GCRI · 先端産業とロボティクス
技術の導入
New production technologies spread unevenly: large firms and leading regions adopt early, while small and medium enterprises lag because of cost, skills, finance and uncertainty. The gap shapes productivity, competitiveness and resilience. This page sets out how industrial firms adopt technology, what holds them back, how diffusion is measured, and what evidence serves the agencies and programmes that support adoption.
Technology adoption on the record.
Technology adoption: how the risk develops.
Skills, productivity and inclusion. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Upfront costs deter small firms
Equipment, integration and training costs come before benefits. Small firms with limited finance and short horizons delay investment.
Skills and management matter
Firms need managers who can plan and staff who can use new technology. Management practices are a strong predictor of adoption.
Intermediaries reduce risk
Technology centres, demonstration facilities and advisory services let firms test technology before buying it, reducing uncertainty and risk.
Supply chains pull adoption
Large customers often require suppliers to adopt standards and technologies, spreading them along supply chains.
ドイツのインフラのエクスポージャー。
NASA GIBS による、ドイツの夜間光、人口密度、洪水水域。各レイヤーにそれぞれの日付があります。
インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。
レイヤー 3
このページのインフラの曝露
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
- 提供者
- NASA LAADS DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
- ビルド時点で最新
- 2026-10-12
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 推定
- 出典
- 世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
- 提供者
- NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
- ライセンス
- CC BY 4.0
- 年次
- null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
- 解決
- 約 1 km メッシュ
- 不確実性
- 2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲により欠測あり)
- 出典
- VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測
- 出典
- VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
- 提供者
- NASA LANCE
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星画像
- ビルド時点で最新
- 2026-10-14
- 解決
- 約 250 m メッシュ
- 不確実性
- 衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- モデル化(GIBS が公開する最新年)
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
- エビデンス
- 観測(雲と通過時刻により欠測あり)
- 出典
- VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
- 提供者
- NASA LANCE FIRMS
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
- ビルド時点で最新
- 2026-10-13
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、警報ではありません。
- 到達経路
- gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
キーボード(地図にフォーカスがある場合)
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
最新の利用可能データ
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth
最新のNASA画像を読み込んでいます。
ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。
インフラのエクスポージャー、ドイツを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。
データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
- VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム(LAADS DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- NASA 資源管理のための火災情報システム(FIRMS)、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
- Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
- © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
- Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
- 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
- ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
- ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- ライブ:米国地質調査所。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
- Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- 任意レイヤー(レイヤー一覧に 12 の情報源:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットが表示されます。予報はモデルの出力であり、派生指数は推計値です。
レイヤーと日付
- 夜間光(日次):VIIRS Black Marble(VNP46A2)、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
- 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
- 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
- トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
- 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
- 活動火災と熱異常:VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
Adoption decides whether technology helps any domain.
Adoption studies are designed for the エビデンス・ブリーフ・シリーズ. Innovation is measured under the Oslo Manual (2018).
- Adoption surveys.
- Evaluations including failures.
Energy and circularity board.
このテーマを追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。
Energy and circularity board
Technology adoption · Industrial park A · Year 2
Material flows
- Recycled
- Recovered
- Landfill
Targets
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません:プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Adoption of advanced technologies by firm size | percent of firms | per survey | Business surveys | 報告値 |
| Management practice scores | スコア | per survey | Management surveys | 推定 |
| Firms using technology extension services | 件数 | 年次 | プログラムの記録 | 報告値 |
| Productivity gap between leading and lagging firms | ratio | 年次 | Firm-level productivity data | 推定 |
| Public support for technology adoption | currency units | 年次 | Programme budgets | 公表統計 |
| Business investment in machinery and equipment | share of GDP | 年次 | 国民経済計算 | 公表統計 |
Model technology adoption as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile 産業と製造業: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
ハザード
- Natech event
- ダム決壊
- 河川洪水 (下流で誘発)
- Flash flood (set off downstream)
- 大規模な避難(下流で誘発)
- Chemical spill or leak (set off downstream)
- Emergency-response overload (set off downstream)
- 広域停電(下流で誘発)
- 給水不足(下流で誘発)
- Toxic gas release (set off downstream)
- Industrial fire (set off downstream)
システムと連成
管理策
NS-0憲章と原則NS-9文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)NS-11検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)NS-12ソフトウェア、モデル、AI/ML の成果物(サプライチェーン、モデルカード、データセットシート)NRS-H60ハザード分類:サプライチェーンと流れの途絶(NHS-1 sys.supply-chain)NRS-H50ハザード分類:産業・プロセス事故(NHS-1 infra.industrial)NRS-H109ハザード・ファミリー:エネルギー移行技術の障害(NHS-1 tech.energy-transition)NRS-X10化学・産業・原子力・放射線の安全NRS-H54ハザード・ファミリー:信号とプラットフォームの途絶(NHS-1 cyber.platform)NRS-K14ドメイン・パックのプロファイル:製造・産業(DOMAIN-014)
観測
- eMARS Major Accident Reporting System (listed for reference)
- World Development Indicators (listed for reference)
- ILOSTAT (listed for reference)
- Manufacturing value added as a proportion of GDP and per capita
- CO2 emission per unit of value added
- Manufacturing, value added (% of GDP)
- Direct economic loss to all other damaged or destroyed productive assets attributed to disasters
例示の地理
- The Strait of Malacca: 227 hexagonal cells
- 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
- 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
- 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
- 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| OECD studies on technology diffusion and productivity | Evidence on adoption gaps and policies | Public, OECD terms |
| World Management Survey | Management practice scores across firms and countries | Public, terms to check |
| World Bank Enterprise Surveys and Firm-level Adoption of Technology survey | Technology use by firms in many countries | Free with registration, World Bank terms |
| Eurostat enterprise technology statistics | Adoption by firm size | Open, Eurostat reuse policy |
| Evaluations of manufacturing extension programmes | Effects of adoption support | Licence per publication |
How technology adoption is modelled, measured and tested.
モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。
システム・モデル
The couplings between the systems in technology adoption: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Advanced Industry and Robotics prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| Industry ministries and development agencies | How to design adoption support | Gap profiles; evaluation evidence |
| Technology centres | Which services to offer and to whom | Barrier analyses |
| Firms and associations | How to plan technology investment | Adoption and productivity evidence |
このトピックが生み出す成果物
- Adoption gap profiles by firm size and region
- Evaluation designs for adoption support programmes
- Management and skills barrier analyses
- Evidence notes for industrial policy
専門家が問うこと。
- 01
Who adopts, and why?
How firm size, sector, finance, skills and management affect uptake.
- 02
Does adoption raise productivity?
Why gains often lag adoption and depend on complementary investments.
- 03
Who gains and who loses?
Effects on wages, employment and regional economies.
- 04
How can adoption be safe?
How small firms manage safety and cyber risk with limited expertise.
What drives the risk.
Productivity gains from new technology often lag adoption because firms must reorganise processes, retrain staff and accumulate experience. Complementary investments in skills, data and management matter as much as the equipment, and firms that buy technology without them often see little benefit and sometimes new failure modes.
Small and medium manufacturers face barriers: upfront cost, lack of in-house expertise and uncertainty about returns. When they lag, supply chains become uneven and gaps between leading and lagging firms widen.
Labour market effects vary. Automation can displace routine tasks while creating demand for technical and maintenance skills. Outcomes depend on training, mobility and 社会保障.
Rapid adoption by firms without safety expertise can introduce hazards. Integration support, shared guidance and training help smaller firms adopt safely.
Geography matters. Adoption clusters where skills, suppliers, research institutions and finance are close together, so regions without them risk falling further behind unless institutions deliberately spread capability.
エビデンスがどのように集められ、どこで止まるか。
| 手法またはデータ | 表示内容 | その限界 |
|---|---|---|
| Firm surveys | Adoption rates and barriers | Response bias toward larger firms |
| Productivity statistics | Output per worker over time | Hard to attribute to technology |
| Labour market data | Employment and wage effects | Many confounding factors |
| 事例研究 | How adoption unfolds in practice | Limited generalisability |
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
Why do small firms adopt technology more slowly?
What is a technology extension service?
Does technology adoption raise productivity?
Does automation destroy jobs?
Does the platform recommend technologies to firms?
Why focus on small firms?
このページからエビデンスを提供する。
報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
- Zenodoオープンな寄託寄託してコミュニティに提出するORCID iD を使って Zenodo に自分の記録を公開し、そこから Reports コミュニティに提出してください。キュレーターが審査し、DOI は引き続きあなたのものです。
- 報告書GCRI貢献のすべての方法を見る貢献の種類、それぞれの審査方法、受け取るクレジット、ライセンス、決して受け付けないもの。
個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。
手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。
法的文書。
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