サービス概要
最先端のアーキテクチャ探索
ニューラルアーキテクチャサーチ技術を活用し、お客様の特定のユースケースに最適なモデル構造を自動的に発見します。従来の試行錯誤的なアプローチと比較して、探索時間を大幅に短縮しながら、より高性能なアーキテクチャを見つけることができます。
探索プロセスでは、精度だけでなく、推論速度、メモリ使用量、消費電力などの実用的な制約条件も考慮します。これにより、研究室での性能だけでなく、実際の運用環境で真に価値を発揮するモデルを構築できます。
エッジデバイスでの実行を前提とした軽量モデルから、クラウド環境での高精度モデルまで、お客様の要件に応じた最適解を提供します。
包括的な最適化技術
量子化技術
モデルの重みと活性化を低精度表現に変換し、メモリ使用量と計算コストを削減します。
プルーニング手法
不要なパラメータを削除することで、モデルサイズを削減しながら精度を維持します。
知識蒸留
大規模モデルの知識を小規模モデルに転移し、高性能な軽量モデルを実現します。
ハードウェア対応最適化
ターゲットハードウェアの特性を考慮した構造最適化を実施します。
成果物
最適化されたモデル、詳細なベンチマークレポート、各種プラットフォーム向けのデプロイメントガイドラインを提供します。お客様のチームが自立して運用・改善できるよう、技術移転も含まれます。
期待される成果
推論速度の向上
アーキテクチャ最適化により、同等の精度を維持しながら推論速度を大幅に改善します。
モデルサイズ削減
量子化とプルーニングを組み合わせることで、モデルサイズを大幅に圧縮できます。
消費電力削減
エッジデバイスでの運用において、バッテリー寿命の延長と運用コスト削減を実現します。
実際のプロジェクト事例
スマートフォンアプリでの物体検出
リアルタイム物体検出モデルをモバイルデバイス向けに最適化し、フレームレートを30fpsから60fpsに向上。同時にアプリサイズを40MB削減し、ユーザー体験を改善しました。精度の低下は2%未満に抑えられています。
IoTセンサーでの異常検知
組み込みデバイス上で動作する異常検知モデルを開発し、クラウド通信なしでリアルタイム判定を実現。消費電力を従来比で70%削減し、バッテリー交換頻度を年4回から年1回に減少させました。
医療画像診断支援システム
高精度な画像分類モデルを診断装置のエッジコンピュータに実装。患者データの外部送信が不要になり、プライバシー保護とレスポンス時間の改善を両立。推論時間を5秒から1秒以下に短縮しました。
使用技術とツール
探索アルゴリズム
進化的アルゴリズム
遺伝的プログラミングによる効率的なアーキテクチャ空間の探索
強化学習ベースNAS
報酬関数を用いた最適アーキテクチャの段階的発見
微分可能アーキテクチャサーチ
勾配ベースの高速な探索手法で探索時間を短縮
ベイズ最適化
少ない試行回数で最適なハイパーパラメータを発見
最適化フレームワーク
TensorFlow Lite
モバイルおよび組み込みデバイス向けの軽量化
PyTorch Mobile
クロスプラットフォーム対応のモデル最適化
ONNX Runtime
多様なハードウェアでの高速推論を実現
Neural Architecture Search Libraries
AutoML、NNI、Optunaなどの専門ツールを活用
対応デバイスとプラットフォーム
スマートフォン、組み込みデバイス、エッジサーバーなど、多様なハードウェア環境に対応したモデル最適化を提供します。
iOS / Android
ARM / x86
GPU / NPU
エッジサーバー
品質保証とベストプラクティス
モデル検証プロセス
多角的な性能評価
精度、速度、メモリ使用量を総合的に評価し、バランスの取れた最適化を実現します。
バイアス検出
モデルの公平性を検証し、特定グループへの偏りがないか確認します。
ロバストネステスト
ノイズや外れ値に対する耐性を検証し、実環境での安定性を確保します。
デバイス上でのベンチマーク
実際のターゲットデバイスで性能を測定し、期待値との乖離を防ぎます。
デプロイメント支援
統合サンプルコード
各プラットフォーム向けの実装例を提供し、スムーズな統合をサポートします。
詳細なドキュメント
モデルのアーキテクチャ、最適化手法、パフォーマンス特性を文書化します。
技術移転
チームメンバーへのトレーニングを実施し、自立的な運用を可能にします。
継続的改善支援
新しいデータやハードウェアへの適応方法をガイドします。
このサービスが適している企業
モバイルアプリ開発企業
オンデバイスAI機能を実装したい、またはアプリのレスポンス速度を改善したい企業に最適です。
IoT・エッジコンピューティング
限られたリソースでAI機能を実現したい、または通信コストを削減したい企業に適しています。
自動車・ロボティクス
リアルタイム性と低消費電力が求められる組み込みAIシステムの開発に効果を発揮します。
こんな課題をお持ちの企業に
既存のモデルが重すぎてターゲットデバイスで動作しない
推論速度が遅く、ユーザー体験を損ねている
バッテリー消費が大きく、長時間の運用が困難
クラウド通信のコストや遅延が問題になっている
手動でのアーキテクチャ設計に時間がかかりすぎる
プライバシー保護のためオンデバイス処理が必須
成果の測定と追跡
最適化効果の定量評価
ベースラインモデルと最適化モデルを複数の指標で比較し、改善効果を明確に示します。お客様のビジネス目標に合わせた評価軸を設定します。
性能指標
入力から出力までの処理時間を測定
単位時間あたりの処理数
推論時のピークメモリ使用量
精度指標
分類、検出、セグメンテーション等の精度
最適化による精度変化を追跡
精度とリソース効率のバランス
比較レポート
ベースライン比較
最適化前後のモデルを多角的に比較し、改善効果を可視化
デバイス別ベンチマーク
複数のハードウェア環境での性能を測定し、最適な展開先を提案
トレードオフ分析
精度、速度、サイズのトレードオフを明確に示し、意思決定を支援
継続的モニタリング
デプロイ後も実環境での性能を追跡し、改善の機会を特定します。