製造業の労災死傷者数は2024年で26,676人。従来の安全管理（KY活動・巡回）が抱える「空間的・時間的・認知的」3つの構造的限界を整理し、AIカメラによるリアルタイム常時監視への転換点を解説します。

外観検査AIの精度が出ない原因の多くは、AIモデルではなく照明・光学系の設計にあります。リング・ドーム・同軸・バックライトなど照明方式の特徴と選び方、レンズ選定のポイント、AI PCとのトリガー同期設計まで、外観検査システム構築の実務に即して整理し…

外観検査システムで使われる産業用カメラの接続規格（GigE Vision・USB3 Vision・Camera Link・CoaXPress）の特徴と選び方を整理。複数カメラ接続時のNIC帯域・IRQ設定・PCIeスロット設計など、AI PCとの接続設計で見落としがちなポイントも解説します。

外観検査システムにおいてAI PCが担う処理（前処理・AI推論・後処理）と、カメラI/F・推論レイテンシ・DIO・耐環境設計といった選定上の重要要素を、産業用PCメーカーの視点で整理します。

HailoのPython API（HailoRT）を利用した推論実装の基本構造を整理します。VDeviceによるデバイス抽象化、InferModelによる推論管理、NPUスケジューラの役割などを解説し、TAPPASとの使い分けやアプリケーション設計の考え方を紹介します。

HailoのTAPPASフレームワークとは何かを解説します。GStreamerパイプラインにおけるhailonet・hailofilter・hailooverlayの役割、メタデータ中心設計の思想、マルチストリーム処理の考え方、DeepStreamとの違いまで整理します。

Hailo-8がUbuntu 22.04/24.04環境で認識されない場合のトラブルシューティングを解説します。lspciによるPCIe確認、Secure Boot、カーネルヘッダー不足、DKMSエラー、サービス状態、温度確認まで、実行コマンドと出力例を交えて整理します。

産業用途においてクラウドAIとエッジAIをどう使い分けるべきかを、リアルタイム性・通信・運用の観点から整理します。エッジAI PC検討時の設計判断の軸を解説します。

エッジAI用途でPCを選定する際に見落とされがちなポイントを、性能比較だけでは判断できない観点から整理します。設置環境や電源条件、長期運用を見据えた考え方を解説します。

エッジAIの文脈で注目されるNPUについて、CPU・GPUとの違いや役割分担を整理します。処理性能だけでなく、消費電力や運用面から見た位置づけを解説します。

産業用途においてエッジAI PCが注目されている背景を、クラウドAIの課題や現場要件の観点から整理します。なぜ今「PC」なのか、その理由を解説します。