人工知能ニュース

アステラス製薬 専務担当役員 研究担当 CScOの志鷹義嗣氏は、2019年から進めてきたAI創薬の取り組みについての合同取材に応じた。AI創薬の大きな成果として、STING阻害剤として有効な「ASP5502」を創出するとともに、その最適化研究の期間を従来比で3分の1以下となる7カ月で完了することに成功したという。

TDKは、「CEATEC 2024」において、人の脳を模倣したニューロモルフィックデバイスを構成するメモリスタを独自のスピントロニクス技術で実現した「スピンメモリスタ」を披露した。

東芝が複数の吸着パッドを持つロボットハンドにより対象物の形状や姿勢に合わせてつかむ位置とつかみ方（把持計画）を正確かつ高速に計算するAI技術を開発。先行研究との比較で計算時間が10分の1以下になり成功率も上回ったことから「世界最高の平均計算速度と平均成功率を達成した」（同社）という。

ソニーセミコンダクタソリューションズは、Raspberry Piと共同開発したシングルボードコンピュータ「Raspberry Pi」対応AIカメラを発売した。カメラ内のインテリジェントビジョンセンサー「IMX500」上で、画像をAI処理する。

パナソニックホールディングスは、ロボット制御向けのAI技術「Diffusion Contact Model」を開発した。生成AIを応用し、接触の多いタスクでロボットを制御するための学習を効率化、高精度化する。

パナソニックHDとFastLabelは、パナソニックグループのAI開発の効率化を目的とし協業を行う。AIプロセス全体の効率化とともに、パナソニックHDが開発するマルチモーダル基盤モデル「HIPIE」とFastLabelのData-Centric AIプラットフォームを統合し、自動アノテーションモデルとして構築する。

シャープは、技術展示イベント「SHARP Tech-Day'24」において、開発中のエッジAI技術「CE-LLM」の搭載により生成AIとの自然なコミュニケーションを可能にするウェアラブルデバイス「AIスマートリンク」を披露した。

ソニーセミコンダクタソリューションズは、「国際物流総合展2024」において、エッジAIセンシングプラットフォーム「AITRIOS（アイトリオス）」を用いた物流業界向けソリューションを紹介した。

Preferred Elementsは、エッジデバイス向けに開発した小規模言語モデル「PLaMo Lite」の提供を開始した。PLaMo Liteは、パラメーターを軽量化しながら、Jaster評価で大規模言語モデルと同等の日本語性能を示す。

日立製作所は、プライベートイベント「Hitachi Social Innovation Forum 2024 JAPAN」において、同社が提唱するEVバリューチェーンに関する展示を行った。

エイシングは、レーザー光源の個体差に対応した寿命予測アプリのα版「レーザー光源寿命予測AIアプリケーションver1.0.0」をリリースした。

リコーは日英中の3か国語に対応した700億パラメータの大規模言語モデルを開発したと発表した。

日本IBMは、AIの本格活用を支援するフレームワーク「デジタル変革のためのAIソリューション」を発表した。ビジネス変革を含む、全社的なAIの実用化をサポートする。

AGCは、社内向け生成AI活用ツール「ChatAGC」に、社内データ連携機能を付与した。従業員は事前に付与された権限の範囲内で、社内データに基づいた回答を得られる。

パナソニック コネクトのAIマルチエージェントシステムが、画像認識の学会「CVPR2024」のコンペで世界第2位の評価を獲得した。3分間の動画を見て最適な回答を選ぶタスクに挑戦し、正解率71％を達成した。

三谷産業は、AIを活用した総合情報認識プラットフォーム「Artificial Business Intelligence」を開発した。

AWSジャパンは生成AIモデルの開発、改良やビジネス課題の開発を図る企業や団体を対象とした「AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム」を開始すると発表した。

MODEは、AIアシスタント「BizStack Assistant」に、OpenAIの最新のマルチモーダルLLM「GPT-4o」を実装した。AIによる回答の精度や速度が大幅に改善する。

STマイクロエレクトロニクスは、エッジAIアプリケーション開発に寄与する包括的なソフトウェア&ツール統合セット「ST Edge AI Suite」の提供を開始した。ユーザーのワークフローを最適化する。

パナソニック インダストリーは、「産業オープンネット展2024」において、サーボシステムの新製品「MINAS A7」を披露した。

パナソニック ホールディングス（パナソニックHD）とストックマークは、パナソニックグループ専用の大規模言語モデルの開発で協業する。パナソニックグループの社内データを追加事前学習させた「Panasonic-LLM-100b」を開発し、設計や製造などのモノづくり業務において、自然言語でのやりとりで業務支援を行えるような仕組み構築に取り組む。

日本電信電話は、ハイスピードカメラやレーザー光、AI処理を用いた音の見える化技術を開発した。音の物理特性を考慮した独自の深層学習モデルにより、高精細な音の見える化を可能にした。

Ideinは、エッジAIプラットフォーム「Actcast」とマルチモーダルLLMを連携した画像解析ソリューション「LLM App on Actcast」の提供を開始した。エッジAI導入時のPoCを容易に実施できる。

レッドハットが2024年度の事業戦略を説明。RHEL、OpenShift、Ansibleから成るコアビジネスが堅調に拡大を続ける中で、次世代ビジネスの成長に向けてエッジとAIに注力する方針を打ち出した。

MODEは、同社のIoTプラットフォームサービス「BizStack」を介してセンサーメーカーとユーザー企業とつなぐ「MODEセンサーパートナープログラム」を刷新する。BizStackの生成AI活用チャット型アシスタントサービス「BizStack Assistant」が同プログラムにも対応することで、センサーメーカーが生成AIビジネスにも進出できるよう支援していく。

富士通は、企業が膨大なデータを基に生成AIを活用するための環境や仕組みを提供する「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を提供開始する。

英国Raspberry Pi財団がシングルボードコンピュータ「Raspberry Pi 5」と組み合わせて高性能のAI推論処理を可能にする「Raspberry Pi AI Kit」を発表。最大13TOPSの処理性能を備えており、カメラから入力した映像データに対してリアルタイムで物体認識などを行える。

IBMは、AI／データプラットフォーム「watsonx」のアップデートと、AI向けに設計したデータおよびオートメーション機能を発表した。LLM（大規模言語モデル）を含む言語とコード用モデル「Granite」をオープンソースとして公開している。

アクセンチュアが、世界のテクノロジートレンドに関する最新の調査レポート「Technology Vision 2024（テクノロジービジョン2024）」について説明した。生成AIによって人間とテクノロジーの関係性が大きく変化しており、AIと人間の“共進化”が最新トレンドになっているという。

「第8回 AI・人工知能EXPO 【春】」の「小さく始めるAIパビリオン」に、Arm、STマイクロエレクトロニクス、ルネサス エレクトロニクス、AIスタートアップのエイシングが出展し、マイコンを用いたAI活用に関する展示を披露した。

スーパーコンピュータ「富岳」を使用して開発した大規模言語モデル「Fugaku-LLM」が公開された。ライセンスに従えば研究や商業目的で利用できる。

東芝は、あらかじめ作成したデータでロボット制御に用いられるAIの機械学習を行う「オフライン強化学習」において、少量の画像データで複雑なロボット操作を高精度に制御する技術を開発した。

東芝は、画像分類AIのアルゴリズムを開発する際に学習データに人手でタグ付けなどを行う必要がない「教師なし画像分類AI」の分類精度を大幅に高める手法「cIDFD」を開発したと発表した。

イノテックは、顔認証技術と産業用エッジPCを組み合わせた、エッジ顔認証「EdgeFACE」を発売した。工場やオフィスの入退管理システム、産業機器での活用を見込む。

日立製作所の米国子会社GlobalLogicは、エンタープライズ規模の企業を対象としたAI導入を支援するためのアーキテクチャ「Platform of Platforms」を発表した。

東芝デジタルエンジニアリングは、担当者が不在で運用や保守が困難になったシステムを、生成AIを活用してリバースエンジニアリングする新たなサービスの販売を開始する。

PFUは、廃棄物の分別を自動化する「廃棄物分別特化AIエンジン」シリーズの第1弾として、ビンの色選別を自動化する「Raptor VISION BOTTLE」の提供を開始する。世界シェアトップのイメージスキャナー開発で培った独自アルゴリズムによる99.8％という高い認識精度が最大の特徴だ。

Ambiqは、「Apollo5」SoCファミリーの新製品「Apollo510」を発表した。Arm Cortex-M55をベースとする新製品は、前世代品の「Apollo4」と比較して電力効率が30倍、高速性能が10倍向上している。

インテルは、顧客とパートナー向けのイベント「Intel Vision 2024」において、クラウド／データセンター向けAIアクセラレータ「Gaudi」の最新モデル「Gaudi 3」と、ワークステーション／サーバ向けプロセッサ「Xeon」の最新モデルとなる「Xeon 6」を発表した。

AMDは、FPGA回路とCPUを集積したアダプティブSoCの新製品として、車載システムをはじめとする組み込み機器でのAI処理性能を大幅に高めた「Versal AI Edge Series Gen 2」を発表した。第1世代の「Versal AI Edge」と比較して、消費電力当たりのAI処理性能で3倍、CPU処理性能で10倍を実現している。

Armは、マイコンなどを用いた組み込み機器でエッジAIを可能にする第3世代NPU「Ethos-U85」を発表。第2世代の「Ethos-U65」と比べて4倍となる最大4TOPSのAI処理性能を実現し、リアルタイムでの画像認識も行えるとする。

米国AMD本社 プレジデントのビクター・ペン氏が来日し同社のAI技術について説明。AMDのCPUやGPU、NPU、FPGAなどの幅広いハードウェア製品や、オープンソースをベースにしたソフトウェアの強みを挙げるとともに、買収したザイリンクスとのシナジーが「Ryzen AI」などで大きな成果を出していることを強調した。

リコーは、AIを活用し、機器の保守サポート業務におけるプロセスDXを強化する。情報検索型AI botや独自LLMを用いた質問応答型AIチャットbotにより、業務効率化や機器のダウンタイム低減を図る。

NXP Semiconductorsは、NVIDIAとの協業を発表した。NVIDIAのAIツールキット「NVIDIA TAO Toolkit」が同社のエッジデバイスで利用可能になることで、AI導入が加速する。

PwC Japanは2024年3月19日、生成AIに関するCEOのグローバルな意識調査結果を発表した。国内企業が海外企業と比較して生成AI導入に積極的な姿勢を見せている他、製造業やヘルスケア業界でとくに生成AIの活用度が高いといった実態が浮かび上がった。

三菱重工業は、次世代宇宙用MPU「SOISOC4」を利用し、衛星画像からの物体検知を可能にするAI物体検知機「AIRIS」を開発した。2025年度中に打ち上げられる小型実証衛星4号機に搭載し、AI動作などを実証する。

富士通は、カーネギーメロン大学との共同研究で、1台の単眼カメラから得られる2次元画像を3次元化する技術を開発した。建物で隠れた部分などを推定して、監視カメラでは捉えられない事故の原因などを可視化できる。

NVIDIAは「GTC 2024」において、新たなGPUアーキテクチャ「Blackwell」を発表。AI処理性能で前世代アーキテクチャ「Hopper」の5倍となる20PFLOPSを達成。生成AIの処理性能向上にも注力しており、Hopperと比べて学習で4倍、推論実行で30倍、消費電力当たりの処理性能で25倍となっている。

パナソニック ホールディングスは、屋外での画像認識精度を向上する悪天候除去AI「MoFME」を、カリフォルニア大学バークレー校などと共同開発した。画像認識精度を低下させる雨や雪、霧を、単一のモデルかつ従来の3分の1のパラメーター数で除去する。

伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、マサチューセッツ工科大学発のスタートアップ企業Liquid AIとエッジAIソリューションの開発を目的とした協業を開始した。

ルネサス エレクトロニクスは、新世代のAIアクセラレータ「DRP-AI3」を搭載し、消費電力1W当たりのAI処理性能で表される電力効率で従来比10倍となる10TOPS/Wを実現した「RZ-V2H」を発売する。

i-PROは、屋外用LTEを搭載した、クラウド録画型カメラ「Safie GO PTZ AI」を発表した。AIプロセッサを内蔵しており、建設現場など屋外現場の見える化や定量化のニーズに応える。

ルネサス エレクトロニクスは「ISSCC 2024」において、新たなAIアクセラレータやCPUなど各種IPとの協調動作によりリアルタイム処理を実現するヘテロジニアスアーキテクチャ技術を開発したと発表した。AI処理性能で130TOPSを実現し、電力効率でも世界トップレベルとなる23.9TOPS／Wを達成したという。

日本ガイシとストックマークは、AIを活用し、自社製品や技術の新規用途探索を高精度かつ高速化するための実証実験を開始した。2024年内をめどに100個以上の事例を出力し、そこからより有望な新規用途の抽出を目指す。

NECは、米国国立標準技術研究所（NIST）が実施した顔認証技術のベンチマークテスト「FRTE 1:N Identification」で世界第1位を獲得した。1200万人分の静止画を使用した「1：N認証」において、認証エラー率0.12％という第1位の性能評価を獲得した。

AWSジャパンは2024年1月31日、国内に拠点を持つ企業や団体を対象に、大規模言語モデル開発を支援する「AWS LLM 開発支援プログラム」の成果発表会を開催した。同プログラム参加者のうち、NTTとリコー、ストックマートが登壇し、成果を紹介した。3者の発表内容を順に紹介する。

日立産機システムは、「IIFES 2024」において、生成AIとIoT接続による遠隔設備監視が可能な「FitLiveサービス」の組み合わせによる、設備コンシェルジュサービスを参考出展した。社内での実証を経て、2024年度以降の市場投入を検討している。

三菱電機は2024年1月25日、反復作業を撮影した動画から作業分析を行える、教師データの作成が不要な「行動分析AI」の開発を発表した。作業分析に要する時間を従来比で約99％削減できる。

STMicroelectronics（STマイクロ）は、マイコン向けエッジAI開発ツール「NanoEdge AI Studio」で開発したソフトウェアライブラリを無償提供する。全ての「STM32」マイコンで無制限に利用できる。

レゾナックは旧昭和電工と旧日立化成が過去蓄積してきたデータや文書を、生成AIにより対話形式で検索できる社内システム「Chat Resonac」を構築したと発表した。

モルフォは、平行移動に対するシフトブレに対応した動画向け電子式手ブレ補正技術「MovieSolid 3D」を開発した。歩行時に発生する上下動のある動画でも、縦揺れのない滑らかな動画に補正する。

STマイクロエレクトロニクスは、エッジAIによる製品開発に貢献する包括的な開発エコシステム「ST Edge AI Suite」を発表した。2024年前半の提供開始を予定している。

ソニーセミコンダクタソリューションズは、エッジAIセンシングプラットフォーム「AITRIOS」において、小売や物流業界のパートナーと連携したソリューションを拡充した。

Amazon Web Servicesは、業務内容に合わせてカスタマイズできる生成AIアシスタント「Amazon Q」を発表した。ユーザー企業のデータベースやコードなどから情報を得ることで、業務上の問題解決を迅速に支援する。

大日本印刷（DNP）は、PDFやWordなどのさまざまな形式のドキュメントを、生成AIの学習に適した形式に整形する技術を開発した。同技術を使用した実証実験では、誤回答を約90％削減した。

日立システムズは、生成AIの有効性を手軽に検証できるパッケージ「おてがる生成AIパック」の提供を開始した。「Microsoft Azure」をシステム基盤とし、社内規定のサマリー化や顧客調査の分析などに活用できる。

モルフォは、画像の鮮鋭化技術「Morpho Deep Deblur」の提供を開始した。発生要因に合わせて4種類のブラー補正AIモデルを用意しており、画像のブレやボケなど、さまざまなブラーを除去して画像を補正できる。

　Google Cloudの日本法人であるグーグル クラウド ジャパンは2023年12月14日、同社の新たな基盤モデル「Gemini」の話題を中心に、法人向けに提供する生成AI関連のサービスや機能を発表した。機械学習開発の統合プラットフォーム「Vertex AI」からGeminiにアクセス可能になる。

パナソニック コネクトがカメラ画像の利活用における企業のプライバシーガバナンスについて説明。同社はカメラ画像を含めた個人情報／パーソナルデータの利活用案件に対応するための専門組織を立ち上げ、データ利活用とプライバシーの両立に向けた取り組みを進めている。

サンダーソフトジャパンは、中国サンダーソフトと米国クアルコムの両社が合弁でSOM製品を中心としたIoT向けプラットフォームを展開しているサンダーコムの事業について説明した。

パナソニックHDは、画像認識AIを現場実装する際に必要なアノテーションなどの作業負荷を大幅に削減可能な画像認識向けマルチモーダル基盤モデル「HIPIE」を開発した。

Armは、AIのイノベーション促進とAIベースの体験実現を目指し、AMD、Intel、Meta、Microsoft、NVIDIA、Qualcomm Technologiesなど、テクノロジー業界の大手企業との戦略的パートナーシップを発表した。

マクニカは、「EdgeTech+ 2023」において、NVIDIAの組み込みAIボード「Jetson AGX Orin」を用いてエッジデバイス上で生成AIモデルを動作させるデモを披露した。

東芝は、米国国立標準技術研究所（NIST）主催の顔認識技術評価テストで、日本企業トップの成績を獲得した。出入国時の撮影画像を用いた照合テスト「Visa-Borderカテゴリ」で世界10位、日本企業ではトップの成績となった。

富士通は、同社のAIプラットフォームにおいて、ユーザーが自然言語で要件を入力するだけで、「AIイノベーションコンポーネント」を自動生成する技術を開発した。従来の20分の1の期間でAIモデルを生成できる。

NTTは2023年11月1日、独自開発の大規模言語モデル（LLM）「tsuzumi（つづみ）」の開発を発表した。同月より社内外でトライアルを開始し、2024年3月から商用サービスを開始する計画だ。

ザインエレクトロニクスは、同社のエッジAIソリューション「EdgeAI-Link」とディジタルメディアプロフェッショナルのAI技術活用ソフトウェアを組み合わせ、エッジAIカメラソリューションにおいて協業する。

パナソニック コネクトは、人種や性別による顔認証の精度差を軽減する技術を開発した。ディープラーニングのパーティション学習を顔認証に適用し、4つの人種の認証で最高精度を達成した。

NXP Semiconductorsは、自然言語理解エンジン「VIT Speech to Intent」を発表した。IoT、産業、車載アプリケーションの機器に対し、自然な対話での操作を可能にする。

NVIDIAは、組み込み機器向けのエッジAI開発プラットフォームである「Jetson」について、生成AIへの対応を含めた大幅な機能拡張を行うと発表した。

LeapMindはが生成AIをはじめとする大規模AIモデルの学習と推論を高速化する新しいAIチップの開発を開始したと発表。演算性能目標は2PFLOPSで、同等性能のGPUと比べて10倍のコストパフォーマンスを目指す。

AWSは2023年10月3日、生成AIの活用基盤を提供するクラウドサービス「Amazon Bedrock」の東京リージョンでの利用を開始すると発表した。

中外製薬は同社のDX推進に関する説明会を開催した。本稿では同社の生成AI活用に関する発表を抜粋して紹介する。

リコーは点群データを基に建物内部の空間を手軽にデジタルツイン化するための「空間データ作成・利活用AIソリューション」の実証実験を開始する。

エクサウィザーズは、ChatGPTなど生成AIの利用実態に関するアンケート調査結果を発表した。2023年4月の前回調査では「日常的に使用する」の回答は7.2％だったが、今回調査では20.3％と大幅に増えた。

Cadence Design Systemsは、次世代AI向けIPの「Cadence Neo Neural Processing Units」と、AIソフトウェアツールの「NeuroWeave SDK」を発表した。2023年12月初めに一般提供を開始する予定だ。

ピーバンドットコムは、生成AI「ChatGPT-4」を活用し、プリント基板アートワーク設計をサポートするチャットbot「基準書ちゃん」をリリースした。基板の設計や製造基準で不明な点を入力フォームに入力すると、AIが自動で回答する。

エイシングは、DTWアルゴリズムを用いた類似度判定ソフト「AiirDTW」を開発し、評価版をリリースした。センサーの時系列データを解析し、パターンマッチングで登録済みパターンの類似波形を検出する。

MediaTekは、Metaの大規模言語モデル「Llama 2」を同社の最新APUやNeuroPilot AI Platformと連携させ、エッジデバイス用AIアプリケーションの開発に活用する。

エクサウィザーズは、企業向けChatGPTサービス「exaBase 生成AI powered by GPT-4」に、独自に取り込んだ業務情報などを生成AIから利用できる機能を追加すると発表した。

コニカミノルタジャパンは、オンラインマニュアルサービス「COCOMITE」において、テキスト生成AI「ChatGPT」を活用した「AIマニュアル作成アシスト」機能の提供を開始した。

凸版印刷は、東京農工大学と共同で、複数のロボットの行動を最適化するアルゴリズムに関する研究を開始する。物流倉庫における自動搬送ロボットの搬送経路の最適化を目的とするAI技術を開発する予定だ。

NTTテクノクロスは、生成AIを活用して技能継承を支援するコンサルティングサービスの提供を開始した。自然な形で対話しながら、疑問に対する回答や問題の解決が得られる。

IdeinとAWLは、エッジAIソリューションの提供に向けて、業務提携契約を締結した。AWLが持つAIモデル開発技術と、Ideinのエッジデバイスの大規模運用および管理技術を融合する。

米国の調査会社ガートナーは、AI実行用の半導体の市場予測を発表し、2023年に前年比20.9％増となる534億米ドルとなる見込みを示した。

極小量子化技術を用いたLeapMindの超低消費電力AIアクセラレーターIP「Efficiera」が、電力効率107.8TOPS/Wを達成した。同じ消費電力での性能は、GPUやエッジ向けAIアクセラレーターの約5〜100倍になる。

リコーは、自然言語処理AI技術によるデータ分析によって、ノーコードで企業独自のAIモデルを作成できるツールを開発し、無償トライアルの提供を開始した。

制御AI技術を研究開発するエイシングは、核融合技術の進展のため、核融合科学研究所との共同研究を開始した。プラズマの制御技術を確立し、安定した核融合技術の実現を目指す。

セレンスは、IoTアプリケーション向けに設計した低フットプリントAIスイート製品「Cerence Audio AI Lite」「Cerence Input AI Lite」を発表した。

AI insideは2023年8月3日、自社開発の大規模言語モデルを搭載したAIエージェント「Heylix」をクローズドβ版として提供開始すると発表した。

PwC Japanグループは2023年7月24日、生成AIなどを含めたAI法規制を巡る各国の動向に関する発表会を開催した。

i-PROは、AMBLのAI画像解析モデル「AgenderCROSS」を搭載した、エッジAI小型ネットワークカメラ「i-PRO mini」を発表した。ネットワークカメラの映像をリアルタイムで解析し、入退場者の数や属性を検知、通知できる。

オリンパスは、医療従事者が内視鏡を用いる際に病変の早期発見やより精密な治療などを可能にする内視鏡AIのプラットフォームを構築していることを明らかにした。

Ideinは、同社が技術協力し、アイシンが開発するエッジAIカメラ「ai cast」に対応するAIアプリケーションとして、顔認証アプリ「Actcast ProfileInsight」と、顧客行動分析アプリ「Actcast IDInsight」の提供を開始した。

ACESとバンダイナムコ研究所は、モーションAI技術の研究開発に活用可能な3Dモーションデータセットの販売を開始した。ダンスの動作を表す6コンテンツと、キャラクター性を反映したスタイルの計42種類のセットだ。

パナソニック コネクトが同社の顔認証技術とそれらを組み込んだシステムを紹介する説明会を開催した。

ルネサス エレクトロニクス傘下のReality AIのAI開発ツール「Reality AI Tool」が、ルネサスの32ビット汎用マイコンや64ビットMPUをサポートした。

Ideinは、店舗にデジタルサイネージを設置する小売事業者向けに、エッジAI（人工知能）カメラによるデータ取得や分析の試用を支援する「デジタルサイネージ効果検証 スターターパッケージ」の無償提供を開始した。

AIアクセラレータやRISC-VベースのCPU、チップレット技術を手掛けるテンストレント CEOのジム・ケラー氏が来日。東京都内で会見を開き、同社の“AIコンピュータ”の優位性を強調した。

日本製紙は、ALGO ARTISが開発したAIによる木材チップ船の配船計画最適化システムを製紙業界で初めて導入し、運用を開始した。

モルフォは、デンソーのAI運転診断システムにおいて、ドライブレコーダーの動画解析AI技術の開発を支援した。危険運転行為などの結果をユーザーにフィードバックし、危険な運転特性の改善や事故の抑制に働きかける。

パナソニックHDは、「少数のラベル付きデータに対するドメイン適応技術」において、従来と比べて圧倒的に少ない学習データと、短時間かつ低コストで高精度なAIモデルを提供できる技術を開発した。

脳の構造を模倣するニューロモーフィック技術を活用したAI半導体を手掛けるオーストラリアのBrainChipが、第2世代IPとして2023年9月のリリースを計画している「Akida 2.0」について説明した。

モルフォは、自動車分野向けにパッケージ化したAIソリューション「Morpho Automotive Suite」の提供を開始した。ユーザーごとの用途に合わせた製品カスタマイズやアプリケーション開発を提案する。

PALTEKとAMBLは、エッジAI分野でのパートナーシップを強化する。AMBLの保有するAIモデルと、AMDのシステムオンモジュール「KV260」を連携したソリューションにより、AIの社会実装に取り組む。

日立製作所が生成AIに関する同社の取り組みについて説明。生成AIの安全かつ有効な社内外での利活用を推進するCoE組織「Generative AI センター」を新設したことも発表した。

「第7回 AI・人工知能EXPO 【春】」の「小さく始めるAIパビリオン」に、STマイクロエレクトロニクス、NXPセミコンダクターズ、ルネサス エレクトロニクスが出展し、マイコンによるAI活用をテーマにしたデモ展示を披露した。

マクニカ クラビス カンパニーは、最新のNVIDIAソフトウェアプラットフォームを自社への導入前に無償で検証できる「AI TRY NOW PROGRAM」を構築し、サービス提供を開始したと発表した。

三菱電機は、脇見運転や居眠り運転を検知するドライバーモニタリングシステムを活用し、非接触の生体センシングでドライバーの体調異常を検知する技術を開発した。同社のAI技術「Maisart」により、姿勢崩れのない体調異常も検知できる。

日本ディープラーニング協会は「生成AIの利用ガイドライン」の第1版を公開した。OpenAIが公開した「ChatGPT」などの企業利用を念頭に置いた、ガイドラインのひな型である。

AIスタートアップのエイシングが発表した「AiirDNN」は、これまで極めて困難と考えられてきた「汎用マイコンで深層学習」を実現した。その技術の詳細や性能などについて、同社 社長の出澤純一氏に聞いた。

サイバーリンクとマクニカは、GROOVE Xの家族型ロボット「LOVOT」に、CyberLinkのAI顔認証エンジン「FaceMe」を搭載した。カメラに映る画像の顔がゆがんでいても、同一人物として特定しやすくなる。

AWSの年次イベントで登壇したリコーによる、AWSのサービスを活用したGPTレベルのAIモデル開発に関する発表を紹介する。

ルネサス エレクトロニクスが同社のエッジAIの事業状況や今後の展開などを説明。エッジやエンドポイントといった現場側へのAIの実装では「DRP-AI」をはじめとする同社の技術やパートナーとのエコシステムが生かせる点を強く打ち出した。

エイシングは、マイコンにも組み込み可能な軽量性をもつディープラーニング（深層学習）技術「AiirDNN」を開発した。

ルネサス エレクトロニクスは、同社のAIアクセラレータ「DRP-AI」のエンジニア向けイベント「Renesas AI Tech Day」において、2022年12月に発表した次世代DRP-AIを搭載する試作チップのデモンストレーションを報道陣に公開した。

ソニーセミコンダクターソリューションズは、小型ボードコンピュータ「Raspberry Pi（ラズパイ）」を展開する英国Raspberry Pi財団に対して少数持分出資を行うことで合意したと発表した。

NVIDIAは、「GTC（GPU Technology Conference） 2023」において、組み込み機器向けAIモジュールの新製品「Jetson Orin Nano」の開発者キットを発表した。同年4月の出荷予定で、米国での価格は499米ドル。

日立製作所とパナソニック コネクトが、生体認証をグローバルに展開して普及を加速するために協業する。連携に向けた技術検討、検証を進め、さまざまな分野での社会実装を想定したユースケースの開発、実証に協働で取り組んでいく。

STMicroelectronicsは、組み込みAI開発者やデータサイエンティスト向けのクラウドサービス「STM32Cube.AI Developer Cloud」を発表した。汎用32ビットマイコン「STM32ファミリー」向けにオンライン開発ツールセットを提供する。

LeapMindのディープラーニングモデルが、オカムラの自律移動ロボット「ORV（Okamura Robot Vehicle）」に採用された。ORVはかご車を自動認識してつかみ上げ、目的地まで搬送する。かご車の改造や床面のマーキングがなくとも搬送できる。

エッジAIスタートアップのIdeinは、新製品となるAIカメラ「AI Cast」を発表した。ハードウェアの開発と製造はアイシンが担当し、2.5Wの低消費電力ながら26TOPSのAI処理性能を持つAIチップを搭載している。

東芝情報システムは、高精度な教師データを短期間で大量に自動作成する「自動アノテーションサービス」の提供を開始した。教師データ作成の中でも特に時間がかかる画像のセマンティックセグメンテーションを自動化する。

NTTと東京大学は、深層ニューラルネットワークと物理系を計算過程に使う物理ニューラルネットワークに適した新たな学習アルゴリズム「拡張DFA法」を考案。光ニューラルネットワークによる原理実証で、有効性を確認した。

モルフォは、AIによる物体検出ライブラリ「Morpho Deep Detector」のバージョン3.0をリリースした。モルフォのAI推論エンジン「SoftNeuro」の最新版を内蔵。付属する学習モデルを一新し、80品目を検出可能な学習モデルとして提供する。

i-PROのモジュールカメラによる、ノーコードでの一貫したAI実装および評価が可能になった。AI insideが開発した機能拡張ソフトウェア「Learning Center Connect for i-PRO」により、ノーコードAI開発、運用ツールとの機能連携に対応した。

ルネサス エレクトロニクスとフィックスターズは、ADおよびADAS向けAIソフトウェアを車載用SoC「R-Car」に最適化するツール群を共同で開発した。第1弾として、「R-Car V4H」向けツールの提供を開始した。

パナソニック コネクトの顔認証技術が、NISTの顔認証ベンチマークテストで世界1位の評価を獲得した。経年変化や照明変動、顔向きの変化がある環境でも、高精度に顔認証できる点が評価された。

三菱電機は、自社AI技術を使った作業分析技術「骨紋」を応用し、複数人物の行動に相関があるかを判定することで、暴力行為などの危険行動を高精度に自動検知する技術を開発した。

NECとソニーセミコンダクタソリューションズは、エッジAIを活用した物流業界向けエッジAIセンシングソリューションの実証実験を開始した。荷物の入出荷といった倉庫オペレーションの効率化を実証する目的で、2023年3月まで実施する。

NECは、建設現場などに設置したカメラの映像を用いて、複数の人物の異なる作業内容をリアルタイムで認識する技術を開発した。人物や物体の視覚的特徴、人物の姿勢の特徴など、さまざまな特徴間の関係性を統合的に解析できる。

凸版印刷は、種類が異なる複数のサービスロボットを一元管理するデジタルツインソリューション「TransBots」向けのAIシステムを開発した。AI実装後の実験では、各ロボットから送られてくる画像から人物を認識し、クラウド上で確認できた。

NEDOとルネサス エレクトロニクスが、従来比で最大10倍の電力効率となる1W当たり10TOPSを達成可能なエッジAIチップを開発。ルネサスが2018年から展開してきたDRP（動的再構成プロセッサ）ベースの「DRP-AI」を改良したもので、精度低下を抑制できるAIモデル軽量化技術として知られる「枝刈り」を適用した推論アルゴリズムを効率良く処理できる。

i-PROは、AIネットワークカメラ向けに、機能拡張ソフトウェア「AI状態変化検知アプリケーション（WV-XAE400W）」を発表した。AIが正常状態や変化状態を学習し、変化時にアラームを通知する。

ソニーセミコンダクタソリューションズは、エッジAIセンシングプラットフォーム「AITRIOS」から、クラウドサービス「Console Developer Edition」を有償提供する。エッジデバイスのセットアップなどを可能にする。

NECは、「EdgeTech+ 2022」において、非接触で機器の稼働監視を行える音響解析ゲートウェイを参考出展した。2023年末までの製品化を目指している。

NECは、顔認証用端末「NEC 顔認証エッジデバイス」の新オプション「エッジ照合オプション」の提供を開始した。同端末の初期導入時に、オンプレミス環境での利用が可能となる。

村田製作所は、「CEATEC 2022」において、開発中の小型かつ低消費電力のエッジAI（人工知能）モジュールを披露した。同社は既に、グーグルと共同開発した「Coral Accelerator Module」を製品化し量産しているがその小型版の位置付けとなる。

OKIとOKIアイディエス、フランスのミプソロジーの3社は、OKI独自のAIモデル軽量化技術「PCAS」とミプソロジーのFPGAによるAI処理の高速化プラットフォーム「Zebra」の連携により、深層学習ベースのAIモデルに内在する不必要な演算を自動的に削減／高速化する技術を開発したと発表した。

ロームは、クラウドサーバがなくても同一AIチップ上で学習する「オンデバイス学習AIチップ」を開発した。電子機器に搭載したモーターやセンサーの故障を、現地で低消費電力かつリアルタイムで予知できる。

NSITEXEとデンソーテンは、AIアクセラレーター「ML041」と「軽量エッジAI」を組み合わせた「低消費電力物体検知ソリューション」を共同開発した。演算性能を維持したまま、演算量と消費電力を削減できる。

パナソニック ホールディングス、パナソニック コネクト、立命館大学の3者は、視覚と触覚のマルチモーダル情報を使ったサブミリ（1mm以下）の精密位置決め技術「TS-NVAE」を開発した。同技術を用いて協働ロボットによるUSBコネクターの挿入作業を行ったところ、成功率100％、位置決め精度0.3mmを達成したという。

ヤンマー舶用システムは、AQ1 Systemsと共同開発した国内向け「マグロ用魚体重自動解析システム」の受注を開始する。クロマグロの養殖現場での、生育状況把握の省力化と効率化に貢献する。

DeepXとタダノは、AI技術を活用し、荷振れを抑制するクレーンの自動化技術を開発した。強化学習を応用したアプローチを用いて、荷振れの制御アルゴリズムを構築している。

OTSLとNSITEXE、京都マイクロコンピュータ、アクセルは、エッジデバイス上で消費電力を抑えつつ安全にAI処理ができる「AI推論処理IP向け高信頼エッジAIプラットフォーム」を共同開発する。

ArchiTekは2022年9月15日、エッジでの多様なデータ処理に対応するために、異なる種類のプロセッサを混載したヘテロジニアスなアーキテクチャの量産を2023年後半に開始することを発表した。さまざまな用途での活用が期待されているが、まずはカメラと組み合わせた転倒検知や人数確認など、見守り用途やサイネージ用途での展開を進めていく。

東芝は、AIに対する理念を7つの観点でまとめた「東芝グループAIガバナンスステートメント」を発表した。同ステートメントを基盤として、人材育成や、MLOpsにAI品質保証の仕組みを取り入れるなどして、信頼できるAIシステムの開発、提供、運用を推していく方針である。

パナソニック ホールディングスが「パナソニックグループのAI倫理原則」とその実施体制などについて説明。AIの開発、運用、利活用において順守すべき倫理原則として、経営理念に基づく前文と5項目の原則から構成されており、「AI倫理チェックシステム」や全社員を対象とする教育プログラム「AI倫理基礎」などを活用して推進する。

LeapMindは、同社のAI推論アクセラレーターIP「Efficiera」向けのディープラーニングモデル「Efficiera物体検知モデル」を対象としたPoCの代行サービスを開始する。企業がAIを導入する際のハードルを下げることで、国内のAI普及に貢献する。

Ideinは、同社が開発、運営するエッジAIプラットフォーム「Actcast」のマーケットプレース上で、京セラコミュニケーションシステムのAIアプリケーション「メータリーダー」の販売を開始した。

エイシングは、同社独自のエッジAIパートナープログラムを設立した。組み込みエッジAIの共同プロモーションを展開するもので、ルネサス エレクトロニクスおよびNXPジャパンをパートナー企業に迎えている。

セーフィーは2022年8月4日、東京都内及びオンラインで新製品発表会見を開き、エッジAI（人工知能）を搭載したネットワークカメラ「Safie One（セーフィーワン）」を同年9月28日より発売すると発表した。

STMicroelectronicsは、ISPUを搭載したMEMSモーションセンサー「ISM330ISN」を発表した。エッジ側のセンサー内部におけるAI学習を可能にする。バッテリー駆動の資産追跡機器、ロボットなどへの利用を見込む。

NECは、衛星SARとAIを用いて橋の異常なたわみを高精度に検知し、橋の崩落につながる重大損傷を発見する技術を開発した。複数の橋に対して、目視では発見が難しい、わずかなたわみを遠隔からまとめて検知できる。

グリッドは2022年7月28日、AIの学習手法であるアンサンブル学習と深層強化学習を組み合わせることで、不確実性の高い環境下で、従来手法より最適な判断が下せるAIの開発に成功したと発表した。同研究成果は、米国物理学協会の学術誌「Jornal of Renewable and Suitainable Energy」にも掲載された。

アドバンスト・メディアは2022年7月7日、同社の音声認識AI技術をアプリケーションに組み込んで活用できる開発者向けプラットフォーム「AmiVoice Cloud Platform」の説明会を開催した。自社のアプリケーションに音声認識エンジンを利用したサービスや機能を実装できる。

産業技術総合研究所は、AIの学習に必要な画像データセットを数式から自動生成し、学習済みモデルを構築する手法を開発した。画像のプライバシーやラベル付けコストの問題を解消し、従来手法を上回る精度を提供する。

Texas Instrumentsは、低消費電力のエッジAI向けプロセッサ「Sitara AM62」を発表した。小型機器の設計要件を満たしやすくなるほか、エッジAI機能と基本的なカメラを用いた画像処理機能を低コストで組み合わせることができる。

イーソル、OTSL、京都マイクロコンピュータ、エヌエスアイテクスは、新エネルギー・産業技術総合開発機構の委託事業の成果について、RISC-V向けOSおよび開発ツールソリューションとして、各社で事業化を進めると発表した。

シキノハイテックは、画像のAI処理に必要な機能を備えた、低消費電力の画像処理半導体IPコアを販売開始した。必要な機能を最小限に抑えてCPUの負担を軽減し、画像処理システムの省電力化に貢献する。

パナソニック ホールディングス（パナソニックHD）、JVCケンウッド、米国ベンチャーキャピタルのWiLの3社は、パナソニックHDの研究開発部門の傘下で実績を積み重ねてきたエッジAIプラットフォーム「Vieureka（ビューレカ）」を提供する新会社「Vieureka株式会社」に共同出資すると発表した。

新エネルギー・産業技術総合開発機構は、「自律運航AI」を搭載したAIドローンによる、荷物配送の実証実験を実施した。人を検知して自動的に飛行の停止や再開ができるほか、安全な飛行ルートを自動作成できた。

東芝は、インフラ点検向けに、点検する現場の正常画像や類似した場所の画像を数枚用意するだけで異常箇所を高精度に検出するAI技術を開発。公開データセットを用いた評価において、従来技術の精度が89.9％だったのに対し、開発技術は91.7％となり「世界最高」（東芝）を達成したとする。今後は2023年度をめどに実用化を進めていく方針だ。

東芝は2022年4月20日、同社のAI技術を紹介するセミナーの中で、企業が機械学習を用いたシステムを導入した後、同システムを継続的に改善していく「MLOps」について解説した。MLOpsの基礎知識から、実施する際の留意点などを解説した。

オムロンが、マスクを着用したままでの顔認証が可能なAIを搭載する「OKAO Vision 顔認証マスク対応版 ソフトウェアライブラリ」を発表。入退室管理システムやセキュリティドア、工場設備などのログイン用途に向けて展開し、マスク対応版を含めた顔認証ソフトウェアライブラリの売上高を今後3年間で倍増させたい考えだ。

AIスタートアップのIdeinがエッジAIプラットフォーム「Actcast」の事業展開を紹介。会見には協業パートナーのアイシンも登壇し、これまでの開発成果に加え、自動バレー駐車システムや、自動運転バスなどへの搭載を想定しているマルチモーダルエージェント“Saya”の開発状況を説明した。

新エネルギー・産業技術総合開発機構と産業技術総合研究所、東京大学は、AIアクセラレーター向け評価プラットフォームの実証にあたり、仕様が異なる6種類のAIアクセラレーターを内蔵した試作チップ「AI-One」を設計し、動作を確認した。

三菱電機が同社のAI技術「Maisart」を活用した無人搬送ロボットを開発するとともに、この無人搬送ロボットを使って観光地で購入した物品を指定の時刻と場所に届けるサービス「手ぶら観光ソリューション」の実証実験を実施すると発表。実証実験は、2022年4月19〜22日にかけて、三重県多気町の大型商業リゾート施設「VISON」で行う予定。

カシオ計算機は、「第11回 IoT＆5Gソリューション展 春」のリョーサンブースにおいて、開発中のエンドポイントAIカメラモジュールの試作機を披露した。今回の参考出展を契機に、入退室管理や工場内の作業分析、店舗における顧客分析などの用途に向けて2022年度内を目標に事業化を目指す。

グラフコア（Graphcore）は、3次元半導体技術による3D WoWプロセッサ「Bow IPU」を発表した。次世代AIコンピュータシステム「Bow Pod」の心臓部として、従来のプロセッサより最大40％高い性能と、16％高い電力効率を提供する。

東芝情報システムは、DNNモデルの推論精度を維持したまま、処理を高速化する「DNN高速化サービス」の提供を開始した。顧客のDNNモデル、学習データ、精度評価指標などをベースに、短期間で最適なDNNモデルを提供する。

ルネサス エレクトロニクスとフィックスターズは、車載ディープラーニング分野で協業する。共同ラボを設立し、R-Car用クラウド評価環境「GENESIS for R-Car」を提供することで、ADASやADシステムの開発と運用を支援する。

シリコンスタジオは、クボタ向けに、製品検査に使用するML用CG画像合成ツールを開発した。3Dの不良種画像と2Dの背景画像を合成し、学習用のCG画像を生成するソフトウェアとなる。

パナソニック システムソリューションズ ジャパンは、同社の顔認証技術を活用した入場、決済サービスを東京ドームで運用開始する。入場や店舗での決済をチケットレス化、キャッシュレス化する。

セーフィーは、「リテールテックJAPAN 2022」において、開発中の「エッジAIクラウドカメラ」を披露した。現在、実機検証を進めているところで2022年内の市場投入を計画している。

ソニーAIは、ポリフォニー・デジタル、ソニー・インタラクティブエンタテインメントと共に、AIエージェント「グランツーリスモ・ソフィー」を開発した。「グランツーリスモSPORT」の世界トッププレイヤーと競い合える高度な能力を習得している。

LeapMindは、エッジデバイス上で動作可能な「AI画像処理モデル」を発表した。エッジデバイスの課題だった、リアルタイム動作と高品質の画質処理を可能にし、ノイズの多い画像もスマートフォン並みの画質に改善する。

パナソニックのAI搭載カメラ「VRK-C301」が、新たにAmazon Kinesis Video Streamsへの対応機能を備えた。カメラの映像をAWSにストリーミングして保存でき、その映像を他のAWSサービスからディープラーニング用の学習環境構築などに利用できる。

エイシングは、同社の軽量エッジAIアルゴリズム「MST」などを用いたAIモデルをオンプレミスで構築できる開発環境「AiiR On-premises β版」を発表した。同日から募集しているモニター企業5社を対象に順次提供を開始する。

エヌエスアイテクスは、組み込みシステム向けMCUで動作可能なモデル予測制御技術の評価提供を開始する。RISC-Vベースの並列ベクトルプロセッサIP「DR1000C」を活用して、対象を高速かつ高度に制御する。

CEVAは、AIやMLの推論ワークロードに適したプロセッサアーキテクチャ「NeuPro-M」を発表した。SoCとヘテロジニアスSoCの双方に対応する拡張性を有しており、処理能力はSoCやチップレットレベルで20〜1200TOPSとなっている。

たけびしは、「IIFES 2022」において、三菱電機のシーケンサー「MELSEC iQ-R」向けの組み込みAI（人工知能）ソフトウェアを披露した。同ソフトウェアを組み込んだC言語インテリユニットを追加するだけで、ラダープログラムから組み込みAIをファンクションブロックとして呼び出せる。

日立製作所は、従来のブラックボックス型AIを判断基準が明確なAIに変換する「AI単純化技術」を開発した。経験や知識に基づいてユーザー自身で予測式を調整可能とし、信頼できるAIの構築を容易にする。

フェアリーデバイセズとNTTテクノクロスは、首掛け型ウェアラブルデバイス「THINKLET」向けエッジソフトウェアを試作した。マイクアレイとインテリジェントマイク技術を組み合わせ、高い指向性集音機能を提供する。

エイシングは、AIモデルを構築するための開発環境「AiiR Cloud β版」をモニター企業へ順次展開する。超軽量エッジAIアルゴリズム「MST」を試用可能で、モデルの性能評価や活用イメージの具体化を支援する。

AI insideは、AIの内製化やAI人材育成状況などに関する調査結果を発表した。DX推進やAI活用の比率は低いものの、AI導入企業の約6割が、AI開発の内製化を進めていることが分かった。

キヤノンは、NIST（米国国立標準技術研究所）が主催する顔認証ベンチマークテスト「FRVT」で、日本1位、世界トップクラスの精度を達成したと発表した。

LeapMindは、超低消費電力AI推論アクセラレーターIP「Efficiera」の最新版「Efficiera v2」を発表した。民生機器、産業機器、ロボットなどさまざまなエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込める。

パナソニックi-PROセンシングソリューションズは、AIプロセッサ搭載のネットワークカメラ「i-PRO mini」を発表した。小型ながら複数のAIアプリケーションをインストール可能で、カメラ上でエッジAI処理ができる。

三菱電機が理化学研究所と共同で「制御の根拠を明示できるAI技術」を開発。今回開発したAI技術によって、AIが判断した制御の根拠や将来の状態を明示することでいわゆる「ブラックボックス問題」を解消し、人が理解しやすいAIの実現に貢献できる。今後は、5年以内となる2026年をめどに製品への搭載による実用化を目指すとしている。

埼玉工業大学は、ニシテック、イマジオムと共同開発した「色柄センサー」を発表した。独自の光学系と画像処理により建材用化粧板の色柄の違いを判別し、従来の目視検査を自動化することで、材料の取り違えを防止する。

東芝が大規模で複雑なプラントに設置した数千点のセンサーから得た時系列データを基に、プラントの状態変化の中に埋もれた異常の兆候を早期検知できる異常予兆検知AIを開発。水処理試験設備の公開データセットであるWADIに対してこのAIを用いた異常検知を実施したところ、従来比で12％良好な世界トップレベルの検知性能が得られたという。

NECは、大量の映像から分析対象を高速かつ高精度に処理できる「漸進的物体検知技術」を開発した。演算量が多くても高い検知精度を維持して、人物や車両などさまざまな対象を検知できる。エッジ機器にも対応可能だ。

ソラコムがLTEによるセルラー通信機能搭載で手軽に利用できるAIカメラ「S+ Camera 」シリーズの新モデルとなる「S+ Camera Design」を発売した。価格（税込み、送料別）は1台当たり4万9800円。

エヌエスアイテクスは、電力効率に優れたAIアクセラレーター「ML041」を発表した。分割した入力データごとに複数のレイヤー処理の入出力を連結して処理するため、外部メモリへの中間データの退避を削減し、電力効率を高める。

NTTPCコミュニケーションズとALBERTは「AI開発の内製化」を可能にするAI画像認識ワークステーション「タクミノメ」の提供を開始すると発表した。AI開発に必須だった環境構築の負担を減らすとともに、直ちに自社内でAI画像認識モデルの構築に取り組むことが可能になる。

東芝がズームレンズを用いた単眼カメラによって複数枚の画像を撮影するだけで実スケールの3次元計測ができる「世界初」のAI技術を開発。インフラ点検などで、高所や斜面など危険で点検が困難な場所に近づくことなく、一般的なデジタルカメラとズームレンズで離れた場所から写真を撮影すれば、補修対象部分のサイズを計測できるようになる。

ヤンマーホールディングスは、「ET＆IoT 2021」において「ヤンマー環境認識システム」を披露した。同社が農業機械や建設機械向けに開発している技術で、屋外をはじめとするさまざまな環境でAIによる画像認識が可能なことを特徴とする。

ヌヴォトン・テクノロジージャパンは、「ET＆IoT 2021」において、メモリコンピューティング技術を用いたエッジAI（人工知能）マイコンを披露した。ReRAM上でAIの推論処理を行うことにより、消費電力を約10mWに抑えるとともに、AI推論エンジンのコード量も約10分の1に圧縮できるという。

パナソニック システムソリューションズ ジャパンは、顔認証による入退管理システム「KPAS」の新モデルを発表した。従来より小型化しつつ、大規模システムにも対応し、非接触で安心な入退セキュリティを提供する。

エイシングは、機器の状態を監視しながらメンテナンス時期を決定するCBM向けの異常検知アルゴリズム「MSAT++」を開発したと発表した。モデルサイズは数KBと省メモリであるとともに、正常データからモデルを構築しての異常検知が可能で、逐次学習によりモデルの精度を向上できることなどが特徴となっている。

矢野経済研究所は、監視カメラシステムの世界市場に関する調査結果を発表した。2020年はコロナ禍を受けて縮小していたが、2021年は回復傾向となった。同社では2021年の同市場を、前年比13.1％増の3兆3600億円に達すると予測している。

富士通は、夜間など不鮮明なカメラ映像でも同一人物を特定できるマーカーレスなカメラ位置推定技術を開発した。人物の動く映像から身長を推定し、服装や照明の色が変化した場合や長さの基準になるものが映っていない場合も、同一人物を特定する。

東芝は、測定した時系列データから対象となる機器の状態や動作を表現する物理モデルを自動で生成し、機器の「異常検知」に加え、従来は困難だった「異常発生の原因」となった物理現象を提示できるAI技術を開発したと発表した。

ソシオネクストは、東北大学大学院情報科学研究科の研究グループと共同で、深層学習を用いたSLAM処理に必要な時間を従来技術の約60分の1に短縮可能な手法を開発した。エッジデバイス向けSoCなどへの応用が期待される。

ソニーセミコンダクタソリューションズは、AIカメラを活用したセンシングソリューションの効率的な開発と導入を可能にする、エッジAIセンシングプラットフォーム「AITRIOS」のサービス提供を開始する。

エイシングは、「CEATEC 2021 ONLINE」に出展した独自の軽量エッジAIアルゴリズム「MST（Memory Saving Tree）」が、「CEATEC AWARD 2021」の「スタートアップ・ユニバーシティ部門賞グランプリ」を受賞したと発表した。

NVIDIAは、Open Roboticsとの業務提携を発表した。NVIDIAのJetsonエッジAIプラットフォームやGPUベースシステム上におけるROSの機能強化、両社のシミュレーターのシームレスな相互運用を図る。

エイシングは、PID制御を飛躍的に高度化できる「リアルタイム学習AI-PID制御」に関する特許を取得したと発表した。PID制御にAIアルゴリズムに基づく予測器を組み合わせる「AI-PID制御」に対して、制御対象の経年劣化などによって起こり得るAIアルゴリズムの予測精度低下を防ぐための追加学習を行える仕組みが特許取得の対象となる。

国立情報学研究所は、AIが生成したフェイク顔映像を自動判定するプログラム「SYNTHETIQ: Synthetic video detector」を開発した。判定映像のアップロードから判定結果の映像のダウンロードまで、全プロセスをWebAPIとして利用できる。

東京大学大学院 工学系研究科、スクウェア・エニックス・AI＆アーツ・アルケミー、ソニーグループ、NECの4者は2021年9月28日、オンラインで会見を開き、「世界モデル・シミュレータ寄付講座」において、AI（人工知能）に携わる次世代人材の育成と、4者の知見を合わせた新しいAIの研究開発を産学協同で推進していくと発表した。

デンソーテンがドライブレコーダーなどカメラを搭載する組み込み機器のSoC（System on Chip）上でリアルタイムに画像認識を行える軽量かつ高性能なエッジAI技術を開発した。0.5TOPS程度の処理性能を持つSoCで、高性能コンピュータに用いられるGPU向けAIに匹敵する性能を実現できるという。

ディープインサイトは、組み込みAI音声コマンド認識機能を自作できる開発キット「KAIBER voice」を発表した。製品名や特別なキーワード、方言など、自由に開発した音声キーワード認識機能を小型デバイスに搭載できる。

エイシングは、企業が過去に凍結したPoC案件の再生支援サービス「Re-PoC」の試験導入を開始する。同社独自のエッジAIアルゴリズムを用いるもので、過大なモデルサイズや推論速度不足などで頓挫したPoC案件の再生を支援する。

rinnaの法人向けAIチャットbot開発プラットフォーム「Rinna Character Platform」の最新版が、ソフトバンクロボティクスの人型ロボット「Pepper」に採用された。少量の追加学習でPepperの会話機能が向上する。

ITコンサルティングを手掛けるアイ・ティ・アールは2021年8月26日、AI関連領域の主要8市場について、市場規模推移や予測結果を発表した。

NEDOとADMAT、日本ゼオンは、AISTと共同で、AIによって材料の構造画像を生成し、高速・高精度で物性の予測を可能とする技術を開発したと発表した。単純な化学構造を持つ低分子化合物に限定されず、CNT（カーボンナノチューブ）のような複雑な構造を持つ材料でも高精度な物性の予測を実現できる。

アクセンチュアは2021年8月25日、AI設計や活用において企業の社会的責任をいかにして実現するかという、「責任あるAI」をテーマとしたセミナーを開催した。セミナーでは企業が社会的責任を実現するための、4つの具体的なアプローチ方法を紹介した。

NVIDIAが、企業のデータセンター上でNVIDIA製GPUを用いたAIの開発環境を容易に運用できるようにするソフトウェアスイート「NVIDIA AI Enterprise」を正式リリース。VMwareの仮想化ソフトウェア「VMware vSphere」に対応することで実現した。

NEDOと東京工業大学は、エッジ機器で高効率なCNN（畳み込みニューラルネットワーク）による推論処理が可能なプロセッサアーキテクチャを開発したと発表した。同プロセッサアーキテクチャに基づく大規模集積回路（LSI）も試作し、「世界トップレベル」となる消費電力1W当たりの処理速度で最大26.5TOPSという実効効率を確認している。

東芝と理化学研究所が学習済みのAIについて、演算量が異なるさまざまなシステムへの展開を可能にする「スケーラブルAI」の新技術を開発。従来技術と比べてAI性能の低下率を大幅に抑制し「世界トップレベル」を実現したという。

エイシングは、KBオーダーのメモリ量で実装可能な超軽量異常検知アルゴリズム「MSAT」の顧客企業への提供を開始した。工場の製造装置や生産ラインへの異常検知導入を支援し、生産性とメンテナンス効率の向上に貢献する。

富士通とInriaは、TDA技術をベースとし、時系列データにおいて異常状態を判定した要因を特定するAI技術を開発した。脳波の実データによるせん妄検出に使用したところ、時系列データの波形の特徴がせん妄状態に生じるSlowing現象と一致した。

TRUST SMITHは、深層学習モデルを量子化することで、データ処理速度を最大5倍高速化した。膨大な処理が困難だったエッジAI（人工知能）で、深層学習モデルの実装が可能になるという。

パナソニック システムソリューションズ ジャパン（PSSJ）が「現場センシングソリューション」の一角を担う画像センシング技術の開発状況について説明。監視カメラの開発から60年以上の歴史を積み重ねてきた同技術を基に、今後はディープラーニング技術との組み合わせによって、より幅広い分野への展開を目指す方針だ。

HACARUSは、「デバイス試作サービス for Edge AI」の提供を開始した。AIの導入をワンストップで支援するもので、データ収集用のデバイス開発からAIとの連携までを半年間で完了する。

ソラコムは、AIカメラ「S+ Camera Basic（サープラスカメラベーシック）」にソニーセミコンダクタソリューションズのインテリジェントビジョンセンサー「IMX500」を組み込んだ高性能モデル「S+ Camera Basic Smart Edition」を開発したと発表した。

Preferred Networks（PFN）は、神戸大学と共同開発した深層学習用プロセッサ「MN-Core」について、深層学習のフレームワークとして広く用いられているPyTorchからシームレスにMN-Coreを利用するための専用コンパイラを開発した。深層学習における複数の実用的なワークロードの計算速度で、従来比6倍以上の高速化を実現したという。

エイシングは、エッジAIアルゴリズム「AiiR」シリーズを導入するまでの検証期間を短縮する、小型モジュール「AiiR-M1」の提供を開始した。Cortex-M4アーキテクチャを採用し、小型ながらAI動作に必要な性能を満たしている。

ルネサス エレクトロニクスは、AIアクセラレーターを内蔵したエントリークラスのMPU「RZ／V2L」を発表した。AI推論や色補正などの画像処理が可能で、エントリークラスとして動作周波数やメモリインタフェースを最適化している。

新エネルギー・産業技術総合開発機構らは、AIアクセラレーター向け評価プラットフォームの実証として「AI-One」を設計し、試作を開始した。今後、AI-Oneの評価をもとに、短期間、低コストでAIチップを設計、評価できる手法を確立していく。

ディジタルメディアプロフェッショナルは、ヤマハ発動機と開発した小型の組み込み単眼カメラシステムの受注を開始する。組み込みカメラモジュールとFPGAモジュール、拡張モジュール、SDKで構成している。

東芝は2021年4月28日、教師なし学習でも高精度でグループ化できる画像分類AI（人工知能）を開発したと発表。ラベル付け作業を行っていない画像データから、高精度に不良品や製品欠陥を検出することが可能になる。

NVIDIAは、オンラインで開催中のユーザーイベント「GTC 2021」の基調講演において、巨大AIモデルやHPCのワークロードを処理するデータセンター向けのCPU「Grace」を発表した。Armの次世代サーバ向けプロセッサコアを搭載するGraceなどを用いたAIシステムは、x86ベースのCPUを用いる既存のAIシステムと比べて大幅な性能向上を実現するという。

情報通信研究機構と東京大学は、自動並列化深層学習ミドルウェア「RaNNC」を開発し、オープンソースとして公開を開始した。「GitHub」にソースコードを公開しており、商用目的を含めて無償で利用できる。

ヘッドウォータースは、MicrosoftのセキュアIoTプラットフォーム「Azure Sphere」を活用したTinyMLエッジAIサービス「SyncLect Tiny ML」を開始した。映像物体検知や画像解析、手書き文字認識、IoTデバイスデータからの予測分類などに対応する。

マイクロソフト（Microsoft）は、エッジデバイスでの「Azure AI」の利用を容易にする、ハードウェアおよびサービスプラットフォーム「Azure Percept」のパブリックプレビューを発表した。

東芝は同社が注力するインフラサービスなどで力を発揮するAI技術「インダストリアルAI」の取り組みについて説明。「50年以上の歴史を持ち、世界3位、国内1位のAI特許出願数を誇る東芝のAI技術をインフラサービス向けに積極的に展開していく」（同社 執行役員 首席技監の堀修氏）という。

ソラコムは、AIカメラ「S+ Camera Basic」の活用を促進するため、ユーザーのPCから操作できる無料「トライアル」機能を追加した。画像確認、画像の切り出し、文字読み取りなどができる。

NECは、「リテールテックJAPAN 2021」において、小売りや物流の分野で間もなく実用化段階に入るAI（人工知能）画像認識技術を披露した。

ダイハツ工業は2021年3月4日、AI（人工知能）関連の教育プログラムを開始し、全社に展開すると発表した。2020年12月からスタッフ職全員を対象としたAI啓発研修をスタートしており、習得したAIの基礎知識をそれぞれの職場で普及させていく。より高度なAI活用を検討する部門には「AI道場」などの業務領域に応じた専門研修を実施する。社内のデータを活用した研修も行う。およそ1年かけて、社内のAIプロジェクトをけん引できる人材を育てる。

マクニカとALBERTは、マルチモーダルAIを活用して画像キャプション生成を自動化するライブラリの提供を開始する。例えば、動画を目視で確認してレポートを作成する業務において、動画データの入力からテキスト出力までを自動化できる。

パナソニックは2021年2月19日、エッジAIカメラ「Vieureka（ビューレカ）」の開発管理用プラットフォームについて、AIプロセッサを搭載したネットワークカメラとの通信接続用ソフトウェアを開発したと発表。今後、Vieurekaのユーザーは屋外対応のAIネットワークカメラをエッジデバイスとして運用できるようになる。

富士通研究所は、AIが判断理由を示す「説明可能なAI」において、人が望む結果を得るために必要な手段を提示できる技術を北海道大学と共同開発した。AIの適用が、判断だけでなく、人の意思行動を支援する用途にも広がることが期待される。

NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）は、XRとAIなどを組み合わせた自律化により高度な遠隔操作を実現する技術「スマートテレオートノミー」について説明した。

オプティムは、AI画像解析サービス「OPTiM AI Camera」の基本プランに、新たなAIモードや混雑予測、営業時間外設定機能、カメラ無通信検知機能を追加した。

パナソニックは、AIカメラを活用した画像解析の開発に適した「Vieurekaカメラ スターターキット」を発売した。短時間でAIカメラによる画像解析システムの開発と導入の検討ができる。

フィックスターズは2021年1月22日、カメラなどに搭載するエッジAIアプリケーション開発プラットフォーム「GENESIS DevEnv」の製品版を公開すると発表した。CPUやGPUなど各種デバイスを手元にそろえることなく、コードの自動最適化が行える。この他、エッジAIアプリ開発のひな型となるテンプレートの活用などで、開発工程の自動化や省力化を実現する。

AIの社会的影響力が高まる中で、AIそれ自体の品質保証の重要が高まっている。品質保証を実現する上で重要になる考えとは何か。

オリンパスは、大腸の超拡大内視鏡画像をAIで解析し医師の診断を補助するソフトウェア「EndoBRAINシリーズ」において、腫瘍や浸潤がんを高精度に判別する「EndoBRAIN-Plus」と、潰瘍性大腸炎の炎症状態を高精度に評価する「EndoBRAIN-UC」を追加し、同年2月5日に国内発売すると発表した。

アセントロボティクスは、「第5回 ロボデックス」において、産業用ロボット向けAI（人工知能）ソフトウェア「Ascent Pick（アセントピック）」を用いたばら積みピッキングのデモを披露した。今回の展示会出展を契機に本格的な提案活動を進めるという。

日本ユニシスは、小売店舗の商品棚をチェックできるAIロボットサービス「RASFOR」の提供を開始した。自律走行型AIロボットがスーパー閉店後に商品棚の画像を撮影することで、売価やPOP期限、品切れをチェックできる。

エイシングは新たなエッジAIアルゴリズム「MST」を開発した。これまでに発表した「DBT」や「SARF」などと比べて使用するメモリを大幅に削減できるため、フラッシュメモリやSRAMの容量がKBレベルの小型マイコンにも実装できる。

ヤンマー舶用システムは、養殖マグロの計数作業の省力化に貢献するため、画像認識技術を用いた「自動魚数カウントシステム」を発表した。水中カメラ、船内モニター、画像処理PC、専用ソフトウェアで構成する。

ユーハイムは2020年11月30月、同社の熟練職人の技術を学習させた「世界初」のバウムクーヘン専用AIオーブン「THEO（テオ）」を開発したと発表した。AIがバウムクーヘンの最適な焼き上がり具合を判定して、自動的に調理する。開発プロジェクトには遠隔操作ロボット（アバター）ロボティクスを用いた事業展開を行うavatarin（アバターイン）が参画している。

エイシングは、エッジ側で学習した複数のAIモデルを統合して集合知モデルを生成できる「統合学習技術」を開発した。複数機器で個別に学習、生成した異なるAIモデルを1つの集合知モデルとして統合し、学習プロセスにかかる時間を短縮している。

東芝は、一般的な可視光カメラで撮影した画像から、不規則に積み重なった物体の個々の領域を高精度に推定するAI技術を開発したと発表した。公開されているピッキングロボット向けデータセットを用いた実証実験では、物体領域の推定における計測誤差で、既存のAI技術と3Dセンサーの組み合わせを上回る「世界トップの性能」（同社）を達成した。

Preferred Networks（PFN）は2020年11月16日、高い省電力性を特徴とする深層学習用スーパーコンピュータ（スパコン）「MN-3」の開発の意義や狙いを紹介する説明会を開催した。MN-3は同年6月22日に発表されたスパコンの省電力性能ランキング「Green500リスト」で世界1位を、同年11月17日に公表された最新のGreen500リストにおいては世界2位をそれぞれ獲得した。

東芝デジタルソリューションズは2020年11月24日、同社が独自開発した顔認識AIエンジンを搭載して、映像内の人物特定を行うソリューション「カオメタ」の説明会を開催した。独自の顔認識AIエンジンと氏名と顔をひも付けたデータベースを連携させることで、映像内の人物を特定し、追跡し続けることが可能だ。

ラトナは、エッジコンピューティングプラットフォーム「AION」の主要技術と主要マイクロサービスをGitHub上にオープンソース化した。AIONコアや、USBカメラの映像をストリーミング配信するマイクロサービスを含む。

パナソニック システムソリューションズ ジャパン（PSSJ）は、顔認証による入退管理システム「KPAS」を導入したと発表した。同社の全国13拠点50箇所のオフィス、約1万5000人の社員が対象となっている。

アルプスアルパイン、オムロン、清水建設、日本IBM、三菱自動車の5社は「一般社団法人次世代移動支援技術開発コンソーシアム（CAAMP）」を設立し、AIを活用して視覚障害者の自立移動を支援する統合ソリューション「AIスーツケース」の社会実装を目指した実証実験を開始すると発表した。

パナソニックi-PROセンシングソリューションズ（i-PRO）は、ナンバー認識システム「NumberCATCH II」を開発した。同年12月から、パナソニック システムソリューションズ ジャパン（PSSJ）を通じて販売を始める。

オプティムは、AI画像解析サービス「OPTiM AI Camera」の新ラインアップと、サービスの名称変更、AI統合運用環境サービスの追加について発表した。従来の低価格プランに「withコロナソリューション」機能を加え、メインサービスとして提供する。

AI insideは2020年11月4日、エッジAIコンピュータ「AI inside Cube」シリーズから本体サイズを小型化した「AI inside Cube mini」を発売した。従来機と比べて8分の1程度の体積まで小さくして、オフィスなど設置スペースが限られる場所にも導入しやすいサイズ感を実現した。アルミ製のスタイリッシュな見た目も特徴だ。

Armは、同社のNPU「Ethosファミリー」の新製品「Arm Ethos-U65 microNPU」を発表した。「Arm Cortex-A」「Arm Neoverse」ベースのシステムに適応可能で、組み込みML処理性能は2倍に向上した。

富士キメラ総研は、AIビジネスの国内市場を調査した「2020 人工知能ビジネス総調査」の結果を発表した。AIビジネス国内市場の2020年度見込みは1兆1084億円で、2025年度には1兆9357億円に達すると予測している。

横浜ゴムは、デジタル革新のためのAI利活用構想「HAICoLab（ハイコラボ）」を策定したと発表した。HAICoLabでは、“人とAIとの協奏”によって、AIが苦手とするデータの存在しない領域（未踏領域）も含めた知見の探索を可能とし、プロセスや製品やサービスの革新を目指すという。

アクセンチュアは2020年10月21日、AIエンジン基盤「AI HUB プラットフォーム」をベースに開発した、業務別に最適化されたAIが使える「AI Powered サービス」に6つの新規サービスを追加したことを発表した。AIがKPIの着地地点を自動予測し、取るべきシナリオを自動提示して経営意思決定を補助する「マネジメントコックピット」などが新たに利用可能となった。

EDGEMATRIXは、映像エッジAIデバイス「Edge AI Box」シリーズの最新機種として、組み込みAIボード「Jetson Xavier NX」搭載の屋外用「Edge AI Box - NX Outdoor」と屋内用「Edge AI Box - NX Indoor」を発売した。

Maxim Integrated Productsは、ニューラルネットワーク向けアクセラレーターを内蔵したマイクロコントローラー「MAX78000」を発表した。低コストで高速のアプリケーション開発を支援する。

TOUCH TO GOは2020年10月16日、紀ノ國屋と共同で、無人AI決済システムを導入した「KINOKUNIYA Sutto 目白駅店」をオープンした。店内のカメラと独自のAIアルゴリズムを組み合わせたシステムを使って、顧客が手に取った購入商品の品目などを自動認識することで、無人レジでの決済を可能にする仕組み。

NVIDIAは、オンライン開催の年次カンファンレンス「GTC 2020」（開催期間：2020年10月5〜9日）の開幕に合わせて、エッジAIボードの新製品となる「Jetson Nano 2GB」を発表した。

パナソニックは2020年9月23日、エッジAIカメラ「Vieureka」シリーズ上で動作するアプリケーションの管理、開発環境をクラウド上で提供する「Vieurekaプラットフォーム」のオンラインセミナーを開催した。セミナーではVieurekaプラットフォームの採用事例として、顔認証機能を用いたIoTサービスがワンストップで導入できる「IoTスターターパック Vieureka顔認証スタートパック」なども紹介した。

AWSは2020年9月8日〜30日、オンラインのユーザーイベント「AWS Summit Online」を開催中だ。その中で、タニタがAWSの画像認識サービス「Amazon Rekognition」を活用して開発した、クラウド機能搭載のアルコール検査システム「ALBLOクラウドサービス」を紹介した。その講演内容を紹介する。

NECがマスク着用時でも高い認証精度を可能にする新たな顔認証エンジンを開発したと発表。マスク着用時の1：1認証の認証率で99.9％以上を達成し、さまざまな色や柄のマスクにも対応。認証時間も1秒以内を実現している。

トライアルホールディングスは2020年9月18日、同社初のリテールAI技術開発拠点を含むまちづくりプロジェクト「リモートワークタウンムスブ宮若」の構想を発表した。AI技術開発拠点の他、「スーパーセンタートライアル宮若店」、レストランなどを福岡県宮若市に順次建設する予定。

ブレインズテクノロジーは、2014年に発表した異常検知ソリューション「Impulse」の新バージョン「Impulse 2.0」の提供を開始すると発表。効率的な機械学習のプロセスを実現する「AutoML機能」の強化によって、AI分析の全フローを自動化したことが特徴だ。

エクサウィザーズは、高性能2眼レンズを搭載した、エッジAIカメラ「ミルキューブ」を発売した。端末側での情報処理が可能で、映像をリアルタイムに処理するだけでなく、サーバの負担とセキュリティリスクを軽減する。

米国の非営利独立研究機関であるSRIインターナショナルは2020年8月31日、ウェビナーを開催し、カメラやセンサーから取得した情報の他、文書や音声といった情報をAIや言語解析エンジンなどで分析して技術者のノウハウをナレッジベース化する、技術承継を目的としたソリューションに関して説明した。

ソシオネクストは、極暗所での画像認識と物体検知に向けた新しい深層学習の手法を開発した。既存のデータセットのみを用いて、極暗所で撮影したRAW画像を検出することが可能となった。

コニカミノルタは、GROOVE Xの家族型ロボット「LOVOT」の表現を拡張するAI技術を用いたシステムのデモンストレーションを実施した。人の姿勢を認識するAIアクセラレーターをLOVOTに接続し、人の姿勢や行動を認識できる。

NTTデータは、広島大学と共同で、組み合わせ最適化問題の解を高速に探索する新しい計算方式「アダプティブ・バルク・サーチ」を開発した。1秒間に1兆以上の探索ができる。

PwC Japanは2020年8月25日、日本企業におけるAI（人工知能）の活用動向などのアンケート調査の結果を発表した。調査では日米間での回答比較も行っており、AI導入のPoC（概念実証）／実装時に意識する優先課題など、さまざまな点で違いが見られた。

富士通研究所は、教師データなしで高次元データの特徴を正確に獲得するAI技術「DeepTwin」を開発した。情報圧縮技術と深層学習を融合し、ネットワークへの不正アクセスや、医療データの異常値をAIで検知する。

エイシングは、機械学習アルゴリズムの1つである「ランダムフォレスト」で自動追加学習を可能にしたエッジAI向けアルゴリズム「SARF」を開発した。パラメーターチューニングが少ないため、初期学習モデルが迅速に構築でき、運用上の変化にも柔軟に対応できる。

ディープインサイトは、深層学習を用いた非接触UIの開発者向けエッジAI基本モジュールを開発した。Raspberry Piに最適化されたAI推論エンジンと指先動作判定用ライブラリーで構成されており、小型デバイス上で動作する。

新エネルギー・産業技術総合開発機構は、「ハイブリッド量子化ディープニューラルネットワーク（DNN）技術」「進化型仮想エンジンアーキテクチャ技術（aIPE）」「リアルタイムSLAM処理技術」を開発した。

Aetinaは、NVIDIAの組み込みAIボード「Jetson Xavier NX」が動作するエッジAIコンピュータ「AN110-XNX」を発表した。併せて、ファンレスシャシーを備えたフルシステム「AN110-XNX-EN70」も提供する。

ルネサスエレクトロニクスは、ビジョン向けAIアクセラレーター「DRP-AI」を内蔵したマイクロプロセッサ「RZ/Vシリーズ」を発表。シリーズ第1弾として、組み込み機器でリアルタイムなAI推論が可能な「RZ/V2M」を開発した。

IDC Japanは、国内AIシステム市場について、2024年までの予測を発表した。2019〜2024年の年間平均成長率は33.4％で推移し、2024年には3458億8600万円になると予測している。

東芝は2020年6月12日、CPU上でカメラ映像を解析して人数や密集度合いを計測できる、新しい手法のディープラーニング技術の開発を発表した。GPUと比較すると非力なプロセッサであるCPUなどのデバイス上で、高速かつ高精度にリアルタイムで映像解析を行える。

ソニーは、イメージセンサーにAI処理機能を搭載したインテリジェントビジョンセンサー「IMX500」「IMX501」の商品化を発表した。画素チップとロジックチップを重ね合わせた積層構造を採用している。

ソシオネクストは、Foxconn Technology Group、Hailoと共同で、エッジ向け次世代AI映像解析ソリューションの提供を開始した。リアルタイムで電力効率の高いスタンドアロンのAI画像処理を提供する。

Preferred Networksは、PyTorchを用いた深層学習の研究開発をサポートする「pytorch-pfn-extras」ライブラリをオープンソースソフトウェアとして公開するなど、PyTorchコミュニティーとの連携強化について発表した。

東芝は、自動車やドローンなどの安全性向上や自動走行・自律飛行に用いる2つのAI（人工知能）技術で世界最高精度を達成したと発表した。1つは、カメラと慣性センサーの組み合わせだけで自車両の動きを高精度に推定する「自車両の動き推定AI」で、もう1つはさまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する「他車両の動き予測AI」。

EDGEMATRIXは2020年5年28日、NTTドコモと共同開発した映像解析用のエッジAI管理プラットフォーム「EDGEMATRIX」を提供開始する。「Edge AI Box」の管理、監視、遠隔操作を一括で実行可能。

NVIDIA CEOのジェンスン・フアン氏は、YouTubeでオンデマンド配信した「GTC 2020」の基調講演において、新たなアーキテクチャ「Ampere」を採用したGPU「NVIDIA A100」を発表した。

NIMSは機械学習を用いることで水素ガスの液化などに役立つ磁気冷凍材料の候補物質として二ホウ化ホルミウム（HoB▽▽2▽▽）を新たに発見したことを発表した。

Ridge-iはAIを活用した人物検出エンジンなどで群衆の密集度を測定する映像解析AIソリューションを開発した。新型コロナウイルス感染症の感染拡大抑止策としての活用が見込まれる。

Pros Consは独自開発の教師なし学習アルゴリズムを搭載した外観検査AI作成ソフト「Gemini eyes」を発売。良品画像だけでAIモデルを作成でき、最短1日で現場に導入可能。

アイリスオーヤマはAIアルゴリズムを搭載したネットワークカメラ「AIカメラ」を発売。0.2秒での顔認識を実現した他、データ通信量を従来比100分の1に抑えている。

ソシオネクストは、ディープラーニング推論処理向けの「量子化DNNエンジン」を搭載したAIチップを試作し、動作と性能を確認した。高度なAI処理を、小型で省電力のエッジコンピューティング機器単体で実行できるようになる。

富士通研究所は、映像データをAIが認識できる必要最小限のサイズまで高圧縮する技術を開発した。人間による視認を目的とした従来の圧縮技術と比較して、映像データを10分の1以上圧縮できる。

NECは同社のAI技術を活用した楽器の発表会を東京都内で開催した。視線で演奏する「ANDCHESTRA TRUMPET」と簡単なポーズを取って演奏する「ANDCHESTRA VIOLIN」の2つだ。

パナソニックのコネクティッドソリューションズ（CNS）社は、東京本社に顔認証による入退管理システム「KPAS」を導入した。社員証の画像を活用し、顔認証と勤怠管理との連携も行える。

東芝は、エッジデバイス上で高速に動作する、音声キーワード検出機能付きの話者認識AIを開発した。ネットワーク接続なしでも3回の発話で話者登録が完了し、音声で操作したり、話者に合わせて機器の動きを変更したりできるようになる。

Aetinaは、NVIDIAの組み込みAIモジュール「Jetson Nano」向け専用キャリアボード「AN110」を発表した。大きさは87×67mmで消費電力は5〜10Wと、小型で低消費電力のAIコンピューティングプラットフォームを提供する。

Armがマイコン向けプロセッサコアIP「Cortex-Mシリーズ」の最新プロダクト「Cortex-M55」と、Cortex-Mシリーズとの組み合わせにより機械学習ベースの推論アルゴリズムを効率的に実行できるNPU「Ethos-U55」を発表。Cortex-M55とEthos-U55を組み合わせた場合、現行の「Cortex-M33」と比べて推論アルゴリズムの処理性能は最大480になる。

モルフォとアラヤが業務提携契約を締結した。両社の技術を組み合わせて、AIモデルの自動圧縮ソフトウェア「Pressai」を共同開発する。

Preferred Networksは、オープンソースソフトウェアの機械学習向けハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna v1.0」を正式に公開した。

三菱電機は人の曖昧な命令をエッジ機器単体で状況に応じて不足情報を自動補完して理解する「コンパクトな知識処理に基づくHMI制御技術」を開発した。同社のAI技術「Maisart」の1つで、テレビやカーナビゲーションシステムなどに用いられているプロセッサやメモリでも利用可能なエッジAI技術となる。

NXP Semiconductorsは、NPUを統合したアプリケーションプロセッサ「i.MX 8M Plus」を発表した。産業用マシンビジョン、ロボティクス、ハンドジェスチャー向けの人間や物体認識、自然言語処理を使った感情検出が可能になる。

エイシングは、エッジAIアルゴリズムに特化した研究開発を推進する専門チーム「Algorithm Development Group」を設立した。開発体制と投資を強化することで、顧客の先進的なニーズに対応した新たなアルゴリズムの創出を目指す。

NEDOと産業技術総合研究所は、動画認識やバイオ分野の自然言語テキストを理解する基盤となる事前学習済みモデルを公開した。少量の学習用データからでも次世代AIのソフトウェアモジュールを構築、利用可能になる。

アイ・ティ・アールは、国内のAI市場調査レポート「ITR Market View：AI市場2019」を発表した。2018年度のAI主要6市場の売上金額は199億5000万円で、前年度と比べて53.5％増加した。2023年度には640億円に達すると予測している。

アドバンスト・メディアは、音声認識APIを提供する開発プラットフォーム「AmiVoice Cloud Platform」の一般公開を開始した。リアルタイム版とバッチ版のAI音声認識APIをラインアップしている。

安川電機のAI（人工知能）関連子会社であるエイアイキューブは「2019国際ロボット展（iREX2019）」（2019年12月18〜21日、東京ビッグサイト）の安川電機ブースに出展し、ロボットのばら積みピックアップの学習を簡略化するシミュレーション技術を披露した。ロボットのばら積みピックアップの学習と調整に従来は数カ月かかっていたのに対し、新技術を使えば数時間で95％前後の精度が実現できるという。

TRUST SMITHは、AIを使った障害物回避型アームのアルゴリズム開発に成功した。動く障害物を安全によけながら、目的物まで到達できる。製造業、農業、インフラ、サービス業など、さまざまな分野で省力化とコスト削減に貢献する。

ソニーは、AIの研究開発を推進する新組織「Sony AI」を設立した。AI研究を進めるとともに、同社のイメージングおよびセンシング技術、ロボティクス技術、エンターテインメント資産を組み合わせて新事業を創出し、世界の課題解決を目指す。

Preferred Networks（PFN）は2019年12月5日、同社が開発する深層学習フレームワーク「Chainer」のメジャーアップデートを終了すると発表した。

新エネルギー・産業技術総合開発機構とアラヤは、AIの深層学習用ニューラルネットワークモデル向けに自動で圧縮・実装できるツールを開発した。AIモデルサイズを最大で約30分の1に削減し、エッジデバイス上でリアルタイムなAI処理が可能になる。

インテルは2019年11月27日、記者向けにAIに対する最新の取り組みについて説明会を開き、グローバルで先日発表されたGPUアーキテクチャ「Xe（エックスイー）」を含め、同社のAI向けプロセッサポートフォリオを紹介した。

日本ヒューレット・パッカードは、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」のインテルブースにおいて、工場をはじめとする厳しい動作環境向けのエッジコンピュータ「HPE Edgeline」を展示。インテルのAIアクセラレータチップ「Movidius Myriad X VPU」のモジュールを搭載することで、AI処理機能を拡張できるようになった。

台湾のアエティナ（Aetina）は、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」（2019年11月20〜22日、パシフィコ横浜）において、NVIDIAの組み込みAI（人工知能）ボード「Jetson」の製品群に対応するキャリアボードを披露した。

東芝情報システムは、「ET＆IoT Technology 2019（ET2019）」において、ニューラルネットワーク向けのアナログ回路を搭載したICである「アナログニューロンチップ」を披露。1μs以下と高速な応答速度を実現していることから“脊髄反射型アナログニューロンチップ”と呼んでいる。

東芝は、市販の単眼カメラで撮影した1枚の画像から、ステレオカメラに匹敵するほど高精度に距離を計測できる立体認識AIを開発した。

富士通研究所は2019年10月25日、川崎市中原区内にある本社で会見を開き、研究開発戦略を説明するとともに新開発のAI技術を2つ発表した。これら2つのAI技術は「実用性」を大きな目的として開発されている。

オプティムは、AI（人工知能）画像解析技術で各業界特有の課題解決を実現するパッケージサービス「OPTiM AI Camera」の適用範囲をさらに拡大する新サービスとして「OPTiM AI Camera Lite」「OPTiM AI Camera Mobile」「OPTiM AI Creator」を発表。これらの新サービスは2019年度内をめどに提供する計画だ。

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）は2019年10月7日、産業技術総合研究所、東京大学と共同で整備を進める「AIチップ設計拠点（以下、AIDC）」の試験運用を開始したと発表した。

東芝は、膨大な組み合わせパターンの最適化を行うための「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」専用の大規模並列処理回路を開発した。金融取引や産業用ロボットなどの分野にSBアルゴリズムを適用することが可能となる。

エイシングは、組み込みAIの自律学習と予測を可能にする独自技術「DBT」を、Armの「Cortex-Mシリーズ」へ実装し、提供を開始した。産業機械や自動車、家電などの制御向けMCUへ、クラウドを介さないAIの組み込みが容易になる。

LIXILが高齢者施設の入居者の排便管理をAI技術でサポートする「トイレからのお便り」について説明した。排便のタイミング、便の形と大きさをAI技術により自動で判定、記録し、介護スタッフが詰める施設のステーションで入居者の排便状況を一括確認できるようにする。

NXP Semiconductorsは、スマートホームや商用・産業用機器にオフラインでの顔・表情認識機能を搭載するMCUベースのソリューションを発表した。

三菱ケミカルホールディングス、Hmcomm、宮崎大学は、豚の音声から健康状態や母豚の発情の兆候、哺乳回数を検知するシステム開発に向けた共同研究を開始する。熟練度の違いから生じるノウハウの平準化を目指す。

アース環境サービスとLuci、ゴウハウスの3社は2019年9月12日、昆虫の混入事故を防止するAI（人工知能）捕虫器「RIG1.0」を共同開発したと発表した。昆虫を誘引する光源としてLEDを採用したことや、捕獲昆虫の判定やカウントで「おそらく世界初のAIシステムを構築した」（ゴウハウス CEOの佐藤哲也氏）ことが特徴だ。

NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）と沖電気工業は2019年9月9日、多様な分岐と合流のある構造のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルにおいて、精度を維持しつつ演算量を低減する新たなモデル軽量化技術を開発したと発表した。

ArchiTekは、「イノベーション・ジャパン2019 〜大学見本市＆ビジネスマッチング〜」（2019年8月29〜30日、東京ビッグサイト）において、同社が開発するエッジデバイス向けAI（人工知能）プロセッサの技術紹介を行った。競合のエッジAIチップと比較して電力性能やコスト面で優位性があると訴える。

クロノス・グループは、業界標準の「NNEF」向けエコシステムの機能を拡張した。新しいコンバーターやエクステンション、一般公開されているNNEF Model Zooにより、経験を積んだニューラルネットワークを推論エンジンに提供できる。

エッジAI関連事業を手掛けるベンチャー・EDGEMATRIXが事業戦略について説明した。米国クラウディアンの日本法人メンバーが中心になって2019年7月にスピンアウトした後、NTTドコモ、清水建設、日本郵政キャピタルの3社から9億円の資金を調達しており、エッジAI事業の本格展開を始める。

ディジタルメディアプロフェッショナルは、AI、ディープラーニング技術を用いた、車両ナンバープレートの認識ソフトウェア「ZIA Plate」のライセンス提供を開始した。OCRの1％という低負荷で、車両番号や地名などを高速、高精度に認識する。

ファーウェイ（華為技術）は2019年8月23日（現地時間）、AI（人工知能）チップ「Ascend 910」とAIフレームワーク「MindSpore」を発表した。同社はAscend 910が世界最高性能を実現したAI学習用プロセッサであると主張。米中貿易戦争の先行きが見通せない中、AI領域の技術開発を全方位で進める。

NECは2019年8月19日、ディープラーニングの学習に必要なデータ量を削減する新たな技術を開発したと発表した。同技術は画像や音声などデータ形式によらず適応でき、学習データセットの拡張を専門家による調整なしに実現するとしている。

富士通研究所は、組み合わせ最適化問題を高速で解く次世代アーキテクチャ「デジタルアニーラ」を活用し、環境発電で使用する磁気デバイスの最適な設計解を求める技術を開発した。

機械学習自動化プラットフォームを展開するDataRobotは2019年7月23日、日本国内での事業展開の状況と、同年8月1日から提供を始める新たなサービス「AIサクセスプログラム」について説明した。

エイシングは、組み込み機器などのプロセッサでAIの自律学習が行える同社の独自技術「DBT」を、Armの「Cortex-Aシリーズ」へ実装し、提供を開始した。

東芝デジタルソリューションズは2019年7月17日、大規模組み合わせ最適化問題を高速に処理するソフトウェア「シミュレーテッド分岐マシン（Simulated Bifurcation Machine）」をAWS（アマゾンウェブサービス）のマーケットプレース上で公開したと発表した。2019年10月末までの期間限定で、PoC（概念検証）版として無償公開されている。

NVIDIAは、同社の並列コンピューティングアーキテクチャ「CUDA」がArm CPUに対応すると発表した。CUDA-X AIやHPCソフトウェアのフルスタックを、年内にArmのエコシステムで利用できるようにする。

三菱電機は2019年7月8日、AI技術「Maisart」を用いて、製造設備などの機器のセンサーデータから機器の動作の移り変わりを示す「状態遷移モデル」を自動生成し、動作ごとに適切な異常検知条件を自動設定することで、高精度に異常を検知する機器診断技術を開発したと発表した。

LeapMindは、オープンソースソフトウェアスタック「Blueoil」向けに高速化した新たなハードウェアアクセラレータ設計をリリースする。

クロスコンパスは、製造業向けのAI生成ツール「MANUFACIA（マニュファシア）」を発表した。2019年6月21日から、定額制で利用できるサービスとして一般顧客への提供を始める。

東芝は、ジョンズホプキンス大学と共同で、小型の脳型AIハードウェアを開発し、海馬の空間認知機能の一部を模倣・再現することに成功した。脳機能研究の進展や、高い空間認知能力が求められる自律型ロボットなどの小型化、低電力化に貢献する。

ソニーは2019年6月12日、機械学習を用いた予測分析ソフトウェア「Prediction One（プレディクション ワン）」を開発したと発表した。同日より当面の間、無償で利用できる。

自動運転車を自作して競わせる時代に――。アマゾン ウェブ サービス（AWS）が千葉県の幕張メッセで開催しているユーザーイベント「AWS Summit Tokyo 2019」（2019年6月12〜14日）では、自作の自動走行モデルでレースをする「AWS DeepRacer リーグ」を実施。待ち時間が200分を超える時間帯もあるなど、大きな人気を呼んでいる。

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。

電通国際情報サービスがシステム工学的に故障予知にアプローチする考え方「PHM」に関するイベント「PHM Conference 2019 in JAPAN」を開催。2018年に続き日本で2回目となる同イベントの開催に合わせて、2019年3月に告知と募集を開始した「PHMC2019データ分析チャレンジコンテスト」の結果発表を行った。

Preferred Networksは、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」および汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版「v6」を発表した。C++製の「ChainerX」が試験的に統合されるなど、パフォーマンスを高めている。

ワコールは2019年5月29日、東急プラザ表参道原宿（東京都渋谷区）において、新開発の接客サービス「3D smart & try（3Dスマート＆トライ）」を導入した店舗をオープンすると発表した。同店舗は翌日の5月30日から営業している。3Dスマート＆トライは、3Dボディースキャナーで測定した身体のデータや下着に関する悩みなどを基に、膨大な種類の下着のラインアップの中から最適なものをAI（人工知能）が提案するというもの。

NXP Semiconductorsは、Microsoftと共同開発した予知保全向けエッジ・クラウド間機械学習ソリューションを発表した。Azure IoTユーザーに、異常検出向けAIと機械学習機能を提供する。

AIベンチャーのエイシングは、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える同社の独自技術「DBT」において、従来比で予測精度を50％向上できる「DBT-HQ」を追加すると発表した。

Cadence Design Systemsは、Cadence Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPが、Preferred NetworksのChainer学習済みニューラルネットワークモデルに対応したと発表した。

AWSジャパンが機械学習の1つである強化学習を自律走行するレーシングカーの開発を通じて学べる「AWS DeepRacer」について説明。国内での発売時期は未定だが、同年6月12〜14日に幕張メッセで開催されるユーザーイベント「AWS Summit Tokyo 2019」などで動作可能な状態で披露する予定である。

韓国のAIスタートアップ企業であるSkelterLabsが、独自に開発したAIエンジンを柱に、日本国内での事業展開を見据えた活動を開始した。「2019 Japan IT Week 春 後期」にも出展し、韓国企業などに採用されている同社の技術を紹介。製造業をはじめAI活用を模索する日本企業に向けて、積極的に提案を進めて行く考えだ。

AGCなど4社は、等身大のバーチャルキャラクターが警備、受付業務をする「バーチャル警備システム」の試作機を開発した。2020年の発売を予定しており、これから本格化する人手不足時代のセキュリティニーズに応える。

IDC Japanは2019年5月21日、国内の「AI（人工知能）システム」市場予測を発表した。2018年の同市場規模はユーザー企業支出ベースで532億円と推定し、2023年までの期間に年間平均成長率（CAGR）が46.4％のペースで市場拡大が進むと予測している。

日本IBMは、米国IBMがマサチューセッツ工科大学（MIT）との連携で設立した「MIT-IBM Watson AIラボ」の研究内容について説明。同ラボは、10年間で2億4000万米ドルを投資し、深層学習などにより実用化が進んでいる「Narrow AI（狭いAI）」をさらに発展させた「Broad AI（広いAI）」を中心とする研究開発を進めている。

富士通は、同社ユーザーイベント「富士通フォーラム2019 東京」の内覧会において、「世界初」（同社）となる質量分析計の測定データ解析用AI（人工知能）を披露した。

富士通は2019年5月14日、同社のユーザーイベントである「富士通フォーラム2019 東京」（2019年5月16〜17日、東京国際フォーラム）の内覧会を実施。その中で量子コンピューティング技術を疑似的に応用した「デジタルアニーラ」への取り組みを紹介した。

富士通は2019年5月14日、同社のプライベートイベント「富士通フォーラム2019 東京」（2019年5月17日、東京国際フォーラム）の内覧会で、次世代スーパーコンピュータであるポスト「京」に搭載されるプロセッサ「A64FX」のウエハーが初公開された。

QA4AI（AIプロダクト品質保証）コンソーシアムは「AIプロダクト品質保証ガイドライン 2019.05版」を策定した。2019年5月17日に東京都内で開催する「Open QA4AI conference 2019」に合わせて発行する予定だ。

ヤマハ発動機は2019年5月12日、同社製品の自動化と自律化の実現に向けた知能化技術（AI）開発力の強化を目的として、ディジタルメディアプロフェッショナル（以下、DMP）と業務資本提携を行うことを発表した。DMPが行う第三者割当新株式をヤマハ発動機が引き受ける形となり、出資完了後はヤマハ発動機がDMPの筆頭株主となる。

富士通研究所と熊本大学は、加速度センサーやジャイロセンサーなどの時系列データに対して、AIを適用する上で必要な教師データを簡単に作成できる技術を開発した。今後、さまざまな分野の時系列データを用いた実証実験を進め、富士通のAI技術「Zinrai」の時系列データ向け前処理技術として2019年度中の実用化を目指す。

Preferred Networksは、オープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」の学習者向けに、日本語のオンライン学習資料「ディープラーニング入門：Chainerチュートリアル」を無料公開した。

深層学習のプログラムを生成する、ソニーの統合開発環境「Neural Network Console クラウド版」において、産業技術総合研究所が運用する「AI橋渡しクラウド」のGPUが選択可能になった。高速のGUI開発環境を低コストで利用できる。

Ridge-iは、官民ファンドのINCJ、荏原製作所、リコーなどを引受先とした第三者割当増資の実施について発表した。増資により、既存事業を拡大し、研究開発環境を整備する。また、優秀な人材の育成にも力を入れる。

NTTコミュニケーションズは、横河電機、横河ソリューションサービスと連携して開発した「プラント向けデジタルツイン」を用いて、化学プラントの改善に有効な制御パラメータ値を自動探索することに成功した。

富士通は、ハノーバーメッセ2019（2019年4月1〜5日、ドイツ・ハノーバーメッセ）において、量子コンピューティング関連技術の1つで組み合わせ最適化問題に力を発揮する量子アニーリングを製造現場に適用する提案を行った。量子アニーリングの専用チップなども紹介し、先進の量子コンピューティング技術により、製造現場を最適化することを訴えた。

情報通信研究機構（NICT）は2019年4月23日、自動車に関する法規文の自動翻訳を高精度化することに成功したと発表した。ニューラルネットワークを用いた自動翻訳技術の開発で、トヨタ自動車との共同研究となる。対象となるのは英語から日本語、中国語から日本語への翻訳で、共同開発によって実用性を高めた。

Google Cloudが2019年4月9〜11日に開催した年次カンファレンス「Google Cloud Next ’19」で、エッジで動作する画像解析の推論モデルを容易に構築できるサービス「Cloud AutoML Vision Edge（以下、Vision Edge）」が発表された。

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。

アヴネットは、「第8回 IoT/M2M展 春」において、名刺サイズのFPGA開発プラットフォーム「Ultra96」を用いた画像認識デモを披露した。

福岡県を中心に大型スーパーマーケットを展開するトライアルホールディングスが、子会社のRetail AIが独自に開発した「リテールAIカメラ」を披露。併せて、トライアルのフラグシップ店舗である「メガセンタートライアル新宮店」（福岡県新宮町）にリテールAIカメラを1500台導入してスマートストア化すると発表した。

ユビキタスAIコーポレーションは、ルネサス エレクトロニクス製のマイクロプロセッサ「RZ/A2M」を使ったIoT機器開発を支援する「RZ/A2M TOPPERS/ミドルウェアSDKパッケージ」を発売した。

千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センターと産業技術総合研究所、新エネルギー・産業技術総合開発機構は、3者で共同開発した、日本語キャプションの「STAIR Actions キャプションデータセット」の公開を開始した。

AI（人工知能）ベンチャーのABEJAは2019年3月5日、日立物流と共同で危険運転自動検知システムのAIを開発したことや、量子アニーリングマシン向けのソフトウェアの開発に取り組むことなどを発表した。

NECは「リテールテックJAPAN 2019」（2019年3月5〜8日、東京ビッグサイト）において、感情分析ソリューションの実演をブース内で行った。

LeapMindはディープラーニングの推論処理に特化した低消費電力プロセッサIP（Intellectual Property）の開発を明らかにした。

NECは、カメラから顔や体の一部が見えない部分がある人物でも、外観画像から高精度に照合する「人物照合技術」を開発した。全身の外観画像を用いて、後ろ向き、横向きの人物でも照合できる。

パナソニックは、深層学習（ディープラーニング）に基づく顔認証技術を活用した入退セキュリティシステム「KPAS（ケイパス）」を開発した。2019年4月26日から受注を始める。オフィスビルへの展開を皮切りに、店舗や商業施設、展示場、国際会議場、ホテルなどに広げていく方針。

東京大学は、従来のデジタル計算技術に置き換わる可能性のあるアナログニューラルネットワークを発表した。実社会に存在する「組み合わせ最適化問題」を解き、電子回路に組み込むことで処理の高速化が期待される。

三菱電機は、東京都内で開催した研究開発成果披露会において、スマート生産分野で適用可能な新たなAI（人工知能）技術として「段階的に素早く学ぶAI」と「人のわずかな動作の違いも見つける行動分析AI」を披露した。

三菱電機は、自社のAI技術を使い、スマートメーターで計測した住宅全体の電力使用量から、家電ごとの電力使用量を高精度で推定する「家電ごとの電気の使い方見える化技術」を開発した。

STMicroelectronicsは、32ビットマイコン「STM32」向けのコード生成ツール「STM32CubeMX」の追加機能として、AIの実装と開発をサポートする「STM32Cube.AI」をはじめとするツールセットを発表した。

PALTEKとハカルスは、共同開発したFPGA向けAIソリューション「HACARUS-X Edge」の提供を開始した。クラウドに接続しなくてもオフラインで動作し、エッジ側で学習と推論の両方が実行できるため、機器のセットアップやメンテナンスを簡略化する。

三菱電機は2019年1月31日、従来手法から演算量とメモリ量を約10分の1に抑えた画像生成用ディープニューラルネットワーク構築技術を開発したと発表した。画像生成や画像内の物体認識を組み込みデバイスやエッジ上で動作させることを狙う技術となる。

AIベンチャーのエイシングが、組み込み機器などのプロセッサでAIの推論実行だけでなく学習も行える独自技術「DBT」について説明。このDBTによるアプリケーション開発を容易に行えるAIモジュール「AiiR（エアー）チップ」を開発したと発表した。

ルネサス エレクトロニクスがインダストリアルソリューション事業の戦略について説明。組み込みAI技術「e-AI」と超低消費電力プロセス技術「SOTB」の組み合わせにより「エンドポイントインテリジェンスを実現し、新市場を創造する」（同社 執行役員常務の横田善和氏）という。

国立情報学研究所は、高品質な音声を高速に合成する手法「ニューラル・ソースフィルター・モデル」を開発した。人間の肉声に近い高品質な音声波形を生成できる。

三菱電機は、次世代移動体通信技術の5Gをはじめ、現行の3Gや4Gで用いられる複数の周波数帯に1台で対応できる移動通信基地局向け「超広帯域デジタル制御GaN増幅器」を開発したと発表した。

リコーは、人工知能（AI）に用いられる機械学習の手法の1つであるGBDT（Gradient Boosting Decision Tree：勾配ブースティング決定木）モデルの学習を大幅に高速化、低消費電力化する回路アーキテクチャを開発したと発表した。

東芝と理化学研究所が、深層学習（ディープラーニング）によって得られるAI（人工知能）である「深層ニューラルネットワーク（DNN）」のコンパクト化技術を開発。DNNの性能を維持したままで、学習した結果であるパラメータを80％削減できる。

クロスコンパスは2018年12月17日に無償でAIの性能のデモ評価を行える「AI Factory」を開設した。同社Webサイトから予約申し込みした顧客を対象に、同所で2時間ほどかけて、時系列データを用いたAIの生成や評価などを無償で実施する。

Preferred Networks（PFN）は2018年12月12日、ディープラーニングに特化したプロセッサ「MN-Core（エムエヌ・コア）」を発表した。同プロセッサは学習の高速化を目的とし、行列の積和演算に最適化されたものとなる。FP16演算実行時の電力性能は世界最高クラス（同社調べ）の1TFLOPS/Wを達成した。

アクセンチュアは2018年12月12日、東京都内で「人間とAI（人工知能）」をテーマとした記者説明会を開催。人間とAIの目指すべき協働の姿と、そこで求められる人間のスキルや役割について意見を語った。

「第29回日本国際工作機械見本市（JIMTOF2018）」（2018年11月1〜6日、東京ビッグサイト）の特別講演として、情報学研究所教授、総合研究大学院大学教授、東京工業大学特定教授、人工知能学会前会長・顧問の山田誠二氏が登壇。「人と機械の“調度よい”関係を探る」〜AI活用の現状と今後の可能性〜」をテーマにHAI（ヒューマンエージェントインタラクション）、IIS（知的インタラクティブシステム）の開発状況など、これからのビジネスにおける可能性について紹介した。

LF Deep Learning Foundationは、AIアプリケーションのデプロイと共有を支援するソフトウェア「Athena」を発表した。オープンソースの「Docker」や「Kubernetes」を利用するプラットフォームをワンクリックでデプロイできる。

三菱電機は、情報技術総合研究所とデザイン研究所の報道陣向け視察会において、AI（人工知能）技術「Maisart」について説明した。

AWS（Amazon Web Services）は「AWS re:Invent 2018」において、ディープラーニング（深層学習）をはじめ機械学習によって得たアルゴリズムの実行（推論：Inference）に特化したAI（人工知能）チップ「AWS Inferentia」を発表した。

日本電信電話（以下、NTT）は「NTT R&Dフォーラム2018（秋）」において、AI（人工知能）技術である「corevo」の1つとなる「変形対応アングルフリー物体検索技術」を披露した。

富士キメラ総研は、AI関連の中国における市場を調査した。2018年の中国におけるAI関連市場見込みは340億元で、2017年比で61.9％増になると見ている。

グーグル（Google）は2018年11月21日、東京都内で会見を開き、同社のスマートフォン「Pixel 3／Pixel 3 XL」で採用したAI（人工知能）利用の方向性である「オンデバイスAI」について紹介した。

岡谷エレクトロニクスは、「Embedded Technology 2018／IoT Technology 2018（ET2018）」のインテルブース内で、発表されたばかりのUSBスティック型組み込みAIデバイスの最新モデル「Intel Neural Compute Stick 2（NCS 2）」の動作デモを披露した。

NXPセミコンダクターズは、エッジデバイス向けの新たな機械学習（ML）開発環境として、MLツールキット「NXPエッジインテリジェンス環境（eIQ）」「ターンキー統合型MLソリューション」を発表した。

ファナックは「第29回日本国際工作機械見本市（JIMTOF2018）」（2018年11月1〜6日、東京ビッグサイト）において、製造機械におけるAI活用の多様なソリューションを出展した。新たに主軸の故障監視や熱変異補正、AIサーボチューニングなどを紹介している。

MathWorks Japanはモデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「R2018b」で強化した深層学習（ディープラーニング）関連の機能について説明。MATLABが、NVIDIAのGPUに最適化された深層学習関連ソフトウェアのコンテナレジストリ「NVIDIA GPU Cloud（NGC）」に対応したことも発表した。

華為技術（ファーウェイ）は、AI対応IPコア・チップセット「Ascend」シリーズと、これを活用した新製品およびクラウドサービスからなるAIポートフォリオを発表した。

コマツは、「CEATEC JAPAN 2018」において、建設現場の無人化を可能にする自律運転建機を展示した。「コマツIoTセンタ東京」で実証実験を進めているもので、2021年ごろの商品化を目指している。

日立製作所は、プライベートイベント「Hitachi Social Innovation Forum 2018 TOKYO」において、組み合わせ最適化問題に向くコンピュータ技術「CMOSアニーリングマシン」を披露した。

ALBERTは、AI（人工知能）／画像認識サービス「タクミノメ」の提供を開始する。AIとディープラーニング技術を活用し、製造、建築、医療などの分野で、画像認識システムのPoC（概念実証）を支援する。

ベンチャー企業のPreferred Networks（PFN）は、「CEATEC JAPAN 2018」において、散らかった部屋の中のさまざまなモノを片付ける「全自動お片付けロボットシステム」を披露した。現在同社で開発を進めているパーソナルロボットシステムの技術デモとなる。

オプティムはAI（人工知能）画像解析技術で各業界特有の課題解決を実現するパッケージサービス「AI Camera」をはじめとする4つのAIサービスを発表。AI Cameraは、小売や飲食、鉄道などの10業種に対して300種以上の学習済みモデルを適用したメニューを備えており、低コストで早期に実用化できることを特徴としている。

ユニメディアは、ディープラーニングモデル構築のための学習データ作成用アノテーションサービス「ANNOTEQ」の提供を開始した。専任作業者やクラウドワーカーを活用し、大量のデータセット構築を迅速に実施できる。

ルネサス エレクトロニクスは、同社の組み込みAIソリューション「e-AI」における画像処理性能を従来比で10倍に向上できるマイクロプロセッサ「RZ/A2M」を開発した。最大の特徴は、独自に開発した動的に再構成が可能なプロセッサ技術「DRP」の採用になる。

ディジタルメディアプロフェッショナルとマクニカ、クロスコンパスの3社は、製造業向けAIの生成からエッジAI実装までの統合環境を構築するため、技術提携する。提携により、学習からエッジ側での推論処理まで、短期間での実装が可能になる。

富士通研究所は、学習に必要なデータが少なくても高精度に判断できる機械学習技術「Wide Learning」を開発した。重要度の高い仮説を選別し、それぞれの影響度を制御することで、データに偏りがあっても、均等に正しい分類／判断ができる。

イーソルは、プライベートカンファレンス「eSOL Technology Forum 2018」において、人間の行動や振る舞いをパーソナライズしたAIの自動生成が可能なAI開発フレームワーク「eBRAD」を開発中であると発表した。

PALTEKは、ハカルスと共同で、ハカルスのAI（人工知能）エンジン「HACARUS-X（ハカルスエックス）」を搭載したFPGAとボックスコンピュータ製品の開発に着手した。学習から推測までのAI機能がエッジ端末上で可能になる。

LeapMindは、SoC FPGAを使用したディープラーニングの顔検出で、推論スピード10.5fpsの性能を達成した。低消費電力のSoC FPGA上に、推論精度を低下させずに物体検出機能を実装できることが確認できた。

ディジタルメディアプロフェッショナルは、FPGAを活用したエッジAIソリューションで、PALTEKと協業する。DMPのAI技術とPALTEK提供のFPGAを組み合わせることで、エッジ側IoTデバイスに低消費電力AI機能を迅速に組み込めるようになる。

ヤマハ発動機は、研究開発中の製品群の自動化や知能化に向けてNVIDIAと協業する。今後は、NVIDIAの組み込み機器向けGPUコンピューティングシステム「Jetson AGX Xavier」などを用いて、あらゆる製品に展開可能な「万能型の知能化プラットフォーム」を構築する方針だ。

インテルがAI技術の1つとして注目されている「コンピュータビジョン」への取り組みについて説明。2018年5月に発表した無償のコンピュータビジョン開発ソフトウェア「OpenVINOツールキット」は日本市場でも浸透しつつあるという。

NIMSの国際ナノアーキテクト研究拠点ナノイオニクスデバイスグループは、経験をイオンや分子の濃度変化として記憶し、デバイス自ら迅速に意思決定を行う「意思決定イオニクスデバイス」を開発し、その動作実証に成功したと発表した。

クロノス・グループは、NNEF1.0標準を公開した。これにより、開発者はさまざまなエッジデバイスに最適化されたニューラルネットワーク推論を、確実に展開できるようになる。

東芝と東芝デジタルソリューションズは、日本テレビ放送網との共同研究で番組制作支援技術となる画像解析AIを開発した。ロードレース中継において、リアルタイムで選手の識別が可能になる。

ミック経済研究所は、深層学習を活用したAIによる画像認識ソリューションの市場の現状と展望を発表した。2021年度までに551億円市場になると予測する。

NEDOは2018年8月8日、政府の「人工知能技術戦略」に基づくAIベンチャー支援事業の一環として、全国30件の応募からコンテスト形式で選定した6件の研究テーマを採択したと発表した。採択が決定した各委託予定先のベンチャー企業は、2018〜2019年度まで最大2年間の研究開発を実施する。

グーグル（Google）は、米国サンフランシスコで開催したGoogle Cloudのユーザーイベント「Google Cloud Next 2018」の発表内容について説明。同イベントの発表で製造業が最も注目したのは、エッジデバイス上で機械学習モデルの推論実行を効率良く行うためのASICチップ「Edge TPU」の提供だろう。

LeapMindは、深層学習モデル構築用の学習データ作成支援ソリューション「DeLTA-Mark」のクラウド版の提供を開始した。アノテーション作業において、管理の一元化、結果の均一化、操作の効率化の仕組みを提供する。

NECは、機械学習技術で必要とされる大量のデータが得られない状況でも活用可能な3種類の機械学習技術を開発した。同技術により、従来の機械学習技術では効果が十分に発揮できないような場面でも、機械学習の活用が期待される。

ディープインサイトは、カシオ計算機との協業を発表した。同社のディープラーニングフレームワーク「KAIBER」のAI推論機能を小型カメラのモジュールに搭載し、物体認識機能が動作する試作機を開発した。

日本ディープラーニング協会は2018年7月4日、東京都内で「G検定」合格者の会を開催した。2017年12月と2018年6月に試験を行ったG検定の合格者1959人のうち約180人が参加。成績優秀者を表彰するとともに、G検定合格者によるコミュニティーを設立する方針を明らかにした。

マクセルシステムテックは、エッジAI対応の高性能画像認識システムを開発した。2018年10月から、ボードタイプの「NVP-Ax430CL」とユニットタイプ「NVP-Ax435CL」、ソフトウェア開発キット、アプリケーション開発支援ツールを販売する。

インテルは2018年6月28日、東京都内で「インテル インダストリアル IoT ソリューション DAY」を開催。「IoTの“I”は“Eye（目）”ではないかと思うほどに、画像認識技術がより重要になっている」（同社）とし、画像認識ソフトウェアの開発ツール「OpenVINOツールキット」を無償で提供するなどしている。

パナソニックがAI活用戦略について説明。AI開発の方向性「E3（イーキューブ）-AI」や、3＋1の注力分野、AI相談の社内向けワンストップサービス「DAICC（ダイク）サービス」などについて紹介した。かねて発信している、2020年度までのAI人材1000人の確保に向けた取り組みも着実に進めているという。

日立製作所は、学習済みの複数の動作を自律的に組み合わせて、ロボット全身の制御を行う深層学習技術を開発した。人の生活支援を行うロボットや、組み立て作業を行うロボットなど、幅広い応用が可能になる。

NVIDIAが同社の通信キャリア向けの事業展開について説明。同社のソーマ・ヴェラユサム氏は「GPUコンピューティングはさまざまな業界に革命を起こしているが、3G／4Gから5Gへの移行を始めている通信業界でも重要な役割を果たすことになるだろう」と強調する。

機械学習自動化プラットフォームを展開するデータロボットが開催した「DataRobot×パナソニック トークセッション〜日本の製造業におけるAI利活用の最前線〜」で、パナソニック ビジネスイノベーション本部 AIソリューションセンター 戦略企画部 部長の井上昭彦氏が登壇。同社におけるAI技術普及の取り組みなどについて語った。

パシフィコ横浜で2018年4月13〜15日に開催された「2018 国際医用画像総合展（ITEM2018）」。今回は、医療分野におけるAI（人工知能）技術に関する同イベントでの展示内容を中心に主要各社の取り組み状況を紹介する。

モルフォとTop Data Scienceは、ディープラーニングを使って人体や動物などの姿勢を推定するソフトウェア「Morpho Pose Estimator」を共同開発した。プラットフォームは、Linux版Intel CPU（GPU搭載）から順次サポートする。

ソニーは、深層学習のプログラムを生成できる統合開発環境「コンソールソフトウェア：Neural Network Console」のクラウドサービスにおいて、複数GPUによる高速学習サービスの提供を開始した。

NEDOは、AIチップや次世代コンピューティングに関する2つの新事業「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発事業」「AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業」を開始する。

日本AMDは、「第21回 組込みシステム開発技術展（ESEC2018）」において、組み込み機器向けのプロセッサ製品「AMD Ryzen Embedded V1000ファミリー」を展示した。

エヌビディア本社よりヘルスケア事業バイスプレジデントのキンバリー・パウエル氏が来日し、同社が開発した医用画像診断のためのコンピューティングプラットフォームである「Project Clara」（Clara）について説明した。Claraは仮想GPU環境であり、「NVIDIA vGPU」の活用によるマルチユーザーアクセスが可能である。

LeapMindは、組み込みディープラーニングモデル構築ソリューション「DeLTA-Lite」の提供を開始した。プログラミングなしで、短期間に組み込みディープラーニングのモデル構築ができる。

ケイデンス・デザイン・システムズは、組み込みコンピュータ・ビジョンやAI向けの第5世代DSP「Cadence Tensilica Vision Q6 DSP」を発表した。

建材メーカー大手のYKK APは未来の窓やドアを形にする「未来窓」の第3弾となる「UPDATE GATE」の記者説明会を開催した。顔認証やAI（人工知能）、音声認識などを利用した自動開閉、遠隔見守り機能、伝言や情報配信機能などを備えたドアシステムであり、「ドアが執事のようにふるまう」ことをイメージしている。

オープンストリームと電気通信大学は、クラウドだけに頼らずエッジ側で主要な演算処理をするエッジAI機能の実現を目指し、FPGAによるディープラーニングの実装について研究と実証実験を行った。

シーメンスヘルスケアが東京都内で会見を開き国内の事業戦略を発表。「医療デジタル化の推進」で重要な役割を果たすAIの採用について説明した。AIによる自動診断が注目を集めているが、既に解析を助ける機能として順次製品に搭載し始めているという。

安川電機子会社のエイアイキューブは、「第2回 AI・人工知能 EXPO」のクロスコンパスブースにおいて、サーボモーターを使ったセンサレス異常検知・状態監視ソリューションを披露した。

ウフルは、IoTオーケストレーションサービス「enebular（エネブラー）」について、AIのエッジ層での実運用を支援する「enebular AI empowerment」の開発を発表。2018年春から、enebular AI empowermentを用いたPoC（概念実証）を開始し、同年夏〜秋にかけて正式提供を始める計画だ。

AI技術を活用した製品の品質保証に関する調査／体系化、適用支援／応用、研究開発を推進する「AIプロダクト品質保証（QA4AI）コンソーシアム」が発足する。産学から24人の発起人と3つの組織／団体が名を連ねており、AI技術による製品の進化スピードを落とすなく、社会が安心してそれらの製品を利用できるようにしていくことは目指す。

機械学習自動化プラットフォームを展開するDataRobotの日本法人・DataRobot Japanは、東京都内で会見を開き、2017年から本格化させて国内展開の状況を紹介するとともに、新たな商品パッケージ「AI-Driven Enterprise Package」について説明。事業部門がAIを活用する上で重要な役割を果たす「市民データサイエンティスト」を育成するという。

東芝は、組み込み機器向けの超低消費電力アナログAIアクセラレータチップを開発した。ニューラルネットワーク演算の大部分を占める積和演算を、従来比8分の1の消費電力で処理可能になる。

Armは、機械学習やニューラルネットワーク向けのArmプロセッサIPのスイート「Project Trillium」を発表した。第1弾として、機械学習や物体検出処理に特化し、高速処理できる「Arm MLプロセッサ」「Arm ODプロセッサ」を提供する。

GMOクラウドは、深層学習技術を活用し、高精度に物体検知ができるコンピュータビジョンを「IoTの窓口 byGMO」にて開発。トーハンが展開する「ほんをうえるプロジェクト」と共同で実証実験を開始した。

NECは、既存の入退場ゲートやドアに設置することで顔認証による解錠ができる「NeoFace Access Control」の販売を開始した。さまざまな入退管理システムやゲートと連携できるため、システムやゲートを置き換える必要がない。

パナソニックは、ディープラーニング（深層学習）技術を用いた顔認証システム「FacePRO」の中核を成す「顔認証サーバーソフトウェア」を発表した。従来技術では難しかった、顔向きが正面から左右45度や上下30度にずれている場合や、サングラスなどで顔の一部が隠れている場合でも顔認証が可能になるという。

三菱電機は、制御プログラムの開発なしに機器の制御を実現する「モデルベースAI」を開発した。

三菱電機は小規模なFPGAにも実装できる「コンパクトなハードウェアAI」を発表。深層学習などによって得た推論アルゴリズムについて、従来と比べて処理速度を10倍、もしくはFPGAの回路規模を10分の1にすることができるという。

SAPジャパンは、デジタル変革に関連する製品やサービスを総括するブランド「SAP Leonardo」で重要な役割を果たすAIと機械学習に関する戦略について説明した。同社常務執行役員の宮田伸一氏は「企業向けITにおけるAIでSAPはトップランナーだ」と述べている。