AI 時代のハードウェア戦略とリアルワールド AI への道 | Japan IT Week【秋】2025

2025年10月24日開催『Japan IT Week【秋】2025』で、ソラコム松下(max)が発表した資料です。

Transcript

1. AI 時代のハードウェア戦略と リアルワールド AI への道 Oct. 24, 2025 Japan IT Week【秋】2025 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下 享平 (Max / @ma2shita)
2. 株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下 享平 (まつした こうへい) "Max" • 静岡県民 新幹線通勤族 • 講演や執筆を中心に活動、登壇数700以上/累計 • 好きな言葉「論よりコード」 • X(旧Twitter): @ma2shita WiJG?, Public domain, via Wikimedia Commons
3. ロボットアーム(SO-101) + SmolVLM + MCP & 生成 AI
4. ソラコムのビジョンとミッション Making Things Happen for a world that works together IoTと、その先へ。 株式会社ソラコム / SORACOM, INC. 代表取締役社長 玉川 憲 拠点 日本、英国、米国 事業概要 IoT プラットフォームサービスの提供 証券コード 147A (東京証券取引所 グロース市場) soracom.com
5. ソラコムの戦略「リアルワールドAIプラットフォーム」 IoT / AI デバイス IoT コネクティビティ AI・クラウド 200種以上の パートナーデバイス SORACOM デバイス 通信モジュール センサー クラウド型カメラ SORACOM IoT コネクティビティ パートナー AI・クラウドサービス AWS / Microsoft / Google / OpenAI SORACOM クラウド データ蓄積・可視化・通知 データ転送・分配 リモート制御 AIデータ処理 IoT SIM 3G / LTE / 5G / LTE-M / NB-IoT LPWA / 衛星通信 Wi-Fi・有線向け VPN 現場《フィジカル》と、社内外のデータ《デジタル》のすべてを《AI》につなぎ 「実世界を動かす力」にしていく
6. ソラコムにおける生成 AI への取り組み状況 3月 ⚫ ChatGPT Plus の利用料を 従業員へ全額補助 7月 ⚫ 松尾研究所と共同で IoT × GenAI Lab を設立 ⚫ 蓄積済 IoT データの生成 AI による分析 SORACOM Harvest Intelligence 2025 2022 11月 ⚫ OpenAI、 ChatGPT を公開 3月 ⚫ Microsoft、Copilot を発表 ⚫ Anthropic、Claude を公開 7月 ⚫ IoT デバイスと 生成 AI を ローコードでつなげる SORACOM Flux (フラックス) 12月 ⚫ Google、Gemini を発表 4月 ⚫ OpenAI、GPT-4o 公開 8月 ⚫ OpenAI、ChatGPT の WAU が 7億人達成の見込み 2023 2024 7月 ⚫ 「OpenAI API プラット フォーム エンタープライズ 契約」を締結 ⚫ IoT と周辺データの統合・ 生成AI＋SQL で分析 SORACOM Query ⚫ 業務支援のための 生成 AI ボット SaaS Wisora (ウィソラ) (2025年10月現在)
7. 生成 AI で押さえておきたい知識 生成 AI これまでの機械学習(ML)や 深層学習(DL)と異なる点 ➢ 膨大な学習データを基に、人間の判断や 創造を支援する技術 ➢ 答えを見つけ出すだけでなく、答えを 創り出す用途にも広がる 【 キーワード 】 • 基盤モデル: 学習済みモデル 例) GPT-5、Claude 4、Gemini 2.5 等 • プロンプト: 基盤モデルから情報を 引き出す指示文 《 これまで 》 • “学習” フェーズ(作業)が必要 • 推論(実行)に専門知識が求められる 《 生成 AI 》 ✓ 学習フェーズが無い ― すぐ始められる ✓ ブラウザや API で利用 ― 誰でも使える
8. 生成 AI が活きるユースケースと要素技術 マルチモーダル情報の認識 ✓ 人以外からのデータ入力 ✓ 物体認識、 OCR、文字起こし ✓ 独立動作 ― オフラインファースト ✓ プロンプトジェネレーター ― クラウド・LLM への前処理 オフライン・ LLM 協調 UX 物理世界へのフィードバック ✓ 操作のアシスト ✓ 機器間の協調動作 データ加工・処理の自動化 ✓ 読み替え、整形や名寄せ ✓ 他データとの “意味による” 結合 時系列データへの適用 ✓ トレンドの言語化 ✓ 欠落データ発見や補完 ✓ 未来予測 生成AI ユースケース ５ 詳細はブログで マルチモーダル AI RAG (検索強化生成) ファインチューニング 時系列基盤モデル 時系列向けプロンプト デジタルツイン SLM (小規模言語モデル) フィジカル AI
9. エッジ AI クラウド AI 実世界を動かす力に AI を用いる考え方 AI 推論を行う場所や実装形態 データの発生源で推論 データの集約先で推論 フィジカル AI
10. マルチモーダル “画像読み取り”
11. 出典: 株式会社ソラコム. “三菱電機とソラコム・松尾研究所「IoT × GenAI Lab」が、 IoTと生成AIを応用した空調機器制御の実証実験を実施”. プレスリリース. 2024-07-11. https://soracom.com/ja/news/20240711-iot-genai-poc-report, (参照 2024-08-13). 複数のデータを基に意思決定 • センサーから得られた環境データ • 外部の天気情報から得られた環境データ • 空調機器の設定温度 • 空調利用位置検知システムの情報（画像/ 室内の温度のヒートマップ等） • 感性情報（オフィス勤務者からの快適性についての定期的なフィードバック） マルチモーダルがもたらす、生成 AI の効果 多角的な入力データが 高精度な成果へ
12. 生成 AI との付き合い方 Copilot “よき友” GPTs(GPT Builder)、RAG、 AI エージェント等 ストリーミングレスポンス、MCP Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock 等 今の業務に AI を「後付け」 代わりに働いてもらう Embed “部品” 製品やサービスに AI を「組み込み」 スマート化や新価値を創る
13. 生成 AI を組み込んだ製品例 ― “できなかったこと” を “できる” へ 撮影禁止 ページ 出典: 株式会社アイデミー. “現実世界をデジタル化してDXを推進！フィジカルコンピューティング”. Aidemy Business. 2024-09-12. https://aidemy.co.jp/news/14654/, (参照 2025-07-22). クラウド上の 生成 AI を利用
14. サービスや製品に生成 AI を組み込む アーキテクチャー • Amazon Bedrock • Azure OpenAI Service • Vertex AI (Google Cloud) • Llama (Facebook) • Phi (Microsoft) • DeepSeek [基盤モデル] 複数の基盤モデルや AIOps・ガードレール等の 非機能要件向けの機能も利用可能 データの完全なコントロールが可能、 ネットワーク接続に依存しない環境 ※ IaaS やローカルデバイス プラットフォーム型 クラウドプロバイダーが運用・提供 セルフホスト型 基盤モデルを自前※で運用・利用 API 型 開発元が直接 API を提供 • OpenAI API（GPT-5） • Anthropic API（Claude） • DeepSeek [API] 最新の基盤モデルがマネージドで 提供され、API 呼び出しだけで 即時利用
15. https://docs.m5stack.com/en/module/Module-llm (参照 2024-11-10) 出所: Don Reisinger. “MS、小型AIモデル「Phi-3-mini」を発表--性能は「GPT-3.5」に匹敵”. ZDNET Japan. 2024-04-24. https://japan.zdnet.com/article/35218152/, (参照 2024-11-06). 出所: IoTNEWS編集部. “セレンス、マイクロソフトと協業し車載向けの組込み型SLMモデル「CaLLM Edge」を 発表”. IoTNews. 2024-11-21. https://iotnews.jp/maas-case/258367/, (参照 2024-11-21). 出所: MONOist. “ラズパイ5にAIキットが登場、処理性能は13TOPS”. MONOist. 2024-06-05. https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2406/05/news086.html, (参照 2024-11-10).
16. ollama run gemma3[:4b] on RPi5 (vision)
17. デバイス上 “エッジ” で生成 AI を用いるユースケース ⚫ 設備の異常検知と緊急停止 ⚫ 作業員の安全監視と即時警告 ⚫ 画像を用いた品質異常の判断 ⚫ ロボのティーティング工数削減 即応性(低遅延)と自律性が求められる業務 ✓ 独立動作 ― オフラインファースト ✓ プロンプトジェネレーター ― クラウド・LLM への前処理 オフライン・ LLM 協調 UX 物理世界へのフィードバック ✓ 操作のアシスト ✓ 機器間の協調動作 デジタルツイン SLM (小規模言語モデル) フィジカル AI
18. https://ollama.com/search どのモデルが 適しているのか？
19. テクノロジーと社会の変化 1995～ 2005～ 2015～ デジタル化 インフラ データ活用 デジタル化 2025～ インフラ • 5G、LPWA、 衛星通信 データ活用 • 生成 AI IT インター ネット クラウド IoT 1994年 NSPIXP-1 運用開始 2006年 AWS サービス開始 2015年 SORACOM サービス開始 出典: (1) JPNIX, インターネット歴史の一幕：日本の最初のIX、NSPIXP-1, 慶應義塾大学環境情報学部/WIDEプロジェクト 中村 修, https://www.nic.ad.jp/ja/newsletter/No48/0330.html, 2011年7月 (2025年3月25日閲覧) (2) AWS Whitepaper, Overview of Amazon Web Services, Amazon Web Services, https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-overview/introduction.html, 2024年8月27日 (2025年3月25日閲覧) (3) SORACOM 公式ブログ, IoT プラットフォーム SORACOM リリース！, Ken, https://blog.soracom.com/ja-jp/2015/09/30/lift-off/, 2015年9月30日 (2025年3月25日閲覧)
20. 競争力の源泉は ハード “硬直な” ウェアから、ソフト “柔軟な” ウェアへ 出荷時が最高の状態 ソフトウェア更新が無く、 時間と共に相対的に劣化 買い替え理由は 「新しいソフトウェアでないと 使い物にならないから」 出荷時は最小の状態 ソフトウェア更新で、 ユーザーと共に成長 買い替え理由は 「新しいハードウェアによる 新たな体験を得たいから」 トラディショナルデバイス スマートデバイス
21. どの LLM / VLA(基盤モデル) が 適しているのか？ どうやって LLM / VLA を 更新するのか？ 進化し続ける AI をハードウェアに組み込む考え方 ✓ 進化する技術を扱う部分には 更新の仕組みが不可欠
22. サービスや製品に生成 AI を組み込む アーキテクチャー • Amazon Bedrock • Azure OpenAI Service • Vertex AI (Google Cloud) • Llama (Facebook) • Phi (Microsoft) • DeepSeek [基盤モデル] 複数の基盤モデルや AIOps・ガードレール等の 非機能要件向けの機能も利用可能 データの完全なコントロールが可能、 ネットワーク接続に依存しない環境 ※ IaaS やオンプレミス環境 プラットフォーム型 クラウドプロバイダーが運用・提供 セルフホスト型 基盤モデルを自前※で運用・利用 API 型 開発元が直接 API を提供 • OpenAI API（GPT-5） • Anthropic API（Claude） • DeepSeek [API] 最新の基盤モデルがマネージドで 提供され、API 呼び出しだけで 即時利用 【再掲】
23. サービスや製品に生成 AI を組み込む アーキテクチャーと実装要素 • Amazon Bedrock • Azure OpenAI Service • Vertex AI (Google Cloud) • Llama (Facebook) • Phi (Microsoft) • DeepSeek [基盤モデル] プラットフォーム型 クラウドプロバイダーが運用・提供 セルフホスト型 基盤モデルを自前※で運用・利用 API 型 開発元が直接 API を提供 • OpenAI API（GPT-5） • Anthropic API（Claude） • DeepSeek [API] LLM・VLA エッジへ配置 OTA (Over the Air) + 通信環境 LLM・VLA クラウドへ配置 API コール + 通信環境
24. IoT で利用できる通信技術 Wi-Fi PAN BLE, ZigBee, Wi-SUN LPWA LoRaWAN, Sigfox LTE-M, NB-IoT 通信距離 10m 30m 1km 10km 消費電流 100mA 20mA 通信速度 100bps 1kbps 1Mbps 10Mbps 450Mbps NFC RFID 5G セルラー 3G, LTE(4G) 近距離 《 中継パターン 》 長距離 《 直接パターン 》
25. IoT で LTE/5G を利用する利点 ⚫ 電源 ON でつながる 使用開始までの手間を削減、 使いやすいデバイスに ⚫ どこでも通信が確保できる 通信設備や配線工事が不要で、 利用環境を問わず使える 対象ユーザーや利用シーン拡大に 不可欠な通信技術 インターネット モノ
26. 株式会社MIXI 小さなお子さまをもつ親御さんのため に、子供が携帯しやすい「みてね」の 子ども向けGPSを開発。 高精度な位置情報とAI学習で自動で出 発・到着をお知らせ。お子さまの1日の 歩数や移動履歴も。 利用したSORACOMサービス： SORACOM Air, SORACOM Beam 協力パートナー：JENESIS株式会社 導入事例 サービス
27. 株式会社LIXIL 「LIXIL Toilet Cloud」 IoTで、トイレの利用状況をモニタ リングし、AIで清掃業務を最適化 するサービスを開発。効率化で人 手不足等の課題解決に貢献。 利用したSORACOMサービス：SORACOM Air 導入事例 サービス
28. 【参考】LIXIL Toilet Cloud https://speakerdeck.com/kanji_mihara/aws-iotdeshi-xian-sita-lixilnobizinesubian-ge-zu- zhi-nobi-karalixil-toilet-cloudmade (2025年10月15日参照) 物売りからサービスへ ― P19 より • 狙いとビジネスモデル • 組織間の分業と連携
29. 単機能ハードウェアは、使える人を広げる 使える人の数 少 多 機能の数 単機能 多機能 スマートフォン 単機能ハードウェア 《 IoTボタン等 》 お客様に 学んでもらう事
30. ハードウェアの単機能化とスマートデバイス CPUや マイコン 通信 モジュール ファームウェア スピーカー マイク AI スマートデバイス：ハードウェアには不変な機能のみ実装、機能の拡充はクラウド トラディショナルデバイス：機能のすべてをハードウェアに実装 AI・ストレージ ハードウェア クラウド ハードウェアと クラウドを一体で 「製品」 CPUや マイコン ファームウェア スピーカー マイク ハードウェア AI・ストレージ ハードウェアの限界が 機能の限界
31. アナタの現場作業をラクにする、クラウド型カメラサービス Soracom Cloud Camera Services 「ソラカメ」 sora-cam.com ― ソラカメ 定点 首振り Wi-Fi 商用 電源 大容量 LTE 商用 電源 大容量 LTE 太陽光 発電 屋内 屋外 自家発電 Wi-Fi + 電源だけで 始められる 1台 3,980円から 安価 & 手間なしの 導入 すぐに使える 現場の “目” マルチデバイスで ライブ映像視聴や クラウド常時録画(990円から/月) ※金額は税込・送料別 AI & API で 映像活用 AI 連携サービス “SORACOM Flux” や API で映像を AI で活かす 《 構成例 》 定点型カメラデバイス１台 ＋ クラウド常時録画７日間プラン 初月: 4,970円 翌月以降: 990円 豊富な機能と サポート マルチスクリーン表示や 大規模管理向け機能と 日本語でサポート
32. SORACOM Flux ― AI で転倒を検知、自動音声で電話
33. 単機能ハードウェア + 通信 + クラウド AI で スマートデバイスへ 単機能ハードウェア 通信 クラウド AI クラウド型カメラサービス
34. 単機能ハードウェア + 通信 + クラウド AI で スマートデバイスへ 単機能ハードウェア クラウド AI クラウド型カメラサービス スマートデバイス
35. IoT・カメラ × 生成 AI が 生み出す価値 物流 大塚倉庫株式会社 小売 生活協同組合コープさっぽろ ※実証実験 売場の在庫状況を生成AIで自動測定して通知 する仕組みを構築。人による映像確認や分析 の手間を削減し、在庫の時系列推移も数値化 ソラカメで静止画を定期的に取得し、 不正侵入者を生成AIで検知、通知する システムを開発。倉庫の安全性を強化
36. 《 新戦略 》 「リアルワールド AIプラットフォーム」 フィジカルとデジタルの両方、現実世界のすべてを AI につなぎ、 より良い未来を創造するリアルワールドAIプラットフォームへと進化します ソラコムが全てをAIにつなぐ 2025年 7月 発表
37. デバイス上 “エッジ” で生成 AI を実装する 課題とトレードオフ 部材価格、調達と互換性 ⚫ 推論速度と要求スペック ⚫ 高単価部品、EOL 対策設計 消費電力、電源確保 ⚫ 省電力化との両立が困難 AIOps の実装 ⚫ 継続的デリバリー、 セキュリティとガバナンス ⚫ OTA の実装と運用 費用対効果の 検証が不可欠 デバイス上で生成 AI を用いるユースケース 即応性(低遅延)と自律性が 求められる業務
38. デバイス上 “エッジ” で生成 AI を実装する 課題とトレードオフ Gemma3 (4b) on RPi5 (vision) では 実際には 3分以上かかっている 即応性(低遅延)と自律性が 求められる業務 費用対効果の 検証が不可欠 デバイス上で生成 AI を用いるユースケース
39. AI 時代のハードウェア戦略とリアルワールド AI への道 プラットフォーム型 クラウドプロバイダーが運用・提供 セルフホスト型 基盤モデルを自前※で運用・利用 API 型 開発元が直接 API を提供 LLM・VLA エッジへ配置 OTA (Over the Air) + 通信環境 LLM・VLA クラウドへ配置 API コール + 通信環境 高性能ハードウェア 単機能ハードウェア ハードウェアコスト・更新のしやすさ 即応性・自律性
40. AI の価値は、 AI の外側 “リアルワールドとの入出力” で決まる AI とリアルワールドをつなげるのが スマートデバイス
41. Making Things Happen for a world that works together IoT の「つなぐ」を簡単に