製造業の“現場DX”を後押しする「エッジAI」、効果的な運用方法とは？

　DXの取り組みが遅れていた製造業でも、AI／データ活用へのニーズが高まってきた。例えば、外観検査をはじめとする品質管理でAIを活用できれば、生産性向上や属人化解消が見込める。しかし、製造現場では分析する画像が膨大な数となるため、他業界のようにクラウド上に全データをアップするのは非現実的で、セキュリティ上の懸念もあった。

　とはいえ、自社内でAIの環境構築／運用を行うにはナレッジが不足するケースも多く、内製化も進んでいないという現状があった。そこで注目したいのが、現場に設置したデバイスで推論処理を行う「エッジAI」だ。これにより、スピードとセキュリティを担保しながら“現場のDX”を実現できる。近年はGPUやコンテナ技術の発展もあり、その導入ハードルは比較的下がっている。

　ただし、エッジAIの導入／活用に向けては、デバイスの継続的なアップデートや、システム全体の最適化など、注意すべき点も多い。本資料では、DXの実現に不可欠な「AI／データ活用」を製造現場に適用するための最適解となり得る、「エッジ運用基盤の構築と運用」のポイントや、具体的なソリューションを紹介しているので、参考にしてほしい。