短期導入と弾力的な拡張を重視するならクラウド、画像を社外へ出せない・通信断でも継続したいならオンプレミスが候補です。 実際には機密度、端末数、処理量、保守体制を数値化して選びます。 | 比較軸 | クラウド | 社内GPUサーバー | エッジ端末 | |---|---|---|---| | 初期費用 | 抑えやすい | GPU・基盤が必要 | 台数分必要 | | 拡張 | 弾力的 | 調達容量内 | 端末単位 | | データ経路 | 外部送信あり得る | 社内完結可能 | ライン内完結可能 | | 更新 | サービス側中心 | 自社計画 | 多台数管理 | | 通信断 | 影響大 | LAN範囲 | 影響を局所化 | | 遅延 | 回線に依存 | 集約効率が高い | 低遅延化しやすい | | 運用 | ベンダー依存 | MLOps・GPU保守 | 配布・監視が必要 |
「クラウドか否か」だけでなく、保存場所、再学習利用の有無、ログ、暗号鍵、サポート時のアクセス、モデル取得経路を確認します。オンプレミスでも、共通IDの使い回しや未更新コンテナがあれば安全とはいえません。
クラウドはAPI・転送・保存料、オンプレはGPU、電力、保守、冗長化、モデル更新、担当者工数を含めます。処理件数だけでなくピーク同時実行数と可用性目標が構成を左右します。
複数拠点で少量ならクラウド、1工場で安定大量処理なら社内サーバー、ネットワーク制約のあるラインならエッジという仮説を置き、PoCで遅延と運用負荷を測ります。具体構成は「GPUサーバーとJetsonの選び方」を参照してください。
可能です。通常はローカル推論し、承認済みの匿名化データだけ中央環境で分析する構成などがあります。データ境界と障害時動作を明記します。
モデルライセンス、GPU更新、電力、監視、保守、担当者工数が発生します。OSSモデルも利用条件と依存ソフトを確認します。
通常例だけでなく、反射、傾き、汚れ、未知レイアウト、マスター不在を含む実画像と、抽出項目、正解値、照合先、例外時の処理を準備します。
文字単位の認識率だけでなく、項目完全一致率、誤登録率、要確認率、初回撮影成功率、エンドツーエンドの処理時間を業務リスク別に評価します。