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デジタルイノベーションAI・エッジソリューションAIの拡大と活用動向
あらゆる産業で広がるAI活用。これまで人の手で行っていた業務をAIに任せることにより、データに基づく意思決定や業務効率化などが期待されます。
日本の超高齢社会やそれによる労働人口減少、さらに世界では気候変動による自然災害や感染症の流行など目まぐるしく変化する情勢のなか、国内産業が直面する課題は人手不足にとどまらず資材価格の高騰や生産性・技術継承の問題など多岐にわたります。こうした問題に対し、AI・エッジコンピュータ技術やデータサイエンスを活用し解決の糸口を見出すことは、各業務の単なる自動化・省人化ではなく生産性の向上、ロスコストの削減、ひいては経営環境の改善へつながります。
近年ではDXやAIについての理解が深まってきていることを背景に、課題が明確化しあらゆる産業でAI活用が広がりを見せ、その市場規模も年々増加しています。これらの国内の売上金額は2020年度の513.3億円、2025年度には1200億円に達すると予想されています。
【日本のAI主要8市場規模の推移及び予測】
出典：「情報通信白書令和4年版」 (総務省)
(www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r04/pdf/01honpen.pdf)（PDF：1,66MB）
AI処理をエッジで実施。リアルタイムな状況把握、端末制御に最適
AIの仕組みを大きく2つに分けると、認識対象とするデータをクラウドでAI処理をする仕組みである「クラウドAI」と、エッジでAI処理する仕組みである「エッジAI」の2種類があります。近年、CPUやGPU、FPGAの高機能化により活用が広がっているのが「エッジAI」です。エッジAIは、製造設備や搬送用ロボット、防犯カメラ、自動車の自律運転分野などでの普及が進んでいます。
特長：リアルタイム性
ネットワークを介さず、データ処理をエッジで実行することで遅延なく迅速な判断が可能
活用シーン：製造現場の不良品検出や自動運転などで活用が期待される
特長：情報漏洩リスクの低減
データをクラウドにアップロードする必要がないため、機密情報の漏洩リスクを低減
活用シーン：防犯カメラ、金融サービス、入退室管理などで活用が期待される
特長：通信負荷とコストの削減
エッジでデータ処理が完結、またはローデータをクラウドにアップロードする必要がないので通信量を抑制し、コストも低減
活用シーン：農業や水産業など通信環境の良くないシーンで活用が期待される
特長：低消費電力
求められる用途・要求に合わせたエッジAI環境の設計により、消費電力を削減することが可能
活用シーン：消費電力を抑えられ、カーボンニュートラルにもつながる
特長：デバイスの軽薄短小化
設置スペースに合わせたエッジAI環境の設計により、コンパクトに収めることが可能
活用シーン：搬送用ロボットなど、設置スペースに制限がある環境にも有効
エッジAIの製造業での活用シーンを紹介します。
生産ラインの自動化、省人化
生産技術とエッジAI技術を組合せ、生産プロセスを最適化。これまで人が行っていた
外観検査や部品選別などをAI化し、作業をロボットで自動化、省人化。事故防止にも貢献
導入前の課題
エッジAIの活用で期待されるメリット
熟練スタッフの技術継承
生熟練スタッフのノウハウにもとづく判断をエッジAIで実現
導入前の課題
エッジAIの活用で期待されるメリット
立入禁止エリアの人検知
エッジAIで画像認識処理を行い、不用意に人が危険エリアに進入した際の状態を自動検出。
設備の緊急停止やアラートによる事故防止に貢献
導入前の課題
エッジAIの活用で期待されるメリット
設備の予知保全
設備が出す音や温度変化などをエッジAIで検知し、生産ラインなどの設備機器の状態を監視。
故障の前段階での対処が可能になり、効率的な設備保全が可能
導入前の課題
エッジAIの活用で期待されるメリット
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