営戦略と直結したタレントマネジメント導入・活用事例

　32-5　ストレスチェック支援クラウド

第33章　仮想デスクトップ／DAAS

　33-1　テレワークと仮想デスクトップ導入

　33-2　DaaS、DaaSを支える仮想デスクトップインフラ

　33-3　DaaSビジネス

　33-4　DaaSビジネスの近未来シナリオ

　33-5　参入企業動向
　　［1］　シトリックス・システムズ・ジャパン
　　［2］　日本マイクロソフト
　　［3］　日立システムズ

第34章　バックオフィス業務クラウド

　34-1　クラウド会計

第35章　マーケティング・クラウド

35-1　O2Oクラウド
　　［1］　概説
　　［2］　O2O型キュレーションサービス
　　［3］　娯楽向けレコメンドサービスとビッグデータ活用
　　［4］　来店客の画像解析・行動予測

　35-2　ARマーケティング・クラウド

第36章　コミュニケーション系クラウド／ソーシャル・クラウド

　36-1　コンタクトセンターの実施目的とクラウド

　36-2　ソーシャル・クラウド

　36-3　クラウド型グループウエアの進展

　36-4　VPNとクラウドの統合ソリューション

　36-5　クラウド型印刷ソリューションのイノベーション

第37章　Ｅコマース・クラウド

　37-1　クラウドベースの電子商取引（ｅコマース）展開支援

　37-2　クラウド型ｅコマース支援サービスの参入事例

第38章　クラウド型モバイル向けOFFICEアプリ

　38-1　クラウド型スマートフォン向けOfficeアプリ

　38-2　Office 365と最新AI技術活用

　38-3　Office 365／Office互換のWebサービスの導入・活用

第39章　その他企業向けクラウド管理サービス

　39-1　ユーザー主体のクラウド管理サービス

　39-2　クラウドベースPC管理サービス

第40章　パーソナル・クラウド

　40-1　パーソナル（個人向け）クラウド概説
　　［1］　端末の区別を無くしてしまうパーソナルクラウド
　　［2］　個人向けクラウドの確立を促進するスマートフォン
　　［3］　関心を集める仮想化技術搭載スマートフォン

　40-2　ビジョンを共有するスマート・デバイス・プラットフォームとクラウド
　　［1］　コラボレーション系クラウドの推進を後押しするスマートフォン・プラットフォーム
　　［2］　仮想化ベンダーが構想するクラウドとスマートフォン・プラットフォーム統合

　40-3　パーソナルクラウド向けファイル共有ソリューション

　40-4　パーソナル・クラウド・ストレージ・サービス
　　［1］　Amazon.com／Amazon Cloud Drive
　　［2］　Google／Google Docs ／Music Beta by Google
　　［3］　マイクロソフト　「Windows Live SkyDrive」
　　［4］　Dropbox, Inc.　「Dropbox」

4　0-5　アップル／iCloudの動向と今後のシナリオ

　40-6　 “スマート・コネクティビティ”とクラウドを軸とした戦略を打ち出すグーグル

　40-7　デバイス間共有クラウドを牽引するEvernote（エバーノート）

　40-8　クラウド型エンタテイメント・サービス
　　［1］　クラウド型音楽配信サービス
　　［2］　アップルのクラウド型音楽配信サービス
　　［3］　グーグルのクラウド型音楽配信サービス
　　［4］　アマゾン・ドットコムのクラウド型音楽配信サービス
　　［5］　ソニーのクラウド型音楽配信サービス
　　［6］　クラウド・ベース型映像配信サービス

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