組み込みAI

ET2017にみる「組み込みAI」への遠い道のり（3/3 ページ）

公開 2017年12月21日 09時00分

更新 2017年12月21日 09時15分

著者

大原雄介

[TechFactory]

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「組み込みAI」はいつ芽吹くのか

　組み込みAIについてあちこちから聞くと、確かに案件としてAI（あるいはCNN／DNN）に関する引き合いはあるという。ただし、そのほとんどが「商売にならない」のだとか。

　例えば「既にサーバ上で構築されているCNN／DNNなどのネットワークを、ターゲットデバイスに移植」という案件。ネットワークそのものはGoogLeNetやResNetなど有名なもので、TensorFlowなりCaffeなりを使って移植という話だったものの、よく聞いてみると「最後だけちょっといじった」とか「結果がいまひとつだったので、ネットワーク構成を変えた」といった話が続出し、最終的には開発コストが折り合わずに流れてしまったそうだ。

　あるいは、「これからAIを組み込みたい」という話になって、ヒアリングに行ったら「学習に使うためのデータをこれから集める」とかそもそも「学習って何ですか」という話になって、AI以前の段階というケースも結構多いそうだ。

　新ジャンルの立ち上がりに付き物の話ではあるが、特にDNN／CNNを利用したAIの場合は大前提として学習データの存在が必須であり、データ収集から始めるとなると、非常に大きなコストが発生する。ところが発注する側は、そういうものは既にあるものだと誤解しており、いきなり認識の食い違いが発生する。

　あるいはAIという言葉だけを聞いて、「うちのシステムにもAIを入れたい」とか言われて、「何を収集し、どう学習して、どう推論をするか」のレベル入る羽目になる、なんて話も耳にした。なんというか、日本の組み込み市場でAIが立ち上がるには、もうしばらく時間がかかりそうだなあというのが、筆者の偽らざる心境である。

　明るい材料もあった。ET2017の会場では、非常に多くの会社が「IoT接続キット」や「簡単IoTソリューション」のたぐいを紹介していた。その半分くらいはNode-REDベースのように思われるのだが、手段が何であれデータの収集が出来ないとAIの実現は難しいわけで、これをNode-REDで簡単に行えるのであれば、それは大歓迎すべきことだと思う。

　2018年のET展には、集めたデータの分析ソリューションが出てきて、その翌年には分析データを元にしたAIの学習向けプラットフォームが出てきて、それが推論側に落とし込まれて組み込み機器に入るのはさらにその翌年だろうか？そのくらいの長い目で見守ったほうが良さそうである。