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。

欧州発のAI半導体スタートアップ Axelera AI と中核プロセッサ Metis AIPU を整理する入門記事。エッジAIのボトルネック「メモリウォール問題」と、それを解くD-IMC（メモリ内演算）の考え方、214 TOPSという性能の意味、Voyager SDKによるデプロイまでを技…

物流倉庫のエッジAIが実際に「気づく」3つのユースケース——パレット荷崩れ検知、フォークリフト動線監視、誤ピッキング検知——それぞれの技術的な仕組みと、現場実装で押さえるべきポイントを整理します。倉庫DXを検討する物流・生産技術担当者向け。

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…

エッジAI PCの心臓部であるNPU（AIアクセラレータ）の選び方を、Hailo-8・NVIDIA Jetson Orin・Axelera AI Metis AIPUの3種を題材に整理する記事。設置環境・処理性能とワークロード・消費電力・供給期間とコストという4つの判断軸で、用途別にどのNPUが向く…

倉庫AIを実際に動かすためのエッジAI PC選定を、倉庫特有の3要件——多数カメラを束ねる通信・ネットワーク設計、冷凍倉庫から無空調倉庫までの耐環境設計、多拠点展開を支える長期運用性——から整理します。物流DX・倉庫管理システム担当者向け。

2024年問題と人手不足で限界を迎える物流倉庫の現場。フォークリフト事故・荷崩れ・誤出荷といった典型トラブルが減らない構造的理由と、なぜ「監視カメラだけでは気づけない」のかを整理し、倉庫DXにエッジAIが必要とされる背景を解説します。

産業用エッジAI PCを長く使うために、調達時に確認すべき長期供給・保守の5項目を整理する記事。NPU/チップの供給期間、PC本体のEOL方針、保守・修理体制、ソフト/ドライバの保守、後継機への移行性という観点を、設備・調達担当者向けに解説します。

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。

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。

AIカメラによる安全監視が「気づく」3つの危険——ヘルメット未着用・危険エリア侵入・転倒検知——それぞれの仕組みと精度、現場実装のポイントを生産技術エンジニア向けに整理します。

産業用途でエッジAI PCを選定する際、何を見れば「現場で動くPC」を見極められるのか。AI処理性能・環境耐性・接続I/F・長期供給・PoC対応の5つの判断軸でチェックリスト化し、スペック表だけでは見抜けない選定ポイントを生産技術エンジニア・設備担当者向…

金属加工・切削加工の現場にエッジAIを設置するための環境設計を整理する記事。切削油・オイルミスト、導電性の切粉・金属粉、マシニングセンタ由来の振動という3つのストレスに対し、IP等級の読み方、ファンレス密閉構造、耐振動設計、設置位置の選び方を、…

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。

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。

安全監視AIを製造現場で実際に動かすには、どんなPCが必要か。複数カメラのリアルタイム推論を支える処理性能、工場の過酷な環境での安定稼働、24時間運用と長期供給——エッジAI PCに求められる要件を生産技術エンジニア向けに整理します。

産業用途でAIを導入する際、コストはどこに発生するのか。PoC・本番展開・運用の3フェーズに分けて費用構造を整理し、エッジAIとクラウドAIの長期コスト構造の違い、失敗しない見積もりの考え方まで、生産技術エンジニア・調達担当者向けに解説します。

エッジAIのPoC（実証実験）でつまずかないための事前準備チェックリスト。目的・評価基準の設定、データ準備、設置環境の洗い出し、ハード/NPUの仮選定、本番展開を見据えた運用設計という5つの観点を、エッジAI導入を検討する生産技術・システム担当者向け…

製造現場のデータ利活用が止まる原因の多くは、分析ではなく「収集」の設計にあります。設備からデータを集めるためのI/O設計（シリアル・接点・アナログ）、ネットワーク断に備える一次蓄積、盤内設置と長期供給まで、データ収集基盤としての産業用PCの構成…

1台のエッジAI PCで何台のカメラを処理できるかを見積もるための考え方を整理する記事。デコード・前処理・推論・後処理という処理段の内訳、必要フレームレートの決め方、ハードウェアデコードの効き方、ネットワーク帯域、マルチモデル実行までを、多カメ…

産業現場でエッジAI PCをファンレス化するための熱設計の基本を整理する記事。ファンレスが現場で重要な理由、発熱の出どころ（消費電力とTDP）、放熱の基本（筐体放熱・自然対流）、動作温度とディレーティング、設計の勘所を、生産技術・設備担当者向けに…