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2021年3月24日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　富士通研究所は、多数のカメラ映像をリアルタイムに解析するシステムを、以前よりも低コストで設計できる技術を開発した。作業員のモニタリングによる作業効率化や品質向上など、製造現場の業務効率化の用途を想定している。主にローカル5Gを導入した工場などでの利用を促す構えだ。

　実証では、製造業の組立工場を想定し、作業員の作業活動を撮影したフルHDカメラ16台分の映像から、組付け作業ミスと運搬物の滞留をAIで検出するシステムを構築した。今回開発した手法を適用することで、作業ミスを数秒でフィードバックできたほか、システム全体のコストを最大3分の1まで削減できたという。

　背景として富士通研究所は、製造現場でデータ収集が困難な手作業の組み立て工程などにおいて、カメラとAIを使った映像解析を活用する動きが広がっていることを挙げる。作業手順のミスや危険な動作などを、映像からリアルタイムに検出し作業員に知らせることで、作業品質や効率の低下を防ぐ。また、ローカル5Gによって、工場全体の映像を収集可能になった状況もあるという。

工程ごとに処理を分割し、エッジとデータセンターで分担

　富士通研究所によると、従来の映像解析処理は、現場に設置したGPU搭載サーバー（エッジサーバー）だけで行っていたという。この手法の場合、負荷のピーク時を想定したサーバー台数をあらかじめエッジ側に整備しておく必要がある。GPU搭載サーバーは高価なのでコストがかさんでいた形だ。

　今回開発した新手法では、映像解析処理をデータセンター内のサーバーと、作業現場に近いエッジサーバーで分担する（図1）。映像処理の負荷変動をクラウド側で吸収することで、映像解析システムを以前よりも低コストで設計・構築できる。

図1：エッジとデータセンターの連携によるシステムコスト削減効果（出典：富士通研究所）
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　まず、映像解析処理を、入力処理や色調整などの前処理と、AIによる解析処理や表示などの後処理に分割し、それぞれをコンテナ化する。こうして分割したコンテナを、データセンターに集約したGPUサーバーと安価なエッジサーバーに振り分けて実行する仕組みをとる。

●Next：個々のコンテナを自動配備する仕組み