制約のあるハードウェア — 工場フロア、車両、医療機器、小売キオスク — に高性能なAIモデルをデプロイします。エッジハードウェアで本番稼働するSLMを選択、最適化、デプロイします。
工場フロア、車両、遠隔地は不安定またはインターネット接続がない
クラウドAIのレイテンシ（往復200〜2000ms）はリアルタイムの物理制御ループには遅すぎる
データ主権の規則により、規制産業の機密センサーデータのクラウド送信が禁止されている
ほとんどのチームはベンチマークだけでなく本番で実際に動作する小型モデルを知らない
エッジハードウェア向けの量子化とランタイム選択は高度に専門化されており、標準的なガイドでは対応できない
ハードウェア制約マッピングからOTAアップデート付きの本番エッジデプロイまでの6段階。
ハードウェア仕様（RAM、CPU/GPU/NPU、電力予算）、接続プロファイル、レイテンシ要件、動作環境（温度、振動、粉塵）を文書化します。
Phi-4-mini、Gemma 3 1B/4B、SmolLM2、Qwen 2.5小型モデルを、クラウドベンチマークだけでなく、ターゲットハードウェア上の自社タスクでベンチマークします。
ターゲットランタイムとハードウェアアクセラレーター（NVIDIA Jetson、Snapdragon、Apple Neural Engine）に基づき、INT4 GGUF（llama.cpp）、INT8 ONNX、またはTFLiteに変換します。
プラットフォームに基づいて、llama.cpp（CPU/GPU）、ONNX Runtime（クロスプラットフォーム）、ExecuTorch（モバイル/組み込み）、またはTransformers.js（ブラウザ/WASM）から選択します。
既存のエッジアプリケーションと統合するREST API、組み込みC++バインディング、またはWebAssemblyモジュールを構築します。
モデルバージョニングと再接続時プッシュ更新を実装し、手動介入なしにエッジデバイスが新しいモデルバージョンを受信できるようにします。
クラウド接続が利用できない、遅すぎる、または禁止されている工場フロア、車両、医療機器、IoTプラットフォーム向けの製品を構築している方。制約のあるハードウェアで完全オフラインで動作するAIを望む方。自動車OEM、産業機械メーカー、医療機器会社、またはIoTプラットフォームビルダー。
Raspberry Pi 5（8GB RAM）はllama.cpp経由でSmolLM2 1.7B INT4を約3トークン/秒で動作させることができ、キーワード抽出、分類、シンプルなQ&Aに十分です。リアルタイム応答には、Jetson Orin NX（16GB、1024コアGPU）がPhi-4-mini 3.8B INT4を20〜40トークン/秒で動作させます。
Phi-4-mini 3.8Bは推論タスク（数学、構造化分析）でリード。Gemma 3 4Bは多言語対応と一般的な指示追従でリード。SmolLM2 1.7BはCPUのみのハードウェアで最速。Qwen 2.5 1.5Bは中国語/多言語に最強。すべての候補を特定タスクでベンチマークします。
構造化タスク（分類、抽出、テンプレート生成）では、タスク固有のファインチューニング後にSLMはGPT-4の精度の80〜95%を達成します。自由形式の推論では60〜80%を期待してください。デプロイを確約する前に必ず特定タスクのベンチマークを実施します。
はい。再接続時に新しい量子化モデルファイルをエッジデバイスにプッシュするOTA更新パイプラインを実装します。モデルバージョニング、ロールバックサポート、段階的ロールアウト（カナリア → 10% → 50% → 100%）がすべて含まれています。
はい。ONNX RuntimeとAutomotive グレードのQualcomm SnapdragonまたはNVIDIA DRIVEハードウェアを使用した自動車向けAIパイプラインを設計してきました。OBD-II統合、CANバスデータ取り込み、AUTOSARに対応した統合パターンがすべてスコープ内です。
このサービスがお客様の具体的な課題にどう対処し、実際の成果を生み出すかを話し合いましょう。