このAI技術の活用が急進展している。人間同士のつながりや道路網様の複雑な関係性を表す「グラフデータ」を扱うのに優れたグラフニューラルネットワーク （GNN）はしかし、扱うデータが大きくなると、計算に必要な情報量が巨大になり、計算処理量・消費エネルギーが増大する課題があった。

製造を取り巻く環境は厳しさを増している。それに対応する企業は「モノづくりの匠」人材の教育・維持投資、最新AI技術導入、老朽設備更新への投資も急務であり、「自前主義」の見直しなど、それぞれの課題に合わせた一層の経営効率向上が求められているという。

IoT技術やAI等の進歩が目覚ましい。今日、それら情報技術を用いることで、既存の施策やサービスは大きく発展しようとしている。道路交通サービスでも、テクノロジーの発展に伴い、ユーザーサービスの向上、多様性・社会性への配慮等に対応したものが求められているという。

半導体や精密機器等の工場にはクリーンルームがある。そこでは気中微粒子濃度の測定を行う。人間からは微粒子が発生するため多人数での測定が不可で、少人数で行っても清浄度に影響を与えてしまうため、自律走行ロボット（AMR）を用いた測定が望まれる。

新機軸の推進や生産性の向上、競争力の維持ないし強化を狙う。企業はいま、生成AIやエージェント型AIの導入を必要としている。AIの高精度活用における固有のデータも不可欠となっている。