　和島氏はエッジAIの必要性を訴える理由として、足元でAIデータセンターの需要がタイトになっていることを挙げた。またAIデータセンターにおける消費エネルギーも問題になってきている。さらには、クラウドAIの利用が増えることで通信の混雑が悪化することも大きな課題だ。「コンピューティングコスト、通信コストの上昇を考慮すると全てのデバイスがクラウドにつながってAI処理を行うことはあり得ない。さらにクラウドAIでは、セキュリティとレイテンシの問題も出てくる。だからこそNXPセミコンダクターズはエッジAIへの投資を強化している」（同氏）。

　その代表的な投資施策となるのが、エッジでAI推論を効率良く実行するNPU（Neural Processing Unit）を手掛けるKinaraの買収だ。KinaraはディスクリートNPUとして第1世代の「Ara-1」と第2世代の「Ara-2」を展開しており、既に幾つかの企業に採用されている。Ara-2は、RISC-Vの活用による高効率のAI推論が可能で、定格6Wの消費電力で40TOPS相当のAI処理性能を実現できる。

　和島氏は「KinaraのNPUの技術をベースに、エッジ環境においてセンサーで検知した情報から状況を判断し、アクチュエーターを動かすというAIエージェントによる自律的制御動作の実現を目指す。そのための開発ツールがeIQ Agentic AI Frameworkだ」と語る。

NXPの製品でAIエージェントの「Sense」「Think」「Act」の機能に対応

　NXPは、AI技術の進化を3段階に分けて捉えている。1段階目の「Perception AI（認識AI）」は「Sense」の機能を持ち、2段階目の「Generative AI（生成AI）」ではさらに「Think」の機能を得た。そして3段階目に当たる「Agentic AI（AIエージェント）」は、「Sense」と「Think」に加え、和島氏が述べた自律的制御動作に当たる「Act」が可能になる。

3段階に分けたAI技術の進化［クリックで拡大］出所：NXPジャパン

　そして、AIエージェントの「Sense」「Think」「Act」の機能をNXPの製品に対応させた場合、「Sense」はアプリケーションプロセッサの「i.MX」、「Think」は買収したkinaraの「Ara-1／2」、そして「Act」はマイコンの「MCX」が担うという構成になる。eIQ Agentic AI Frameworkは、これらNXPの製品向けに最適化されたAIエージェントのフレームワークだ。

AIエージェントの「Sense」「Think」「Act」の機能をNXPの製品に対応させた状態［クリックで拡大］出所：NXPジャパン

　一言でAIエージェントといっても、その内部ではLLM（大規模言語モデル）をはじめさまざまな生成AIモデルを連携することによって機能を実現している。eIQ Agentic AI Frameworkでは、これら多段階のAIエージェントワークフローを迅速にNXP製品によるエッジAI環境に実装できるような仕組みを用意している。また、Google ADKなどの既存のAIプラットフォーム、エージェント間通信を行うA2A、MCP（Model Context Protocol）、OpenAI APIなどの業界標準をに対応しており、最新のAIモデルを活用できるようになっている。