■ データは「持っているだけ」では意味がない

‍

工場、物流、店舗、建物、農場──あらゆる現場で、日々さまざまなデータが生まれています。

温度、湿度、電力量、稼働時間、振動、通過回数、カメラ映像、在庫数、音声、位置情報。

しかしその大半は「収集されたまま、見られていない」「保管だけされていて活用されていない」という現実があります。

原因は明確です：

• クラウドに上げるコストと時間がかかりすぎる
• データ分析スキルが社内にない
• 誰かに頼むにも高すぎる
• 分析してもすぐには現場に反映できない

つまり、「使いたくても、使えない」構造に多くの企業が閉じ込められているのです。

‍

■ “溜めるだけ”の時代から、“現場で回す”時代へ

‍

そこで登場するのが、「ローカル処理 × AI」という解決策。

つまり、センサーや機器がある現場のすぐそばに、**小型AI処理ユニット（エッジDC）**を設置し、データをクラウドに上げることなく“その場で分析・判断・出力”するモデルです。

このアプローチのポイントは、次の3つです：

1. 通信を介さず即処理：ネット回線の混雑や断絶に左右されず、リアルタイムに動ける
2. 費用が抑えられる：クラウド契約・サーバー維持・分析委託などのコストが不要に
3. 現場の意思決定が早くなる：すぐにフィードバックでき、作業改善や品質向上に直結

「分析はデータサイエンティストがやるもの」「中小企業にはハードルが高い」──そんな時代は終わりました。

いまは“現場に強い会社こそ、AIの価値を使える時代”なのです。

‍

■ こんな現場に、エッジ×AIが効く

‍

• 工場：振動・温度・圧力などの微細な変化をAIが分析し、異常兆候を即検知
• 物流倉庫：入出荷データをもとに、ピッキング導線や人員配置をリアルタイム最適化
• スマート店舗：人流や来店者行動をAIが現地で解析し、売場レイアウトを自動調整
• 農場：気温・日射・水量データを使って、その場で給水や遮光を自律制御
• 設備保全：センサー値と稼働ログをAIが突合し、保守タイミングを予測

データを「貯めて後で分析」するのではなく、「出たそばから使う」。このスタイルが、あらゆる現場の“判断スピード”を変えていきます。

‍

■ Asset Marsが支援する“始めやすい”導入モデル

‍

Asset Marsでは、以下のような段階的な導入をサポートしています：

• Step1：可視化から
  • センサー・ログデータの種類と保存形式を整理
  • どんなAI処理ができるかを現場視点でマッピング
• Step2：PoC構築
  • 小型エッジ機器（Jetson等）＋AI軽量モデルで実証
  • 数週間単位でのテスト設計・設置・ログ取得を支援
• Step3：実装・運用
  • 成果をもとに機能強化／設備連動へ拡張
  • 電源・通信・設置環境の最適化も一括対応

AIそのものは“魔法の箱”ではありません。
でも、Asset Marsは「動かし方」「始め方」まで含めて設計することで、
“AIを使える現場”を、日本全国に作っていきます。

‍

まとめ：誰の手にも届くAIを、現場のそばに

‍

「持っているだけで使えないデータ」は、もう終わり。

これからは、センサーの横でAIが考え、判断し、動き出す世界へ。

Asset Marsは、ローカル処理型AIとエッジDCを通じて、データ活用を一部の専門家や大企業だけのものにせず、**“データ活用の民主化”**を進めていきます。

それは、工場でも、農場でも、地方都市でも、マンションの地下室でも。
すべての現場に、AIを根づかせるための地ならしを、私たちは始めています。

‍

関連キーワード：エッジAI、ローカルAI処理、現場DX、中小企業 AI導入、センサーデータ活用、AI可視化、AI民主化、データ利活用 PoC、現地処理AI、Jetson PoC、スマートファクトリー エッジ