エッジAI実装の課題を解決！日立情報通信エンジニアリングの「エッジAIエンジニアリングサービス」で最適なAI活用を実現

エッジAI実装の課題を解決！日立情報通信エンジニアリングの「エッジAIエンジニアリングサービス」で最適なAI活用を実現

近年、AI（人工知能）技術は私たちの生活やビジネスのあらゆる場面で活用され、その可能性は日々広がっています。しかし、AIの導入を検討する企業にとって、「どこから手をつければ良いのか」「どのような課題があるのか」といった疑問は尽きません。特に、AIをクラウド環境だけでなく、身近な機器（エッジデバイス）で直接動かす「エッジAI」は、そのメリットの大きさから注目を集めていますが、実装には専門的な知識とノウハウが求められます。

株式会社日立情報通信エンジニアリングは、このエッジAIの実装における課題を解決するため、「エッジAIエンジニアリングサービス」を2025年12月17日から販売開始しました。このサービスは、学習済みAIモデルを基に、エッジAIに最適なデバイス選定から開発・評価、そして実際の運用（使いこなし）までを一貫してサポートし、企業が抱える様々なニーズや利用シーンに合わせたAI機能の実装最適化を支援します。

なぜ今、エッジAIが求められているのか？クラウドAIの限界とエッジAIのメリット

AIは多くの場合、インターネットを通じてアクセスするクラウド環境で利用されています。クラウドAIは強力な計算リソースと柔軟性を提供しますが、いくつかの課題も抱えています。これらの課題が、エッジAIの重要性を高める背景となっています。

クラウドAIが抱える主な課題

1. 通信遅延によるリアルタイム性の不足:
   クラウドAIを利用する場合、データはエッジデバイスからインターネットを経由してクラウドへ送られ、そこでAI処理が行われた後、結果が再びエッジデバイスへ返されます。このデータの往復には、ネットワークの距離や混雑状況によって、数ミリ秒から数百ミリ秒、時にはそれ以上の時間がかかります。例えば、工場の製造ラインで異常を瞬時に検知し、機械を停止させる必要がある場合や、自動運転車が刻一刻と変化する道路状況をリアルタイムで判断する必要がある場合など、わずかな遅延も許されない場面では、この「通信遅延」が致命的な問題となります。クラウドAIでは、このような超高速な応答が求められるユースケースに対応しきれないことが多いのです。

2. セキュリティとプライバシーの懸念:
   監視カメラの映像データ、顧客の個人情報、企業の機密情報といった、非常にデリケートなデータをクラウドに送信して処理する場合、情報漏洩のリスクやプライバシー侵害の懸念がつきまといます。インターネットを経由するデータは、常にサイバー攻撃の標的となる可能性を孕んでおり、企業の信頼性にも関わる問題です。エッジAIであれば、データを生成したデバイス内でAI処理を完結させることができるため、外部ネットワークへのデータ送信を最小限に抑え、情報流出のリスクを大幅に低減できます。これにより、より高いレベルでのセキュリティとプライバシー保護を実現することが可能です。

3. 通信コストと帯域の制約:
   IoTデバイスの普及により、膨大な量のデータが日々生成されています。これらの大容量データを常にクラウドへ送信し続けると、データ転送量に応じた通信費用が増大するだけでなく、ネットワークの帯域を圧迫し、他の重要な通信に遅延や障害を引き起こす可能性があります。特に、高解像度の映像データや多数のセンサーデータを扱う場合、この問題は顕著になります。エッジAIは、デバイス内で必要な処理（例えば、異常な映像のみを検出し、その部分だけをクラウドに送信するなど）を完結させることで、クラウドへの通信量を劇的に削減します。これにより、通信コストの削減だけでなく、ネットワーク全体の負荷軽減にも大きく貢献します。

これらの課題を解決し、より効率的で安全、かつ経済的なAI活用を実現するために、エッジデバイスに直接AI機能を搭載する「エッジAI」の必要性が高まっています。エッジAIは、リアルタイム性の向上、セキュリティ強化、プライバシー保護、ネットワーク・クラウドへの負荷軽減といった多くの効果が期待されており、様々な産業分野での導入が加速しています。

「エッジAIエンジニアリングサービス」で実現するAI機能実装の最適化

エッジデバイスへのAI機能実装は、AIモデルの複雑さ、デバイスの性能制約、消費電力、コスト、そして利用シーンの多様性など、多くの要因を考慮する必要があるため、非常に複雑な課題です。多くの選択肢が存在する中で、その中から最適なものを選ぶことは専門家にとっても容易ではありません。日立情報通信エンジニアリングの「エッジAIエンジニアリングサービス」は、この複雑なプロセスを包括的に支援し、お客様のニーズに合わせた最適なAIシステムを実現します。

(1) デバイス選定の最適化支援

エッジAIを成功させるためには、AIモデルの特性や利用シーンに合わせた最適なデバイスを選定することが不可欠です。このサービスでは、以下のステップでデバイス選定を支援します。

• AIアルゴリズムの分析・解析:
  まず、お客様が実現したいAI機能にどのようなAIアルゴリズム（例えば、画像認識、音声認識、異常検知、自然言語処理など）が使われるのか、そのアルゴリズムがどのような計算をどの程度の頻度で行うのかを詳細に分析します。具体的には、AI（推論）精度、処理性能（1秒間に処理できるデータ量など）、消費電力、導入コスト、そしてデバイスの物理的なサイズや重量、耐久性などの観点から、複数のデバイス候補を事前に検証します。例えば、高精度な画像認識AIであればGPUやAIチップが適していることが多いですが、低消費電力でシンプルな異常検知AIであれば、より安価なCPUやFPGAでも十分な場合があります。この事前検証により、後からの手戻りや余計なコスト発生を防ぎ、効率的な開発へと繋げます。

• 最適なハードウェア・ソフトウェア構成の検討:
  AIアルゴリズムの分析結果に基づき、AIモデルの性能を最大限に引き出すためのハードウェアを選定します。選択肢としては、汎用性の高いCPU、並列計算に優れたGPU、AI処理に特化したAIチップ、柔軟な回路構成が可能なFPGA、特定の機能に最適化されたASICなどがあります。同時に、選定したハードウェア上でAIモデルを効率的に動作させるためのソフトウェアアルゴリズムの最適化も行います。これには、AIモデルの軽量化（例えば、モデルのサイズを小さくする「量子化」や、不要な部分を削除する「枝刈り」）、特定のハードウェアアクセラレータ（AIチップ内の専用回路など）を最大限に活用するためのプログラミング、デバイスドライバーやOSレベルでの調整などが含まれます。デバイスの制約（実装サイズ、消費電力など）の中で最高のパフォーマンスを発揮できるよう、細部にわたる調整を実施します。

エッジデバイスへのAI機能実装には、「性能」「実装サイズ」「消費電力」「コスト」「推論精度」「供給性」といった様々な制約条件が伴います。これらの条件を総合的に考慮し、お客様のビジネス目標に合致したバランスの取れたデバイスを選定することが、本サービスの大きな強みです。

(2) 開発、評価、使いこなしのサポート

最適なデバイスを選定した後も、AI機能の実装は続きます。このサービスでは、選定したデバイスにAIモデルを組み込み、実際に動作させるための開発・評価、そして安定的な運用に向けた「使いこなし」までを支援します。

• 選定デバイスに対応した開発・チューニング:
  選定された特定のデバイス（例えば、NVIDIA JetsonやRaspberry Pi、あるいはカスタムAIチップなど）に合わせて、AIモデルの最適化やソフトウェアの開発を行います。AIモデルの軽量化技術（量子化や枝刈りなど）を適用することで、デバイスの限られたリソース（メモリや計算能力）でも高速に動作するように調整します。また、特定のハードウェアアクセラレータ（AIチップ内の専用回路など）を活用するためのプログラミング、デバイスドライバーやOSレベルでの調整なども行い、AIモデルがデバイス上で最高のパフォーマンスを発揮できるよう、細部にわたる「チューニング」を実施します。これにより、お客様はAIモデルを効率的にエッジデバイスにデプロイし、その性能を最大限に引き出すことができます。

• システムテストやデバイスの使いこなしを支援:
  開発したAI機能が、実際の運用環境で期待通りに動作するかを検証するためのシステムテストを支援します。これには、様々なシナリオでの性能評価（例えば、異なる照明条件下での画像認識精度、様々な話し方での音声認識精度など）、長時間の連続稼働における信頼性テスト、外部からの攻撃に対するセキュリティテストなどが含まれます。また、AI機能を搭載したデバイスを長期的に安定して運用していくためのノウハウ提供や、予期せぬトラブルが発生した場合のトラブルシューティングの支援も行います。お客様がエッジAIを自社の業務で最大限に活用できるよう、継続的なサポートを提供することで、導入後の不安を解消し、安心して運用できる環境を整えます。

具体的な対応例としては、AIモデルの解析・変換・評価を繰り返し行いながら最適化を進めるイテレーション開発や、論理設計のノウハウを活かした専用チップのパイプライン化やチップ分割によるサイズ・コストと性能の両立検討・検証などが挙げられます。

幅広い分野での適用例：エッジAIが変える未来

「エッジAIエンジニアリングサービス」は、製造業・工場、ヘルスケア・医療といった多岐にわたる分野・業種でのエッジAI機能実装の最適化を支援します。これにより、各業界の課題解決や新たな価値創造に貢献します。

製造業・工場での活用例

• 現場作業支援:
  製造現場での保守・修理作業において、AIを搭載したスマートグラスやタブレットなどのデバイスが、作業手順をリアルタイムでガイドしたり、部品の識別を補助したり、異常を検知して警告したりすることで、作業の効率化や品質の平準化に貢献します。熟練者のスキルやノウハウをAIが学習し、作業員が必要な情報を瞬時に参照できるようにすることで、経験の浅い作業員でも高品質な作業を可能にし、作業ミスを減らし、生産性を向上させることができます。また、危険な作業環境下での安全確保にも寄与します。

• 装置稼働支援:
  工場内の各種センサー（温度センサー、振動センサー、音響センサー、電流センサーなど）から得られるデータをエッジAIがリアルタイムで分析し、装置の状態を識別します。これにより、モーターの異音から故障の予兆を早期に検知したり、製品の画像データから品質低下の原因となる微細な異常を未然に防いだりすることが可能になります。計画外のダウンタイムの削減や製品品質の安定化に直結し、予知保全を実現することで、スマートファクトリー化を加速させます。

ヘルスケア・医療分野での活用例

• 自動運転支援:
  医療現場における薬剤搬送ロボットや、将来的な自動運転車において、車載カメラシステムなどから得られる道路状況や周囲の環境データをエッジAIがリアルタイムで分析・判断します。これにより、障害物の回避、最適なルート選定、緊急車両への対応、ドライバーへの運転支援などを瞬時に行い、安全で効率的な移動を実現します。例えば、救急車にエッジAIを搭載することで、交通状況をリアルタイムで分析し、最も早く病院に到着できるルートを提示したり、運転手の負担を軽減したりする応用も期待されます。

• 患者モニタリングと診断支援:
  ウェアラブルデバイスやベッドサイドモニターにエッジAIを搭載し、患者の生体データ（心拍数、呼吸数、体温など）を継続的に監視・分析することで、異常の早期発見や急変の予測が可能になります。また、医療画像をエッジAIで解析し、医師の診断を補助することで、診断の精度向上や効率化に貢献することも期待されます。プライバシー保護の観点からも、患者データをデバイス内で処理できるエッジAIは重要な役割を果たします。

これらの例はほんの一部であり、エッジAIの活用は今後さらに多様な分野へと広がっていくことでしょう。

対応可能な技術スタック：多様なニーズに応える柔軟性

本サービスは、お客様の様々な要望に応えるため、幅広いデバイス、コンパイラ、抽象化層に対応しています。これにより、特定のベンダーや技術に縛られることなく、お客様にとって最適なソリューションを柔軟に構築することが可能です。

主な対応可能な種類

• デバイス:
  汎用的な中央演算処理装置（CPU）や画像処理装置（GPU）はもちろん、AI処理に特化したAIチップ、特定の用途に合わせて回路を構成できるフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、さらに特定の機能に特化した専用集積回路（ASIC）など、多種多様なハードウェアに対応しています。これらのデバイスは、それぞれ計算能力、消費電力、コスト、開発のしやすさといった特性が異なります。本サービスでは、お客様のAIモデルや利用シーンに最適なデバイスを選定し、そのデバイスの性能を最大限に引き出すための支援を行います。

• コンパイラ:
  プログラミング言語で書かれたコードを機械が理解できる形式に変換する「コンパイラ」も幅広くサポートしています。オープンソースで広く使われているLLVM（Low Level Virtual Machine）をはじめ、NVIDIAのGPU向け開発環境であるCUDAのコンパイラ（NVCC）、AMDのGPU向け開発環境であるHIPのコンパイラ（HIPCC）、GPUなどの並列処理デバイス向けのOpenCLのJust-In-Time（JIT）コンパイラなどに対応しています。これにより、様々な開発環境やハードウェアアーキテクチャでのAIモデルの効率的な実行を可能にします。

• 抽象化層:
  AIモデルのフレームワーク（PyTorchやTensorFlowなど）とハードウェアの間を橋渡しする「抽象化層」についても、ONNX（Open Neural Network Exchange）のように異なるフレームワーク間でモデルを交換できる標準フォーマット、NVIDIAのCUDA、AMDのROCm、Khronos Groupが開発した並列プログラミングフレームワークであるSYCL、そしてOpenCLなど、主要な技術に対応しています。これらの抽象化層を適切に活用することで、特定のハードウェアに依存しない柔軟なAIモデルの開発と展開を支援し、将来的なシステムの拡張性や保守性を高めます。

これらの幅広い対応により、お客様は既存のシステムや将来の拡張性を考慮しながら、最適なエッジAIソリューションを構築することができます。

「メニューベースエンジニアリングサービス」の新ラインアップとして

「エッジAIエンジニアリングサービス」は、日立情報通信エンジニアリングがこれまで多様な分野の受託開発で培ってきた豊富なノウハウをメニュー化した「メニューベースエンジニアリングサービス」の新たなラインアップとして提供されます。この「メニューベースエンジニアリングサービス」とは、ハードウェア・ソフトウェアの開発・設計におけるお客様の共通課題の解決策を、利用しやすいメニュー形式で提供するサービスです。

長年の経験と実績に基づいた同社の技術力と専門知識が凝縮されたこのサービスにより、お客様はエッジAIの導入をより迅速かつ高信頼で進めることが可能となります。複雑なAIシステム開発のプロセスを効率化し、お客様のビジネス成長を強力に後押しします。

今後の展開：Physical AI領域への貢献

日立情報通信エンジニアリングは、今後、Physical AI領域において、エッジAIエンジニアリングを活用したソリューションメニューを体系化し、お客様への新たな提供価値の創出に取り組んでいくとしています。

Physical AIとは、現実世界に存在する物体やシステムがAIと連携し、自律的に状況を認識・判断・行動することで、より高度な物理的作業やインタラクションを実現する技術です。例えば、工場で複雑な組み立て作業を自律的に行うロボット、広大な農地を巡回して作物の状態を監視し、必要な処置を自動で行うドローン、あるいは災害現場で危険な作業を代行するレスキューロボットなどがPhysical AIの具体的な応用例として挙げられます。

エッジAIは、このようなPhysical AIの実現において、リアルタイム処理、自律的な判断、セキュリティ確保、そして通信帯域の制約といった課題を解決するために、非常に重要な役割を担います。デバイス上でAI処理を完結させることで、Physical AIシステムは外部との通信に依存することなく、瞬時に状況を判断し、適切な行動をとることが可能になります。日立情報通信エンジニアリングは、この分野での技術革新を通じて、より安全で効率的、そして持続可能な社会の実現に貢献することを目指しています。

まとめ：エッジAIでビジネスの可能性を広げよう

AI技術の進化は目覚ましく、ビジネスにおける競争力を高める上で不可欠な要素となりつつあります。しかし、その導入には専門的な知識や技術が必要であり、特にエッジAIの分野では、デバイス選定から開発、運用まで一貫した専門的なサポートが求められます。

日立情報通信エンジニアリングの「エッジAIエンジニアリングサービス」は、AI初心者からすでにAI活用を進めている企業まで、幅広いお客様のニーズに応え、エッジAI機能実装の最適化を強力に支援します。リアルタイム性の向上、セキュリティ強化、ネットワーク負荷軽減といったエッジAIのメリットを最大限に引き出し、製造業、ヘルスケア・医療など様々な分野での新たなビジネス価値創出に貢献することでしょう。

AI導入でお困りの際は、日立情報通信エンジニアリングの「エッジAIエンジニアリングサービス」を検討してみてはいかがでしょうか。専門家の知見を活用することで、AI導入のハードルを下げ、ビジネスの可能性を大きく広げることができます。

関連情報

• 「エッジAIエンジニアリングサービス」について:
  https://www.hitachi-ite.co.jp/lineup/engineering/service/edgeai_eng/index.html

• 「メニューベースエンジニアリングサービス」について:
  https://www.hitachi-ite.co.jp/lineup/engineering/service/index.html

• 株式会社日立情報通信エンジニアリング:
  https://www.hitachi-ite.co.jp/index.html