# 分散化物理基盤インフラネットワーク(DePIN)の発展と展望## はじめに分散化物理基盤施設ネットワーク(DePIN)は、ブロックチェーン技術とIoT(を組み合わせた革新的な概念で、徐々に広く注目を集めています。DePINは分散化アーキテクチャを通じて物理デバイスの管理と制御モデルを再定義し、従来のインフラ分野において巨大な変革の可能性を示しています。長い間、従来のインフラプロジェクトは政府や大企業によって集中管理されており、サービスコストが高く、品質が不均一で、革新が制限されるなどの問題が存在していました。DePINは、分散型台帳とスマートコントラクト技術を通じて物理デバイスの分散化管理と制御を実現し、システムの透明性、信頼性、安全性を向上させることを目指す全く新しいソリューションを提供します。## DePINの機能と利点1. 分散化管理と透明性:DePINはブロックチェーン技術の分散台帳とスマートコントラクトを利用して、物理デバイスの分散化管理を実現しました。デバイスの所有者、ユーザーおよび関連者は、コンセンサス機構を通じてデバイスの状態と操作を検証でき、安全性と信頼性を高めると同時に、システム運用の透明性を確保します。例えば、仮想発電所)VPP(の分野では、DePINは電力デバイスのトレーサビリティデータを公開し透明化することで、ユーザーがデータの生成と流通プロセスを明確に理解できるようにします。2. リスク分散とシステムの継続性: DePINは、物理デバイスを異なる地理的位置と多様な参加者に分散させることによって、システムの中央集権リスクを効果的に低下させ、単一障害点がシステム全体に及ぼす影響を回避します。あるノードに障害が発生しても、他のノードは引き続き稼働しサービスを提供し、システムの継続性と高可用性を確保します。3. スマートコントラクトの自動化操作:DePINはスマートコントラクトを利用してデバイス操作の自動化を実現し、操作の効率と正確性を向上させました。スマートコントラクトの実行プロセスはブロックチェーン上で完全に追跡可能であり、各操作のステップが記録されており、誰でも契約の実行状況を検証できるようになっています。このメカニズムは契約実行の効率を高めるだけでなく、システムの透明性と信頼性を強化しています。## DePINの五層アーキテクチャ分析)概要DePINは多層モジュラー技術スタックの設計を通じて、中央集権的なクラウドコンピューティング機能を成功裏に模倣しました。そのアーキテクチャは、アプリケーション層、ガバナンス層、データ層、ブロックチェーン層、インフラ層を含んでおり、各層は全体のシステムにおいて重要な役割を果たし、ネットワークの効率的、安全、分散化された運用を確保しています。1. アプリケーション層###Application Layer(アプリケーション層はDePINエコシステムの中でユーザーに直接向けられた部分であり、さまざまな具体的なアプリケーションやサービスを提供する役割を担っています。この層を通じて、基盤となる技術やインフラストラクチャーがユーザーが直接利用できる機能に変換されます。例えば、IoT)アプリケーション、分散ストレージ、分散化金融(DeFi)サービスなどがあります。アプリケーション層の重要性は次のように表れます:- ユーザー体験:ユーザーとDePINネットワークのインタラクション方法を決定し、ユーザー体験とネットワークの普及度に直接影響します。- 多様性と革新:多様なアプリケーションをサポートし、エコシステムの多様性と革新の発展に寄与し、異なる分野の開発者やユーザーの参加を引き付けます。- 価値実現: ネットワークの技術的優位性を実際の価値に転換し、ネットワークの持続的な発展とユーザーの利益実現を促進しました。2. ガバナンスレイヤー (Governance Layer)ガバナンスは、オンチェーン、オフチェーン、またはハイブリッドモードで運営され、ネットワークルールの策定と実行、プロトコルのアップグレード、リソースの配分、紛争解決などを担当します。通常、分散化ガバナンスメカニズム、例えばDAO(分散化自治組織)を採用し、意思決定プロセスの透明性、公平性、民主性を確保します。ガバナンス層の重要性は次のように示されます:- 分散化決定:分散された意思決定権を通じて、単一の制御リスクを減少させ、ネットワークの検閲耐性と安定性を向上させた。- コミュニティ参加: コミュニティメンバーの積極的な参加を促し、ユーザーの帰属感を高め、ネットワークの健全な発展を促進します。- 柔軟性と適応性: 効果的なガバナンスメカニズムにより、ネットワークは外部環境の変化や技術の進歩に迅速に対応し、競争力を維持します。3. データ層(データレイヤ)データ層は、ネットワーク内のすべてのデータ、取引データ、ユーザー情報、スマートコントラクトを管理および保存する責任があります。それはデータの完全性、可用性、プライバシー保護を保証し、同時に効率的なデータアクセスと処理能力を提供します。データ層の重要性は次のように表れます:- データの安全性: 暗号化と分散化ストレージを通じて、ユーザーデータを不正アクセスや改ざんから保護します。- スケーラビリティ: 効率的なデータ管理メカニズムはネットワークの拡張をサポートし、大量の同時データリクエストを処理して、システムのパフォーマンスと安定性を確保します。- データの透明性: 公開された透明なデータストレージはネットワークの信頼度を高め、ユーザーがデータの真実性を検証および監査できるようにします。4.ブロックチェーンレイヤー (Blockchain Layer)ブロックチェーン層はDePINネットワークのコアであり、すべての取引とスマートコントラクトを記録し、データの改ざん不可性と追跡可能性を確保します。この層は、PoS(（権利証明)）やPoW(（作業証明)）などの分散化されたコンセンサスメカニズムを提供し、ネットワークのセキュリティと一貫性を保証します。ブロックチェーン層の重要性は次のように表れます:- 分散化信任:ブロックチェーン技術は中心化された仲介者への依存を排除し、分散型台帳を通じて信頼メカニズムを構築します。- セキュリティ:強力な暗号化とコンセンサスメカニズムがネットワークを攻撃や詐欺から保護し、システムの整合性を維持します。- スマートコントラクト: 自動化および分散化されたビジネスロジックをサポートし、ネットワークの機能性と効率を向上させます。5. 基盤層(インフラ層)インフラストラクチャ層は、サーバー、ネットワーク機器、データセンター、エネルギー供給など、全体のDePINネットワークの運営を支える物理的および技術的インフラストラクチャを含んでいます。この層は、ネットワークの高可用性、安定性、および性能を保証します。インフラ層の重要性は次のように表れます:- 信頼性:堅固なインフラストラクチャがネットワークの継続的な運用を保証し、ハードウェアの故障やネットワークの中断によるサービスの不可用を回避します。- 性能最適化:効率的なインフラストラクチャがネットワークの処理速度と応答能力を向上させ、ユーザー体験を改善しました。- スケーラビリティ:柔軟なインフラ設計により、ネットワークは需要に応じて拡張でき、より多くのユーザーやより複雑なアプリケーションシナリオをサポートします。6. 接続層の(Connection Layer)特定の状況では、インフラストラクチャ層とアプリケーション層の間に接続層が追加されることがあります。この層は、スマートデバイスとネットワーク間の通信を処理する役割を担います。接続層は、分散化されたネットワークであるか、中央集権型のクラウドサービスであり、HTTP(s)、WebSocket、MQTT、CoAPなどの複数の通信プロトコルをサポートし、データの信頼性のある伝送を保証します。## AIがDePINをどのように変えるか( スマート管理と自動化AI技術により、設備管理と監視がよりスマートで効率的になりました。従来の物理インフラにおいて、設備の管理と保守は定期的な点検や受動的な修理に依存することが多く、これには高いコストがかかり、設備の故障が発生しても迅速に発見できない問題が容易に発生します。AIを導入することで、システムは以下のいくつかの面で最適化を実現できます。1. 障害予測と予防: 機械学習アルゴリズムは、設備の過去の運転データとリアルタイム監視データを分析することによって、設備に発生する可能性のある障害を予測することができます。例えば、センサーデータの分析を通じて、AIは電力網内の変圧器や発電設備に発生する可能性のある障害を事前に検出し、メンテナンスを事前に手配して、より大規模な停電事故を回避することができます。2. リアルタイム監視と自動警報:AIはネットワーク内のすべてのデバイスを24/7でリアルタイム監視し、異常を検出した際には直ちに警報を発します。これはデバイスのハードウェア状態だけでなく、温度、圧力、電流などのパラメータの異常変化を含む運用性能も含まれます。例えば、分散化された水処理システムでは、AIは水質パラメータをリアルタイムで監視し、汚染物質の基準値を超えた場合には、直ちに保守担当者に通知して処理を行わせます。3. スマートメンテナンスと最適化：AIは機器の使用状況と運転状態に基づいて、メンテナンス計画を動的に調整し、過剰なメンテナンスと不足なメンテナンスを回避することができます。例えば、風力発電機の運転データを分析することにより、AIは最適なメンテナンス周期とメンテナンス措置を特定し、発電効率と機器の寿命を向上させることができます。4. 資源配分と最適化: AIの資源配分と最適化に関する応用は、DePINネットワークの効率と性能を大幅に向上させることができます。従来の資源配分は通常、人手のスケジューリングと静的ルールに依存しており、複雑で変化する実際の状況に対応するのが難しいです。AIはデータ分析と最適化アルゴリズムを通じて、資源配分戦略を動的に調整し、以下の目標を実現することができます: - 動的負荷分散:分散化計算とストレージネットワークにおいて、AIはノードの負荷状況とパフォーマンス指標に基づいて、タスクの割り当てやデータの保存場所を動的に調整できます。例えば、分散ストレージネットワークでは、AIはアクセス頻度が高いデータをパフォーマンスが良いノードに保存し、同時にアクセス頻度が低いデータを負荷が軽いノードに分散させることで、ネットワーク全体のストレージ効率とアクセス速度を向上させます。 - エネルギー効率の最適化: AIはデバイスのエネルギー消費データと運用パターンを分析することで、エネルギーの生産と使用を最適化できます。例えば、スマートグリッドでは、AIはユーザーの電力使用習慣と電力需要に基づいて、発電機の起動停止戦略や電力の配分計画を最適化し、エネルギー消費を削減し、炭素排出を減少させることができます。 - リソース利用率の向上:AIは深層学習と最適化アルゴリズムを通じて、リソースの利用率を最大化できます。例えば、分散化された物流ネットワークにおいて、AIはリアルタイムの交通状況、車両の位置、貨物の需要に基づいて、配送ルートと車両のスケジューリングプランを動的に調整し、配送効率を向上させ、物流コストを削減します。) データ分析と意思決定支援1. データ収集と処理: DePINにおいて、データは核心資産の一つです。ネットワーク内のさまざまな物理デバイスやセンサーは、センサーの読み取り値、デバイスの状態情報、ネットワークトラフィックデータなどを含む大量のデータを継続的に生成します。AI技術はデータ収集と処理の面で顕著な利点を示しています: - 効率的なデータ収集:AIはインテリジェントセンサーとエッジコンピューティングを通じて、デバイスローカルでリアルタイムに高品質のデータを収集し、要求に応じてデータ収集の頻度と範囲を動的に調整できます。 - データの前処理とクリーニング:AI技術は、自動化されたデータクリーニングと前処理を通じてデータ品質を向上させることができます。例えば、機械学習アルゴリズムを利用して異常データを検出し修正し、欠損値を埋めることで、その後の分析の正確性と信頼性を確保します。 - リアルタイムデータ処理:DePINネットワークは膨大なデータをリアルタイムで処理・分析し、物理世界の変化に迅速に対応する必要があります。AI技術、特にストリーミング処理と分散コンピューティングフレームワークにより、リアルタイムデータ処理が可能となりました。2. スマートな意思決定と予測:AI技術は深層学習、機械学習、予測モデルを通じて、複雑なシステムのスマートな意思決定と正確な予測を実現し、システムの自律性と応答速度を向上させることができます: - 深層学習と予測モデル:深層学習モデルは、複雑な非線形関係を処理し、大規模データから潜在的なパターンを抽出できます。例えば、深層学習モデルを用いて機器の運転データやセンサーデータを分析することで、システムは潜在的な故障の兆候を特定し、事前に予防保守を行い、機器のダウンタイムを減らし、生産効率を向上させることができます。 - 最適化とスケジューリングアルゴリズム:最適化とスケジューリングアルゴリズムは、DePINネットワークにおけるAIがインテリジェントな意思決定を実現するためのもう一つの重要な側面です。リソース配分とスケジューリングプランを最適化することで、AIはシステム効率を大幅に向上させ、運営コストを削減できます。### セキュリティ1. リアルタイム監視と異常検出: AI技術はリアルタイム監視と異常検出を通じて、さまざまな潜在的なセキュリティ脅威を迅速に発見し対処できます。具体的には、AIシステムはネットワークトラフィック、デバイスの状態、ユーザーの行動をリアルタイムで分析し、異常な活動を識別します。例えば、分散化通信ネットワークでは、AIがデータパケットの流れを監視し、異常なトラフィックや悪意のある攻撃行動を検出できます。機械学習とパターン認識技術を通じて、システムは感染したノードを迅速に識別し隔離し、攻撃のさらなる拡散を防ぎます。2. 自動化された脅威対応:AIは脅威を検出するだけでなく、自動的に対応措置を講じることもできます。従来のセキュリティシステムはしばしば人間の介入に依存していますが、AI駆動のセキュリティシステムは脅威が検出された後すぐに行動を起こし、応答時間を短縮できます。例えば、分散化されたエネルギーネットワークにおいて、AIが特定のノードに異常な活動を検出した場合、そのノードの接続を自動的に切断し、バックアップシステムを起動してネットワークの安定した運用を確保できます。さらに、AIは継続的に学習し最適化することによって、脅威の検出と対応の効率と正確性を向上させることができます。3. 予測保守および防護: データ分析と予測モデルを通じて、
DePIN:ブロックチェーンとモノのインターネットが融合した革命的なインフラネットワーク
分散化物理基盤インフラネットワーク(DePIN)の発展と展望
はじめに
分散化物理基盤施設ネットワーク(DePIN)は、ブロックチェーン技術とIoT(を組み合わせた革新的な概念で、徐々に広く注目を集めています。DePINは分散化アーキテクチャを通じて物理デバイスの管理と制御モデルを再定義し、従来のインフラ分野において巨大な変革の可能性を示しています。長い間、従来のインフラプロジェクトは政府や大企業によって集中管理されており、サービスコストが高く、品質が不均一で、革新が制限されるなどの問題が存在していました。DePINは、分散型台帳とスマートコントラクト技術を通じて物理デバイスの分散化管理と制御を実現し、システムの透明性、信頼性、安全性を向上させることを目指す全く新しいソリューションを提供します。
DePINの機能と利点
分散化管理と透明性:DePINはブロックチェーン技術の分散台帳とスマートコントラクトを利用して、物理デバイスの分散化管理を実現しました。デバイスの所有者、ユーザーおよび関連者は、コンセンサス機構を通じてデバイスの状態と操作を検証でき、安全性と信頼性を高めると同時に、システム運用の透明性を確保します。例えば、仮想発電所)VPP(の分野では、DePINは電力デバイスのトレーサビリティデータを公開し透明化することで、ユーザーがデータの生成と流通プロセスを明確に理解できるようにします。
リスク分散とシステムの継続性: DePINは、物理デバイスを異なる地理的位置と多様な参加者に分散させることによって、システムの中央集権リスクを効果的に低下させ、単一障害点がシステム全体に及ぼす影響を回避します。あるノードに障害が発生しても、他のノードは引き続き稼働しサービスを提供し、システムの継続性と高可用性を確保します。
スマートコントラクトの自動化操作:DePINはスマートコントラクトを利用してデバイス操作の自動化を実現し、操作の効率と正確性を向上させました。スマートコントラクトの実行プロセスはブロックチェーン上で完全に追跡可能であり、各操作のステップが記録されており、誰でも契約の実行状況を検証できるようになっています。このメカニズムは契約実行の効率を高めるだけでなく、システムの透明性と信頼性を強化しています。
DePINの五層アーキテクチャ分析
)概要
DePINは多層モジュラー技術スタックの設計を通じて、中央集権的なクラウドコンピューティング機能を成功裏に模倣しました。そのアーキテクチャは、アプリケーション層、ガバナンス層、データ層、ブロックチェーン層、インフラ層を含んでおり、各層は全体のシステムにおいて重要な役割を果たし、ネットワークの効率的、安全、分散化された運用を確保しています。
アプリケーション層はDePINエコシステムの中でユーザーに直接向けられた部分であり、さまざまな具体的なアプリケーションやサービスを提供する役割を担っています。この層を通じて、基盤となる技術やインフラストラクチャーがユーザーが直接利用できる機能に変換されます。例えば、IoT)アプリケーション、分散ストレージ、分散化金融(DeFi)サービスなどがあります。
アプリケーション層の重要性は次のように表れます:
ガバナンスは、オンチェーン、オフチェーン、またはハイブリッドモードで運営され、ネットワークルールの策定と実行、プロトコルのアップグレード、リソースの配分、紛争解決などを担当します。通常、分散化ガバナンスメカニズム、例えばDAO(分散化自治組織)を採用し、意思決定プロセスの透明性、公平性、民主性を確保します。
ガバナンス層の重要性は次のように示されます:
データ層は、ネットワーク内のすべてのデータ、取引データ、ユーザー情報、スマートコントラクトを管理および保存する責任があります。それはデータの完全性、可用性、プライバシー保護を保証し、同時に効率的なデータアクセスと処理能力を提供します。
データ層の重要性は次のように表れます:
4.ブロックチェーンレイヤー (Blockchain Layer)
ブロックチェーン層はDePINネットワークのコアであり、すべての取引とスマートコントラクトを記録し、データの改ざん不可性と追跡可能性を確保します。この層は、PoS(（権利証明)）やPoW(（作業証明)）などの分散化されたコンセンサスメカニズムを提供し、ネットワークのセキュリティと一貫性を保証します。
ブロックチェーン層の重要性は次のように表れます:
インフラストラクチャ層は、サーバー、ネットワーク機器、データセンター、エネルギー供給など、全体のDePINネットワークの運営を支える物理的および技術的インフラストラクチャを含んでいます。この層は、ネットワークの高可用性、安定性、および性能を保証します。
インフラ層の重要性は次のように表れます:
特定の状況では、インフラストラクチャ層とアプリケーション層の間に接続層が追加されることがあります。この層は、スマートデバイスとネットワーク間の通信を処理する役割を担います。接続層は、分散化されたネットワークであるか、中央集権型のクラウドサービスであり、HTTP(s)、WebSocket、MQTT、CoAPなどの複数の通信プロトコルをサポートし、データの信頼性のある伝送を保証します。
AIがDePINをどのように変えるか
( スマート管理と自動化
AI技術により、設備管理と監視がよりスマートで効率的になりました。従来の物理インフラにおいて、設備の管理と保守は定期的な点検や受動的な修理に依存することが多く、これには高いコストがかかり、設備の故障が発生しても迅速に発見できない問題が容易に発生します。AIを導入することで、システムは以下のいくつかの面で最適化を実現できます。
障害予測と予防: 機械学習アルゴリズムは、設備の過去の運転データとリアルタイム監視データを分析することによって、設備に発生する可能性のある障害を予測することができます。例えば、センサーデータの分析を通じて、AIは電力網内の変圧器や発電設備に発生する可能性のある障害を事前に検出し、メンテナンスを事前に手配して、より大規模な停電事故を回避することができます。
リアルタイム監視と自動警報:AIはネットワーク内のすべてのデバイスを24/7でリアルタイム監視し、異常を検出した際には直ちに警報を発します。これはデバイスのハードウェア状態だけでなく、温度、圧力、電流などのパラメータの異常変化を含む運用性能も含まれます。例えば、分散化された水処理システムでは、AIは水質パラメータをリアルタイムで監視し、汚染物質の基準値を超えた場合には、直ちに保守担当者に通知して処理を行わせます。
スマートメンテナンスと最適化：AIは機器の使用状況と運転状態に基づいて、メンテナンス計画を動的に調整し、過剰なメンテナンスと不足なメンテナンスを回避することができます。例えば、風力発電機の運転データを分析することにより、AIは最適なメンテナンス周期とメンテナンス措置を特定し、発電効率と機器の寿命を向上させることができます。
資源配分と最適化: AIの資源配分と最適化に関する応用は、DePINネットワークの効率と性能を大幅に向上させることができます。従来の資源配分は通常、人手のスケジューリングと静的ルールに依存しており、複雑で変化する実際の状況に対応するのが難しいです。AIはデータ分析と最適化アルゴリズムを通じて、資源配分戦略を動的に調整し、以下の目標を実現することができます:
動的負荷分散:分散化計算とストレージネットワークにおいて、AIはノードの負荷状況とパフォーマンス指標に基づいて、タスクの割り当てやデータの保存場所を動的に調整できます。例えば、分散ストレージネットワークでは、AIはアクセス頻度が高いデータをパフォーマンスが良いノードに保存し、同時にアクセス頻度が低いデータを負荷が軽いノードに分散させることで、ネットワーク全体のストレージ効率とアクセス速度を向上させます。
エネルギー効率の最適化: AIはデバイスのエネルギー消費データと運用パターンを分析することで、エネルギーの生産と使用を最適化できます。例えば、スマートグリッドでは、AIはユーザーの電力使用習慣と電力需要に基づいて、発電機の起動停止戦略や電力の配分計画を最適化し、エネルギー消費を削減し、炭素排出を減少させることができます。
リソース利用率の向上:AIは深層学習と最適化アルゴリズムを通じて、リソースの利用率を最大化できます。例えば、分散化された物流ネットワークにおいて、AIはリアルタイムの交通状況、車両の位置、貨物の需要に基づいて、配送ルートと車両のスケジューリングプランを動的に調整し、配送効率を向上させ、物流コストを削減します。
) データ分析と意思決定支援
データ収集と処理: DePINにおいて、データは核心資産の一つです。ネットワーク内のさまざまな物理デバイスやセンサーは、センサーの読み取り値、デバイスの状態情報、ネットワークトラフィックデータなどを含む大量のデータを継続的に生成します。AI技術はデータ収集と処理の面で顕著な利点を示しています:
効率的なデータ収集:AIはインテリジェントセンサーとエッジコンピューティングを通じて、デバイスローカルでリアルタイムに高品質のデータを収集し、要求に応じてデータ収集の頻度と範囲を動的に調整できます。
データの前処理とクリーニング:AI技術は、自動化されたデータクリーニングと前処理を通じてデータ品質を向上させることができます。例えば、機械学習アルゴリズムを利用して異常データを検出し修正し、欠損値を埋めることで、その後の分析の正確性と信頼性を確保します。
リアルタイムデータ処理:DePINネットワークは膨大なデータをリアルタイムで処理・分析し、物理世界の変化に迅速に対応する必要があります。AI技術、特にストリーミング処理と分散コンピューティングフレームワークにより、リアルタイムデータ処理が可能となりました。
スマートな意思決定と予測:AI技術は深層学習、機械学習、予測モデルを通じて、複雑なシステムのスマートな意思決定と正確な予測を実現し、システムの自律性と応答速度を向上させることができます:
深層学習と予測モデル:深層学習モデルは、複雑な非線形関係を処理し、大規模データから潜在的なパターンを抽出できます。例えば、深層学習モデルを用いて機器の運転データやセンサーデータを分析することで、システムは潜在的な故障の兆候を特定し、事前に予防保守を行い、機器のダウンタイムを減らし、生産効率を向上させることができます。
最適化とスケジューリングアルゴリズム:最適化とスケジューリングアルゴリズムは、DePINネットワークにおけるAIがインテリジェントな意思決定を実現するためのもう一つの重要な側面です。リソース配分とスケジューリングプランを最適化することで、AIはシステム効率を大幅に向上させ、運営コストを削減できます。
セキュリティ
リアルタイム監視と異常検出: AI技術はリアルタイム監視と異常検出を通じて、さまざまな潜在的なセキュリティ脅威を迅速に発見し対処できます。具体的には、AIシステムはネットワークトラフィック、デバイスの状態、ユーザーの行動をリアルタイムで分析し、異常な活動を識別します。例えば、分散化通信ネットワークでは、AIがデータパケットの流れを監視し、異常なトラフィックや悪意のある攻撃行動を検出できます。機械学習とパターン認識技術を通じて、システムは感染したノードを迅速に識別し隔離し、攻撃のさらなる拡散を防ぎます。
自動化された脅威対応:AIは脅威を検出するだけでなく、自動的に対応措置を講じることもできます。従来のセキュリティシステムはしばしば人間の介入に依存していますが、AI駆動のセキュリティシステムは脅威が検出された後すぐに行動を起こし、応答時間を短縮できます。例えば、分散化されたエネルギーネットワークにおいて、AIが特定のノードに異常な活動を検出した場合、そのノードの接続を自動的に切断し、バックアップシステムを起動してネットワークの安定した運用を確保できます。さらに、AIは継続的に学習し最適化することによって、脅威の検出と対応の効率と正確性を向上させることができます。
予測保守および防護: データ分析と予測モデルを通じて、