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. 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. データの効率的な探索
         1. 階層化
      3. 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. IoT基盤の上で初めて価値を探索できる
      1. 極端な話、IoT基盤自体に価値はない
   2. カイゼンの延長線上ではない
      1. 構築前にすべての要件は固まるはずがない
   3. 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. DevOps
   4. より確度の高い予測をもって人が判断できること
   5. 新しいビジネスを迅速に組み立てられること
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
   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. モデルの適用
   3. Thingsとのコミュニケーション
      1. ⇒自動制御
   4. 人とのコラボレーション
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
5. 現実世界を射影できること
   1. デジタルツイン
      1. 最新に更新できること
   2. Thingsを管理することができること
   3. 仮想世界でのシミュレーションができること
   4. スキーマモデルをもつこと
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
         1. Driver
         2. Connector
   2. 外部リソース
      1. 外部データの活用
         1. DaaS
      2. 外部サービスの活用
         1. API
   3. 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
   4. コーポレートIT
      1. ERP
   5. 人
7. オープンであること
   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
      1. オープンイノベーション
   3. 外部リソースの活用ができること
      1. API
      2. 技術
      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
8. セキュアであること
   1. 必須要件
   2. すでにThingsをターゲットにした攻撃は多く確認されている
9. 変化に対応できること
   1. 成長する基盤であること
   2. その時々の最新の技術をとりこめること
   3. デバイス／データソースを柔軟に追加できること
   4. データフローの柔軟な組み換え
   5. スケールアウト／スケールイン
10. 技術競争力があること
    1. 最新の技術で構成
       1. ビッグデータ領域はオープンソースがデファクト
    2. 大量のデータに対応できること
       1. 格納
       2. 処理
          1. 大規模分散
    3. 分析技術
       1. 機械学習
    4. 性能
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
    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. 陥りがちな駄目パターン