AR・AIスマートグラスの業務活用が進む中、多くの企業で重要視されているのが、

• 外部クラウドへデータを送信したくない
• 機密情報を社外へ出せない
• AI利用時のログ保存を制限したい
• 社内閉域網のみで利用したい

といった、セキュリティおよびデータガバナンス要件です。

特に、

• 製造業
• 医療
• 官公庁
• インフラ
• 防衛関連
• 研究開発

などの分野では、生成AIやクラウドAIの利便性を理解しつつも、「クラウドへデータを送信すること自体」が導入障壁となるケースが少なくありません。
そこで近年注目されているのが、「外部クラウドを使用しないAR・AIスマートグラス構成」です。

クラウドAI型スマートグラスの一般的な構成

現在、多くのAIスマートグラスでは、

• 音声認識
• 翻訳
• AIアシスタント
• ナレッジ検索
• 画像解析

などの処理を、外部クラウドAIで実行しています。

一般的には、

スマートグラス → インターネット  → クラウドAI（Azure / Gemini / OpenAI等） → 結果を返却

という構成になります。

この方式は、高性能AIを利用できる、処理能力制限が少ない、常に最新AIモデルを利用できるというメリットがあります。

一方で、下記のような課題を抱えています。

• データ越境
• ログ保存
• 外部通信
• AI学習利用
• 通信遮断環境で利用不可

外部クラウドを使用しない構成とは

近年は、企業向けに以下のような「ローカルAI構成」が現実的になってきています。

■ 構成例1：オンプレミスAIサーバー連携

最も現実的なのが、社内サーバーへAIを配置する構成です。

【構成イメージ】

ARスマートグラス → 社内Wi-Fi／閉域網 → オンプレミスAIサーバー → 社内DB・社内LLM

この構成では、下記のメリットがあります。

• データを社外へ送信しない
• 社内閉域網のみで運用可能
• AIログを社内管理可能
• アクセス制御を企業側で管理可能

■ 構成例2：エッジAI構成

さらに高度な構成では、AI処理自体をエッジデバイス側で行います。

例えば、スマートフォンやエッジPC、NVIDIA Jetson、小型GPUサーバーなどへAIモデルを配置し、ローカル推論を行います。

この場合、

• インターネット不要
• オフライン利用可能
• 低遅延
• 外部通信ゼロ

を実現できます。

特に、工場や病院、建設現場、地下施設、通信制限環境では、有効な構成となります。

実現可能な機能

ローカルAI構成でも、近年はかなり多くの機能が実現可能です。

音声認識

• Whisper
• NVIDIA Riva
• Vosk

上記を利用可能です。

ローカルLLM

• Llama
• Gemma
• Qwen
• Phi

など、小型LLMの実用化が進んでいます。

RAG（社内文書検索）

社内マニュアルやPDFを検索し、このようなシーンで利用可能です。

• 作業支援
• 保守支援
• FAQ
• ナレッジ検索

翻訳

オフライン翻訳エンジンを利用することで、現場翻訳、多言語支援も可能です。

企業導入で重要になるポイント

ただし、ローカルAI構成では別の課題もあります。

1. AI性能

クラウドAIと比較すると、推論速度、精度、多言語性能で差が出る場合があります。

2. 運用管理

オンプレミス構成では、下記のような運用負荷が発生します。

• GPU管理
• AI更新
• モデル最適化
• セキュリティパッチ

3. コスト

高性能GPUサーバーは高価です。
一方で、長期的にはクラウド利用料削減につながる場合もあります。

今後は「ハイブリッド型」が主流になる可能性

今後は、「機密データ → ローカルAI」「一般AI処理 → クラウドAI」という「ハイブリッド構成」が主流になる可能性があります。

例えば、下記のように使い分ける構成です。

• 社内文書検索 → オンプレ
• 一般翻訳 → クラウド
• 音声認識 → ローカル
• 高度生成AI → クラウド

シルバーアイとしての取り組み

株式会社シルバーアイでは、下記を組み合わせた、企業向けセキュアAI環境の検討を進めています。

• ARスマートグラス
• AI
• 音声認識
• RAG
• ローカルLLM
• エッジAI

特に、

• 外部クラウドを使用したくない
• 閉域網で運用したい
• AIログを社内管理したい
• 社内ナレッジを安全に活用したい

といったニーズに対し、PoCや技術検証を支援しております。

AR・AIスマートグラスの業務利用や、ローカルAI構成についてご興味がございましたら、お気軽にお問い合わせください。