第1章　エグゼクティブ・ダイジェスト

第2章　未市場技術の資産価値 ～潜在利得の定量化～

第3章　Power×Compute ～グリッド制約下のプレミアム化～

第4章　フィジカルAIと空間知能 ～現場資産のAPI化～

第5章　自律化と外部依存の最小化 ～サプライチェーンの再定義～

第6章　物理的ボトルネック ～半導体・素材・熱管理～

第7章　地政学・規制・標準化 ～ルール形成の経済学～

第8章　【意思決定】勝者と敗者の分岐点

第9章　投資判断用データパック ～実務・引用ツール～

＝ 刊行にあたって ＝
　「推論経済（Inference Economy）」への移行は、もはや単なる予測ではなく、2026年から2030年にかけての不可避な現実である。学習フェーズから推論フェーズへと市場の重心が移るなかで、我々は皮肉な逆説に直面している。デジタル知能が無限に増殖しようとする一方で、それを支える電力、熱、素材といった「物理的限界」が、成長の絶対的な規定要因となっている点である。
　本レポートは、この物理的限界をコストやリスクとしてではなく、莫大なプレミアムを生む「ボトルネック資産」として再定義する試みである。第3章「Power×Compute」では、電力網（グリッド）の制約を所与のものとした上で、限られた計算資源がいかに高付加価値化していくかを分析する。第6章で詳述する「物理的ボトルネック」は、推論経済における最大の参入障壁であり、ここを制する技術こそが第2章で扱う「未市場技術」としての真の資産価値を担保する。
　本書が提示するのは、物理的な現場資産がいかにデジタルなAPIとして統合され（第4章）、地政学的な規制をいかに経済的な利得へと変換していくか（第7章）の具体的なロードマップである。2030年に向けて、資本をどこに投下すべきか。その判断基準は、もはやソフトウェアの優劣ではなく、物理層という冷徹なボトルネックをいかに「利益」に変換できるか、その一点に集約される。
CMCリサーチ調査部