配送と工場検査では、AIが人の確認作業を引き受ける
ゼブラ・テクノロジーズは、現場で働く人々には十分な技術が提供されてこなかったと考えている。Dragonwing上で動くゼブラのAIモデルは、バーコード、画像、動画、RFID（無線でタグの情報を読み取る技術）、音声、位置情報を組み合わせる。作業員の周囲で何が起きているかを端末上で把握し、必要な情報を抽出する仕組みだ。
ゼブラが示した配達証明の効率化とAI利用料金への不安
ゼブラが紹介したのは、1日に約1500万個の荷物を届ける国際宅配事業者の配達証明だ。AIは業務手順で必要なデータだけを取得し、顔などの不要な情報を除外する。撮影した配達証明の画像が基準を満たすかもAIが判断するため、運転手が画像を確認する必要がなくなる。「複数の工程を1回の作業にまとめられる」と、モバイルコンピューティング事業を統括する上級副社長のジェームズ・ポールトンは語った。ゼブラによると、運転手1人当たりの配達件数を1日1～2件増やせる。1日に大量の荷物を扱う事業者にとって、配達件数の増加は大きな効果を持つ。
ゼブラは、クラウド型AIの利用料金が膨らむことへの懸念も指摘した。店舗従業員1万人がAIを使えば、AIが処理する文章などの単位である「トークン」に応じた費用が予想外に増える恐れがある。ゼブラは費用の予測が難しい「トークンへの不安」を、端末上のAIを採用する理由の1つと捉えている。また、身に着けて使う機器や、拡張現実・仮想現実などを含むXRを「次の開拓領域」と位置づけた。小売、エネルギー・公益事業、先進的な製造業、重工業で現場向けXRを活用するクアルコムの構想とも重なる。
コグネックスの検査機は製造ラインの速度で不良品を見つける
コグネックスCEOのマット・モシュナーは、製造ラインの速度を落とさず、端末側で欠陥を検出する必要があると説明した。「精度95％では足りない」と述べている。
2022年、コグネックスは検査方法を大きく変える新しいアルゴリズムを開発した。しかし、要求する処理速度、価格、発熱量、サイズをすべて満たすプロセッサーがなかった。モシュナーは「検査を一変させるアルゴリズムを発明したばかりだった。……何が問題だったか。動かせる装置がなかった」と振り返った。求める処理性能を実現した製品が、Dragonwingを搭載する画像検査装置「In-Sight 3900」だ。
モシュナーが示したコーヒーカプセルの密封状態の検査では、1個当たり30ミリ秒、毎分約2000個の処理が必要になる。コグネックスによると、従来の計算装置では必要な速度に達しなかった。コグネックスが紹介した検査では、ミリ秒単位で判定しながら、不良品の検出率が99.9％に達したという。
