SUPERB AI.

アクセンチュアの「テクノロジー・ビジョン2025」レポートによると、2025年はLLM（大規模言語モデル）とVLM（視覚言語モデル）がロボット工学を根本的に作り変える年になるという。機械知能は物理的世界へと拡大し、ロボットは推論と自律性を示し始めている。AIとロボティクスの統合は産業に革命をもたらし、多くの企業が物理的なオペレーションやワークフローを見直す必要に迫られると予想される。CES2025の主要テーマも「AIロボット」であり、エヌビディアのジェンセン・フアンCEOは基調講演で「AIの次のフロンティアは『フィジカルAI』である」と述べ、大きな話題となった。

産業現場、つまり「物理的な世界」でAIの導入が加速するにつれ、AI導入について関心を寄せる重工業の企業が増えている。しかし、よくあるジレンマは、オンプレミスのAIプラットフォームとクラウドベースのAIプラットフォームのどちらを選ぶかということだ。コンピュータビジョンAIは、リアルタイム処理能力で大規模かつ高解像度の画像や映像データを扱う必要があるため、その選択は特に重要となっている。このガイドでは、Superb AIのビジョンAIに関する専門知識をもとに、オンプレミス型とクラウド型のソリューションを比較し、選択の際の主な検討事項を説明します。

0. ビジョンAI採用のための主な検討事項

ビジョンAIは主に画像や映像データを扱うため、以下の要素を慎重に評価する必要がある：

• 大規模なデータ処理： 高解像度の画像や動画は大量のデータを生成するため、特に産業環境やモバイル機器では堅牢な処理能力が必要となる。
• 高い計算能力要件： ディープラーニングモデルは、学習と推論に高性能なコンピューティングリソース（GPUなど）を必要とする。
• リアルタイム処理のニーズ： 即時のビデオデータ解析が必要なアプリケーション（セキュリティ監視、生産ライン検査など）では、超低遅延処理が不可欠です。
• データ・セキュリティとプライバシー： 機密データを扱う業界では、データ漏洩のリスクを軽減し、厳格なアクセス制御を実施する必要があります。
• 継続的なモデルのトレーニングと展開： ダイナミックな産業環境におけるAIモデルは、進化する要件にリアルタイムで適応するために、継続的に更新され、展開されなければならない。

1. 「ビジョンAI＋オンプレミス」の長所と短所

長所

• データ・セキュリティとプライバシーの強化： Vision AIは機密データを扱うことが多く、オンプレミス環境ではデータが社内サーバー内に留まるため、情報漏えいのリスクを最小限に抑えることができる。これは、データ・セキュリティが最優先される製造業、防衛、ヘルスケアなどの業界にとって特に有益です。
• 低レイテンシーのリアルタイム処理： ネットワークに依存しないため、高解像度の映像データをリアルタイムで分析する際のパフォーマンスが安定します。
• カスタマイズ可能なインフラ： ハードウェアとソフトウェアの構成は、特定の運用要件に合わせて完全に最適化できます。

短所

• 初期投資が高い： GPUサーバーやその他の高性能ハードウェアのセットアップと維持には、多額の初期費用が必要。
• 運用とメンテナンスの負担： 社内のITチームがシステムの運用と保守を管理する場合、モデルの拡張と更新には、チームの時間とリソースを継続的に投資する必要があります。
• 拡張性の制限： データ処理需要が急増した場合、オンプレミス・ソリューションではリソースの拡張が難しく、コストがかかる可能性がある。

2. ビジョンAI＋クラウド」の長所と短所

長所

• 拡張性と柔軟性： クラウドベースのAIプラットフォームは、特に企業の既存システムと統合できる場合、企業がさまざまなニーズや状況に動的に適応することを可能にする。
• 迅速な導入と最新テクノロジーへのアクセス： ハードウェアのセットアップが必要なオンプレミスのソリューションとは異なり、クラウドプラットフォームはAIの迅速な導入を可能にし、モデルの継続的な進歩のために最新のAIモデルへの継続的なアクセスを提供する。
• メンテナンスの負担がない： クラウド・プロバイダーがインフラとアップデートを管理するため、社内でメンテナンスを行う必要がない。

短所

• データ・セキュリティの懸念： 高解像度の映像データには大量の機密情報が含まれている可能性があり、外部サーバーへの保存は選択肢から外れる（個人情報や企業秘密が含まれる場合など）。
• ネットワークへの依存： 大規模データのリアルタイム処理が必要な場合、ネットワークの遅延がAIのパフォーマンスに影響する可能性がある。
• コスト増加の可能性： データ処理量が増加すると、コストが急激に上昇する可能性がある。

3. ビジョンAIプラットフォームの選択基準： 何を考慮すべきか？

1) データ・セキュリティとプライバシー

• 機密性の高い映像データ（医療画像、セキュリティ映像、機密産業データなど）を扱う場合は、オンプレミス型プラットフォームの採用を検討する。
• データの機密性が低い場合や、セキュリティ要件がそれほど厳しくない場合は、クラウドベースの選択肢も有効。

2) 処理速度とネットワーク依存性

• ネットワーク接続がない場合や、超低遅延のリアルタイム処理が必要な場合は、オンプレミスの方が適している。
• ネットワークのレイテンシーが比較的低いか、許容できる場合は、クラウドベースのソリューションが良い選択肢となる。

3) 予算とコスト構造

• 企業が高額な初期費用を負担できるのであれば、長期的にはオンプレミス・ソリューションの方が費用対効果が高いと思われる。
• 初期投資が負担になる場合や、変動費制が望ましい場合には、クラウドベースのソリューションの方が望ましい。

4) 技術力と運用リソース

• 社内に十分なITリソースがあれば、オンプレミス・ソリューションでも効率的に管理できる。
• 運用負荷の軽減を優先するのであれば、クラウドベースのソリューションが望ましい。

オンプレミスとクラウドプラットフォームの比較

4. 結論 管理負担のないオンプレミス・ソリューションか、セキュリティの心配のないリアルタイム処理を保証するクラウド・ソリューションのどちらを期待できるか？

Vision AIは大規模なデータ処理と高い計算性能を必要とするため、適切なプラットフォームを選択するには戦略的かつ十分な情報に基づいたアプローチが必要となる。このニーズに対応するため、Superb AIは包括的なアプローチでデジタルトランスフォーメーションをサポートし、多様なビジネス要件に合わせたオンプレミス、クラウド、ハイブリッドのソリューションを提供している。

オンプレミスは立地条件上、唯一の有効な選択肢ですが、ITリソースの制約により継続的な運用と保守の管理が困難な場合はどうすればよいでしょうか。- Superb AIエキスパートがソリューションを提供します。

厳重なセキュリティ対策が必要な大量の機密データが継続的に生成される場合、データセキュリティを維持しながらリアルタイムでAIモデルを学習・展開することも可能です。Superb AIは、各企業のデータセキュリティ、コスト、技術要件に合わせた柔軟なソリューションを提供します。

次回は、Superb AIが提供するオンプレミスとクラウドのソリューションについて、その主な特徴とメリットを詳しくご紹介します。