今こそ求められる、エッジで動く生成AIという選択

近年生成AIの活用が急速に広がっており、企業でも業務効率化やナレッジ活用の分野で導入が進んでいます。

実際、世界では約87％の企業が「生成AIを導入・パイロット中」であり、60％超の企業が生成AIを「今後最優先の投資領域」に位置付けています（※）。

※出典：BAIN&COMPANY「Generative AI virtually ubiquitous in global business as the technology spreads at a near-unprecedented rate — Bain & Company proprietary survey」

一方で、現在主流となっている生成AIの多くはクラウド利用を前提としています。

そのため、通信環境への依存やデータ外部送信の必要性、遅延やセキュリティ面での懸念が課題として残ります。

特に製造業やインフラ設備、エネルギー分野の現場では、安定した通信が確保できない環境や、機密情報を外部に出せないケースも多く、クラウド前提のAIでは十分に活用できない場面も少なくありません。

さらに、複雑化する機器の設定やトラブル対応を人だけで担い続けることにも限界があります。

こうした背景から注目されているのが、エッジで動作する生成AIです。

本記事では、ローカル環境で映像を理解し、会話によって現場を支援する生成AIの活用事例を、動画とともにご紹介します。

事例：映像を理解し、会話で支援するエッジ生成AI

複雑な設備を扱う現場では、設定方法・操作手順・トラブル診断・復旧方法など、膨大な情報が存在します。

特にトラブル発生時には、それらの情報を即座に参照し、正確な判断を下すことが求められます。

本デモでは、エッジデバイス上で動作する生成AIがカメラ映像をリアルタイムに解析し、設備の状態や異常の可能性を自然言語で説明します。

ユーザーは機器に話しかけるだけで、現場の状況を把握することが可能です。

単なる物体検出に留まらず、映像の文脈を理解し、状況を意味として解釈したうえで会話形式で応答する点が特長です。

映像解析と会話応答のデモはこちらです（英語の動画になります）。

取得した映像から、エッジデバイス内では以下の処理が実行されています：

①AIによる対象物・状態の検出

②シーン解析による状況推定

③生成AIによる自然言語応答の生成

④すべての処理をローカル環境内で完結

これにより、現場担当者は膨大なマニュアルを探すことなく、その場で必要な情報を取得できるようになります。

トラブル発生時の判断スピードが向上し、対応のばらつきを抑えながら、作業品質の標準化を実現します。

さらに、クラウド接続を必要とせずローカル環境内で処理が完結するため、機密データを外部に送信することなく、安全かつ安定したAI活用が可能です。

人手不足や技能継承といった課題に対しても、現場を支える実践的なソリューションとなります。

RAGによる専門知識の拡張

本ソリューションでは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用しています。

RAGとは、あらかじめ学習済みの生成AIに、外部のマニュアルや技術資料などの情報をその都度参照させながら回答を生成する仕組みです。

これにより、モデルを再学習することなく、用途に応じた専門知識を柔軟かつ迅速に拡張できます。

既存のドキュメント資産を活用しながら、必要な情報をその場で引き出すことが可能です。

これにより、修理対応の迅速化・教育負荷の軽減・ノウハウの標準化を実現します。

まとめ：生成AIはクラウド上のツールから現場のアシスタントへ

生成AIの活用が広がる中で、真に価値を発揮するのは「現場で、即座に、安心して使えること」です。

本記事でご紹介したエッジ生成AIは、映像を理解し、状況を意味として解釈し、自然言語で対話することで、現場の判断と作業を直接支援します。

さらにRAGを活用することで、既存のマニュアルや技術資料を取り込み、用途に応じた専門知識を柔軟に拡張できます。

通信環境やセキュリティ制約に左右されず、ローカル環境内で完結する生成AIは、製造業やインフラ分野における実践的なAI活用の形の１つです。

エッジで動く生成AIは、単なる業務効率化のツールではなく、現場の知識と判断力を底上げする基盤へと進化しつつあります。

今回のデモで使用したSiMa.aiのMLSoC™は、現場で使えるAIを実現するために最適化された次世代チップです。

小型・省電力でありながら最大50TOPSの高効率推論を実現し、120FPSレベルのリアルタイム処理で高速ラインにも対応。Arm Cortex-A65搭載による柔軟な開発環境も、大きな導入メリットとなります。

AI導入を検討されている方は、まず今回の事例のような「スモールスタート」から始めることで、自社ラインにおける改善効果を検証可能です。

ぜひ、AI活用の第一歩として本記事をお役立てください。

お問い合わせ

製品の詳細・技術的なご質問・サンプル依頼・お見積りなど、まずはお気軽にご相談ください。