Service
Vision
エッジAIによる価値創出
あらゆるエッジにAIを
エイシングのミッションは、独自のエッジAI技術を用いて、インダストリー4.0やデジタル・トランスフォーメーション（DX）を促進し、豊かな社会を実現することです。
AI技術の進歩とともに、社会の隅々まで”知能化”が進んでいく未来が見えてきています。
当社はエッジAIの技術を通じて、自動車やFA（ファクトリー・オートメーション）、建設、化学、エネルギーなどの様々な産業領域の末端（エッジデバイス）にAIを実装し、人々の生活を変えていくことを目指します。
Technology
エイシングの技術
AIアルゴリズム開発
独自のエッジAIアルゴリズムを研究・開発。
エッジデバイスに超軽量実装、リアルタイムな学習・予測が可能なAiiR（AI in Real-time）シリーズをはじめとし、顧客ニーズに合わせた新たなAIアルゴリズムの開発も行います。
エッジデバイスに超軽量実装、リアルタイムな学習・予測が可能なAiiR（AI in Real-time）シリーズをはじめとし、顧客ニーズに合わせた新たなAIアルゴリズムの開発も行います。
エッジデバイスへのAI実装
マイコン等のエッジデバイスにAIを組み込む技術と知見。
既存の環境に合わせて実装を行うことが可能です。
既存の環境に合わせて実装を行うことが可能です。
エイシングのAI基盤技術
超軽量・高精度AI
汎用マイコンに組み込み可能な超軽量・高精度AIを開発しています。最も軽量なものでは、KB（キロバイト）オーダーのメモリで動作可能です。
汎用マイコンやボードへ組み込み可能な超軽量AI
逐次学習
エッジ側に組み込んだAIで、データの変動を逐次学習することができます。これにより環境変化への追従や機器個体差の補正などが可能です。
逐次学習により一般的なAIではできない変化への追従が可能
説明可能なAI（XAI）
推論結果に至るプロセスについて説明可能性を備えた独自のAIアルゴリズムにより、Deep Learningにおいて問題視されるブラックボックス化を回避することができます。
独自の木構造アルゴリズムにおける説明可能性
統合学習
各エッジ端末での学習により生成したAI学習モデルを統合することで、集合知モデルを構築、新たに別の端末での活用が可能です。
エッジでの学習結果を統合し集合知モデルを構築・活用
Projects
エッジAI導入領域
モビリティ・産業用車両
自動車や産業用車両における自動運転/無人操作にAIを活用。位置や加速度などのセンシングデータを元に、路面等の環境の変化に追従した自動化や無人化、既存制御よりも精緻な制御や自己位置推定、動作時の危険回避などを可能にします。
乗り心地や安全性向上のため、車体にかかる横加速度をAIで予測し制御
産業用機械・FA（Factory Automation）
産業用ロボットや生産ラインにおいて、 PID制御におけるAI自動パラメータ調整による立ち上がりの最適化、既存のフィードバック制御に加えてAI予測制御により外乱の影響を抑えることによる生産性の向上、説明可能なAI異常検知などが可能です。
モーターのPID制御におけるAI自動パラメータ調整
建設機械
ショベル、シールドマシン、クレーンなどの建設機械においても、AIの活用による精緻な制御や動作最適化が可能です。
機械の動作する計画線に対しAIで精緻に追従する制御、AIで振動を予測し抑制する制振制御などが可能です。
機械の動作する計画線に対しAIで精緻に追従する制御、AIで振動を予測し抑制する制振制御などが可能です。
無人での油圧ショベル掘削におけるAIを用いた精緻な自動制御
スマートデバイス・家電
人の操作や特性、環境などをAIが学習し、個々人や環境に合わせた機能最適化やレコメンドなどを可能にします。またこれらの端末で学習した結果を統合し、"集合知"として活用することが可能です。
AI搭載端末が人の年齢や性別ごとの特性を学習し、集合知を構築・活用が可能
エネルギー
ビル空調の快適化やプラントの省エネなどを目的に、最初に膨大なデータを用意しなくとも、現場から取得できるデータをAIが逐次学習することで、常に変化する環境を学習し最適な制御を実現します。
ビル空調においてAIで未来の温度を予測し制御指令値を設定