2025年12月17日、日立情報通信エンジニアリング(以下、当社)は、新サービス「エッジAIエンジニアリングサービス」の提供を開始しました。

本サービスは、学習済みAIモデルを前提に、エッジデバイスの選定から開発・評価、そして現場で使い続けるための調整までを一貫して支援するエンジニアリングサービスです。

本記事では、本サービスの立ち上げに携わった2人の対談を通じて、なぜ今エッジAIが求められているのか、なぜ実装が難しいのか、そしてなぜ「判断から支援するサービス」を立ち上げたのかを紐解いていきます。

対談メンバー

・桂田 ちずさん

　エンジニアリング事業部 事業戦略部門

　サービス企画・拡販戦略を担当

　エッジAIエンジニアリングサービスのサービス化を検討

・柏原 義昌さん

　エンジニアリング事業部 設計開発部門

　基盤技術開発・AI実装を担当

　エッジAI関連技術を扱うエンジニアチームを統括

左：桂田さん　右：柏原さん

エッジAIへの期待が高まる背景

桂田さん：やっと発表できましたね。「エッジAIエンジニアリングサービス」。

柏原さん：そうですね。正直なところ「やっと言葉にできた」という感覚の方が近いかもしれません。

「AI」と聞くと新しい技術に思われがちですが、今回のサービスは、これまで当社が個別案件の中で向き合ってきた悩みや試行錯誤を整理したものです。

桂田さん：確かに、「完全に新しいことを始めた」というより、これまでやってきたことをようやくサービスとして説明できる形にした、という印象ですね。

柏原さん：はい。エッジAIの実装は、華やかな部分よりも「これは本当に成立するのか」「現場の制約事項に耐えられるのか」といった地道な検証の積み重ねがほとんどです。その経験を、お客さまが最初に悩まれるポイントから支援できる形にできた、ということが今回の発表です。

エッジAIの実装で直面する「選択の難しさ」

桂田さん：ここ数年でお客さまからの相談内容が少し変わってきたと感じています。AI活用そのものは、クラウドを中心にかなり現実的な選択肢になってきましたよね。

柏原さん：そうですね。その一方で、クラウド活用が当たり前になったからこそ見えてきた課題もあります。大きく分けると、「通信遅延によるリアルタイム性の問題」「セキュリティやプライバシーへの懸念」「通信コストや帯域の制約」の３つです。

桂田さん：特に、製造やインフラ、医療など、「その場で判断すること」が求められる現場では、遅延が致命的になるケースも増えています。

柏原さん：はい。0.何秒の遅延も許されない現場では、クラウドに送ってから判断するという流れ自体が成立しません。

また、「データを外に出したくない」という声が以前よりはっきり聞こえるようになったことからも、エッジAIは「あれば便利」なものではなく、あらかじめ備えておかなければ求められる場面に応えられない技術になりつつあると感じています。

桂田さん：ただ、エッジAIが必要だとわかっていても、すぐに設計・開発に進めるかというとそこは別の話ですよね。

最初の相談で多いのは、「どこで処理すべきかわからない」「エッジとクラウドの切り分けをどう考えればいいのか」といった、かなり手前でのお悩みです。

柏原さん：そうですね。さらに一歩進むと、GPU（Graphics Processing Unit）、CPU（Central Processing Unit）、専用AIチップ、FPGA（Field-Programmable Gate Array）など、選択肢が一気に増えます。

性能だけを見れば魅力的でも、消費電力、サイズ、長期供給、運用時の負荷といった制約を考えると、現実的ではないケースが多々あります。

桂田さん：結果として、「エッジAIの必要性は感じているのに、どう進めていいか分からない」という状態で立ち止まってしまうお客さまも多いということですよね。

柏原さん：はい、そうです。そこは、私たち自身も過去に何度も悩んできたポイントです。

だからこそ、最初の判断を整理するところからお客さまを支援する必要があると考えるようになりました。

判断から実装までを支える「エッジAIエンジニアリングサービス」

桂田さん：このサービスで一番重視しているのは「作る前の判断」です。

「動かせるかどうか」以前に、「どこで処理すべきか」「どの構成が無理なく成立するか」を決める必要があり、その判断には、リアルタイム性、セキュリティ、通信、運用まで含めた視点が欠かせません。ですが、現場だけでその整理をするのは正直かなり難しい。

柏原さん：そこで当社が、これまでの実装経験をもとにAIモデルの特性と利用シーンを整理しながら、「この条件なら、この構成が現実的」という判断材料を提示します。

桂田さん：机上の検討ではなく、実際に動かしてきた結果をもとに、ですね。

柏原さん：はい。

「性能は出るが消費電力が制約を超える」「オーバースペックな気がするが、どこまで落とせるか分からない」、こうした悩みは、現場では本当によくあります。

そこを一緒に整理し、次の一歩に進める状態をつくるのがこのサービスの役割です。

「エッジAIエンジニアリングサービス」の概要

最後に、エッジAIの拡がりに合わせて日立情報通信エンジニアリングがめざすこと

桂田さん：実際にお客さまとお話ししていると、「自分たちの現場でも使えるのだろうか」「どういう形なら導入できそうなのか」と、二の足を踏まれる方も多い印象を受けます。

技術的には可能だということをわかっていただいても、利用シーンが具体的に浮かばないと次に進みにくいことは確かです。そのためにも、自社での利用シーンを想起しやすい形で「選べるサービスメニュー」として、今後もバージョンアップしていきます。

柏原さん：ここ最近、「Physical AI」という言葉もよく聞くようになったと思います。生成AIのように「考える」だけでなく、実際に現場で「感じて、考えて、動く」ことが大きな違いです。その「動く」を成立させようとすると、遅延・通信・セキュリティの制約が効いてくるので、低遅延やプライバシー確保のためにエッジ側での処理が重要になると言われています。つまり「Physical AI」が拡がるほど、「現場でAIを動かす」エッジAIの需要も自然に拡がっていく、と考えられます。

私たちのサービスがより価値あるものになるよう、今後も進化させていきます。ぜひ、続報をご期待ください。

■関連サイト

・エッジデバイスへのAI機能の実装最適化を支援する「エッジAIエンジニアリングサービス」を販売開始

・エッジAIエンジニアリングサービス：エンジニアリング

・メニューベースエンジニアリングサービス：エンジニアリング

・エースを切る～最新の打ち手、エッジAIエンジニアリング～

■日立情報通信エンジニアリングについて

エンジニアリング × ネットワーキングの強みを融合させ、獲得したケイパビリティを生かすとともに、OT × DX、さらにAIを活用し、受託開発・エンジニアリングサービスを提供、パートナーとともにデジタル社会の発展に貢献します。詳しくは、日立情報通信エンジニアリングのウェブサイトをご覧ください。

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