首都高 Open Innovation Challenge -Local 5G Open Lab- 採択（2026年9月）
現場の端末で動くAIを、実機で確かめる。
カメラ画像の認識・異常検知から、現場の端末でAIを動かすためのモデル軽量化・推論検証まで。利用環境、処理速度、データの取扱条件を確認し、実証と実装をご支援します。
採択
首都高 Open Innovation Challenge -Local 5G Open Lab-
首都高速道路株式会社が主催し、株式会社eiiconが運営するアクセラレーションプログラム「首都高 Open Innovation Challenge -Local 5G Open Lab-」の採択企業6社のうちの1社に選出されました（65件の応募から6社を採択）。2026年9月より、ローカル5GとAIを活用した道路維持管理の高度化に向け、首都高速道路株式会社と技術検証を進めます。
主催首都高速道路株式会社（運営：株式会社eiicon）
期間2026年9月〜 技術検証
採択のお知らせを読むエッジAIは、カメラやセンサーに近い端末でAIの処理を行う技術です。画像をすべてクラウドへ送る構成と比べ、通信量や通信による待ち時間を抑える構成を検討できます。
通信が止まったときの動作や、機器の性能・電力には制約があります。端末だけで処理するか、クラウドと組み合わせるかは、対象業務と運用条件に応じて決めます。
技術の概要：NVIDIAによるエッジAIの解説（英語）
点検や設備管理で使う画像から、確認すべき異常の候補を抽出する仕組みを検討します。撮影条件、見逃し、誤検知、人が確認する手順を評価します。
クラウドへの常時送信が難しい現場に向け、端末側で画像を処理する構成を検証します。端末の性能、消費電力、通信条件から実行できるモデルを選びます。
既存の画像認識モデルを現場の機器で動かしたい場合に、モデルの軽量化と処理速度を検証します。精度とのバランスを確認し、採用する構成を判断します。
認識したい対象、撮影環境、端末、ネットワーク、データの利用条件を整理します。
評価用データと判定基準を決め、画像認識の精度や誤検知の傾向を確かめます。
処理速度、メモリ、電力、連続稼働時の挙動を確認します。検証結果をもとに本番実装の可否を判断します。
担当者への通知、記録、モデル更新、機器故障時の対応を設計します。開発・保守の担当範囲を見積もりに明記します。
画像認識・産業AI研究室では、現場の撮影条件に対応する認識技術と、エッジ推論への実装を研究テーマとしています。関連する画像認識の技術実績には、代表者の前職での担当案件を含みます。各事例の端末構成やエッジAIとしての導入実績を示すものではありません。
対象業務と利用環境を伺い、検証する範囲と進め方をご提案します。