エッジ前処理で生成AIを安定運用！ 日立ソリューションズ・テクノロジー「生成AI用イベント検知ソフトウェア」
記事ポイント
エッジ前処理で入力データを選別し、生成AIの誤検知を抑えた安定監視を実現しますGPU不要のCPU動作で発熱を抑え、屋外インフラへ低コストで展開できます屋外インフラ以外に駐車場監視やワーカー安全支援などへの展開も計画されています
日立ソリューションズ・テクノロジーが、VLM（Vision Language Model）を活用した生成AIソリューションの実証・開発で得た知見をもとに、「生成AI用イベント検知ソフトウェア」を製品化しました。
エッジ側でカメラ映像を前処理し、生成AIへの入力データを選別・最適化することで、実環境での安定運用を可能にするソフトウェアです。
日立ソリューションズ・テクノロジー「生成AI用イベント検知ソフトウェア」
製品化発表：2026年6月24日初期提供用途：屋外インフラ監視動作環境：低リソースCPU（GPU不要）第一弾搭載先：アムニモのエッジAIゲートウェイ製品
日立ソリューションズ・テクノロジーは、日立グループのITソリューション企業として、モビリティ・製造・社会インフラ分野でIT・OT・AIを組み合わせたシステム開発に取り組んでいます。
「生成AI用イベント検知ソフトウェア」は、2025年11月に発表したVLM活用生成AIソリューションの実証・開発から積み上げた知見をもとに製品化したもので、エッジ前処理と生成AIを組み合わせた新たなアーキテクチャを実現します。
エッジ前処理による誤検知抑制
エッジ側で映像データの前処理とイベント抽出を行い、生成AIに送信するデータを必要最小限に絞り込みます。
不要な情報を除外することで通信量が削減され、リアルタイム性が向上し、生成AI側の処理負荷と電力消費を抑えながら安定した監視運用が可能になります。
低リソースなCPU環境での動作を実現した設計により、高価なGPUを必要とせず、発熱や消費電力を抑えた構成で屋外インフラ監視にそのまま適用できます。
サーマル画像特有のノイズに対応した高精度AI
太陽光の反射や温度変化といったサーマル画像特有のノイズを考慮した学習設計を採用しています。
環境変化の影響を受けにくい安定した検知性能を持ち、屋外インフラの長期監視で求められる精度を維持します。
連続運用を支援する運用支援機能
連続フレーム解析による誤検知抑制と、GUIによる設定変更機能を備えています。
現場での調整負担を軽減しながら継続的な運用を支援し、稼働中のシステムを現場担当者がGUI上で柔軟に調整できます。
アムニモ製品への第一弾搭載
横河電機の連結子会社でエッジAIゲートウェイ製品を手がけるアムニモの代表取締役社長・小嶋修氏は、今回の搭載について次のようにコメントしています。
「従来のAIでは精度向上のための追加学習により導入までの期間の長期化とコストの増大が大きな課題となっていましたが、『生成AI用イベント検知ソフトウェア』は、すでに膨大な学習が蓄積された生成AIにて高い検出精度が実現できることに加え、エッジ側で画像データの前処理およびイベント抽出を行うことで、生成AIに入力する情報を適切に選別し、不要な検知を抑制することによる監視の安定化が期待されています。」
アムニモのエッジゲートウェイ製品は低発熱・低消費電力を特徴とし、「生成AI用イベント検知ソフトウェア」の低リソースCPU動作との親和性が高く、多様な現場への適用を可能にします。
今後の展開計画
屋外インフラ監視にとどまらず、駐車場での機器破損・施設管理上の不具合検知、フロントラインワーカーの危険行動や異常兆候の検知・業務状況の把握、各種現場での設備・環境状態変化を捉えた状況の言語化・記録といった用途への展開が計画されています。
監視・巡回業務の負担軽減や対応コストの低減に貢献しながら、生成AI活用の実運用への展開を広げていきます。
エッジ前処理と生成AIを組み合わせた設計により、実環境での誤検知・過剰検知を抑えた安定した監視運用が実現します。
GPU不要の構成で既存設備を活用しながら早期立ち上げが可能で、屋外インフラから駐車場・現場作業まで幅広い環境でAI監視を展開できます。
「生成AI用イベント検知ソフトウェア」の紹介でした。
よくある質問
Q. 「生成AI用イベント検知ソフトウェア」はどのような環境で動作しますか？
A. 低リソースなCPU環境での動作を実現しており、高価なGPUを必要としません。
発熱や消費電力を抑えた構成で、屋外インフラ監視用途での提供を開始しています。
Q. エッジ前処理によってどのような効果が生まれますか？
A. エッジ側で映像データの前処理とイベント抽出を行い、生成AIへの送信データを必要最小限に絞り込みます。
通信量の削減とリアルタイム性の向上が実現し、生成AI側の処理負荷と電力消費を抑えながら安定した監視運用が可能になります。
Q. 今後どのような現場への展開が予定されていますか？
A. 屋外インフラ監視に加え、駐車場での機器破損・不具合検知、フロントラインワーカーの危険行動や異常兆候の検知・業務状況の把握、各種現場での設備・環境状態変化の監視といった用途への展開が計画されています。
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