2024.10.03

組込みAI・エッジAIの活用事例と人材不足｜オフショア開発会社による解決策

テクノロジー大手企業は、競争力を高めるために製品への組み込みシステムの採用に常に関心を寄せています。現在、組み込みシステムは家電、自動車、産業機器など、さまざまな分野で幅広く活用されています。

こうした中、開発の高度化・複雑化に伴い、オフショア開発会社と連携しながら組み込みシステムやAI技術を導入する企業も増えています。

では、組み込みシステムとは何か、そして組み込みシステムにおけるAIとはどのようなものなのでしょうか。その特徴や、日常生活・企業・ビジネスにどのような価値をもたらすのかについて、本記事で詳しく解説していきます。

組み込みAIとは？

AI（人工知能）技術の進化に伴い、組込みシステムとの統合が急速に進んでいます。近年では、製品の高度化や開発スピードへの要求が高まる中で、オフショア開発会社 と連携しながら組込みAIを導入・開発する企業も増えています。

従来の組込みシステムは、特定のタスクを実行するための単純な処理が中心でしたが、AIを組み込むことで、より高度な判断、予測、分析が可能になりました。これにより、システムは自己学習し、リアルタイムで環境や状況に適応できるようになっています。

例えば、AIを活用した自動車の組み込みシステムでは、運転状況をリアルタイムで認識し、最適な運転支援や自動操縦を提供します。産業機器の分野では、機械学習を通じて生産プロセスを自動化し、効率性と生産性を向上させることが可能です。

こうした高度な組み込みAIシステムの開発・実装には専門的な知識と人材が必要となるため、オフショア開発会社 を活用して開発体制を強化するケースも一般的になりつつあります。

AIと組込みシステムの融合の説明

AIと組込みシステムの融合は、従来の組込みシステムに新たな知能を持たせるものです。AIは、組込みシステムが取り扱う膨大なデータを解析し、その結果に基づいてシステムの動作を最適化する役割を果たします。

例えば、画像認識や音声認識といった高度なタスクは、AIのアルゴリズムが組込みシステムの中でリアルタイムで処理され、システムはよりインテリジェントな動作を行うことができます。

この融合により、以下のメリットが得られます。

• リアルタイムでの意思決定：データを即座に分析し、その結果に基づいてシステムの動作を変更できる
• 自律的な動作：AIがシステムを学習させ、必要に応じて自律的に最適な行動を選択する
• カスタマイズ性の向上：ユーザーごとに最適なサービスを提供するために、AIがデータを基にシステムをカスタマイズできる

>>> 関連記事：

IoTとは？ 構造、動作、企業や現代生活におけるIoTの身近活用

組込みシステムにおけるAIの現状

現状、AIと組込みシステムの統合は主に以下の分野で進展しています。

• 自動運転車：センサーから得た膨大なデータをリアルタイムで処理し、車両の運転をサポートする
• スマートホームデバイス：AIを活用して、ユーザーの行動パターンを学習し、最適なエネルギー消費や快適な環境を提供する
• 医療機器：患者のデータをリアルタイムで監視し、異常を早期に検知することで、迅速な対応が可能となる

AI組込みシステムの実生活およびビジネスへの応用

AIと組込みシステムの統合は、私たちの日常生活から企業活動に至るまで、幅広い分野に大きな変革をもたらしています。
近年では、こうしたAI組込みシステムの導入が加速する一方で、設計・開発・運用までを一貫して支える体制づくりが重要視されており、オフショア開発会社と連携しながらプロジェクトを推進する企業も増えています。

以下では、実生活およびビジネスの両面から、AI組込みシステムの代表的な活用事例を紹介します。

実生活におけるAI組込みシステムの応用

• スマートホームデバイス

AI組込みシステムは、スマートホームデバイスにおいて広く利用されており、住環境の最適化に貢献しています。

・スマートスピーカー：Google HomeやAmazon EchoなどのAI搭載スマートスピーカーは、音声認識技術を活用してユーザーの声に応じた操作を行い、照明、エアコン、テレビなどを自動制御する
・スマート家電：AIを搭載した冷蔵庫や洗濯機は、ユーザーの使用パターンを学習し、エネルギー効率を最適化したり、食品の消費期限や最適な洗濯サイクルを自動的に提案することが可能

• 自動運転車

自動運転車にはAI組込みシステムが不可欠であり、これにより安全で効率的な運転が可能になります。

・運転支援：車載カメラやセンサーを使って、AIが道路状況や障害物をリアルタイムで認識し、緊急時には自動ブレーキをかけたり、適切な車線変更を行います。これにより交通事故のリスクを減らすことができます。
・自律運転：高度なAIアルゴリズムを組み込んだシステムは、完全自動運転を目指しており、将来的には交通渋滞の緩和や交通事故のさらなる減少が期待されています。

• 健康管理と医療デバイス

AI組込みシステムは、健康管理の分野でも大きな役割を果たしています。

・スマートウォッチやフィットネストラッカー：AIを使って心拍数、睡眠パターン、運動量などを解析し、ユーザーの健康状態をリアルタイムでフィードバックします。これにより、運動不足や健康リスクに対する早期警告が可能です。
・医療機器：AIを組み込んだ医療機器は、患者の状態をモニタリングし、異常があれば即座に医師に通知するなど、早期の診断や治療を支援します。たとえば、糖尿病患者向けのインシュリンポンプは、血糖値を監視し、自動でインシュリンを適切に投与します。

• パーソナルアシスタント機能

AI組込みシステムは、個人の生活をサポートするパーソナルアシスタントとしても活用されています。

音声認識AI：SiriやGoogle Assistantなどの音声認識AIは、ユーザーの声を理解し、タスクを実行したり、情報提供を行うことができます。これにより、スケジュール管理、リマインダーの設定、天気情報の提供など、日常生活がよりスムーズに行えるようになります。

ビジネスにおけるAI組込みシステムの応用

• 製造業の自動化

AI組込みシステムは、製造業における自動化を促進し、業務の効率化や精度向上に寄与しています。

・スマートファクトリー：AIを活用した組込みシステムにより、製造工程の監視や最適化が可能となり、不良品の早期検出や生産ラインの自動調整が行われます。これにより、ダウンタイムの削減や生産性の向上が期待できます。
・ロボットの自動制御：産業用ロボットは、AIを搭載することで、複雑な作業を自動化し、人間と同様の柔軟性を持って動作します。AIによる機械学習を通じて、ロボットが作業プロセスを改善し続けることができます。

• 小売業でのスマート店舗

小売業でもAI組込みシステムは、効率化と顧客体験の向上に利用されています。

・自動在庫管理システム：AIを使ったスマート在庫管理システムでは、商品データや購買履歴をリアルタイムで解析し、在庫の最適化や需要予測を行います。これにより、過剰在庫や欠品を防ぎ、運営コストを削減できます。
・無人店舗：Amazon Goのような無人店舗では、AI組込みシステムが顧客の行動をリアルタイムで認識し、支払いを自動化することで、レジなしでのスムーズな買い物体験を提供します。

• 農業の自動化（スマート農業）

AI組込みシステムは、農業の自動化や効率化にも貢献しています。

・ドローンとセンサー：AIを搭載したドローンやセンサーは、土壌の状態、気象データ、作物の生育状況をリアルタイムで監視し、最適な灌漑や肥料の使用量を判断します。これにより、農業の効率化が図られ、生産量や品質が向上します。
・自律農業機械：AI組込みのトラクターやコンバインは、自律的に作物の収穫や耕作を行い、農作業の省力化を実現します。これにより、人手不足の問題を解消し、生産性を向上させることができます。

• 物流とサプライチェーンの最適化

AI組込みシステムは、物流業界でも重要な役割を果たしています。

・倉庫内の自動化: AIを搭載したロボットが倉庫内でのピッキングや在庫管理を自動化し、効率的な商品移動と管理を実現します。また、AIが需要予測を行うことで、物流フローを最適化し、コスト削減を図ります。
・自動配送ドローンや自動運転車: AI組込みシステムを搭載した自動配送ドローンや自動運転車は、配送業務を効率化し、配送コストを削減するとともに、迅速なサービスを提供します。

特に製造業や小売業、物流などの分野では、開発規模の拡大や人材不足といった課題に対応するため、オフショア開発会社を活用しながらAI組込みシステムを構築・運用するケースが一般化しつつあります。

エッジAIとは？

エッジAIの概要

エッジAIとは、AIの計算処理をクラウドではなく、データが生成されるデバイスやその近く（エッジ）で実行する技術を指します。
従来のAI処理はクラウド上で行われることが一般的でしたが、エッジAIではデバイス自体、またはエッジサーバー上でAIモデルを動作させ、リアルタイムでデータを処理・分析することが可能になります。
近年では、自動運転やスマートデバイス、産業機器などの高度化に伴い、エッジAIを組み込んだシステム開発の需要が急速に拡大しています。一方で、こうした高度な開発には専門的な組み込み・AIスキルが求められるため、国内だけでなくオフショア開発会社を活用するケースも増えています。

エッジAIの主なメリット

エッジAIには、以下のような大きな利点があります。

• 低遅延（リアルタイム処理）

データをクラウドに送信して処理結果を待つ必要がないため、即時性が求められるアプリケーションに最適です。
自動運転車やスマートホームデバイスなど、ミリ秒単位の判断が必要なシステム開発において重要な役割を果たします。

• プライバシー・セキュリティの向上

データがデバイス内で処理されるため、センシティブな情報を外部に送信する必要がなく、セキュリティリスクを低減できます。
特に医療・製造・監視分野では、この特性が強く評価されています。

• 通信コストの削減

大量のデータをクラウドに送信しないため、通信コストやネットワーク帯域の負荷を抑えられます。
コスト最適化を重視する企業では、オフショア開発会社と連携し、エッジAIシステムを効率的に構築するケースも見られます。

• オフライン環境での動作

インターネット接続が不安定、または完全にオフラインの環境でも動作できる点も大きな特徴です。

エッジAIの典型的な利用例としては、自動運転車、監視カメラ、スマート家電、産業用ロボットなどが挙げられます。これらのデバイスは、高速な応答性と安定した動作が求められるため、エッジAIによる分散型の処理が非常に有効です。

エッジAIの活用事例

• 自動運転車

自動運転車は、センサーやカメラを使って膨大な量のデータをリアルタイムで処理し、周囲の状況を認識する必要があります。

例えば、道路標識や信号、歩行者や他の車両の動きを即座に判断し、安全な運転を実現するための意思決定を行います。エッジAIを搭載することで、データをクラウドに送信して処理結果を待つのではなく、車両内部で即座に処理できるため、ミリ秒単位での反応が可能になります。
これにより、交通事故のリスクを低減し、迅速な運転制御を実現します。

• スマート監視カメラ

エッジAIを搭載したスマート監視カメラは、カメラ自体で映像データをリアルタイムで解析し、異常な動きや行動を即座に検出できます。

例えば、不審者が侵入した場合や、火災などの異常事態をカメラが直接認識し、アラートを発することができます。クラウドに映像を送る必要がないため、ネットワーク負荷を軽減し、より効率的な監視が可能です。
また、個人情報を含む映像データが外部に送信されないため、プライバシー保護の観点でも優れています。

• 産業用ロボット

エッジAIを活用した産業用ロボットは、製造現場でリアルタイムに製品の品質チェックを行ったり、機械の異常を即座に検知したりすることが可能です。

例えば、製造ライン上でロボットが製品の寸法や欠陥をAIモデルで瞬時に判断し、問題があれば即座にラインを停止するか、製品をはじくなどの対応を行います。これにより、製品の不良を防ぎ、生産性を向上させることができます。
また、ロボットが自律的に動作を最適化することで、メンテナンスや修理の予測も可能になり、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

組込みシステムAIとエッジAIの違い

組込みシステムAIとエッジAIは共通点が多いものの、役割と適用範囲には明確な違いがあります。

組込みシステムAIは、特定デバイス内で限られたリソースを活用し、特定機能を安定・効率的に実行することに重点を置いています。一方、エッジAIは、クラウドに依存せず大量データをリアルタイムで処理・判断する用途に適しています。

近年では、こうした違いを理解した上で適切に使い分けることが重要となっており、専門知識を持つオフショア開発会社と連携し、開発体制を強化する企業も増えています。

組込みシステムとエッジAIを組み合わせた応用事例

組込みシステムとエッジAIは、それぞれ異なる役割を持ちながらも、組み合わせることでより高度な自動化・リアルタイム処理を実現できます。組込みシステムが「安定した制御基盤」を担い、エッジAIが「判断・分析」を担うことで、クラウドに依存しない高度なシステムが構築可能になります。

以下では、日常生活とビジネス分野に分けて、その具体的な活用例を紹介します。

実生活における応用事例

• スマート家電・スマートホーム

スマート家電では、組込みシステムがデバイス制御を行い、エッジAIがユーザー行動や環境データを分析します。

例えば、エアコンや照明は組込みシステムによって安定制御され、エッジAIが室温・人の動き・時間帯を判断し、自動で最適な設定に調整します。

この構成により、レスポンスの高速化、プライバシー保護、ネットワーク非依存の動作が実現されます。

• 自動車・モビリティ

自動車分野では、組込みシステムが車両制御（ブレーキ・エンジン・センサー制御）を担い、エッジAIが周囲環境をリアルタイムで認識・判断します。

運転支援システム（ADAS）では、ミリ秒単位の応答が求められるため、この役割分担が不可欠です。

• ヘルスケア・ウェアラブルデバイス

スマートウォッチなどのウェアラブル機器では、組込みシステムがセンサー制御とデータ取得を行い、エッジAIが健康状態を分析します。

異常検知をデバイス内で完結できるため、即時通知や低消費電力運用が可能になります。

ビジネス分野における応用事例

• 製造業・スマートファクトリー

工場では、組込みシステムが設備やロボットを安定制御し、エッジAIが画像解析や異常検知をリアルタイムで実行します。

これにより、不良品検出や設備故障の予兆検知が可能となり、生産効率と品質の向上につながります。

この分野では開発規模が大きくなるため、組込みとAIの両方に対応できる人材確保が課題となり、オフショア開発会社を活用した体制構築が検討されるケースも増えています。

• 物流・倉庫管理

倉庫内ロボットや自動仕分けシステムでは、組込みシステムが機器制御を担当し、エッジAIがカメラ映像やセンサーデータを分析します。

リアルタイム判断が必要なため、クラウドに依存しないエッジAIの活用が効果的です。

• セキュリティ・監視システム

監視カメラでは、組込みシステムが安定した映像取得を行い、エッジAIが人物検知や異常行動の判定を実施します。

データを外部に送信せずに処理できるため、プライバシーと即時性の両立が可能になります。

組込みシステム開発における人材状況

人材の充足状況とコスト・スキル

組込みシステム開発に必要な人材は、技術的なスキルが要求されるため、十分に供給されているわけではありません。特に、AIや高度なアルゴリズム設計を組み込む開発者は非常に需要が高まっています。しかし、熟練した人材は限られており、その結果、組込みシステム開発の人件費や開発コストは上昇傾向にあります。

そのため近年では、自社内での採用だけでなく、専門性を持つオフショア開発会社と連携しながら開発体制を構築する企業も増えています。

組込みシステム開発者には、主に以下のようなスキルが求められます。

• プログラミングスキル：C、C++、Pythonなどに精通し、メモリやリソース制約を考慮した効率的な実装ができること
• ハードウェアの知識：プロセッサやマイクロコントローラなど、ハードウェアと連携した設計・デバッグの理解
• リアルタイム処理：リアルタイムシステム特有の設計・制御・トラブルシューティング能力

ベトナムと日本における現状

日本では、組込みシステムの需要が高まっている一方で、開発者不足が深刻化しています。この課題への対応策として、ベトナムなど海外のオフショア開発会社に開発を委託する動きが年々活発になっています。

ベトナムは、技術力の高いエンジニアが豊富であり、コスト面でも競争力があることから、日本企業にとって魅力的なオフショア開発先とされています。

また、教育機関や政府によるIT人材育成の取り組みも進んでおり、組込みシステムやAI分野に対応できるエンジニアが着実に増加しています。

こうした背景から、多くの企業が信頼できるオフショア開発会社と連携することで、開発コストの最適化と開発スピードの向上を同時に実現しています。

「どのオフショア開発会社が自社の条件に合っているか判断するのは難しそう…」と思われた方は、ぜひRelipaにご連絡ください。
ヒアリングやミーティングを通じて、貴社の開発条件や技術要件に最適な開発体制・サービスをご提案いたします。お気軽にお問い合わせください。

まとめ

組込みシステムは、私たちの生活やビジネスの多くの場面で重要な役割を果たしています。特にAI技術と組み合わせることで、従来のシステムでは実現できなかった高度な機能や柔軟性が提供されています。今後も組込みシステムとAIの融合が進むことで、さらなる革新が期待されています。

一方で、組込みシステム開発における人材不足は依然として大きな課題です。その解決策として、信頼できるオフショア開発会社をパートナーとして活用する動きが広がっています。中でもベトナムは、技術力とコストの両面で日本企業にとって有力な選択肢となっています。

Relipaは、情報技術・ブロックチェーン・AI分野において、8年以上にわたり日本企業向けオフショア開発会社としての実績を積み重ねてきました。日本語対応可能なBrSEやプロジェクトマネージャーが在籍し、契約期間中は100％日本語での「報連相」を徹底しながら、高品質な開発をご提供しています。

組込みシステムやAI関連の開発をご検討中の方は、ぜひRelipaまでお気軽にお問い合わせください。