　日本法人のアームで応用技術部ディレクターを務める中島理志氏は「AIによって物事がさまざまに変わる可能性は高い。しかし、エッジでAIを処理するハードウェアとしては、Cortex-Aシリーズなどを搭載する『エッジAIサーバ』が必要なのが現状だろう。われわれは、クラウドAIではないエッジAIのうち、より末端側のデバイスでもAI処理が可能な『エンドポイントAI』の市場が今後拡大していくと考えている。Cortex-M55とEthos-U55はそのための製品だ」と語る。実際に、Armが想定するエンドポイントAIの市場は、スマートメーターやスマートホーム、自動駐車システム、公共インフラなど幅広い。

Armは「エッジAI」よりも末端側でAI処理を行う「エンドポイントAI」の市場が拡大するとみている（クリックで拡大）出典：Arm

　また、ソフトウェア開発環境についても新たな取り組みを進めていく方針だ。従来のAI機能を搭載する組み込み機器の開発では、制御用組み込みコード、DSPに対応するDSPコード、NPUで処理する推論アルゴリズムのモデルを個別に開発した上で「ベテランプラグラマーが職人技で組み合わせて実装していた」（中島氏）。今後は、開発期間を短縮できるように、ソフトウェア開発環境上で上記の3種類のコードを統合できるようにする。このソフトウェア開発環境は、さまざまな機械学習フレームワークに対応させていく考えだが、まずは「TensorFlow Lite for Microcontrollers」からになる。

ソフトウェア開発環境上で3種類のコードを統合できるようにする（クリックで拡大）出典：Arm

　Armは、Cortex-M55とEthos-U55の投入によって機械学習処理を適用できる範囲を拡大できるようになる。従来は、Cortex-Mシリーズ単体による単純なセンサー処理と、Cortex-AシリーズやGPU「Maliシリーズ」、NPUの「Ethos-Nシリーズ」を用いたリアルタイム画像処理という両極端の対応にとどまっていた。中島氏は「Cortex-M55単体と、Cortex-M55とEthos-U55の組み合わせにより、これらの間の領域をカバーできる。特に、音声処理や画像処理の用途で力を発揮するのではないか」と述べている。

「Cortex-M55」と「Ethos-U55」の投入によって機械学習処理を適用できる範囲を拡大した（クリックで拡大）出典：Arm

組み込みAIは必要不可欠な技術へ、推論に加えて学習も視野に
2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。
「機械学習を全てのデバイスに」、Armが進めるプロセッサの性能向上
Armは2019年4月4日、東京都内で記者説明会を開き、クライアントコンピューティング向けに展開する推論エンジンのプラットフォーム「Arm NN」や、CPU、GPUや機械学習用プロセッサ「NPU」の動向について紹介した。
ルネサスが新たなエッジAI技術を開発、世界最高クラスの電力効率と推論精度
ルネサスエレクトロニクスは2019年6月13日、低消費電力で高速にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の推論を実行できるAI（人工知能）アクセラレータ技術を開発したと発表した。同技術を用いたテストチップは高い推論精度を維持しつつ、世界最高クラス（同社調べ）となる8.8TOPS/Wの電力効率を実現した。
Arm「Custom Instruction」の衝撃、RISC-Vへの徹底抗戦を貫く
2019年10月6～8日にかけてArmが年次イベント「Arm TechCon 2019」を開催した。本連載では、同イベントの発表内容をピックアップする形で同社の最新動向について報告する。まずは、Armのこれまでの方針を大転換することとなった、ユーザーに独自命令を組み込むことを許す「Custom Instruction」について紹介しよう。
普及価格のデバイスにもAIを、Armの新たなプロセッサIP
アームは2019年12月6日、東京都内で記者説明会を開き、メインストリーム向けプロセッサIP（Intellectual Property）の最新動向を解説した。機械学習や美麗なグラフィックスによる高品位なユーザー体験の提供を、普及価格帯のモバイルデバイスや民生機器にも拡大するという。
ARMの最新アーキテクチャ「ARMv8-M」が目指す「セキュアMCU」とは
ARMの最新のMCU向けアーキテクチャ「ARMv8-M」は、同社が提唱する「セキュアMCU」に向けたものとなっている。本稿では、このセキュアMCUの定義と、その実装について解説する。