エッジAI・計測・解析ツール一覧
端末内推論、実機センサー、AIを使わない計測ツールを目的別に掲載しています。処理場所、通信条件、対応端末はデモごとに異なります。
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やりたいこと・使う場面から目的に合うデモを探せます
通信が切れても点検したい
通信断・端末内保存・復帰後の同期。確認範囲はデモごとに表示
音声をテキストに変えたい
リアルタイム文字起こし・高精度Whisper
追加モデル容量から絞る
表示容量はページ表示後に追加取得するモデル関連ファイルの目安です。ページ本体、画像、共通JavaScript、アクセス解析などの通信は含みません。処理速度とオフライン対応は各デモで確認してください
新着ピックアップ
最近追加されたデモをチェック
オフライン現場点検パイプライン
AIモデルやAI推論を使わず、Canvasのルールベース画質確認、点検メモ、IndexedDBの端末内キュー、再接続後の同期判断を一続きで体験。エッジAI導入の前段となるオフライン業務基盤を確認するデモです。同期処理はシミュレーションです。
ロボットAI歩行シミュレーション
四足ロボットが強化学習で獲得した歩行ポリシー(ONNX)をブラウザ内で推論してAI歩行。Unitree Go1が実際に歩き、前進・旋回など速度も操作可。Go2のPD起立、DEEP Robotics Lynx M20(ホイール脚)も切替できるMuJoCo物理デモ
ロボットアーム 3Dビューア
実在する6軸ロボットアーム「SO-101」をブラウザ内で3D操作。関節スライダーで動かしたり、自動デモで動きを眺めたりできる、フィジカルAI最初の一歩
おえかきAI対決
2体のローカルAI、いつか（VLM）と きつと（分類器）が別々に当てて相談。はずれを教えるほど端末内で学習し、似た絵をk近傍で当てる。絵と正解は端末内で処理・保存
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公開中 86件 — 現場エッジ／AIモデル・業務／計測・解析・ツール／エンタメ／発展形で切り替え
カードのモデル容量は追加取得するモデル関連ファイルの目安です。ページ本体、画像、共通JavaScript、アクセス解析などの通信は含みません。個別の記載がある場合はそちらを優先します。
フィジカルAI全2件
マルチエージェント全1件
エンタメ全1件
進化学習全1件
環境衛生全3件
連合学習全7件
測量DX全1件
CPS全2件
音声・言語AI全1件
CV基本全13件 · 1件表示
エージェント全2件
身体・行動認識全6件 · 1件表示
AIフィットネスコーチ
スクワットのフォームをAIがリアルタイム解析。音声で改善点をコーチング
ゲーム・エンタメ全3件
ツール全5件 · 2件表示
オフライン業務基盤全1件
実験・検証中全5件
建設DX全7件 · 1件表示
音声・サウンド全8件
騒音レベルモニター（dB計）
マイクから音圧レベルをリアルタイム計測。dB値・時系列グラフ・統計情報を表示
NLP・テキスト全2件
携帯ならでは全7件
マルチモーダル全3件
生成AI全4件
GIS・測量全1件
現場・点検業務で使う
通信断への備え、点検調書の作成、変状の発見、台帳のデジタル化、現場の安全確認など、86件のデモとツールから現場向けの技術を整理しました。サイト利用料はかかりません。対応デモでは通信条件と処理方式を表示します。
点検記録を現場で処理する
先頭の業務基盤デモはAIを使わず、写真確認、端末内保存、回線復帰後の同期判断までを一続きで試せます。エッジAI導入の前段を確認するもので、関連デモのオフライン確認範囲はそれぞれ異なります。
変状・劣化を見つける
写真や振動データから、ひび割れ・変色・正常時との差の候補を可視化します。点検箇所を絞るための参考情報です。
台帳・書類をデジタル化する
紙の帳票・伝票・ラベルを撮影するだけで、業務データとして扱える形に変換します。
現場の安全確認を補助する
位置・寸法・数量を確認する
写真による同一平面寸法の概算、スマホGNSSの精度確認、点群や数量の可視化を試します。
この技術を自社の点検・現場業務に使いたい方へ
御社の点検様式・現場データに合わせた専用モデルの試作から、現場端末への実装まで伴走します。
🧪 実験室 — 需要と実現可能性を検証中のデモ
ここに並ぶのは完成品ではありません。「この業務、本当にAIで置き換えられるのか」「現場に需要はあるのか」を、 リーンスタートアップ流に小さく作って確かめている段階の実験デモです。 動くものを触っていただき、現場の声で育てていきます。
🔬 いま検証していること
現場で話すだけで点検調書の下書きを作れれば、帰社後の記録作業を減らせるという仮説を検証中です。オフライン確認の対象は、既存文字起こし結果の再構造化に限定しています。
🤝 募集している協力
橋梁・道路など点検実務者の試用フィードバック／実際の調書様式・記録フローの知見／「この様式に対応してほしい」の声
🔬 いま検証していること
「屋外広告物の巡回・違反スクリーニングは、写真＋許可台帳の照合で自動化できる」という仮説を、サンプル台帳＋2026年4月新様式の報告書ドラフト生成まで作って検証中。
🤝 募集している協力
屋外広告物の許可・巡回事務に関わる自治体/事業者の業務知見／実際の台帳形式・現場写真での精度検証／条例ごとの規格基準の情報
🔬 いま検証していること
「現場を離れる前に写真の撮り直し要否をその場で判定できれば、事務所に戻ってからの撮り直し・再訪問を減らせる」という仮説を、ブレ・露出のみを判定するMVPで検証中。
🤝 募集している協力
施工管理・点検の現場実務者の試用フィードバック／実際の写真台帳運用フロー・様式の知見／しきい値のチューニングに使える実写真データ
🔬 いま検証していること
「指差呼称の型（指す→呼称の順序・呼称の一致）をブラウザ内AIでその場採点できれば、研修・自己練習の記録補助になる」という仮説を、模擬設備10シナリオのMVPで検証中。
🤝 募集している協力
現場研修・安全教育の実務者の試用フィードバック／実際の呼称語彙・様式の知見／実声データでの精度検証への協力
🔬 いま検証していること
「選んだ物の最後の相対位置と時刻を端末内に残せば、生映像を保存しない小さな視覚記憶として、忘れ物・一時置き探索の補助になる」という仮説を検証中。
🤝 募集している協力
固定カメラでの試用フィードバック／工具・備品探索の実務要件／同種物体を取り違えにくい追跡設計の知見
🤝一緒に検証してくれる仲間を募集しています
これらの実験を本当に現場で使えるものに育てるには、実務を知る方の力が必要です。デモに協力できる方がいれば、ぜひご連絡ください。試用して感想を伝える・実際の様式やデータの形を教える・「うちの業務ならこうだ」と話す——どんな形の協力も歓迎です。
※ 連絡先は運営者（Link Field）の問い合わせフォームです。売り込みではなく、実験に興味を持ってくださった方との情報交換からはじめます。
端末内処理とクラウド処理の設計上の傾向
どちらが常に優れるわけではありません。モデル、端末、回線、サービス設計によって結果が変わるため、対応デモに表示した実測値と通信条件を確認してください。
| 比較項目 | 端末内処理を採る場合 | クラウド処理を採る場合 |
|---|---|---|
| 🔒 入力データ | 対応デモでは推論入力を端末内に保てる。ページ表示やモデル取得などの通信は別に発生 | 入力をサーバーへ送る設計が一般的。保存・再利用条件はサービスごとに確認が必要 |
| 💰 費用 | 推論APIの従量課金を避けられる場合がある。端末、電力、開発、保守の費用は残る | APIまたは基盤の利用料が発生する場合がある。無料枠や定額制もあり、条件はサービスごとに異なる |
| 📶 回線断 | 必要な資産をキャッシュし、オフライン対応を確認済みのデモだけ切断後も実行できる | 推論時に通信を要する構成が多い。キャッシュや端末内処理を組み合わせるハイブリッド構成も可能 |
| ⚡ 応答時間 | 通信往復を省ける。実際の時間はモデル、端末、実行方式に依存 | 通信時間が加わる一方、高性能なサーバーで端末より速く処理できる場合がある |
| 📷 連続入力 | 端末性能の範囲でカメラ、マイク、センサーを連続処理できる | 映像や音声のストリーミング処理も可能。帯域、送信量、遅延の設計が必要 |
| 🏭 カスタマイズ | 専用モデルを端末へ配布できる。学習データ、評価、更新運用が必要 | 管理されたモデルや学習機能を利用できる。対応範囲と費用は提供元によって異なる |
| 🔌 実機展開 | ブラウザ用モデルを実機へそのまま移せるとは限らない。形式、演算子、性能、ライセンスの確認が必要 | 端末側を軽くできる。接続障害、提供条件の変更、データ送信の影響を設計に含める |
| 👤 利用準備 | 当サイトは登録なしで試せる。モデル取得や一部機能には対応ブラウザと通信が必要 | 登録やAPIキーが必要なサービスも、登録なしで使えるサービスもある |
端末内処理を検討しやすい条件
必要な資産を事前準備し、回線断の試験を済ませた建設現場や山間部
製品画像や帳票など、推論入力を外部へ送らない設計が必要な業務
端末上で応答時間を実測し、通信往復を避けたい連続処理や制御補助
推論回数が多く、端末・電力・保守を含む総費用で比較したいシステム
この表は設計上の傾向であり、速度、費用、オフライン動作を保証するものではありません。対応デモに記載した処理場所、必要な通信、対応環境、実測値を優先してください。
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
業務データでモデルを再学習し、汎用モデルと同じ独立評価データで比較します。改善幅は学習前に保証できず、データ整備・計算時間・電力を含む検証費用が必要です。
ONNX / TensorRT で高速化
PyTorchモデルをONNXへ変換し、対応端末ではTensorRTやWebGPUを検討します。変換可否、精度差、起動時間、推論時間を対象環境で測定します。
モデル量子化・軽量化
INT8・INT4量子化、知識蒸留、プルーニングでモデルサイズやメモリ使用量を削減できる場合があります。削減率と精度低下はモデルごとに評価します。
継続学習・モデル更新
現場で許諾を得て収集したデータから更新候補を作り、独立評価後に配布します。精度低下に備え、版管理と切り戻し手順も設計します。
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てモデルを選び、学習と独立評価を行います。自社GPUを使う場合も、計算時間、電力、データ整備、評価の費用を見積もります。
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、モニタリングとモデル更新の運用体制を構築します。オフライン要件がある場合は、資産の事前配布、回線断試験、復旧後の同期まで確認します。
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環境も選択肢に含め、外部GPUサービスへの依存とAPI費用を抑えながら、総費用と評価条件を明示します。
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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