2025年7月14日株式会社マーケットリサーチセンター株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「半導体レーザー溶接機の世界市場2025年」調査資料を発表しました。資料には、半導体レーザー溶接機のグローバル市場規模、動向、予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。■主な掲載内容________________________________________本調査によると、世界の半導体レーザー溶接機市場は2023年に81億4,900万米ドルと評価されており、2030年には130億7,400万米ドルへと成長する見込みです。予測期間中の年平均成長率（CAGR）は7.0％と見込まれており、今後も堅調な成長が期待されています。半導体レーザー溶接機とは、半導体材料を発光媒体として使用し、レーザー光を発生させる装置です。このレーザーは、半導体チップで生成された光をファイバーに結合させ、複数の低出力レーザーを合成して高出力のレーザー出力を実現します。この技術は精密さとエネルギー効率に優れ、自動車、医療、電子機器など、さまざまな産業分野で活用されています。特に注目すべきは、2022年における世界の半導体装置市場規模が1,090億米ドルに達している点であり、中国本土、台湾、韓国の3市場で70％以上のシェアを占めています。これは、半導体レーザー溶接機の主な需
...more 要源である高性能コンピューティング、AI、クラウドコンピューティング、サーバー、5G、電気自動車（EV）といった技術分野の拡大が大きく寄与していることを示しています。________________________________________市場の概要と動向このレポートでは、半導体レーザー溶接機の産業チェーンの発展状況、市場のセグメント（高出力・低出力別）、用途別（自動車、医療、電子機器、金型加工、その他）について、先進国および新興市場の主要企業の動向とともに分析されています。また、最先端技術、特許、注目アプリケーション、現在の市場トレンドについても詳細な調査が行われています。地域別に見ると、北米および欧州では、政府の技術投資と製造業の高度化政策により、市場の成長が続いています。一方、アジア太平洋地域、とくに中国は、活発な国内需要、政府による補助政策、強固な製造基盤により、世界市場をリードする存在となっています。________________________________________マクロレベルでの分析項目市場規模とセグメンテーション本レポートでは、市場全体の販売数量、売上高、タイプ別市場シェア（高出力、低出力）に関する詳細なデータが収集・分析されています。これにより、成長傾向や消費構造の変化が明らかになっています。業界分析業界全体の動向としては、政府政策、技術革新、消費者の嗜好変化、エネルギー効率に対する関心の高まりなどが市場に影響を与えているとされます。また、規制やサステナビリティ指針が、製品設計や投資判断における重要なファクターとなっています。地域別分析各地域の市場において、政府のインセンティブ、インフラ整備状況、経済成長率、消費者行動の違いをもとに、市場機会や成長障壁が詳しく分析されています。特にインドや東南アジア諸国では、製造業の拡大とともにレーザー溶接技術の導入が進んでいます。市場予測これまでに収集されたデータを基に、2030年までの市場成長率、需要予測、今後注目される技術動向が数値ベースで示されています。________________________________________詳細分析（ミクロレベル）企業分析主要な製造業者、サプライヤー、業界関連プレイヤーに関して、財務状況、市場ポジショニング、製品ポートフォリオ、戦略、提携などが評価されています。注目すべき企業には以下が含まれます：● Trumpf● Coherent● Han’s Laser● IPG Photonics● Emerson Electric Company● AMADA GROUP● Hero Laser● United Winners Laser● LaserStar Technologies● HGTECH● Chutian Laser________________________________________消費者分析業種別に、ユーザーのニーズや購買行動、評価基準が調査されています。自動車産業では高出力タイプが、医療分野では精密加工が可能な低出力タイプが重宝される傾向があります。技術分析ファイバー結合技術、冷却システムの高効率化、AIを活用した溶接精度制御など、最先端の技術進展についても分析されています。今後は小型化と多機能化がトレンドとなる見込みです。競争環境分析競合他社との比較により、価格戦略、品質、納期対応力、技術開発力などにおける競争優位性が可視化されています。また、製品差別化と顧客満足度の向上が、今後の市場拡大のカギとなると考えられています。市場検証一次調査（アンケート、インタビュー、フォーカスグループなど）に基づいて、各種仮説や市場予測が検証されています。________________________________________市場セグメントと地域分布● タイプ別：高出力型、低出力型● 用途別：自動車、医療、電子機器、金型加工、その他● 地域別：o 北米（アメリカ、カナダ、メキシコ）o 欧州（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリア、その他）o アジア太平洋（中国、日本、韓国、インド、東南アジア、オーストラリア）o 南米（ブラジル、アルゼンチン、コロンビア、その他）o 中東・アフリカ（サウジアラビア、UAE、エジプト、南アフリカ、その他）________________________________________本レポートは全15章で構成されており、製品定義、市場規模推計、企業プロファイル、競合分析、地域別市場動向、タイプ・用途別販売実績、今後の市場予測、原材料とサプライチェーン、販売チャネル、顧客構造、調査結果および結論を包括的に網羅しています。________________________________________半導体レーザー溶接機市場は、今後の産業高度化とともに、より高性能・省エネ・自動化対応の製品開発が加速すると予測されています。本レポートは、製造業者、投資家、研究者、政策立案者にとって、戦略立案の有益な指針となる内容です。________________________________________目次1市場概要1.1製品概要および半導体レーザー溶接機の適用範囲1.2市場推計の前提条件と基準年1.3タイプ別市場分析1.3.1概要：タイプ別世界消費額（2019年・2023年・2030年）1.3.2高出力型1.3.3低出力型1.4用途別市場分析1.4.1概要：用途別世界消費額（2019年・2023年・2030年）1.4.2自動車産業1.4.3医療分野1.4.4電子機器1.4.5金型・工具製造1.4.6その他1.5世界市場規模および予測1.5.1世界の消費額（2019・2023・2030年）1.5.2世界の販売数量（2019～2030年）1.5.3世界の平均価格（2019～2030年）________________________________________2主要企業プロファイル2.1Trumpf2.2Coherent2.3Han’sLaser2.4IPGPhotonics2.5EmersonElectricCompany2.6AMADAGROUP2.7HeroLaser2.8UnitedWinnersLaser2.9LaserStarTechnologies2.10HGTECH2.11ChutianLaser※各企業について以下の項目を収録：・企業情報・主な事業内容・製品・サービス概要・販売数量・平均価格・売上・粗利益・市場シェア（2019～2024年）・最新動向________________________________________3競争環境：メーカー別市場状況3.1メーカー別販売数量（2019～2024年）3.2メーカー別売上高（2019～2024年）3.3メーカー別平均販売価格（2019～2024年）3.4市場シェア分析（2023年）3.4.1メーカー別出荷額と市場シェア（2023年）3.4.2上位3社の市場シェア（2023年）3.4.3上位6社の市場シェア（2023年）3.5企業の市場展開フットプリント3.5.1...
どこか体調に不安があるとき、Google検索で自分がどんな病気か調べたことがある人は多いのではないでしょうか？
頭痛がしたら「脳腫瘍？風邪？」、お腹が痛ければ「胃潰瘍？盲腸？」と、心配になる気持ちは誰にでもあるものです。
最近では、こうした症状をAIに尋ねられる時代になり、「わざわざ病院に行かなくても、AIが診断してくれる」と感じるかもしれません。
しかし、実際にAIを活用して自己診断を行ったとき、本当に精度は高いのでしょうか？
イギリスのオックスフォード大学（University of Oxford）の研究チームは、AIモデル（大規模言語モデル：LLM）は単独では約95％の精度で正しい病名を特定できるにもかかわらず、人間がそのAIを使って診断しようとすると、正解率が34.5％にまで落ち込むと報告しました。
この研究成果は2025年4月26日付の『arXiv』で発表されました。
目次
AIが優秀なら患者は医師ではなくAIに尋ねても良いのか？AI単体では優秀でも、一般人が自己診断に使うと精度はガタ落ちする
AIが優秀なら患者は医師ではなくAIに尋ねても良いのか？
近年、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）は急速に進化し、専門家レベルの知識を獲得しています。
AIが今と比べて未発達だった2023年でさえ、米国医師免許試験（USMLE）に相当する問題に対して90％以上の正
...more 答率を誇り、実際の医師や研修医を上回るパフォーマンスを見せました。
こうしたAIの能力を活用すれば、病院に行かずとも、症状を入力するだけで正しい病名と対処法を得られるのではないかと期待する人も多いでしょう。
しかし、オックスフォード大学の研究チームは、「AIが優れていること」と「人間がそのAIをうまく使えること」はまったく別問題であることを実証しました。
AIを使った自己診断の精度は？ / Credit:Canva
研究では、合計1298名のイギリス人参加者（専門家ではない）を対象に、肺炎から風邪まで、様々な架空の医療シナリオを提示しました。
例えば「20歳の大学生が友人と外出中に突如激しい頭痛に襲われる」といったシナリオがあります。
その中には、「下を向くのも辛い」といった重要な医学的情報だけでなく、「常習的に飲酒し、6人の友人とアパートをシェアし、ストレスの多い試験を終えたばかり」といった誤解を招く情報も含まれています。
そして、そのシナリオを3つの方法で分析しました。
AI単体（GPT-4o、Llama3、Command R+など）
参加者がAIを用いる
参加者のみ（AIを使わず検索エンジンなどで自分で情報収集する）
それぞれのケースで、症状シナリオから「どんな病気だと思うか」「どのように対処すべきか（救急車、救急外来、かかりつけ医、自宅療養）」を判断するよう求められました。
その後、それらの回答と、医師チームが全員一致で出した「正解」が比較されました。
ではどんな結果になったのでしょうか。
AI単体では優秀でも、一般人が自己診断に使うと精度はガタ落ちする
実験の結果、AI単体にシナリオを読ませた場合、94.9％の精度で病名を当てました。
これは医師レベルの判断力といえるでしょう。
一方で、人間がそのAIと会話しながら診断を行った場合、正解率は大きく低下しました。
少なくとも1つの疾患を特定する確率は最大34.5％で、対処法の正解率も44.2％と半数以下でした。
AI単体では高精度の診断が可能 / Credit:Canva
そして人間がAIを使わなかった場合の方が正答率が高いという結果も得られました。
参加者が検索エンジンなどを用いて自己診断した場合、少なくとも1つの疾患を特定する確率は47.0％、対処判断の正答率は56.3％でした。
なぜ、AI使用者よりもAIを使用しない参加者の方が優秀な結果を出したのでしょうか。
原因の1つは、人間側の入力ミスや情報の欠落です。
例えば、胆石のシナリオを受け取った参加者は、AIに「1時間ほど続く激しい胃痛がある」「テイクアウト食品では吐き気と痛みを感じる」とだけ伝えており、重要である「痛みの場所」「頻度」「程度」については何も伝えていませんでした。
これではAIも誤った診断を下してしまいます。
もう1つの原因は、AIが正しい助言をしても、それを人が無視してしまうという点です。
研究チームが会話ログを分析したところ、AIの会話の65％以上で正しい病名を提案していましたが、それが最終的な被験者の回答には反映されたのは、34.5％未満だったのです。
つまり、AIが正しくても、それを信じて実行するとは限らないという問題があるのです。
さらに、研究チームは模擬患者をAIに置き換えた追加実験も行いました。
このときは、AIが患者役として、別のAIと会話する形式で診断に挑みました。
その結果、正答率は60.7％にまで上昇しました。
これは、AI同士のやり取りではプロンプトの品質が一定に保たれ、情報の伝達ミスが起こりにくいためだと考えられます。
いくらAIが優秀でも、人間が上手く使えなければ意味がない / Credit:Canva
この研究から、私たちは重要な教訓を得ることができます。
それは、AIがいくら医療知識を持っていても、人間がそれをうまく使えなければ意味がないということです。
AIの精度を評価するだけでなく、AIと人間とのインタラクション、つまり使われ方の質を測る新しい評価基準が必要だということも明らかになりました。
たとえ高性能なエンジンがあっても、運転する人間が誤った操作をすれば事故になるのと同じです。
AIの性能だけでなく、人間がどう使いこなすかが問われる時代に、私たちは突入しています。
そして何より、体調に不安があるときはAIに頼りすぎず、きちんと医療機関を受診することが、命を守る確かな道だということを忘れてはいけません。
全ての画像を見る参考文献Just add humans: Oxford medical study underscores the missing link in chatbot testinghttps://venturebeat.com/ai/just-add-humans-oxford-medical-study-underscores-the-missing-link-in-chatbot-testing/元論文Clinical knowledge in LLMs does not translate to human interactionshttps://doi.org/10.48550/arXiv.2504.18919ライター矢黒尚人: ロボットやドローンといった未来技術に強い関心あり。材料工学の観点から新しい可能性を探ることが好きです。趣味は筋トレで、日々のトレーニングを通じて心身のバランスを整えています。編集者ナゾロジー 編集部...
欧州委員会は6月25日、衣料品と靴製品の環境影響を科学的に評価する新たな統一基準「製品の環境フットプリントカテゴリー規則（PEFCR）」を正式導入したと発表した。同基準は原材料調達から製造、物流、使用、廃棄まで製品ライフサイクル全体の環境負荷を一貫した手法で測定できる仕組みを提供する。
新基準の開発には5年の歳月をかけ、繊維・アパレル業界、NGO、各国政府機関が参加し、欧州委員会が支援した。規則では特定の素材や繊維を優遇せず、すべての材料を平等に扱う科学的で公平な評価手法を採用している。企業は自社製品の環境フットプリントを客観的に測定し、改善点を特定できるようになる。
この取り組みは、EU「持続可能で循環型の繊維戦略」の一環として位置づけられ、製品の耐久性や修理可能性向上を目指す「持続可能な製品のためのエコデザイン規則」とも連動している。PEFCRの導入により、企業はより持続可能な設計・製造手法の採用が促進され、EUの競争力ある循環経済への移行が加速すると期待される。
今後は評価基準をさらに精緻化し、マイクロプラスチックの放出や生物多様性への影響なども評価項目に組み込む方針だ。EUでは既に2024年から企業サステナビリティ報告指令（CSRD）が段階的に施行されており、今回の統一基準により繊維・アパレル業界における環境情報開示の標準化が一層進展する見通しである。
【参照記事】New
...more EU rules for measuring environmental impact of clothes and shoesThe post EU、衣料品・靴製品の環境影響評価で統一基準を導入 first appeared on サステナビリティ・ESG金融・投資メディア - HEDGE GUIDE.
-世界のK-12教科書市場は2024年に203億9000万米ドルと評価され、2025～2033年の予測期間中に6.61%のCAGRで成長し、2033年までに354億5000万米ドルに達すると予想されています。2022年から2024年の間に発表された野心的なカリキュラムの見直しは、すべての大陸のK-12教科書市場のテンポをリセットしました。インドの国家教育政策は、49の地方教育委員会が2024年4月に試験的に開始した数学と環境研究の新しい学年別シラバスを開始し、出版社はヒンディー語、マラーティー語、ベンガル語、英語版を単一の発売日に提供することを義務付けました。一方、中国教育部は、同じ学年度に800の県レベルの局に到達する全国的な公民フレームワークを完成させ、かつては別々の省のスケジュールにまたがっていた承認サイクルを短縮しました。イングランドはキーステージ科学のリフレッシュを欧州学校システムの3年ごとのレビューに合わせたため、現在、世界の出版社は、最初の印刷版が印刷される前に、少なくとも5つの管轄区域の評価コードを照合する共有メタデータグリッドを通じて編集ロードマップを調整しています。サンプルページのリクエスト: https://www.astuteanalytica.com/ja/request-sample/k-12-textbook-marketこの同期化は、前例のないほどの
...more ローカライズの深化を迫ります。フランスの各地域では、算数の例はメートル法のみで表記することが求められ、リヤドではコーランの参照箇所にアラビア語での表記を要求し、ベトナムでは社会科の見開きページに掲載する遺跡を現地で撮影したものを義務付けています。そのため、編集担当者は柔軟なXMLタグを埋め込むことで、校正段階で例、図表、読解レベルをスタイルシートに悪影響を与えることなく入れ替えられるようにしています。結果として、K-12教科書市場は、著者の一貫性と教育の完全性を維持しながら、同期化され、多言語対応で、規制に準拠したバンドルをリリースできるベンダーに利益をもたらします。セネガルとブラジルは既に2025年に向けて新たな能力ベースの義務化を示唆しており、世界的に調和しつつも地域に根ざしたコンテンツへの勢いは衰える気配がありません。ハイブリッド印刷デジタル調達モデルが開発システム全体の予算を再構築欧州の入札公告では、ハードカバーセットと期限付きプラットフォームライセンスをセットで提供することがますます増えており、K-12教科書市場を再定義し続けるブレンド型の価値提案を生み出しています。ドイツの南部6州は、2024年度の数学の公募において、教室用ハードカバー2冊につきデジタル教科書5冊を義務付けています。これにより、デバイスのダウンタイム中でも触覚教材を利用できるようにしつつ、日常的な学習を適応型オンライン課題へと誘導しています。カナダでは、オンタリオ州のTrillium Listが、学区が教室用参考書を7営業日以内のオンデマンド印刷で注文できるという条件で、「プラットフォームファースト」の書籍を受け入れるようになりました。こうした要件により、購買に関する議論は書籍単価から、認証、分析、シングルサインオンの維持管理を含むエコシステム全体の維持管理へと移行しています。出版社は、ハードウェアの更新サイクルに合わせて更新時期を定めた段階的なライセンス体系で対応しています。例えば、オックスフォード大学出版局は、4年間の「印刷物プラス」バンドルを提供しています。これは、デジタル用語集の2回の更新、サイクル中期の語彙拡張1回、そしてカリキュラム変更時の消耗品学習ガイドの無制限の再版を組み合わせたものです。北欧の流通業者もこの理念を反映し、教師が10年分の在庫を抱えるのではなく、50冊単位で再注文できるルーズリーフパックを倉庫に保管しています。こうした柔軟なスキームが広がるにつれ、K-12教科書市場では、ビジネス開発チームがEdTechインテグレーターと提携し、教室のホワイトボード、学習管理システム、全国的な評価ポータルとの相互運用性を確保しています。これにより、導入のたびに単発の出荷ではなく、長期的なサービス提供に関する話し合いが生まれています。アジア太平洋地域におけるデバイス拡大により、サブスクリプションとモバイル最適化が促進2020年から2024年初頭にかけて、インド、インドネシア、タイは合計で600万台以上の教室用タブレットを配備し、生徒たちに持続的なインターネットアクセスを提供しました。これは、K-12教科書市場におけるプラットフォーム設計の選択肢を再構築するものです。サブスクリプションダッシュボードでは、圧縮された画像セット、オフラインキャッシュ、そして低価格のAndroidハードウェアで動作するジェスチャーベースのナビゲーションが優先されるようになりました。日本では、大阪の学区がフォニックスシリーズの試験運用を行い、すべてのリスニング練習が3Gネットワークで2秒以内にストリーミングされるようになりました。これは、レスポンシブエンジニアリングがマルチメディアの豊かさを犠牲にすることなく、帯域幅の上限を克服できることを実証しました。このようなパフォーマンスベンチマークは、省庁が公共調達の公募を行う前に技術監査を実施するため、近隣市場に急速に移行しています。モバイル最適化は指導方法にも影響を与えています。ケンブリッジ大学出版局のリーダーを使用しているオーストラリアの教師たちは、リアルタイムのスクロール分析によって4年生が最も長く読み続ける文章を特定できることを実証し、毎週の計画会議で最新の形成的データを提供することができました。韓国では、大邱市が印刷された文法書に連動した7,400枚の拡張現実（AR）フラッシュカードをアップロードしたところ、生徒たちは最初の学期中に約300万回オーバーレイを操作しました。こうした具体的な利用実績から、財務省は帯域幅の補助とコンテンツライセンスを単一の項目として扱うようになりました。その結果、K-12（幼稚園から高校までの）教科書市場では、カリキュラムの整合性だけでなく、遅延の閾値、バッテリー消費量、テレメトリの明瞭性といった、かつては教育において重要視されていなかった技術的要素も評価基準としています。新興地域市場においてオープンリソースと商用タイトルが共存限られた予算を有効活用したいアフリカの省庁は、非中核科目においてクリエイティブ・コモンズの代替教材を採用しています。ガーナの国家カリキュラム・評価評議会は、2024年上半期だけで歴史のオープンユニットのダウンロード数が13万件に達しました。しかし、これらの無料版を採用したすべての学区は、専門能力開発へのアクセスと学期末の模擬試験を確保するために、少なくとも1つの商用の理科または数学プログラムを購入しています。このハイブリッドな調達方法は、K-12教科書市場における微妙な均衡を浮き彫りにしています。オープン化によって教科書の網羅性に欠けている部分を補い、独自の教材スイートによって重要な試験対策を確保しているのです。商業出版社は、キュレーションされたオープンコンテンツを直接有料ポータル内に組み込むことで対応してきました。南アフリカのVia Afrikaは現在、デジタル地理学コースにユネスコの気候リテラシーモジュールを組み込み、無料コンテンツにも有料コンテンツと同じアクセシビリティツール、用語集のハイパーリンク、進捗分析機能を提供することを保証しています。選考委員会は、無料か有料かという二者択一ではなく、キュレーションの厳格さ（バージョン管理、引用履歴、品質保証レビュー）を評価します。オープンリソースはメタデータやスクリーンリーダーのタグが付いていないPDF形式で提供されることが多いため、熟練した統合チームが優位に立つことができます。その結果、K-12教科書市場は階層構造を形成し、適切に管理されたオープンリソースは、フルサービスの教育エコシステムの価値提案を損なうのではなく、むしろそれを増幅させるのです。AIによるオーサリングと翻訳で世界中の出版社の制作期間を短縮機械学習パイプラインは、アラビア語、フランス語、中国語の基本的な授業計画を数分以内に作成できるようになりました。これにより、多国籍出版社は段階的な展開ではなく、世界各国の言語で同時リリースを実現できます。ピアソンの2024年パイロットプロジェクトでは、大規模言語モデルを用いて38方言の科学用語集を作成し、その後、資格を持つ言語専門家が2週間足らずで文化的な検証と読み...
都は公益財団法人東京都環境公社と連携し、三次元設計モデル（以下「BIM」という。）を活用した新築建築物の省エネ設計手法の普及を目的とする「BIMを活用した省エネ建築設計・実装支援事業」を実施しています。
令和7年度から、都内の新築建築物（戸建て住宅を除く。）の設計業務において、設計の初期段階からBIMデータを用いて環境性能を解析しながら省エネ設計を行う取組を対象に、必要な経費の一部を助成する事業を行います。
この度、助成金の申請受付を開始しますのでお知らせします。
BIMを活用した省エネ建築設計・実装支援事業（助成金）
（1）助成内容等
助成対象者
都内の新築建築物（戸建て住宅を除く。）の設計業務において、BIMを活用している又は活用する予定である意匠設計者、構造設計者、設備設計者等の関係者によって構成されるグループ（グループの代表事業者は建築士事務所登録を行っている者に限る。）
主な助成条件
東京都建築物環境配慮指針（令和5年東京都告示第639号）別表第1の「建築物の熱負荷の低減」及び「省エネルギーシステム」の項に掲げる評価基準の段階により評価を行い、段階3の評価を目指すため、次のいずれかの取組を行うこと。
1）敷地の気象条件や周辺環境を踏まえ、建築物の室内外環境（日射量解析、昼光解析、照明解析、温湿度解析、自然風解析、気流・換気解析、その他の解析）につい
...more て、設計期間中に3項目以上、それぞれ複数回解析を行い、設計に反映することにより建物の環境性能の向上を図る。
2）設計の初期段階から、簡易な建築モデルを用いる等により、建物全体の熱負荷と省エネルギー性能の解析を繰り返しながら、その結果を設計に反映することにより建物の環境性能の向上を図る。
助成対象経費
ソフトウェア利用費（BIMデータを用いて設計する新築建築物の省エネ性能の解析を行うためのソフトウェア（以下「環境解析ツール」という。）の導入又は利用に要する経費。
※BIMデータ（BIMモデル）作成費は対象外（（6）その他を参照してください。）
専門家指導費（BIM管理技士等から環境解析ツールの操作方法の指導を受ける際に要する経費。）
研修会受講費（環境解析ツールの操作等に係る研修等の受講に要する経費）
助成上限額と助成率
助成上限額
450万円
助成率
1）段階3の評価を取得した場合は助成対象経費の3分の2
2）段階1又は段階2の評価を取得した場合は助成対象経費の3分の1
（2）助成金の受付期間
令和7年7月1日（火曜日）から令和9年3月31日（水曜日）まで
（3）予算規模
2,250万円
（4）申請受付
公益財団法人東京都環境公社
東京都地球温暖化防止活動推進センター（愛称：クール・ネット東京）
〒163-0817 東京都新宿区西新宿二丁目4番1号 新宿NSビル17階
電話 03-6258-5313（9時00分～12時00分、13時00分～17時00分（土曜日・日曜日・祝祭日・年末年始は除く。））
※詳細は（5）事業ホームページ（外部サイトへリンク）をご参照ください。
（5）事業ホームページ
クール・ネット東京 BIMを活用した省エネ建築設計・実装支援事業（外部サイトへリンク）
（6）その他
国及び他の地方公共団体等が行う本事業と事業目的及び対象を同一とする助成金等との併給は不可
BIMデータ（BIMモデル）作成費について
本事業では助成対象外です。
国の「BIM加速化事業」及び「建築GX・DX推進事業（BIM活用型）」を併給することは可能です。
本件は、「2050東京戦略」を推進する取組です。
戦略20 ゼロエミッション
▲2050 東京戦略
