Evidence 01
現場でAI処理し生産性向上
クラウドでのAI活用は
リアルタイム処理が課題
工場の生産ラインは高速です。データをクラウドにアップロードしていては遅延が生じてしまいます。
自動制御や不良品検知などをAIを使い自動化し、生産性を向上するためにデータが生成される現場（エッジ）でAI処理をする必要があります。
高精細映像を使い
分析精度向上
通信回線帯域の制約から、クラウドでのAI処理では画質が劣化する圧縮映像を活用せざるを得ません。
現場で撮影した鮮明な高精細映像のままAI分析することで、映像認識の精度を上げることができます。
Evidence 02
コストとプライバシー
コストを抑えた映像IoT
現場に設置したカメラ映像を活用すれば、多数のセンサーを使って計測するよりも導入や管理がシンプルになります。映像は通信データ量が多くなりますが、エッジAIであれば映像を数値データ化して活用します。
多くのセンサーを使うことや映像をそのまま使うことに比べ大きく通信コストを抑えることができます。
プライバシーに配慮
街や商業施設に設置されたカメラで撮影される映像をAIで活用するには個人を特定する映像の取り扱いに充分な配慮が求められます。エッジAIであれば、現場でAI処理をし映像を統計データ化します。
クラウドに保存する場合でも、映像のままではなく個人を特定しないデータであれば、プライバシーに関するリスクも生じません。
