エッジAI
エッジAIの基礎から、現場でAIを動かす場合の考え方、クラウドとの使い分けまで。AItoAirが長く取り組んできた領域です。
アナログメーターの点検記録をスマホで ― 目視転記を残さない
設備の巡回点検では、針式・ダイヤル式のメーターを目で読み、点検表に書き写す作業がまだ残っています。バーコードのない指示値をどう読み取り、点検周期や点検表のフォーマットにどう紐づけるか、アナログメーター特有の読み取り精度・角度の課題を整理しました。
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中国語ラベルの読み取り方 ― バーコード周りの品番・ロット番号に対応
輸入部品のラベルは、バーコードの周りに日本語・英語・中国語（簡体字）で品番やロット番号が印字されていることがあります。読める担当者に聞く、翻訳アプリで撮影するといった今のやり方がどこで詰まるのか、受入検査の流れの中でどう読み取れば実務で使えるのかを整理しました。
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入庫検品の効率化 ― ロット番号・賞味期限の転記ミスを減らす
入庫検品（受入検品）では、バーコードにない製造日・賞味期限・ロット番号を書き写す転記が、現品から紙へ、紙からシステムへと二度発生します。転記ミスが在庫差異や先入先出の乱れ、期限切れ在庫にどうつながるか、ロット単位で遡れる記録の作り方まで整理しました。
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ハンディターミナルを買い替える前に ― スマホで代替できる範囲と、できない範囲
ハンディターミナルの更新時期は、買い替えを決める前に一度立ち止まれます。バーコードの読み取りは手持ちのスマホで代替でき、専用機が読めない製造日・ロット・型番までその場でデータ化できます。一方で堅牢性や手書き帳票など、置き換えないほうがよい範囲もあります。専用機・生成AI・イチヨミOCRの3者を、端末コスト・通信・データの外部送信で比べて整理しました。
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エッジAI導入の失敗は精度不足だけではない ― 現場で止まる原因と、機器を選ぶ5つの観点
エッジAI導入の失敗は、精度不足だけが原因とは限りません。検証環境と現場では温度・粉塵・振動・電源・稼働時間の条件が違います。機器を選ぶ5つの観点、一般的なデスクトップPCを本番運用に勧めない理由、機器選定を精度検証と並行させる進め方、予備機と監視をセットで入れる理由まで整理しました。
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エッジAIとは ― クラウドとどう使い分けるかで考える
エッジAIは「現場の機器側でAIを動かす」やり方です。何ができるのかではなく、クラウドとどちらを選ぶべきかという判断軸で整理しました。製造・物流・空港の現場を前提にした実務向けの解説です。
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