　一方、これらの「AWS IoT Greengrass」などの枠組みなどを生かし、エッジ向けのAIソリューションの価値を訴えていたのが日本のAI企業であるブレインズテクノロジーズである。ブレインズテクノロジーズはAWSのグローバルにおける「AWS産業用ソフトウェアコンピテンシーパートナー」の認定を受けている。2017年には「AWS IoT Greengrass」のサポートを開始しており、ハノーバーメッセ2019ではこれらを生かした産業用AIソリューションを紹介した。

　具体的には、製造現場を中心に採用されている業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」を紹介した。「Impulse」は、ログ収集や高速なデータ分析の分散処理フレームワークといった各種オープンソース（fluentd、Apache Sparkなど）と、それらを企業用途で利用するための拡張モジュールやプラグインで、機械学習を簡単に活用できるようにする分析基盤である。200種類以上のPLCなどとのシームレスな連携を実現でき、製造業向けの特化したさまざまな分析機能を提供する。

　ブレインズテクノロジーズチーフプロダクトオフィサーの榎並利晃氏は「とにかく簡単に実用的な機能を使えるということが特徴だ。ハノーバーメッセ2019では多くのAIソリューションが登場したが、エッジ領域でさまざまなアルゴリズムが簡単に使える枠組みはあまりなく、欧州でも差別化ができると考えている」と強みを訴えていた。

AWSのブース内に出展したブレインズテクノロジーズのデモ。外観検査を機械学習で効率化する様子を紹介した（クリックで拡大）

≫ハノーバーメッセ2019特集はこちら

140社に採用された機械学習ソリューションで異常検知デモ、おやこのPLCは……？
ブレインズテクノロジーは、「第8回 IoT/M2M展春」の三菱電機ブース内において、製造現場を中心に採用されている業務特化型機械学習ソリューション「Impulse」を展示した。
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。
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。
工場自動化のホワイトスペースを狙え、主戦場は「搬送」と「検査」か
労働力不足が加速する中、人手がかかる作業を低減し省力化を目的とした「自動化」への関心が高まっている。製造現場では以前から「自動化」が進んでいるが、2019年は従来の空白地域の自動化が大きく加速する見込みだ。具体的には「搬送」と「検査」の自動化が広がる。
自律するスマート工場実現に向け、IoTプラットフォーム連携が加速へ
製造業のIoT活用はスマート工場実現に向けた取り組みが活発化している。多くの企業が「見える化」には取り組むが、その先に進むために必要なIoT基盤などではさまざまなサービスが乱立しており、迷うケースも多い。ただ、これらのプラットフォームは今後、連携が進む見込みだ。