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、「クラウドAIとエッジAI、実際の導入現場でどう違う？」というテーマで、
AIの運用方法が実際の現場でどのような違いを生むのかについて、
東京オリンピックでの実証実験のエピソードを交えてお話ししていきたいと思います。

現場重要なのはスピード

現場では「すぐ動く」が最優先。AIの理論より“即応力”が問われる
クラウドAIとエッジAI――
この2つの技術には、それぞれ得意分野がありますが、現場では“その場で動くかどうか”が重要です。
特に、屋外や仮設の現場では、
・大型のサーバーが置けない
・ネットワーク環境が整っていない
・建物に傷をつける工事ができない
など、多くの制約があります。
そんな状況で、AIをどう運用するか？
これは机上の話ではなく、「現場で即使える技術かどうか」が問われるんです。

東京オリンピック・テロ対策実証での出来事
実は、アシストユウも東京オリンピックのテロ対策に関する技術実証に選ばれたことがあります。
このとき、実証に選ばれたのは全国から応募があった中でたった7社。
アシストユウ以外は、誰もが知る大手企業ばかりでした。
実証の舞台は――
新宿のバスターミナル「バスタ新宿」。
深夜に行われた検証は、建物や構造物を一切傷つけてはいけないという非常に厳しい条件付きでした。

他社のクラウドAIは「持ち帰り解析」しかできなかった
実証当日、多くの大手企業は「クラウドAI」をベースにした構成で挑みました。
しかし、現場で判明したのは――
• サーバーを置くスペースがない
• 安定したネットワークが確保できない
• 仮設機材の設置制限が厳しい
そのため、クラウドでの解析は不可能。
最終的には「映像を録画し、会社に持ち帰って後日解析→提出」という方法しか取れなかったのです。

MICSは“その場で10分設置・即解析”
一方、アシストユウの移動式ネットワークカメラ「モニタリングミックス」通用：MICSはエッジAI搭載の車番認識システム。
・ネットワーク構築不要
・大型サーバー不要
・建物に穴を開ける必要もなし
その結果、たった10分程度で現場にカメラを設置し、
その場でリアルタイムに画像解析を行い、国交省の関係者に即時確認していただくことができました。
このスピード感と機動力は、他社にはできなかった“エッジAIの強み”そのものでした。

「すぐ使えるAI」が、現場では選ばれる
この経験を通じて私たちが実感したのは、
“優れたAI”ではなく、“動くAI”が現場では求められるということ。
理想的な環境が整わない中でも、
素早く設置でき、すぐに使えて、リアルタイムで判断ができるAI――
それが、エッジAIであり、MICSの強みです。

次回は、「エッジAIの導入に向いている現場と、その活用シーン」について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！

現場の皆さん、こんなところでAIは無理だろうと思うことがあれば、
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現場からは以上です。

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