現場の画像をクラウドに送らずにAIで判定したい――エッジAIで始める現場のAI化

「工場や点検現場の画像をAIで判定したいが、通信環境が不安定」「撮影したデータを社外のクラウドに送ることに抵抗がある」。そんなご相談をいただくことが増えました。

11月18日から横浜で開かれる組込み・エッジ技術の展示会を前に、出展各社がエッジAIのデモ展示を相次いで発表しています。エッジAIとは、カメラや小型コンピュータなど現場側の機器でAIの処理を行う考え方です。今回は、中小企業がエッジAIを検討するときの要点を整理します。

1．エッジAIが向いている場面

エッジAIは、次のような条件がそろう業務と相性が良い方法です。

• 通信が不安定な場所や、山間部・海上・屋内の奥まった場所で使う
• 判定結果をその場ですぐに使いたい（不良品の振り分け、異常の通知など）
• 画像や映像を社外に出したくない、または出せない
• 大量の映像をすべて送るとクラウドの通信費や保管費がかさむ

逆に、判定に時間の余裕があり、データの持ち出しに問題がない場合は、クラウドで処理した方が手軽なこともあります。まず「どこで判定する必要があるのか」を決めることが出発点です。

2．機器の性能に合わせてAIを「軽く」する

現場の機器は、サーバーに比べて計算能力や電力に制約があります。そのため、精度だけを追いかけた大きなAIモデルはそのまま載らないことがあります。必要な精度と処理速度、機器の価格や消費電力のバランスを見ながら、判定する対象をしぼり込んだり、モデルを小さくしたりする工夫が欠かせません。

3．精度を左右するのは現場のデータ

エッジAIでも、精度を決めるのは学習に使うデータです。設置するカメラの位置や角度、明るさ、季節や天候による見え方の違いなど、実際の現場条件に近いデータで学習・検証しなければ、展示会のデモのような結果は出ません。導入前に、本番に近い条件で少量のデータを集めて試すことをおすすめします。

4．運用と更新の方法を先に決めておく

現場に置いた機器は、設置して終わりではありません。判定を誤ったデータをどう回収するか、AIモデルをどの頻度で更新するか、機器の故障時に誰が対応するかを、導入前に決めておくと安定して運用できます。

当社がお手伝いできること

株式会社Flight PILOTでは、ドローンや点検画像を対象としたAI画像解析、教師データ作成、エッジ環境での活用方法の検討をお手伝いしています。国土交通省SBIRフェーズ3に採択された「ドローンを用いた港湾施設の自動化点検システムの開発」にも取り組んでいます。社外に出しにくいデータについては、NDAを締結したうえでご相談いただけます。

「自社の現場ではクラウドとエッジのどちらが合うか」といった段階からでも構いません。30分の無料相談で、現在の業務や課題をお聞かせください。

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