外観検査 × 生成AI
多ストリーム高速検査＋不良根拠の自動説明。
デバイス選定からAIモデル開発・組み込み実装・量産、そして運用保守まで。
富士ソフトの専門AI部隊が、現場で“本当に動く”エッジAIをワンストップで実現します。
エッジAIとは、カメラ、センサー、ロボット、車両、産業機器など、データが発生する現場に近いコンピューター上でAI推論を行う仕組みです。必要に応じてモデルの軽量化・量子化やハードウェア最適化を行い、低遅延、オフライン動作、通信量削減、機密データの現場内処理を実現します。
適用例：外観検査／AGV・AMR／ロボット制御／多chカメラ監視
現場デバイス上で推論。低遅延・機密性・通信コスト削減。
大規模学習・横断分析に最適。潤沢な計算資源を活用。
エッジAI開発のプロジェクトを成功させるためには、開発のみならず、
デバイス選定から実装まで一貫支援するSIパートナーの存在が重要です。
企画・データ収集からモデル開発・実装まで一貫体制。「PoC止まり」を防ぎます。
量子化・NPU/アクセラレータ最適化など、実機評価・最適化のノウハウを保有。
SiMa.ai／NVIDIA／Intel／AMD（FPGA）等から、消費電力・コスト・供給年数の要件に合う最適解を提案。
組み込みSW・FPGA・産業用PC・キャリアボード設計まで。カスタムハードにも対応。
FPGAボード・産業用PCなど関連ハードウェア製品の販売・取り扱いを自ら行っており、開発だけでなく製品選定・調達までワンストップで対応。取扱製品で日々培っている実機ノウハウを、デバイス選定・実装の品質に還元します。
EOL対応・保守運用・セキュリティまで、製品ライフサイクル全体を支援。
実現したいことに合わせて、最適なソリューションへご案内します。
国内SiMa.ai公式SIパートナーとして、デバイス選定からPoC・量産まで一貫支援。
フィジカルAIソリューションへ
既存の産業用PC・x86環境を活かした推論最適化を支援。
OpenVINO™開発へ
i-PRO製AIカメラ×独自行動検知AIなど、映像系エッジAIの実装を支援。
エッジAIカメラへ
AMD（Xilinx）/ Intel FPGAでのエッジAI実装コンサルテーション。
FPGA開発へ 多ストリーム高速検査＋不良根拠の自動説明。
バッテリー駆動で活きる10W級エッジAI。
16ch同時処理×集中管理＋AI分析。
ピッキング・パレタイズの把持判定。
センサ統合×軽量・省電力の機体搭載AI。
低遅延・オンデバイスLLMでプライバシー確保。
まずは、無料相談で、課題やご要件をお知らせください。無料相談から量産・運用まで、フェーズごとの伴走も可能です。
現状と実現したいことを整理。概算感もご提示。
消費電力・コスト・供給要件から中立に選定。
実データで検証。実機評価・最適化まで実施。
組み込み実装・ハード設計・量産立ち上げ支援。
モデル改善・EOL対応・セキュリティを継続支援。
リアルタイム性・機密性・通信環境に制約がある場合はエッジAI、大規模学習や横断分析はクラウドAIが適します。ハイブリッド構成の設計も支援します。
フィジカルAIは機器・ロボットを自律動作させる概念で、エッジAIはその中核となる実行基盤です。詳しくは解説ページをご覧ください。
内容・規模により異なりますが、過去事例に基づくレンジをご提示可能です。まずはお問い合わせください。
可能です。既存構成の調査からデバイス選定・実装まで対応します。
消費電力・コスト・性能・供給年数の要件を整理し、SiMa.ai／NVIDIA／Intel／FPGA等から中立に最適解をご提案します。
はい。データ収集・モデル開発から実機最適化・運用まで、専門AI部隊が一貫して支援します。
AI開発を進める際に、エッジAI化を意識しないと、学習したニューラルネットワークの規模や精度がエッジAIの許容範囲を超える可能性があります。これは、リアルタイム制御や高速のデータ処理が求められるエッジデバイスにとって大きな問題です。例えば、監視カメラから膨大な映像データを収集し、リアルタイムで画像解析や物体検知、顔認識などの解析を行い、その結果を即座に通信するといったアプリケーションでは、負荷が高すぎるとタイムラグが生じ、求められる性能を実現できない可能性があります。
その結果、ニューラルネットワーク自体の大幅な変更や、新たな学習データの収集とアノテーション、さらには抜本的な見直しでの再学習が必要となることも考えられます。このようなリスクを避けるためには、初期段階からエッジAIの許容範囲を考慮し、その中で効率的なAI開発を進めることが重要です。
エッジAIはエッジコンピューティングの一部であり、IoTデバイスやネットワークの末端でのリアルタイムのデータ処理と解析を実現します。これにより、映像や画像の解析、物体や顔の認識、そして検知などを高速で行うことが可能となります。例えば、監視カメラの映像から異常行動をリアルタイムに検出したり、ナンバープレートを認識して特定の車両を追跡したりします。
さまざまなプラットフォームやアプリケーションで統合され、モジュール化された形で搭載されます。これにより、深層学習（Deep Learning）を用いた推論を端末で行い、高い認識精度と低遅延の運用を実現します。ソフトウェアフレームワークとしては、例えばIntelのOpenVINOなどがあり、これを用いることで、多様なAIモデルの高速実行をサポートします。また、無線通信により収集された膨大なデータを、エッジAIはリアルタイムに分析し、必要な情報だけを選択的にクラウドに送信します。これにより、通信負荷を大幅に軽減し、ネットワークの効率を向上させることができます。
これらの特性により、エッジAIは様々な産業において利用されており、監視、品質検査、自動運転、医療診断など、あらゆる場面でのリアルタイム分析と高速な反応が求められるタスクに対するソリューションを提供しています。
エッジデバイスは一般的には組み込み機器であり、推論に使用可能なハードウェアリソースはサーバーやクラウドより圧倒的に少ないため、デバイス選定やAIモデルの選定、用途にあった適正な精度の検証など、AI開発初期段階からエッジAIとしての想定が必要になります。また、OpenVINOなどのエッジ向けAI開発ツールを活用した、エッジ向けのAIモデル変換も必要になります。
富士ソフトのエッジAI開発では、サーバーやクラウドを使用せず、現場の機器のみでAI機能を利用するお客様に対して、機器選定から実装まで一貫したサポートを提供します。エッジAIを実行するエッジデバイスも、富士ソフト取扱製品の中から最適な提案を行い、もしカスタムハードが必要なら独自に開発いたします。
音声認識や画像認識などをリアルタイムで処理します。これにより、スマートフォン内で直接データ処理が可能となり、通信量の削減やレイテンシの短縮、プライバシー保護に貢献しています。
センサーやカメラから得られる情報をリアルタイムで解析し、道路上の物体を検出・認識し、車両の制御を行います。これにより、遅延なく応答でき、安全性が向上します。
製品の外観検査や故障予知などに利用されます。これにより、生産ラインの効率化や製品品質の向上、メンテナンスコストの削減が実現します。
環境認識や障害物回避、行動計画などを行います。これにより、人間の介入なく自律的に動作することが可能になります。
映像から人物や物体の検出・追跡、異常行動の検知などを行います。これにより、セキュリティ強化や労力の削減が実現します。
音声や画像を認識し、ユーザーの要求に応じた操作を行ったり、使用状況を学習して自動化するなどの機能を提供します。
異常部位の検出や分類を行います。これにより、検査作業の効率化や精度向上が可能になります。
センサーデータを解析し、異常の早期発見や故障予測を行うことで、メンテナンスの最適化やダウンタイムの削減を実現します。これにより、検査作業の効率化や精度向上が可能になります。
収集したデータの先行処理や分析を行うことで、必要なデータだけをクラウドに送信し、通信負荷を軽減します。また、異常検知などのリアルタイム分析により、早期の対応を可能にします。
カメラやセンサーのデータをリアルタイムで解析し、不審者の侵入検知や異常行動の検出、顔認識によるアクセス制御などを行います。これにより、高度なセキュリティを実現します。
カメラからの映像データを解析し、視聴者の年齢や性別、表情などを認識します。これにより、視聴者に合わせたパーソナライズされた広告を表示するなど、効果的なマーケティングを実現します。
部屋の形状を認識し、最適な掃除ルートを計算します。また、障害物を検知して回避したり、階段などから落下するのを防ぐためのAIが搭載されています。
「探している組み込み製品」も「相談したい組み込み開発」も、まずはこちらから。
“こんな製品はないか”、“見積もりがほしい”、“この技術は対応できるか”、“詳しい実績が知りたい”——質問だけでも結構です。
お急ぎの場合も迅速に対応します。