AIの推論処理を現場の機器（エッジ）で直接行う「エッジAI」が、製造ラインのリアルタイム品質判断・設備制御の精度を大幅に向上させている。クラウドへのデータ送受信遅延を排除し、ミリ秒単位の制御を可能にする。
エッジAIの優位性——リアルタイム性・セキュリティ・通信コスト
従来はカメラ・センサーのデータをクラウドに送ってAI分析し結果を受信していたが、通信遅延（数十〜数百ms）が精密制御の障害になっていた。エッジAIはNVIDIA Jetson・Google Coral・Intel OpenVINOなどの推論チップを設備に内蔵することで、カメラ映像を現場で即時処理できる。また機密性の高い生産データをクラウドに送出しないセキュリティメリットも大きい。
NVIDIA・インテルがエッジAIチップを製造業向けに展開
NVIDIAはJetson AGX Xavier/Orinシリーズで組込AI市場をリードしており、オムロン・キーエンスなどの産業用カメラメーカーがこれを採用した高性能ビジョンシステムを展開している。インテルはOpenVINOツールキットで既存の深層学習モデルをエッジ向けに最適化・軽量化する仕組みを提供し、製造業での採用が進む。
Harryの着眼点
AIをクラウドから現場へ持ち込む——これが次のスマートファクトリーの核心です。クラウドAIはスケールできますが、製造現場が求めるのは「今すぐ判断する」能力です。エッジAIはバッテリー消費・チップコスト・学習データ管理など課題もありますが、推論専用チップの急速な性能向上でこれらは急速に解消されています。2025年以降の製造AIはほぼエッジ主体になると予想します。
出典：NVIDIA「AI in Manufacturing Report 2022」、キーエンス株式会社技術情報サイト2022年