【2026年最新】エッジAIとIoTの融合：オンデバイスAI推論の最新動向と実装ガイド

# Jetson + DeepStream SDKによる映像解析パイプライン
import pyds
import gi
gi.require_version('Gst', '1.0')
from gi.repository import Gst

# GStreamerパイプラインの構築
pipeline_str = """
    v4l2src device=/dev/video0 !
    video/x-raw,width=1920,height=1080,framerate=30/1 !
    nvvideoconvert !
    m.sink_0 nvstreammux name=m batch-size=1 width=1920 height=1080 !
    nvinfer config-file-path=config_yolov8.txt !
    nvvideoconvert !
    nvdsosd !
    nv3dsink
"""

// ESP32-S3 + TensorFlow Lite Microによる振動異常検知
#include <TensorFlowLite_ESP32.h>
#include "model_data.h"

// モデルのロード
const tflite::Model* model = tflite::GetModel(anomaly_detection_model);
tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena,
                                      kTensorArenaSize);
interpreter.AllocateTensors();

// 推論の実行
void detect_anomaly(float* vibration_data, int length) {
    TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);
    memcpy(input->data.f, vibration_data, length * sizeof(float));

    interpreter.Invoke();

    TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
    float anomaly_score = output->data.f[0];

    if (anomaly_score > THRESHOLD) {
        trigger_alert();
    }
}

# PyTorch + ONNX + INT8量子化の例
import torch
import onnx
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType

# PyTorchモデルをONNXにエクスポート
model = torch.load("model.pth")
model.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model_fp32.onnx",
                   opset_version=17,
                   input_names=["input"],
                   output_names=["output"])

# 動的INT8量子化
quantize_dynamic(
    model_input="model_fp32.onnx",
    model_output="model_int8.onnx",
    weight_type=QuantType.QInt8
)

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

model = torch.load("model.pth")

# 構造化プルーニング（チャネル単位で30%削除）
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Conv2d):
        prune.ln_structured(module, name='weight',
                           amount=0.3, n=2, dim=0)
        prune.remove(module, 'weight')

import torch
import torch.nn.functional as F

def distillation_loss(student_logits, teacher_logits, labels,
                      temperature=4.0, alpha=0.7):
    """知識蒸留の損失関数"""
    # ソフトターゲット損失
    soft_loss = F.kl_div(
        F.log_softmax(student_logits / temperature, dim=1),
        F.softmax(teacher_logits / temperature, dim=1),
        reduction='batchmean'
    ) * (temperature ** 2)

    # ハードターゲット損失
    hard_loss = F.cross_entropy(student_logits, labels)

    return alpha * soft_loss + (1 - alpha) * hard_loss

// TFLite Micro による推論の基本実装
#include "tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"

// モデルデータ（Cの配列として組み込み）
extern const unsigned char model_tflite[];
extern const unsigned int model_tflite_len;

// テンソルアリーナ（推論に使用するメモリ領域）
constexpr int kTensorArenaSize = 64 * 1024;  // 64KB
uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];

void setup() {
    // モデルのロード
    const tflite::Model* model = tflite::GetModel(model_tflite);

    // オペレータリゾルバーの設定
    tflite::AllOpsResolver resolver;

    // インタープリタの作成
    static tflite::MicroInterpreter interpreter(
        model, resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize);
    interpreter.AllocateTensors();

    // 入力テンソルの取得
    TfLiteTensor* input = interpreter.input(0);

    // データの設定（例：加速度センサーデータ）
    for (int i = 0; i < input->dims->data[1]; i++) {
        input->data.f[i] = sensor_data[i];
    }

    // 推論の実行
    TfLiteStatus status = interpreter.Invoke();

    // 結果の取得
    TfLiteTensor* output = interpreter.output(0);
    float prediction = output->data.f[0];
}

# Jetson + YOLOv8 による店舗人流解析
from ultralytics import YOLO
import supervision as sv

# TensorRT最適化済みモデルのロード
model = YOLO("yolov8n.engine", task="detect")

# バイトトラッカーによる追跡
tracker = sv.ByteTrack()
zone = sv.PolygonZone(polygon=STORE_ENTRANCE_POLYGON)

def process_frame(frame):
    results = model(frame, conf=0.5, classes=[0])  # person class
    detections = sv.Detections.from_ultralytics(results[0])
    tracked = tracker.update_with_detections(detections)

    # ゾーン内のカウント
    zone_count = zone.trigger(tracked)
    return tracked, zone_count