データ蓄積や計算リソース等の利用においては、「オンプレミスを持たずにパブリッククラウドを使う」か、「大規模に自営オンプレミス設備（データセンター）を設計・構築・運用している」かに二分化・類型化され、その構成法もデファクト化してきているように感じます。 他方、データ蓄積や計算リソースではない、「データセンターではないところで使う機材」――たとえば、映像等を含むセンサーやそれに伴う機械学習の推論処理をするリソース――については、現時点ではデファクトスタンダードといえるような製品やシステムは、まだ存在していないといえます。 このセッションでは、データセンターを飛び出した環境下で、映像やセンサーデータの活用をするための、デバイスの構築や製造に関して事例を挙げながら紹介します。「もし希望する価格や機能のものがあるなれば、それを買ってきて組み合わせて作り上げればいい」「世の中で量産販売されていないものを、いかに自らほどよく作り出していくのか」といった観点で、いくつかのキーワードと処理対象で考えていきます。ほどよいものが低コストでできるのであれば、それは競争力の源泉となることでしょう。