「エッジAIの導入が加速」「​​ノーコード開発の重要性が高まる」AI画像認識サービス開発・利用の最新動向がわかる調査結果を無料公開

アステリア株式会社が公式サイトで、ホワイトペーパー『AI画像認識サービス開発・利用の最新動向～エッジAI画像解析でのプラットフォーム活用への期待～』を無料公開した。

本資料は、調査・コンサルティング企業の株式会社アイ・ティ・アール（ITR）が手がけており、AI画像認識の開発・利用実態、エッジコンピューティングの利用状況や今後の利用意向などの調査とその分析結果について解説している。

ビジネスで注目を集め続けるDX（デジタル・トランスフォーメーション）において、重要な分野のひとつとなっているAI。その中でも活発に投資の動きがあるのが画像認識だ。

では、実際のAI画像認識の開発・利用実態はどうなのか。

本資料は、「AI画像認識技術を利用中または3年以内に利用予定の国内企業に所属する役職者（経営者・役員を除く）」を対象にアンケート調査し、課題やニーズを浮き彫りにしている。つまり、現場のリアルな意見を垣間見ることができる。

本記事では、その調査の結果と考察を一部抜粋してご紹介していく。

 

AI画像認識において、エッジAI導入が大幅に進むと予想

本資料は、「コロナ禍で加速するデジタル投資」から始まり、「AI画像認識の取り組み実態」、「AI画像認識の開発・運用管理」、「テクノロジ導入の指針」という4つの章で構成されている。

すでにAIを導入済みの企業も、これから導入あるいは検討中という企業にも、とくに注目してほしいのは、「AI画像認識の開発・運用管理」の部分だ。

クラウドAIとエッジAIの概要

AI画像認識は大まかに分けて、スマートフォンやネットワークカメラなどのエッジ側で解析するエッジAIと、エッジ側で収集したデータをクラウドで解析するクラウドAIの、2つの稼働形態がある。

本資料では、現在最も注力しているAI画像認識の方式、および今後利用したい方式について調査。その結果を見ると、現在はクラウドAIによるAI画像認識が半数を占めるものの、今後はクラウドAIから、クラウドAIとエッジAIのハイブリッドへのシフトを考えている担当者が多いようだ。

現在および今後利用するAI画像認識の方式

エッジAIは、端末側で解析するため、通信する必要がなく、解析処理のリアルタイム性が高い。加えて通信コストも抑えられるうえに、個人情報やプライバシー、機密情報の漏洩リスクも低減可能という特徴もある。

これらの利点を認識している企業が多いため、今後は、クラウドAIとエッジAIのハイブリッド環境へのシフトが加速すると考えられる。本調査の結果では、エッジAIの利用企業は現在の合計34%から、今後は61%（「クラウドAIとエッジAIのハイブリッド」を含む）へと倍近く増えると予想される。

ノーコード／ローコード開発はAI画像認識サービスでも増加

もうひとつ注目なのは、AI画像認識の開発手法だ。近年では、AI画像認識に限らず、プログラムコードをいっさい記述しない「ノーコード」、あるいはGUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）利用でコード記述が少ない「ローコード」による開発が増えている。

AI画像認識サービスの開発方法

AI画像認識の現場でも、ローコードが45％、ノーコードが30％と、すべてのプログラムコードを記述して開発する「プロコード」より採用されていることがわかった。

では、ノーコードとローコードの優位性とは、どういった点なのか。それを調査したのが、下記の図だ。

利用者が感じる開発手法の特性に対するメリット／デメリット

目につくのは、「開発者の生産性」と「開発スピード」だ。ノーコード／ローコードにメリットがあるとする利用者が約5割に上り、メリット面でプロコードに対して10ポイント以上の差をつけた。デメリットにおいても、ノーコード／ローコードのほうが10ポイント以上少ない。

このことから、開発の現場では、ノーコード／ローコードのほうがプロコードよりも生産性が高く開発スピードも速い、という認識を持つ人が少なくないことが伺える。

プロコード利用者もノーコード／ローコードの重要性を認識

ノーコード／ローコードの採用が増えていること、メリットを感じている利用者が多いことに加え、本資料では導入の重要性も指摘している。

AI画像認識サービスをプログラミング知識不要で開発できる重要性

プログラミング知識不要で、GUIベースのノーコードで開発できることの重要性を聞いてみたところ、「重要」（34％）と「やや重要」（56％）の、合わせて9割が重要だと考えていることがわかった。

本調査では、プロコード利用者は23%だが、ノーコードの開発は重要ではないとする回答者（「重要でない」と「あまり重要でない」の合計）は1割強にとどまっている。これにより、プロコード利用者もノーコードの開発を重要だと考えていることがわかる。理由として、「将来的には開発・製造部門やマーケティング部門、ビジネス部門などが、自らAI画像認識サービスを開発できるようになることが望ましい、と考えている」と推察している。

さらに詳しい分析と考察を読みたい方は、ぜひ、本ホワイトペーパーをダウンロードして確認してほしい。

ノーコードで簡単にAI画像認識の開発ができるGravio

本資料を無料公開しているアステリアの「Gravio」は、ノーコードで汎用的なカメラや各種センサーによるデータとさまざまなシステムの連携を容易に実現できる、AI/IoT統合型エッジコンピューティングプラットフォーム。

現場主導のDXを推進するための強い味方となるノーコードエッジウェアとして注目されている。

直感的な画面設計による簡単な操作で、エッジ上でさまざまなデータを収集、管理できるとともに、データにもとづいた各種アクションを自動的に実行できる。

また、初期費用無料で、各種センサーの無償貸出プログラムがあり、月額500円〜と導入の手軽さも魅力だ。費用は全プランがサブスクリプションで、500円ではじめる小規模・部分導入向けのプランから、顔認証などの高度なAIとIoTの統合利用が可能な大規模向けプランまで幅広い。

7月25日にリリースされたGravio最新バージョンでは、AIによる画像推論機能がさらに強化されている。プリインストールの推論モデルに加え、ユーザーが作成したオリジナルの画像推論モデルもノーコードでシームレスに利用可能となった。

さらにGravio最新バージョンでは、ゲートウェイの各種ポート追加、センサーの死活監視や対応センサーの拡大によりIoT機能も強化され、さらなる業務の自動化、遠隔化のニーズに対応できるようになっている。

『AI画像認識サービス開発・利用の最新動向～エッジAI画像解析でのプラットフォーム活用への期待～』が無料公開中

【目次】
第1章　コロナ禍で加速するデジタル投資
・コロナ禍におけるIoTおよびエッジコンピューティングへの投資動向
・進むAI関連ソリューションへの投資
第2章　AI画像認識の取り組み状況
・本人確認などのセキュリティ用途の顔認証が先行
・課題となるAI画像解析の正確性とコストのトレードオフ問題
第3章　AI画像認識の開発・運用管理
・予測されるエッジとクラウドのハイブリッド環境へのシフト
・ノーコード/ローコード開発手法の重要性
第4章　テクノロジの活用指針
・AIに特化した演算処理装置のニーズの高まり
・プラットフォームによる開発・運用管理の負荷軽減ニーズ
・Appendix

本資料は「AI画像認識の導入状況や課題について知りたい」「AI画像認識の開発動向を知りたい」「今後のAI画像認識の行方が気になる」という方に必読の内容となっている。気になる方は、今すぐ特設ページからダウンロードしてほしい。

【調査概要】

• 調査名：AI画像認識利用動向調査
• 実施期間：2022年6月7日～6月10日
• 調査方法：ITR独自パネルを対象としたWebアンケート
• 調査対象：AI画像認識技術を利用中または3年以内に利用予定の国内企業に所属する役職者 （経営者・役員を除く）
• 有効回答数：394件