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公開：2025-02-19

ヘッドウォータースとTEDがSLM活用のエッジAIを共同検証、産業向けソリューション開発を加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ヘッドウォータースとTEDがエッジAIの共同検証を実施
• SLMとMicrosoft IoT Edgeでファインチューニングを検証
• 産業分野でのエッジAIソリューション開発を推進

ヘッドウォータースとTEDによるエッジAI共同検証の取り組み

ヘッドウォータースと東京エレクトロン デバイスは、Phiモデルを中心としたSLMとMicrosoft IoT Edgeを活用したエッジAIの共同検証を2025年2月17日に発表した。産業市場でエッジAIの重要性が高まる中、両社の技術力とサービス提供力を組み合わせ、次世代産業を支えるエッジAIソリューションの運用検証を実施している。^[1]

Microsoft Oliveを活用したモデル量子化やLoRA/QLoRAファインチューニングにより、Phiモデルなどのマルチモーダル処理能力を検証した。Azure IoT Edge for Linux on WindowsやAzure Container Registryを活用し、クラウドとエッジによるデータ連携の有効性についても検証を進めているところだ。

両社は共同検証で得た成果を活かし、保全レポートの作成やオフライン生成AIボットの構築など、業界特化型のエッジAIソリューションを提供していく方針を示した。産業界におけるエッジAIの普及を加速させ、顧客の業務効率化と競争力向上を支援する取り組みを展開している。

エッジAI共同検証の概要

ヘッドウォータースの詳細はこちら

SLMについて

SLMとは小規模言語モデル（Small Language Model）の略称で、LLMよりもサイズが小さく軽量化された言語モデルのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 高速なトレーニングと推論が可能
• リソース効率が高くコストパフォーマンスに優れている
• エッジコンピューティングに適しセキュアで機密性が高い

SLMはリソースに制約のあるデバイスやエッジコンピューティング環境での活用に適しており、製造現場での異常検知や医療分野での診断補助、小売業での顧客体験向上など、様々な業界でのイノベーションが期待されている。エッジデバイス上で直接処理を行うため、クラウド依存を抑えつつ高度なAI機能を実現できる点が特徴だ。

エッジAI×SLMの共同検証に関する考察

ヘッドウォータースとTEDによるエッジAI共同検証は、産業市場における技術革新の重要な一歩となっている。特にSLMを活用したエッジAIの実用化は、データの機密性確保と処理の即時性という産業界の要求に応える画期的なソリューションとなる可能性を秘めているだろう。

今後の課題として、多様な産業分野における具体的なユースケースの開発や、エッジデバイスのハードウェア性能との最適なバランスの模索が挙げられる。これらの課題に対しては、両社の技術力を活かした継続的な検証と改良が不可欠となるはずだ。

期待される展開として、製造業や医療分野におけるリアルタイム処理の実現や、セキュリティ要件の高い金融分野での活用が考えられる。エッジAIとSLMの組み合わせは、次世代の産業基盤を支える重要な技術となることが予想されるだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「東京エレクトロンデバイス と共同で「SLM×Microsoft IoT Edge×ファインチューニング」を活用したエッジAIの検証を行いました | 株式会社ヘッドウォータースのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000217.000018045.html, (参照 25-02-19).
2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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