デバイス自律性とは、IoTデバイスやエッジデバイスが中央サーバーやクラウドからの常時指示に依存することなく、内蔵されたAI・機械学習機能により環境変化を感知し、独立して適切な判断・実行・学習を継続できる能力です。ネットワーク接続が不安定な環境や、リアルタイム応答が必要な状況において、デバイス単体での自律的な動作が可能となります。
自律性を実現する技術要素として、エッジAI推論、オンデバイス学習、ルールベースエンジン、状態機械、フィードバック制御、異常検知、予測分析、アダプティブアルゴリズムなどがあり、これらが組み合わされてデバイスの自立的な動作を支えます。また、連合学習（Federated Learning）により、個々のデバイスが学習した知識を共有し、全体の性能向上を図ることも可能です。
実用例として、農業用自律散水システム、工場設備の予知保全、自動運転車の緊急回避、ドローンの自律飛行、スマートホームの環境制御、医療機器の患者監視、ロボット掃除機の自動清掃などがあり、これらの分野でデバイス自律性が人間の負担軽減と システム信頼性向上に貢献しています。