★ 高速処理、低消費電力に向けた技術動向とモデル最適化事例、応用事例を詳解！

エッジAIの実現に向けた課題、展望と産業応用事例

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

・本講座では、エッジAIの最新技術と開発プロセスを包括的に解説します
特に、製造業や現場での応用を想定し、データ不足やモデル性能劣化などの具体的な課題を挙げ、それに対する解決策を提示します。さらに、効率的なモデル最適化やデプロイの事例を通じて、エッジAIを用いた社会実装へのロードマップを示します。
この講座を通じて、受講者はエッジAIの技術的基盤を学び、現場での課題に対応できる具体的な手法を身につけることが期待されます。
また、弊社が提供するサービスを活用することで、迅速かつ効率的なAIシステム開発を実現する方法をお伝えしたいと考えています。
・近年大規模な言語モデルや生成AIの進出が顕著ですが、エッジAIの需要も増加しており急速な技術進化が見られます。一方で、エッジAIはプラットフォームが多様化しており、超軽量・超低消費電力の1チップマイコンから高性能64ビット・プロセッサやNPU・GPU等の専用プロセッサまで様々なプラットフォームが存在し、その中から最適なものを見つけることはより一層困難になっています。本講演では、エッジにおいて最も利用されているArmプロセッサのエッジAI向け最新情報とソフトウェア環境を紹介し、適切なプラットフォーム選択のためのヒントを提供します。
・機械学習におけるリザバーコンピューティングの位置付け、特徴、理論体系を理解し、物理リザバーの実装をスムーズに行うための基礎を修得することができる。
・当社、エイシングは製造機器や生産設備向けの独自のエッジAIソフトウェアライセンスの提供、開発支援、コンサルティングを行っているAIスタートアップです。
これまでに約12億円の調達を完了し、事業フェーズとしては製造業、インフラ・エネルギー業界をはじめとする大手企業様とのAIプロジェクトを通してビジネスを拡大中です。
本講演では、近年、世界的に実装機運が高まっているエッジAI活用の勘どころについて、弊社がこれまでに実施したAIプロジェクトの事例をもとにご紹介いたします。

習得できる知識

・エッジAI開発に必要な基礎知識とトレンドの理解
・開発手戻りを減らすプロセス設計のコツ
・エッジAIの主要なプラットフォームを理解し、最適なプラットフォームを選択できる。
・企業内課題に対しAIの必要性を検討できるようになる
・AI導入プロジェクトを進めるためのポイントを理解し、適切にプロジェクト管理/運営ができるようになる

担当講師

１． (株)アラヤ　先端AI開発部　プリンシパルプロダクトマネージャー　野末 馨 氏
２． アーム(株)　応用技術部　フィールドアプリケーションエンジニア　喜須海 統雄 氏
３． 東京理科大学　先進工学部　物理工学科　教授　博士(学術)　木下 健太郎 氏
４． (株)エイシング　代表取締役　CEO　出澤 純一 氏

セミナープログラム（予定）

＜１０：３０～１２：００＞

１．エッジAI技術の開発と運用のポイント

(株)アラヤ　先端AI開発部　プリンシパルプロダクトマネージャー　野末 馨 氏

1.エッジAIの現状と可能性
1.1 ハイプサイクルにおけるエッジAIの位置づけと変化

2.主要技術トレンド
2.1 モデルの巨大化・効率化とそのメリット
2.2 エッジデバイス特有の課題と利点

3.エッジAI開発の課題
3.1 データ不足への対応策
3.2 モデル性能劣化の克服方法
3.3 適切なデバイス選定のポイント

4.実際のユースケース紹介
4.1 SubnetXを活用したモデル最適化事例
4.2 ドローンを使ったリアルタイムサビ検知

5.エッジAI導入の戦略
5.1 スモールスタートの利点と実践方法
5.2 PoCから製品化までのステップ解説

6.開発プロセスの効率化
6.1 手戻りを防ぐための最適化手法
6.2 開発コスト削減のためのアプローチ

7.未来展望
7.1 LLMや生成AIとの連携可能性
7.2 エッジAIを活用した社会実装の価値提案

【質疑応答】

＜１３：００～１４：００＞

２．多様化するエッジAIプラットフォームとArmソリューション

アーム(株)　応用技術部　フィールドアプリケーションエンジニア　喜須海 統雄 氏

1.エッジAIの技術動向
1.1 なぜエッジなのか？
1.2 エッジAIの課題と要件
1.3 複雑化・多様化するプラットフォーム
1.4 ソフトウェアか？ハードウェアか？適切なプラットフォームの選択

2.ArmのエッジAIソリューション
2.1 Arm社紹介
2.2 ArmのエッジAI戦略
2.3 エッジAI向けプロセッサIP
2.3 エッジAIソフトウェアおよびエコシステム

【質疑応答】

＜１４：１５～１５：４５＞

３．エッジAIの課題と物理リザバーデバイス

東京理科大学　先進工学部　物理工学科　教授　博士(学術)　木下 健太郎 氏

1.エッジAIの課題
1.1 実デバイスとしてのAI

2.リザバーコンピューティング
2.1 リザバーコンピューティングの位置付け
2.2 理論的枠組み

3.物理リザバー
3.1 求められる物理的特性
3.2 ベンチマークタスク

4.物理リザバーの実装
4.1 実装例の紹介
4.2 性能評価

【質疑応答】

＜１６：００～１７：００＞

４．エッジAIを利用した機械制御の高度化と異常・予兆検知の事例

(株)エイシング　代表取締役　CEO　出澤 純一 氏

1.会社概要
1.1 事業内容
1.2 独自エッジAI技術の源泉と根拠
1.3 取引実績/共同研究/パートナー

2.既存マイコンにも実装可能な軽量AI技術について
2.1 エイシングAIの精度（省メモリ性 高速性）
2.2 デバイス上でのオンライン学習（更新性）

3.ソリューション事例①
3.1 制御改善・高度化の事例

4.ソリューション事例②
4.1 故障予兆検知
4.2 異常検知

5.故障予兆検知/異常検知 アプリケーション

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2025/3/7（金）10:30~17:00

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき66,000円(消費税込･資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき60,500円(税込)〕

技術情報協会主催セミナー　受講にあたってのご案内

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備考

資料は事前に紙で郵送いたします。

お申し込み方法

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