　三菱電機の開発した手法は、処理対象となるデータを多層ネットワークへ渡す前に組み込み機器側（ネットワークのエッジ側）にて類型化による効率化を行い、全体としての演算量と使用メモリ量を削減する。組み込み機器側での処理はソフトウェア処理で完結し、処理能力としてはCortex-A7クラスを想定する。この手法では、推論精度を維持したまま演算量と使用メモリを同社比約90％削減できるとしている。

　従来手法のようにサーバ側に全てのデータを渡すことなく推論処理を行えることから、比較的低い設備価格と高いセキュリティレベルが実現でき、また、実装しているアルゴリズムの性質上、処理すべきセンサーデータ量が多い場合により効果を発揮する（計算時間を短縮できる）ため、自動車運転の支援などリアルタイム性を求められる処理にも適用できる。

「コンパクトな人工知能」の応用例

　同社では自動車に搭載しての運転支援やFA機器に搭載しての故障診断や予防保全、監視カメラに搭載しての人物属性／行動認識などに本技術を利用することで、「コンパクトな人工知能」を実現することができるとしている。

100兆のセンサーデータを安価なPCで高速処理、IoT向けのDB新技術
三菱電機が100兆件規模のセンサーデータを安価なPCで高速に処理可能な「高性能センサーデータベース」技術を開発した。センサーデータの蓄積と検索、集計処理に適した技術としての実用化を進める。
好調持続の三菱電機、中国市場に不安を抱えるも第3四半期は過去最高の実績
三菱電機の2015年度第3四半期決算は、国内向けのFA機器やスマートメーターなどが好調を持続。中国市場の景況悪化による影響は受けたものの、第3四半期としては売上高、各利益ともに過去最高の実績となった。
畳み込みニューラルネットワークの使い方、分かりますか？
畳み込みニューラルネットワークとは何でしょうか。学問の世界から現実の世界に登場しつつあるこれは、さまざまな組み込みシステムに利用される可能性が高く、大いに関心を持つべきです。
製造業で人工知能はどう使うべきなのか
日本IBMとソフトバンクは、自然対話型人工知能「ワトソン（Watson）」の日本語版の提供を開始する。自然言語分類や対話、検索およびランク付け、文書変換など6つのアプリケーションをサービスとして展開する。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。