新人エンジニアの修理対応台数が5倍に。レノボ・ジャパンが群馬の修理拠点でAI故障診断支援システムを導入し、熟練技術者の暗黙知を継承

クラウド一辺倒ではなく、用途に応じて計算の場所を選べる時代。特に工場のような「クラウドに繋ぎにくい」環境では、エッジでのAI処理が現実解となる。

分散型AIが開く新たな可能性

群馬の事例は、AI活用の新たなトレンドを象徴している。かつてはクラウドに集中していたAI処理が、現場のエッジデバイスへと分散し始めているのだ。

レノボの調査によると、企業のAIワークロードの実行環境は、パブリッククラウドがわずか6％。一方で、オンプレミスやプライベートクラウドが66％を占める。この「分散化」の背景には、データの機密性、処理速度、そしてコストの問題がある。

生成AIの活用によりオンプレミス回帰の動きも出てきている（筆者撮影）

「企業がAIを使うとなると億単位の費用が出てくる。でも必要な機能だけの計算なら、オンプレミスでどんどん処理できる」（佐藤副社長）

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