　平常時には、これらの機能をクラウド上で実行する。一方、緊急時には、災害発生が予測される重点地域から詳細データを収集するために、非重点地域の予測機能をクラウドからIoTゲートウェイ（センサーから集めたデータを集約してクラウドに送るための装置）に移動させる。これによって通信するデータ量を削減し、重点地域のデータ収集に必要な通信帯域を確保する。

　試算では、約90％の通信量を削減できる見込みで、小規模設備でも河川の監視が可能になり、2級河川などへの展開も期待される。また、得られた予測結果は、コンテンツ指向ネットワーク（ICN）技術を活用し、ユーザーに配信される。

　今後四者は、2019年2月中旬まで実証実験を実施する。また、同年3月まで研究開発に取り組み、IoTを活用したソリューションやサービスの開発に貢献するとしている。

AIとIoTの活用はモノづくり革新の現実解へ、NECが導入事例など成果を訴求
NECは、ユーザーイベント「C&Cユーザーフォーラム＆iEXPO2017」において、自社での実践事例と多くの導入事例などをもとに、現実感の増したスマートモノづくりソリューションをアピールした。
AIやIoTを活用して需給を最適化し、食品ロスを削減
NECとインテージは、多様な業種や業界における製造、物流、販売のバリューチェーン全体で需給を最適化するビジネスにおいて協業する。需要予測の精度向上を図り、過剰な食品生産の防止や食品の廃棄量削減に貢献する。
農業の高収益を支えるのは何か、宮城県での取り組み
作り過ぎや生産量の不足は製造業にとっては致命的である。流通業者や最終消費者からの情報をフィードバックできなければ、その時々に最適な生産量は決められない。農業ではこのような取り組みに課題があるのではないか。日立東日本ソリューションズなど4社1大学は、農作物の生産と販売を取り持つ実証実験を開始、高収益モデルの確立を試みる。
田畑に設置したセンサーで情報を収集し、営農支援する農業IoTソリューション
日立製作所は、PSソリューションズと共同で、農業IoTソリューション「e-kakashi」を開発した。田畑などに設置したセンサーネットワークを通じて温湿度や日射量などの情報を収集し、クラウド上でデータを管理できる。
蓄電池材料の探索におけるマテリアルズ・インフォマティクス
蓄電池の材料を探索する方法として、ビッグデータやAIを応用したマテリアルズ・インフォマティクスからのアプローチが増えつつある。ダッソーの講演でハイスループット計算やベイズ最適化を適用した機械学習の適用例が語られた。
ハウス栽培にIoTとAIを活用、福岡県で実証実験
スカイディスクは、福岡県が募集した「農業IoTシステム開発・実証事業」の事業者に採択された。農業にIoTを導入する際の最適な方法を構築し、同県の農業発展に役立てる。