クラウドなしのスマート：なぜAizipがどこでも実行できるAIに注力しているのか

人工知能の世界では、主にChatGPTやGeminiのような大規模なクラウドベースのモデルに焦点が当てられています。しかし、ウェアラブルデバイス、産業機器、スマート家電などの小型デバイスでAIを必要とする多くの業界にとって、これらの大きなモデルは実用的ではありません。

2020年にカリフォルニア州クパチーノに本社を置く米国のスタートアップAizipは、エッジデバイス上で直接動作するマイクロAIモデルを開発することで名を馳せ、常時クラウドアクセスの必要性を排除しました。同社のアプローチにより、リアルタイムでローカライズされたAI処理が可能になり、迅速で、コスト効率が高く、スケーラブルで、プライバシーにも配慮されています。

知覚から言語へ：AizipのAI進化

Aizipが最初に立ち上げたとき、その主な焦点は音声、視覚、時系列データを処理する知覚モデルの開発にありました。これらのモデルは、風の音などの音を解釈したり、周囲の状況を理解するために視覚データを処理したりすることで、デバイスが環境を理解するのを助けます。

「私たちは知覚モデルから始めました。なぜなら、そこに最も即時的なニーズがあると考えたからです」とAizipの共同創設者、会長、CEOであるYan Sunは言いました。「私たちは、風の音やガラスの割れる音のような、従来のシステムでは対処されていない特定の問題を解決する手助けができました。これらは従来のモデルにとって難しい課題ですが、私たちのアプローチでは効率的に対処できました。」

知覚モデルでの成功を基に、Aizipはすぐに小型言語モデル（SLM）に注目しました。これは戦略的な動きであり、よりローカライズされたリアルタイムAIの需要が明らかになってきました。「小型言語モデルへの移行は数年前に起こりました。私たちは小型デバイスでの大規模モデルの限界を見たからです」とYan Sunは言いました。「私たちは、クラウドなしでローカルに動作できるものが必要であり、企業にとって迅速かつ安全なソリューションを提供する必要がありました。」

小型モデルで現実の問題を解決する

Aizipの小型言語モデルと知覚モデルは、すでにさまざまな業界で活躍しています。彼らの主要な成功事例の一つは、ソフトバンクとの協業で、AizipのAIがネットワークアクセスが乏しい遠隔地で働くモバイル従業員を支援するために展開されました。

このケースでは、Aizipはスマートフォンに直接埋め込むことができるコンパクトな言語モデルを展開しました。このモデルは、会社の規則、サービスマニュアル、よくある質問などの複雑な内部クエリを処理するように訓練され、常時クラウドアクセスを必要とせずに関連するコンテンツを引き出すために、検索強化生成（RAG）を使用しました。このモデルは、ソフトバンクの内部プライバシー設定に応じて、機密文書の処理を避けるように調整することもできました。

「モデルがオフラインで機能し、役立つ迅速な応答を返すことが重要でした」とYan Sunは言いました。「日本中の現場で働く数千人のソフトバンク従業員にとって、それは大きな違いを生みました。」

Aizipの技術は、ウェアラブルデバイスやスマートグラスなどの消費者製品にも実装されており、AIが音声やセンサーデータをローカルで処理することで、迅速で応答性の高いインタラクションを実現しています。「スポーツヘッドフォンで風の音をフィルタリングしたり、スマートヘルメットで音声を強化したりするために、私たちのモデルはユーザー体験を向上させるリアルタイムの結果を提供します」とAIビジョングループのリーダーであるYen-Chi Hsuは言いました。

課題を克服する：堅牢性とプライバシー

Aizipにとっての重要な課題の一つは、ユーザーが期待する精度と堅牢性を、小型モデルが維持することです。Yan Sunは、モデルの小ささにもかかわらず、精度を犠牲にすることはできないと強調しました。「小型モデルは、大型モデルとスケールや精度で競うことはできませんが、特定のアプリケーションにおいて堅牢であるように設計しています」と彼は言いました。「たとえば、モデルの範囲が音声認識のような特定のタスクに定義されている場合、そのタスクを非常にうまく実行しますが、設計を超えた質問には答えようとはしません。」

このアプローチは、小型モデルがアプリケーションの範囲を超えない高い精度を提供することを保証し、Aizipが医療、産業監視、消費者電子機器などの分野で成功を収めるのに役立ちました。

未来を見据えて：AizipのエッジAIに対するビジョン

今後、Yan SunはエッジAIの重要性がますます高まると考えています。「エッジAIはゲームチェンジャーになるでしょう。デバイスがよりスマートになり、より多くの製品が接続されるにつれて、ローカルで動作できる小型で効率的なモデルの必要性は増すばかりです」と彼は言いました。

Aizipは、自動車システム、スマートシティ、医療などの分野に拡大し続ける計画であり、エッジAIがリアルタイムの意思決定やデータ分析において大きな違いを生むことができます。「私たちの技術は消費者電子機器だけのものではありません。医療のような分野でのエッジAIの潜在的な応用は非常に大きいです。そこでは重要なデータのリアルタイム監視が不可欠です」とYan Sunは説明しました。「私たちはAIをよりアクセスしやすく、効率的にすることにコミットしており、これは始まりに過ぎないと信じています。」

50人以上の従業員を擁するAizipは、ローカライズされたAIソリューションに対する高まる需要を捉えることができました。AI開発と組み込みシステムの両方における専門知識により、同社は限られた計算能力を持つデバイスでシームレスに機能する技術を構築することができました。

「私たちのチームはAIの専門家、ハードウェアエンジニア、プロダクトマネージャーのバランスが取れています」とYen-Chi Hsuは言いました。「この多様なスキルセットにより、高性能なAIモデルを構築するだけでなく、実世界で効果的に実装できることを保証します。」

ウェアラブルや産業用途での取り組みに加えて、AizipはTrek Bikesと提携し、サイクリングの世界にエッジAIをもたらしています。このコラボレーションは、小型AIモデルをサイクリング技術に統合し、リアルタイムデータ処理とユーザー体験を向上させます。

より多くの業界がエッジAI革命を受け入れる中、Aizipは成長を続けるための良い位置にあり、小型で効率的なモデルを使用して企業が現実の問題を解決するのを助けるスケーラブルなソリューションを提供しています。