「デジタルトランスフォーメーションを加速するモバイルエッジコンピューティング③」
～AIを活用した新たな世界～

東芝クライアントソリューション株式会社の中村は「今、コンピューティングが大きく変わろうとしています」と指摘します。東芝クライアントソリューション株式会社が注力しているモバイルエッジコンピューティングは、エッジコンピューティングという概念を一歩進めて、外に持ち出せるようにし、現場作業者の効率アップ、生産性向上を図るものです。

今後のモバイルエッジコンピューティングを支える技術のトレンドとしては、クラウド上のサービスをエッジ側へ移行して、クラウドと接続しなくても、高度なサービスを提供することが挙げられます。

現在、東芝クライアントソリューション株式会社はAIを用いた画像認識技術について実証実験を行っています。その1つがマイクロソフト社と共同で進めている、画像認識の検証です。マイクロソフト社では「インテリジェントクラウド・インテリジェントエッジ」という概念を提唱しており、クラウド上のサービスをエッジ側に移行して、サービスの高度化を図っています。

マイクロソフト社と共同で進めているAIを用いた画像認識の実証実験では、クラウド上にあるAzure Virtual Machineに対して大量の画像データを送ります。そしてAzure側でディープラーニングを実行し、オブジェクト認識のための学習済みモデルを生成します。この画像認識モデルがdynaEdge DE100に移され、インテリジェントビューアAR100を使って作業者の目に映っている物体の状態を判別します。

これにより例えば、メンテナンスしている機械の設定状態を画像認識し、異常値を示していれば、自動で判別するといった応用が可能です。メンテナンスでは作業者の経験、スキルによって、判断基準にばらつきが生じかねません。「しかし、画像認識で正確な判別を行うことで、統一判断が可能になり、サービス効率、品質の向上が図れます。この技術を利用した、駐車場のメンテナンスを事業としている株式会社ファム様では、駆動チェーンの腐食（錆）の検出の判別率が向上しています」

AIは技術・作業スキルの継承にも貢献します。高度なテクニックを持つ熟練工（熟練作業者）に対して、若手の作業者は、「問題個所の特定に時間がかかる」「複雑な作業には、手順を間違えやすい」などの問題を起こしがちです。しかし、モバイルエッジコンピューティングにAIを組み合わせて画像認識を行えば、正確な判定が可能となります。

AIが支援することで、正確な判定が可能となり、迅速な問題特定と手際のよいサービスを提供できます。また、遠隔支援サービスとの併用も有効です。現場には若手作業者を派遣し、センターで熟練工が指示すれば、効率が良くなるばかりか、技術やスキルの伝達、継承にもつながります。

中村は、モバイルエッジコンピューティングでの、AIを用いたさらなる画像認識技術の利用にも言及しました。

「工場や作業現場には、保守管理や事故対応に関するまだまだ問題が山積みされており、もっと効率化したいというお客様からの声を多数いただいております」という要望を紹介し、AIによる画像認識技術を使って、アナログメーターを読み取るなどの検証を行っていることを説明しました。

発電所などのメンテナンスでは、アナログメーターを読み取る作業が少なくありません。「しかし、アナログメーターを読み取る際には、正面から垂直に見ないと正確な値が読み取れません。いかにAIを使って画像認識をさせるかが大きなポイントと考えています」

そこで検証では、インテリジェントビューアAR100で撮影した写真をAzure側で生成したオブジェクト認識のための学習済みモデルを移したdynaEdge DE100で画像認識を行うことで、アナログメーターの針を読み取り、読み取った値をCSV形式に書き出して保存しています。

「AIの利用分野はさまざまですが、東芝クライアントソリューション株式会社では、実用性の高い分野に注力して、お客様に価値を提供したいと考えています」

最後に中村は「モバイルエッジコンピューティングというビジネスモデルの変革を伴う新しい領域で、PCで培った技術とAI技術を駆使しながら、日本社会が抱える技術の継承の断絶という課題を解決していきたいと思います」と言い、講演を締めくくりました。

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