おはようございます。
アシストユウの小幡です！

今日もお越しいただき、ありがとうございます。

今回は、「そもそもエッジAIってなに？」というテーマで、
MICSの車番認識システムに欠かせない“エッジAI”について、わかりやすく解説していきたいと思います。

現場ではエッジAIが必須

AIには「クラウドAI」と「エッジAI」がある
最近よく耳にするAI（人工知能）。
その中でも、処理方法には大きく分けて2つのタイプがあります。
① クラウドAI
カメラやセンサーが集めたデータをインターネット経由でクラウドに送信し、
クラウド側でAIが分析・判断を行う方法です。
② エッジAI
カメラや端末そのものの中にAIを搭載し、
クラウドを介さず“その場”で処理・判断を行う方法です。

「クラウドAI」のメリットと限界
クラウドAIは、大量のデータを高性能なサーバーで一括処理できるというメリットがあります。
ただし、以下のような制約もあります。
• 通信環境に左右されやすい（LTEでは遅延・画質劣化）
• 映像や画像の圧縮が必要になる
• データ送信にタイムラグが発生
• 遠隔地ではリアルタイム性に欠ける
現場で「今すぐ知りたい」「その場で判断したい」場合には、ちょっと不向きなんです。

そこで登場するのが「エッジAI」
エッジAIは、カメラ本体の中でAI処理を完結させます。
そのため…
• 映像を圧縮する必要なし → 高画質のまま解析
• インターネット通信が不要 or 最小限で済む
• タイムラグがかなり少ない
• 即時に通知や判断が可能
つまり、「スピード」と「正確さ」を両立できるAI技術なんです。

MICSが採用しているのは“このエッジAI”
移動式ネットワークカメラ「モニタリングミックス」通称：MICSの車番認識カメラは、まさにこのエッジAIを活用しています。
その場でナンバーを読み取り、
その場で入退場時刻を記録、
その場で通知を出す。
だから、LTE環境でも安定して運用ができ、実用性が高いのです。

まとめ：「その場で判断できる」から、現場が動く
エッジAIは、単なるAIではありません。
現場で“すぐに動ける”ためのAI技術です。
MICSが現場で選ばれているのは、
この「判断の速さ」と「安定性」があるからこそだと、私たちは考えています。

次回は、「クラウドAIとエッジAI、実際の導入現場でどう違う？」というリアルな比較事例をご紹介していきます。
今日も最後までお読みいただき、ありがとうございました！

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現場からは以上です。

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