6GとIoTのトレーニングコース

6Gとインテリジェントエッジは、6G無線技術をエッジコンピューティング、IoTエコシステム、AI駆動型データ処理との統合に焦点を当てた先進的なコースです。このコースでは、インテリジェントで低遅延かつ適応性のある基盤をサポートする方法を探ります。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6G接続とインテリジェントエッジシステムのシナジーを活用して次世代分散アーキテクチャを理解し、設計したい中級レベルのITアーキテクトを対象としています。

このコースを修了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• 6GがエッジコンピューティングとIoTアーキテクチャにどのように変革をもたらすか理解する。
• 超低遅延、高帯域幅、自律的な運用のための分散システムを設計する。
• エッジでのAIとデータ分析を統合してインテリジェントな意思決定を行う。
• スケーラブルで安全かつ堅牢な6G対応エッジ基盤の計画を立てる。
• 6G-エッジ収束によって可能になるビジネスモデルと運用モデルを評価する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• ケーススタディと適用アーキテクチャ設計演習。
• エッジまたはコンテナツールを使用した手動シミュレーション（オプション）。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

6G-Readyインフラストラクチャとネットワーク設計は、次世代の無線接続に向けた高度なアーキテクチャおよびエンジニアリング手法により既存の通信キャリアや企業ネットワークを準備するための専門的な研修プログラムです。このコースでは、トランスポーツとフロントホールの進化、クラウドネイティブとオープンRANアプローチ、エッジおよび分散コンピューティング、タイミングと同期、スペクトラムとRF準備、自動化とAIネイティブ運用、オペレーターや企業向けの実践的な移行戦略について学びます。

この講師主導のライブ研修（オンラインまたはオンサイト）は、4G/5Gインフラストラクチャを6Gのパフォーマンス、スケーラビリティ、および信頼性要件に合わせて設計し、最適化し、進化させたい中級レベルの通信エンジニアやネットワークアーキテクトを対象としています。

このコースを修了した参加者は以下ができます：

• 現行のネットワークインフラストラクチャのギャップと6Gへの進化に向けた準備度を評価します。
• 超低遅延と高スループットに適したトランスポーツおよびフロントホール/バックホールアーキテクチャを設計します。
• 6Gユースケース向けのクラウドネイティブ原則、vRAN/O-RAN統合、エッジコンピューティング配置を適用します。
• mmWave/THzおよび高密度デプロイメントに必要なタイミング、同期、RFアップグレードの計画を行います。
• パフォーマンスと信頼性を確保するためのテスト、検証、運用監視戦略を定義します。
• 事業優先順位とリスク管理に合わせたフェーズ別の移行および投資ロードマップを開発します。

コースの形式

• 技術講義とアーキテクチャの深堀り。
• ケーススタディと設計ワークショップ。
• シミュレーションおよび検証ツールを使用したハンズオン実習。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ化を希望する場合は、ご連絡ください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6Gのグローバルな動向を理解し、そのビジネスポテンシャルを評価し、早期の戦略的投資を計画したい上級レベルの参加者向けです。

このコースの終了時には、以下の洞察を得ることができます：

• 6Gエコシステムを形成する新興市場動向と世界的なイニシアチブを特定します。
• IMT-2030に関連する規制と周波数割当てのタイムラインを理解します。
• 進化するベンダーランドスケープと技術成熟度レベルを評価します。
• 早期投資、研究パートナーシップ、および試験プロジェクトのロードマップを開発します。

6GネットワークにおけるAIとデジタルツインは、高度で専門的なコースであり、デジタルツイン技術とAIネイティブ最適化がどのように融合して、次世代の6Gインフラストラクチャをモデリング、シミュレーション、および操作するかを探究します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、デジタルツイン手法とAI技術を適用して、現実的で再現可能な環境における6Gネットワークの動作を設計、検証、最適化することを目指す上級レベルの専門家向けです。

このトレーニングを修了した参加者は、以下のことができるようになります：

• 6Gネットワークのライフサイクルにおけるデジタルツインの役割とアーキテクチャを説明する。
• RAN、トランスポート、エッジコンピューティングコンポーネント用のデジタルツインモデルを構築および設定する。
• クローズドループ最適化、異常検知、予測メンテナンスのためのAI/ML方法を適用する。
• リアルタイムのテレメトリデータとシミュレーションデータを統合して、モデル駆動型オーケストレーションと意図ベース制御を実現する。
• 共同シミュレーション、エミュレーション、デジタルツインテストベッドを使用した検証および確認ワークフローを設計する。

コースの形式

• 技術的な講義とアーキテクチャの詳細解説。
• シミュレータ、ツインモデル、MLツールチェーンを使用した手動ラボ。
• ケーススタディの解説と実践的なミニプロジェクト統合演習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタムトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

技術の進歩と情報量の増加により、多くの業界、特に政府において、ビジネスの遂行方法が変革されています。スマートフォンやアプリケーション、センサーやデバイス、クラウドコンピューティングソリューション、市民向けポータルの急速な普及に伴い、政府データの生成とデジタルアーカイブのレートは上昇しています。デジタル情報が拡大し複雑化するにつれ、その管理、処理、保存、セキュリティ、および廃棄もより複雑になります。新たな収集、検索、発見、分析ツールにより、組織は非構造化データから洞察を得ることが可能になっています。政府市場は転換点に達しており、情報が戦略的な資産であることを認識し、政府は構造化されたおよび非構造化された情報を保護し、活用し、分析することでより良いサービスを提供し、ミッション要件を満たすことができるようになっています。政府の指導者がデータ駆動型組織への進化を目指して成功するためには、イベント、人々、プロセス、情報間の依存関係を相関させる基盤を整える必要があります。

価値ある政府ソリューションは、最も破壊的な技術を組み合わせて作成されます：

• モバイルデバイスとアプリケーション
• クラウドサービス
• ソーシャルビジネステクノロジーとネットワーキング
• ビッグデータと分析

大規模データは、知能化された業界ソリューションの1つであり、大量のデータを分析することで得られるパターンに基づいて政府がより良い決定を下すことを可能にします。

しかし、これらの成果を達成するには単に大量のデータを蓄積するだけでなく、さらに多くのことがあります。ホワイトハウス科学技術政策局（OSTP）のトム・カリルとフェン・ジャオは、OSTPブログの投稿で次のように述べています。「ビッグデータの大規模な量から意味を導き出すには、多様な情報ストリームから有用な知識を抽出し分析できる最先端のツールやテクノロジーが必要です。」

ホワイトハウスは2012年に、ビッグデータ研究開発イニシアチブを設立することで、機関がこれらの技術を見つける手助けをしました。このイニシアチブには2億ドル以上が投じられ、ビッグデータの爆発とその分析に必要なツールの活用を促進するためのものです。

ビッグデータがもたらす課題は、その約束が希望的であるように、困難です。効率的にデータを保存することがこれらの課題の1つです。予算は常に限られているため、機関は1メガバイトあたりの保存コストを最小限に抑え、ユーザーが必要とするときに必要な方法で簡単にアクセスできるようデータを保持する必要があります。大量のデータをバックアップすることはこの課題を高めます。

データを効果的に分析することも大きな課題です。多くの機関は、商業的なツールを使用して大量のデータを解析し、より効率的に運用できるようになるためのトレンドを見つけることができます。（MeriTalkによる最近の調査では、連邦IT幹部がビッグデータによって5000億ドル以上の節約が可能になると考えていることが示されています。）

カスタム開発された大規模データツールも、機関がデータを分析する必要性に対処するために使用されています。例えば、オークリッジ国立研究所の計算データ解析グループは、Piranhaデータ解析システムを他の機関に提供しています。このシステムは医療研究者に大動脈瘤の予兆を早期発見できるリンクを見つけ出すのに役立ちました。また、履歴書から求職者と採用担当者を結びつけるようなより一般的なタスクにも使用されています。

Insurtech（デジタル保険とも呼ばれる）は、保険と新しい技術が融合したものです。Insurtech分野では、「デジタル保険業者」が技術革新をビジネスモデルや運営モデルに導入することで、コスト削減、顧客体験の向上、および運用の機敏性の向上を目指します。

この講師主導のトレーニングでは、参加者は組織全体と業界全体でのデジタル変革を推進するための技術、手法、およびマインドセットについて理解を深めます。このトレーニングは、大規模な俯瞰的な理解を得る必要があり、過度な期待や専門用語を解明し、Insurtech戦略の策定に最初の一歩を踏み出す管理者向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが可能になります：

• Insurtechとその構成要素について知識を深め、体系的に議論できる
• Insurtechに関連する各主要技術の役割を特定し、理解できる
• 自社でのInsurtech導入のための一般的な戦略を作成できる

対象者

• 保険会社
• 保険業界内のテクノロジスト
• 保険の利害関係者
• コンサルタントとビジネスアナリスト

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、ケーススタディのグループ活動

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、IoTとエッジコンピューティングの可能性を理解し、効率性、リアルタイム処理、革新を各業界で実現したい中級レベルのITプロフェッショナルやビジネスマネージャー向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IoTとエッジコンピューティングの原理を理解し、デジタル変革における役割を把握します。
• 製造業、物流、エネルギー分野でのIoTとエッジコンピューティングのユースケースを特定します。
• エッジコンピューティングアーキテクチャとクラウドコンピューティングアーキテクチャ、および展開シナリオの違いを理解します。
• 予測保守やリアルタイム意思決定のためのエッジコンピューティングソリューションを実装します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの開発者、システムアーキテクト、および業界専門家を対象としており、IoTアプリケーションにスマートなデータ処理と分析機能を追加するためにエッジAIを活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• エッジAIの基礎とIoTへの適用について理解する。
• IoTデバイス用のエッジAI環境をセットアップおよび構成する。
• AIモデルを開発し、IoTアプリケーションに展開する。
• IoTシステムでリアルタイムのデータ処理と意思決定を実装する。
• エッジAIをさまざまなIoTプロトコルやプラットフォームに統合する。
• IoTのエッジAIにおける倫理的な配慮と最善の慣行に対処する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、製品マネージャーや開発者がエッジコンピューティングを使用してデータ管理を分散化し、より高速なパフォーマンスを実現するためにソースネットワーク上のスマートデバイスを利用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• エッジコンピューティングの基本概念と利点を理解する。
• エッジコンピューティングが適用できるユースケースや事例を特定する。
• データ処理の高速化と運用コストの削減を目指して、エッジコンピューティングソリューションを設計し構築する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの専門家向けで、連携学習を活用してIoTやエッジコンピューティングソリューションを最適化したい方々を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• IoTとエッジコンピューティングにおける連携学習の原理と利点を理解する。
• IoTデバイス上で分散型AI処理を行うための連携学習モデルを実装する。
• エッジコンピューティング環境での遅延を削減し、リアルタイムな意思決定を改善する。
• IoTシステムにおけるデータプライバシーとネットワーク制約に関連する課題に対処する。

6Gは、5Gの進歩を基盤として超低遅延、極めて高いスループット、広範な知能化、統合されたセンシング機能を持つ次世代の無線ネットワーキングパラダイムです。これにより、新しい種類のアプリケーションとサービスが可能になります。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、6Gの技術的基礎、規制環境、および戦略的なビジネス影響を理解したい初級から中堅レベルの専門家向けです。このトレーニングでは、計画と意思決定に必要な知識を提供します。

本トレーニングの終了後、参加者は以下のことが可能になります：

• 6Gの核心的な概念と5Gとの違いを説明する。
• 主要なイネーブリングテクノロジーとその実用的影響を特定する。
• 6Gが可能にする高価値のユースケースと業界領域を評価する。
• 6G導入に向けたスペクトラム、規制、政策に関する考慮事項を理解する。
• 自社の組織における6G準備度ロードマップを起草する。

コース形式

• 概念的な解説を含む対話型の講義。
• ケーススタディと業界特有の事例。
• 組織の6G準備度アウトラインを開発するグループワークショップ。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼するには、ご連絡ください。

他の技術と異なり、IoTは機械工学、電子工学、ファームウェア、ミドルウェア、クラウド、アナリティクス、モバイルなど、コアエンジニアリングの几乎所有分野を網羅しています。各エンジニアリングレイヤーには、経済、規格、法規制、および最先端技術の進化が関連しています。これが初めて、IoTエンジニアリングのこれらの重要な側面をカバーする包括的なコースが提供されます。

要約

インターネット・オブ・シングズ（IoT）に関する最新の最先端技術をカバーする高度なトレーニングプログラムです。

複数のテクノロジードメインにまたがって、IoTシステムとそのコンポーネントについての認識を深め、ビジネスや組織にどのように役立つかを理解します。

製造業IoT、スマートシティ、小売、旅行・輸送など、異なる産業ドメインでの実践的なIoT展開を示すモデルIoTアプリケーションのライブデモ。

対象者

自社内のビジネスと運営プロセスに責任を持つマネージャーで、システムやプロセスをより効率的にするためにIoTを活用したい方。

新規事業の構築を目指す起業家や投資家で、IoT技術の全体像を理解し、それを効果的に活用したい方。

IoT市場の価値は非常に大きく、定義上、IoTはデバイス、センサ、コンピューティング能力が統合され、拡散した層であり、消費者、B2B、政府業界全体をカバーしています。IoTは今後ますます多くの接続を持つことになります：現在19億台のデバイスから、2018年には90億台に増加します。その年に、スマートフォン、スマートテレビ、タブレット、ウェアラブルコンピュータ、PCの合計数とほぼ同じになるでしょう。

消費者向け製品やサービスはすでに多くの場合IoTに移行しており、キッチン家電、ホームアプライアンス、駐車、RFID、照明・暖房製品、産業インターネットアプリケーションなどがあります。

しかし、IoTの基礎となるテクノロジーは新しいものではありません。M2M通信はインターネットの誕生時から存在していました。ただし、ここ数年で安価な無線技術が増加し、スマートフォンやタブレットがすべての家庭に広く普及したことで、IoTへの需要が爆発的に高まりました。

IoTビジネスにおける無限の機会により、多くの中小企業がIoTの金脈に乗り出しました。オープンソース電子機器やIoTプラットフォームの出現により、IoTシステムの開発コストと生産管理コストが大幅に削減され、既存の電子製品オーナーはデバイスをインターネットやモバイルアプリケーションに統合する圧力を受けています。

このトレーニングでは、新興業界のテクノロジーとビジネスの概要を提供し、IoT愛好家・起業家がIoT技術とビジネスの基本を理解できるようにします。

コース目的

本コースの主な目的は、スマートホームやスマートシティ、産業インターネット、ヘルスケア、政府、モバイルセルラーなどの分野でのIoT実装に関する最新の技術オプション、プラットフォーム、事例研究を紹介することです。

IoTのすべての要素（機械工学、電子・センサプラットフォーム、有線無線プロトコル、モバイルからエレクトロニクスへの統合、モバイルからエンタープライズへの統合、データアナリティクス、全制御面）の基本的な紹介。

IoT用のM2M無線プロトコル（WiFi、Zigbee/Zwave、Bluetooth、ANT+）：用途と使用場所

モバイル/デスクトップ/ウェブアプリ - 登録、データ取得、制御 –利用可能なM2Mデータ取得プラットフォーム：Xively, Omega, NovoTech など。

IoTのセキュリティ問題と解決策

IoT用オープンソース・商業用電子プラットフォーム: Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC など。

AWS-IoTアプリ、Azure-IOT、Watson-IoTクラウドを含むオープンソース・商業用エンタープライズクラウドプラットフォーム

ホームオートメーション、煙探知器、車両、軍事、ホームヘルスケアなどの一般的なIoTデバイスのビジネスと技術の研究。

機械対機械 (M2M) は、ネットワーク接続された機械や電子デバイス間の直接的な自動通信を指します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はNB-IoT（LTE Cat NB1としても知られています）のさまざまな側面について学びながら、サンプルのNB-IoTベースアプリケーションを開発および展開します。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります:

• NB-IoTのさまざまなコンポーネントを識別し、それらがどのように組み合わさってエコシステムを形成するかを理解する。
• NB-IoTデバイスに組み込まれたセキュリティ機能を理解し説明する。
• 単純なアプリケーションを開発してNB-IoTデバイスを追跡する。

ThingsBoardは、デバイス管理、データ収集、処理、可視化を提供するオープンソースのIoTプラットフォームです。これを使用することで、IoTソリューションを効果的に構築できます。

このインストラクター主導の実践的なトレーニングでは、参加者はThingsBoardをIoTソリューションに統合する方法を学びます。

本トレーニング終了後、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• ThingsBoardのインストールと設定
• ThingsBoardの基本機能とアーキテクチャの理解
• ThingsBoardを使用してIoTアプリケーションを構築
• ThingsBoardをKafkaと統合してデバイスデータのルーティングを行う
• ThingsBoardをApache Sparkと統合して複数のデバイスからのデータを集約する

対象者

• ソフトウェアエンジニア
• ハードウェアエンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習と実践的練習を組み合わせたもの

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。