建設現場のAI活用は、大規模クラウドAIだけでなく、現場端末やエッジ機器で動くSmall Language Modelへ広がっています。日報の音声入力、現場ルール検索、安全手順確認、機械トラブル対応、オフライン時のAI支援を、低遅延・省通信・オンサイトAIの視点で解説します。
建設AIは“大型クラウドAI”だけでは動かない：現場で使うSmall Language Modelの可能性 続きを読む »
建設DXでAIカメラ、点群AI解析、BIM/CIM検索、AIエージェント、ロボット制御を本格運用するには、AIアプリだけでなく、GPU、クラウド、エッジ端末、データセンター、セキュリティを含むAIインフラが不可欠です。点群処理時間、AI推論コスト、データ転送量、現場端末の処理遅延、バックアップ体制をKPIで解説します。
建設AIの競争力は“アプリ”だけでは決まらない：点群・BIM/CIM・現場AIを支えるAIインフラ 続きを読む »
エッジAIカメラは、映像をすべてクラウドに送るのではなく、カメラや現場端末側でAI処理を行う技術です。建設現場、プラント、倉庫、道路、橋梁、トンネルで、安全違反、重機接近、混雑、進捗、資材搬入、異常検知をリアルタイム化し、通信負荷・遅延・プライバシー課題を抑える建設DXの実装方法を解説します。
現場カメラは“録画するだけ”から“その場で判断するAI”へ：エッジAIが変える建設DX 続きを読む »
AI市場は、クラウドで大規模モデルを動かす段階から、端末側で推論する「オンデバイス推論」へ広がっている。レイテンシ、通信費、プライバシー、オフライン動作の観点から、家電・車載・産業機器など日本企業が強い領域では、AIが“クラウド機能”ではなく“製品機能”として標準搭載される流れが強まる。
“省電力AI”の次は「オンデバイス推論×プライバシー」へ：家電・車載・産業機器でAIが標準機能になる 続きを読む »