マクニカは1月28日、エッジAIの実装と評価についてSIerの視点から解説するセミナーを開催した。現場実装におけるつまづきやすいポイントや評価軸など、注意点を整理してエッジAIの成功につなげる道筋を示した。課題を克服できる具体例として米SiMa Technologies（シーマテクノロジーズ、シーマ）製のAIチップも紹介し、性能の高さを強調した。

　セミナーには富士ソフト技術管理統括部先端技術支援部AIソリューション室の福永弘毅・室長が登壇した。福永室長によると、エッジAI開発で最も陥りやすいのが、高性能なGPUを搭載したPC環境で高い精度を達成していたモデルを現場の組み込み機器に実装した際に生まれる運用性能のギャップだとした。処理が遅かったり熱暴走したりといった問題が頻発しがちで、克服するためにはモデル単体の精度追求ではなく、ハードウェアの制約を含めた「システム全体」での評価が必要になる。

　特に製造現場では、エッジAIの熱設計とサイズ、電力の制約が重要な観点になり、▽粉じんを吸い込まないようファンを使わない運用が可能か▽限られた電力で最大の性能を出せるかーの2点が最重要の評価項目になる。その上で、エッジデバイスのリソースを最大限に生かすためには、AIモデルの軽量化と適材適所のハードウェア構成が不可欠になるとした。

　課題解決の具体例として、シーマが開発したAIチップ「Modalix」を紹介。競合他社のエッジAI製品と比較して半分以下の低消費電力で同等以上のパフォーマンスを発揮できるほか、ファンレス運用も可能。既存のエッジデバイスとの互換性を持ち置き換えが可能で実用性が高いという。

　ユーザーへのサポート体制として、シーマ側からは推論に特化したフィジカルAI SoC・プラットフォームを提供でき、マクニカは評価ボードの貸し出しや初期セットアップ支援など技術・評価のサポートができる。富士ソフトは、AIにとどまらないソフトウェア全般の開発支援やAIモデルの開発・評価・最適化まで一貫した対応などが可能だとしている。
（下澤 悠）