エッジAIデモ一覧
すべてブラウザだけで動作。データは一切サーバーに送信されません。目的に合わせてデモを探せます。
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最近追加されたデモをチェック
捕獲トラップ自動カウント
粘着トラップの写真から捕獲数をブラウザ内画像処理で自動カウント。ビル環境衛生(IPM)のモニタリングを効率化
カビ・汚損検知
壁/天井の写真から地色を外れた変色・汚損領域をブラウザ内で可視化し面積率を算出。建物衛生の劣化点検を補助
トラップ配置マップ＋発生ヒートマップ
フロア図にトラップ位置と捕獲数を置き、IDW補間で発生分布をヒートマップ化。GISの空間解析を防除に応用
連合学習ポイズニング攻防ラボ
あなたが攻撃者になって連合学習モデルを毒してみる体験。サーバーと同じ品質ゲートがブラウザ内で汚染を無害化する様子を可視化
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ChatGPT・Gemini とここが違う
ChatGPTやGeminiは強力なクラウドAIですが、エッジAIには根本的に異なる強みがあります。
| 比較項目 | 当サイト（エッジAI） | ChatGPT / Gemini |
|---|---|---|
| 🔒 プライバシー | データは端末内で完結。外部送信なし | 入力データがクラウドに送信される |
| 💰 コスト | 完全無料。API課金・月額料金なし | 無料枠あり。本格利用は月額$20〜 |
| 📶 オフライン | 初回ロード後はネット不要で動作 | 常時インターネット接続が必須 |
| ⚡ レイテンシ | ネットワーク遅延ゼロ。10ms以下で応答 | ネットワーク往復で200ms〜数秒 |
| 📷 リアルタイム処理 | カメラ・マイク・センサーを30fps以上でリアルタイム処理 | 静止画・テキスト入力が中心 |
| 🏭 業務カスタマイズ | 自社データでモデルを学習可能。現場特化型AI | 汎用モデル。ファインチューニングは高額 |
| 🔌 エッジ展開 | Jetson / Raspberry Pi等に同じモデルをデプロイ可 | クラウドAPIに依存。エッジ展開不可 |
| 👤 アカウント | 不要。ブラウザを開くだけ | Googleアカウント等が必要 |
エッジAIが最適なユースケース
ネット環境のない建設現場・山間部での画像解析
企業秘密の製品画像を外部送信できない品質検査
30fps以上のリアルタイム映像処理が必要な監視・安全管理
API従量課金を避けたい24時間365日稼働の自動化システム
※ ChatGPT/Geminiは大規模言語モデルとして優れていますが、リアルタイム映像処理・オフライン動作・プライバシー保護が求められる場面ではエッジAIが最適解です。用途に応じた使い分けを推奨します。
さらなる改善・高度化の方法
ブラウザデモで確認した技術を、さらに精度・速度・実用性を高めるためのアプローチです。
自社データでファインチューニング
汎用モデルを業務データで再学習し、検出精度を大幅向上。当社のRTX PRO 6000 Blackwell環境なら従量課金なしで何度でも学習可能です。
ONNX / TensorRT で高速化
PyTorchモデルをONNX変換し、TensorRT等で最適化。推論速度を5〜10倍に向上。ブラウザでもONNX Runtime WebやWebGPUで高速化可能。
モデル量子化・軽量化
INT8/INT4量子化、知識蒸留、プルーニングで精度を保ちつつモデルサイズを1/4〜1/10に圧縮。モバイル・IoTデバイスでの実行を実現。
継続学習・モデル更新
現場で収集した新しいデータでモデルを定期的に再学習。環境変化・季節変動・製品変更に自動適応し、精度を維持。
マルチモデル連携
物体検出→分類→OCRなど複数のAIモデルをパイプライン連結。単体では難しい複雑なタスクを実現。例：検品→帳票読取→自動記録。
ダッシュボード・分析基盤
推論結果を時系列で蓄積し、傾向分析・異常検知・KPIモニタリングを実現。エッジで処理→結果のみクラウドに送信するハイブリッド構成も可能。
技術相談・カスタマイズのご依頼
ファインチューニング、モデル最適化、エッジデバイスへのデプロイまで一貫してサポート。 まずはブラウザデモで技術検証し、具体的な改善計画をご提案します。
エッジAIを業務に導入する
ブラウザデモで体験した技術を、実際の業務システムに組み込むまでの流れです。
PoC（概念実証）
本サイトのデモで技術的な可能性を確認。自社データで精度検証を行い、導入効果を数値化します。
モデル選定・ファインチューニング
業務データに合わせたモデルの選定と学習。当社のRTX PRO 6000環境なら従量課金なしで何度でも試行可能です。
エッジデバイス選定・最適化
用途に応じてRaspberry Pi / Jetson / ミニPC等を選定。ONNX Runtime / TensorRT等で推論速度を最適化します。
デプロイ・運用保守
現場環境に設置し、モニタリング・モデル更新の運用体制を構築。オフライン動作対応で通信環境を問わず安定稼働。
エッジAI導入のご相談
物体検出、ポーズ推定、音声認識、画像分類など、業務に合わせたエッジAIシステムを構築します。 当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境を活用し、従量課金なしでモデル開発・最適化が可能です。
エッジAIに必要な機材
エッジAI開発に必要な推奨機材です。
Raspberry Pi 5 ＋ AI Camera（IMX500）。カメラ側でAI推論する分ホスト負荷が低く、まず試すのに最適。
NVIDIA Jetson Orin Nano ＋ Webカメラ。GPUで複数カメラ・高精度モデルも安定処理。
価格は目安（変動あり）。下のカードから用途に合うものを選んでください（全点を揃える必要はありません）。
大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。
Raspberry Pi AI Camera（IMX500）
Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。
Google Coral USB Accelerator
既存のPCやRaspberry PiにUSB接続するだけでAI推論を高速化。4 TOPSのEdge TPU搭載。
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