エッジAI市場の最新動向から探る、導入の課題とそれを解決するアプローチ
エッジAIを実装した製品を市場に投入したいという機運が高まっているが、そのためには、AIの設計やデータの学習、チューニングなどのさまざまな課題が付きまとう。これらを一掃して市場投入までの時間を迅速化するにはどうすればよいか。
2025/12/12
エッジAIを実装した製品を市場に投入したいという機運が高まっているが、そのためには、AIの設計やデータの学習、チューニングなどのさまざまな課題が付きまとう。これらを一掃して市場投入までの時間を迅速化するにはどうすればよいか。
2025/12/12
社会実装が加速する自動運転システムの開発には、基盤となる高品質なデータセットが不可欠だ。しかし、データ収集・アノテーションを自社のみで行うことには限界がある。そこで考えたいのが、データプロバイダーに外注するという選択肢だ。
2025/12/11
生成AI開発では、学習データの準備が大きな課題となりがちだ。そこで本資料では、国内外の大手企業や研究機関が採用するデータプロバイダーによる既製データセットやアノテーションサービスを活用することのメリットを紹介する。
2025/12/11
AIモデル開発では教師データの品質・精度・整合性の確保に課題を抱える企業も多く、作成・調達の負担も増えている。本資料では、外注先を検討する際の選定基準を整理し、併せて、豊富な実績を持つ事業者の各種サービスを紹介する。
2025/12/11
工事業務や設備保全などの現場では、生産性向上が急務となる一方で、安全対策の確保も欠かせない状況になっている。本資料では、生成AIとBIを組み合わせて、限られた人員でも生産性向上と安全性向上を両立できるアプローチを紹介する。
2025/11/28
需要計画の現場では、急激な市場変化やサプライチェーンの混乱により、担当者が過重な負担を強いられている。課題を解決するには、需要計画にAIを取り入れることが有効だ。AIの導入によって、どのような変革がもたらされるのかを紹介する。
2025/11/28
モノづくりの現場は、熟練技術者の高齢化、若手人材の慢性的な不足という課題に直面しており、特に検図などの図面関連業務において状況は窮迫している。そうした中、検図をAIが担うというソリューションに大きな期待が寄せられている。
2025/11/28
フィジカルAIに関するニュースをまとめた「フィジカルAIに関するニュースまとめ」をお送りする。
2025/11/14
価値の高いAI開発を行うには、PoCを高速に何度も繰り返す必要がある。しかし、現実的にはリソースが限られ、セキュリティ懸念でクラウドの活用も難しい。そこで本資料では、ローカルで実験できる小型AIスーパーコンピュータを紹介する。
2025/11/07
製造業における在庫管理は変革期を迎えている。従来の管理手法で、複雑化する市場環境に対応することは困難だ。生成AIで解決しようという試みもあるが、生成AIでは実用レベルの予測は難しい。そこで注目されているのが、「予測AI」だ。
2025/11/04