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 »
合成データ（Synthetic Data）が、日本の製造、物流、建設、介護、モビリティなどの現場AIを加速している。学習データ不足を現場撮影だけで補うのではなく、画像・教師ラベル・事故シナリオを生成することで、プライバシー、撮影コスト、レア事故の再現という課題を解決しやすくなる。NEDO・産総研やNVIDIA、NISTの取り組みをもとに、現場AIにおける合成データ活用の実務ポイントを解説する。
「合成データ（Synthetic Data）」が日本の現場AIを加速する：撮影コスト・プライバシー・レア事故を“生成”で埋める時代へ 続きを読む »