　KAIBERは、国内の組み込み分野に特化したディープラーニングフレームワークで、デバイスにディープラーニング技術を容易に搭載できる。今回の協業で両社は、市販するカシオ製の小型デジタルカメラに、KAIBERのAI推論エンジンを搭載。ディープラーニングの画像認識モデルによる物体認識機能が動作する試作機を開発した。

　優れた耐久性と性能を持つカシオのカメラにAI推論機能を追加することで、ソフトウェアの変更だけで固有の業務に適したAI画像認識を提供可能になる。今後ディープインサイトでは、デジタルカメラでカスタマイズ可能なディープラーニング機能の開発を支援するツールとして、KAIBERを提供していく。

　また両社は、共同で試作モデルの性能向上や適用用途の開拓を進め、エッジコンピューティング領域で協業を進めるとしている。

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
ディープラーニングの事業活用を可能にする「ジェネラリスト」の重要性
AI技術として注目を集めるディープラーニング。ディープラーニングへの取り組みを進めていく上で必要とされる人材には「エンジニア」の他に「ジェネラリスト」も必要だ。本稿では、ディープラーニングの「ジェネラリスト」に何が求められるかについて解説する。
芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI（人工知能）。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。
ルネサスの組み込みAIの性能は10倍×10倍×10倍で1000倍へ「推論に加え学習も」
ルネサスエレクトロニクスは、汎用事業の成長ドライバーに位置付ける組み込みAI（人工知能）技術「e-AI」をさらに強化する。現在のMCU／MPUを用いた組み込みAIによる推論モデルの処理性能を、2018年夏に10倍、2019年末にさらに10倍、2021年にさらに10倍にして1000倍を目指すという。
AIのリアルタイム画像解析を自動倉庫のシステム制御に活用
村田機械は、監視用カメラシステムに深層学習フレームワークを組み込み、AIによるリアルタイムの画像解析をシステム制御に活用する自動倉庫システムを開発し、設備稼働環境での実証試験を開始した。