　ただし、これまでDBTを製品などに導入しようとすると、その製品のプロセッサでDBTを実装できるようにするための個別の技術開発が必要だった。今回発表したAiiRチップは、ハイシリコン（HiSilicon）のSoC「Kirin960」を搭載するルメーカー（LeMaker）の開発ボード「HiKey960」がベースになっており、Kirin960が採用しているArmの暗号化技術「TrustZone」を用いてDBTを実装してある。

　一般的にAIチップというと、グーグルなどがAI専用に設計した「TPU」^※）などのASICを指すことが多い。エイシングのAiiRチップは、市販の開発ボードのSoCに、TrustZoneで暗号化したDBTをソフトウェアとして実装したものなので、AIチップというよりは「AIモジュール」というのが正しいだろう。

「AiiRチップ」の概要（左）と今後の開発計画（右）（クリックで拡大）出典：エイシング

　出澤氏は「開発したい製品にAiiRチップをポン付けしてもらえば、DBTのAIアルゴリズム開発を今までよりも早期に開始できる。開発期間としては、ヒアリングからPoC（概念実証）の完了までで2～3カ月を想定している」と述べている。

オムロン、デンソー、JR東日本が採用、海外展開も模索

　エイシングの採用事例で代表的なのが、オムロンの「“超”現場型AI技術活用」だ^※）。同社では、バッテリーの電極フィルムなどの生産に用いる巻線機で、材料のつなぎ目やばらつきに基づく蛇行による不良が発生していた。不良の発生時間は10秒、巻き取り速度は秒速2mなので、不良発生区間は20mとなり、それらは廃棄しなければならない。

　これに対して、制御周期125μsごとに数十ms先の影響を予測するDBTベースのAIを導入することにより、不良の発生時間を3秒に減らすことができたという。

オムロンの「“超”現場型AI技術活用」の事例（左）。巻線機の不良発生時間を大幅に短縮できた（右）（クリックで拡大）出典：エイシング

　またデンソーとは、同社が開発しているドローンにAI制御を導入し、急な横風がきても安定して飛行できるようにする取り組みを進めている。JR東日本とは、冬季に用いる散水消雪機の効率化やブレーキ点検作業の自動化などにDBTが採用されている。

　エイシングは2019年、海外展開も強化する方針で、ドイツの自動車メーカーへの提案やシリコンバレーでの活動なども進めて行くとしている。

芽吹くか「組み込みAI」
第3次ブームを迎えたAI（人工知能）。製造業にとっても重要な要素技術になっていくことは確実だ。2017年からは、このAIを製品にいかにして組み込むかが大きな課題になりそうだ。
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2017年初時点では芽吹きつつあった程度の組み込みAI。今や大きな幹にまで成長しつつあり、2019年からは、組み込み機器を開発する上で組み込みAIは当たり前の存在になっていきそうだ。
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ルネサスエレクトロニクスがインダストリアルソリューション事業の戦略について説明。組み込みAI技術「e-AI」と超低消費電力プロセス技術「SOTB」の組み合わせにより「エンドポイントインテリジェンスを実現し、新市場を創造する」（同社執行役員常務の横田善和氏）という。
“ラインイベントゼロ”実現へ、オムロンが機械制御向けAIベンチャーと提携
オムロンは2018年11月29日、製造ラインで発生する不具合などをゼロにする“ラインイベントゼロ”を目指し、AIベンチャーのエイシングと提携し、制御機器向けAIエンジンを共同開発することを発表した。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
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前編では、AI（人工知能）と機械学習、ディープラーニングといった用語の説明から、AIを実現する技術の1つである機械学習が製造業を中心とした産業界にも徐々に使われ始めている話をした。後編では、機械学習を使ったデータ分析と予測モデル作成について説明する。