エッジによる録画とAI画像解析を同時に実現
次世代デバイス
次世代デバイス
AIエッジゲートウェイ
AIエッジゲートウェイ
エッジAI処理に対応、AIチップ
（ルネサス エレクトロニクス製RZ/Vシリーズ）を
搭載した次世代型IoTゲートウェイ
- AI解析を実行するための専用プロセッサを搭載した拡張ボードを装着
- AI処理のための消費電力・発熱量を抑え、さらにファンレスで、多くの場所での使用を可能とすることを目指す
エッジによる録画とAI画像解析を同時に実現（エッジAI）
- 録画装置でありながら、低消費電力の画像AI機能を搭載
監視カメラシステムに最適な
「エッジゲートウェイ（屋内）AG10」の機能をそのまま継承
- Ubuntu OS上にカスタムアプリを開発可能(SDKを提供)
- VMSアプリケーション（NxWitness）を標準搭載
- 複数SIMの高速切替でキャリアの通信障害を克服
- クラウド連携で自動初期設定/遠隔で保守・運用
- カメラの停止を検知しPoE経由で再起動
- 最大2TBのSSDに取得データをローカル保存可能
- PoEにて 4 ポートに接続された各カメラに電源供給
- 独自のモジュール制御手法で信頼性向上
- 瞬停やノイズ、電圧変動に対応可能な内部電源
AI解析ロジックのワークフロー
防犯・監視カメラソリューションにおけるAI導入の需要
警備会社向け管理業務へのAI処理の導入
- 警備会社の主要業務の一つである、入退館などの「管理業務」において、AI処理の導入が先行して始まると想定される
- 顔認証
- 人数カウント
- ナンバープレート認識
セキュリティ業界のAIへの究極の期待とは？
- 監視カメラで撮影された映像の99％以上は、「正常状態」の情報なので警備目的では不要
- カメラの台数が増えるにしたがって、画像を目で見る「監視」が不可能になっている
- 正常か異常か判別できない状態での警備員の派遣は極力減らしたい
AI解析で、人の派遣が必要かどうかを判別することにより、警備業務の効率化と質の向上が期待される
事後確認から、事前確認へ。
発見を早め、未然に防ぎたい
発見を早め、未然に防ぎたい
エッジAIのメリットと課題
エッジ側でAI処理を行う利点
- 低遅延なレスポンス
- 通信コストが削減できる
- 通信が利用できない場合でもAI処理ができる
- 画像をローカルで取り扱うことから、セキュリティやプライバシーの問題を回避しやすい
エッジ側のAI機能搭載の課題
- AIチップ搭載によりデバイスが高価になる
通信コストの削減にて相殺できるか？
デバイスコストに見合うメリットを実現できるか？ - AIチップの大きな消費電力と発熱のため設置できる環境が制限される
処理能力の高さと消費電力・発熱量はトレードオフとなる
アムニモのAIエッジゲートウェイは、処理能力を追い求めず、
発熱を適正な量に抑えて、さらにファンレスで、
設置できる場所を多くするという考え方で設計
AIサービスプラットフォームにおいて実現する機能
エコシステムを構成するパートナーをサポート
- マーケットプレイスによる、さまざまなサプライヤとお客様・リセーラとのマッチング
- AI技術のサプライヤのビジネスを成立させる仕組みを支援
フィールドに設置されたデバイスへのAIロジックの配信
- ディープラーニングにより進化したAIロジックを稼働中デバイスに配信
- 設置された場所やカメラに映る映像により条件分けしてAIロジックを配信可能
AIによる解析結果の活用支援
- AIの解析結果を用いた業務システムの構築支援
- 撮影された画像のディープラーニングへの利用を支援
AIサービスの提供モデル
AIエッジデバイスと、AI解析ロジックを配信する仕組みを提供し、各種パートナーを交えたエコシステムを形成し、
ユーザー企業に利用していただくソリューションの提供を目指す
