エッジAI

ソニーセミコンダクタソリューションズと三菱電機が、スマートファクトリー向けAIビジョンセンサーソリューションの共同開発を目的とした合弁会社設立を発表。

ソニーと三菱電機、AIビジョンセンサーで製造業のDXを加速へ──次世代スマートファクトリー実現に向けた新たな協業

ソニーセミコンダクタソリューションズと三菱電機は、製造業向けAIビジョンセンサーソリューションを開発するための合弁会社設立を発表しました。両社の先進的なイメージセンサー技術とファクトリーオートメーション技術を融合し、スマートファクトリーの実現や製造業のDX、生産性向上、品質管理の高度化を目指します。

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Alt Text NVIDIAとトヨタがWoven CityでフィジカルAI技術を活用し、スマートシティと次世代スマートファクトリーの開発を推進するイメージ

NVIDIA、トヨタとのAI提携を拡大 スマートシティと次世代工場を支える「フィジカルAI」を推進

NVIDIAとトヨタは、フィジカルAI分野での提携を拡大し、実証都市「Woven City」を活用したスマートシティや次世代スマートファクトリーの開発を推進します。自動運転、ロボティクス、AIコンピューティングを組み合わせることで、日本の製造業や都市インフラのDXを加速させる最新の取り組みを分かりやすく解説します。

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公式画像ソース:Qualcomm「Physical AI, 6G and robotics」

建設ロボットは“単体導入”から“つながる現場”へ:Connected Roboticsが変える施工DX

建設ロボット、AIカメラ、IoTセンサー、ドローン、重機が増えるほど、次の課題は「個別機器をどう連携させるか」になります。Connected Roboticsにより、搬送ロボット、巡回ロボット、ドローン、AIカメラ、重機、IoTセンサーを一体で運用する施工DXの実務論点を解説します。

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公式画像ソース:Microsoft Azure「Phi Open Models - Small Language Models」

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

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。

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公式画像ソース:Qualcomm OnQ Blog「How Physical AI and 6G power the next wave of robotics」

建設ロボットは6Gでどう変わるのか:遠隔施工・自律制御を支える次世代通信基盤

建設ロボットや遠隔施工では、通信遅延、映像品質、制御信号の安定性が安全性と作業効率に直結します。6G時代には、超低遅延、AIネイティブ通信、統合センシング、エッジAIにより、遠隔施工、自律施工CPS、複数ロボット協調、AR遠隔支援がどう変わるのかを解説します。

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5Gを活用した建設機械の遠隔施工・スマートコンストラクションのイメージ(Image Source: NTT DOCOMO)

建設DXは通信で止まる:プライベート5Gが支える遠隔施工・ロボット・AI監視

プライベート5Gは、遠隔施工、ロボット巡回、AIカメラ、現場センサー、点群アップロード、エッジAIを安定運用するための現場通信基盤です。通信遅延、映像途切れ、遠隔介入成功率、センサー接続率、AI推論遅延、通信断による停止時間をKPIとして、建設DXの通信設計を解説します。

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AIインフラ・データセンター・GPU基盤のイメージ(Image Source: NVIDIA)

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

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。

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Raspberry Pi AI Camera / Sony IMX500を活用したエッジAIカメラのイメージ(Image Source: Raspberry Pi)

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

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。

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ヘルメット装着型センサーによる作業員安全モニタリング(Image Source: JapanGov)

建設現場の安全管理は“巡回”から“AI検知”へ:カメラ・ウェアラブル・IoTで変わる現場KPI

建設現場の安全管理は、巡回や事後報告に頼る段階から、AIカメラ、ウェアラブル、IoTセンサー、エッジAIによるリアルタイム検知へ移行している。危険区域侵入、重機接近、PPE未着用、転倒、熱中症リスク、疲労兆候をデータ化し、安全KPIとして管理する方法を解説する。

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Raspberry Pi AI Camera powered by Sony IMX500 intelligent vision sensor ( 画像出典:Sony Europe Press Centre「Sony Semiconductor Solutions and Raspberry Pi launch Raspberry Pi AI camera」 )

“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

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。

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