近年、AIやIoTといった先進的なデジタル技術の採用が様々な産業現場で検討されている。製造、通信、エネルギー等の分野では、機械設備の監視・点検業務、製品の品質管理などにそれらを活用し、新しい価値の創出や、業務改革を実現しようとする動きが増えている。
そのためには、AIの学習データを現場で如何に収集し、どのようなルールで解析するかが重要。だが従来のAI・IoTシステムは、データをクラウドへ集約するものが多く、課題も生じていた。たとえば機械設備への適用では、止められない運用により変更が容易でないとか、即時解析のための1次処理が必要だとか、大量データの通信と保管コストが嵩んだり、解析結果のフィードバックが遅い現場で適切なアクションがとれなかったり――。 そこで機械設備に近いところでリアルタイムにデータの収集、加工、監視をするエッジコンピューティング、さらにAIによる解析、検知、判定などをする「エッジインテリジェンス」の活用が期待されているとい...