AI開発 × エッジAI

ailia SDK

アイリア株式会社
アイリア株式会社が提供する「ailia SDK」は、あらゆるデバイスに実装できる独自開発のエッジAI推論フレームワークです。VulkanとMetalを活用したGPU/CPU両対応の高速推論を実現し、Windows・Android・Linux・iOS・Macのクロスプラットフォームに対応しています。390種類以上の事前学習済みモデルライブラリを提供し、モデルの圧縮・暗号化機能も備えています。通信・自動車・ゲーム業界などで活用されています。
エッジAI深層学習

ArchiTek AIプロセッサ

株式会社ArchiTek
ArchiTek AIプロセッサは、エッジデバイス向けに設計された超低消費電力のAI推論プロセッサです。独自のアーキテクチャにより、バッテリー駆動のIoTデバイスでも高性能なAI処理を実行できます。 画像認識、音声認識、異常検知などのAI推論をクラウドに依存せずデバイス上で完結でき、リアルタイム性とプライバシー保護を両立します。 監視カメラ、ウェアラブルデバイス、産業用センサーなど、エッジAIの需要が高まる幅広い分野...
エッジAI深層学習

AiOnIc

株式会社ArchiTek
AiOnIcは、エッジAI向けに設計された低消費電力・高性能プロセッサです。独自技術により、GPUと比較して2倍から10倍の処理性能を実現しながら、消費電力はGPUの約1/20、シリコンコストは約1/10に抑えています。自動運転、セキュリティカメラ、ロボティクス、データセンターなどのリアルタイムAI推論を必要とする分野に最適です。IP提供、チップ供給、ソリューションサービスの各形態で導入できます。
エッジAI深層学習

Actcast

Idein株式会社
Actcastは、Raspberry Piなどの安価なエッジデバイスでAIをリアルタイム処理するエッジAIプラットフォームです。数千円の汎用機器で動作し、デバイスコストを大幅に削減できます。16,000台以上の導入実績があります。 エッジ側でデータを解析し匿名化データのみをクラウドに送信するプライバシー配慮設計です。デバイスの遠隔管理やソフトウェアアップデートにも対応しています。 人流計測、属性把握、メーター自動読み取りなど...
エッジAI画像認識

AiiR

株式会社エイシング
AiiRは、独自のAIアルゴリズム「DBT(Deep Binary Tree)」を搭載したエッジAI推論ソリューションです。一般的なディープラーニングと異なり、リアルタイムでの逐次学習が可能で、環境変化に即座に適応する自律型AIを実現します。 CPUのみで動作し、GPUを必要としないため、組込みデバイスや産業機器への実装が容易です。消費電力を抑えながら高速な推論処理を行い、製造ラインでの異常検知やモーター制御の最適化に活用されて...
エッジAI異常検知

Qoreシリーズ

株式会社QuantumCore
Qoreシリーズは、リザバーコンピューティング技術を活用した次世代の多変量時系列処理ソリューションです。従来のディープラーニングとは異なり、少量のデータでもリアルタイムに学習を実行し高精度の推論を実現します。複雑なパラメータチューニングが不要で、ボタン一つでエッジデバイスへの実装が可能です。 QORE CLOUDはWebブラウザからノーコードでAI技術を実装できるクラウド開発環境です。スタンドアロン型エッジAIデバ...
エッジAI機械学習

SoftNeuro

株式会社モルフォ
SoftNeuroは、世界最速級の性能を誇る深層学習推論エンジンです。TensorFlowやPyTorchなど複数の深層学習フレームワークから学習済みモデルをインポートし、セグメンテーション、物体検出、追跡といった多様なタスクの推論を高速に実行できます。GPUが利用できないノートパソコンやスマートフォンなどの組み込み環境でも動作し、デバイスごとの自動チューニング機能によりハードウェアレベルで最適なパフォーマンスを引き出しま...
エッジAI画像認識

Tinyboom

AItoAir株式会社
Tinyboomは、ノーコードで利用できるエッジAI開発プラットフォームです。直感的なインターフェースで画像認識や時系列データ解析に対応したエッジAIモデルを簡単に構築・展開できます。マイクロコントローラーでも動作するモデルを生成するため、クラウドへのデータ送信が不要です。工場の効率化と自動化を目指す企業を主な対象としています。
エッジAI画像認識

カテゴリ解説

AI開発に使えるAIサービス

AI開発向けサービスは、データ収集、モデル設計、学習、評価、API化、アプリケーション実装、MLOpsまで、AIを業務に組み込むための開発工程を支援します。画像認識、自然言語処理、予測分析、生成AI、RAG、AIエージェントなど、目的に合わせて技術を組み合わせるケースが多くあります。

主な活用シーン

  • 自社データを使った独自AIモデルや業務アプリを開発する
  • 既存システムにAI APIや推論機能を組み込む
  • PoCから本番運用までの技術検証と実装を進める
  • モデルの監視、再学習、改善を継続できる体制を作る

比較時に見るポイント

  • 要件定義、データ整備、モデル開発、運用のどこまで支援するか
  • 対象技術や業界の開発実績が自社課題に近いか
  • クラウド、オンプレミス、エッジなど希望環境に対応できるか
  • 開発後の保守、精度改善、内製化支援があるか

AI開発は技術力だけでなく、業務課題を正しく定義し、実運用までつなげる力が重要です。AI CATALOGでは、AI開発に対応したサービスを、開発範囲、対応技術、導入支援の観点から比較できます。

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