拓海さん、最近若手に勧められているXCloudという話が出たのですが、うちの現場でも使えるかどうかイメージがつきません。そもそも何ができるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！XCloudは、AIの機能をすぐに使える形で提供するクラウド基盤です。難しい実装を隠して、RESTful API（RESTful API：表現状態遷移に基づくアプリケーションプログラミングインタフェース）で画像認識や分類などを呼び出せるようにしていますよ。
なるほど、APIで呼べるのは便利そうですけれど、実際の導入コストや現場の教育が心配です。小さな工場で本当に役に立ちますか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一にXCloudはオープンソースであるため試すコストが低いこと、第二にRESTful APIを通じて既存のシステムに組み込みやすいこと、第三に提供されるモデル群で一般的な画像認識やカテゴリ分類がすぐ使えることです。
ほう、でもパフォーマンスの保証やセキュリティはどうなんでしょう。社内データを外に出すのは抵抗があります。
素晴らしい着眼点ですね！XCloudは自己ホスティングが前提であり、社外にデータを送ることなく社内で動かせます。性能面はハードウェアに依存しますが、論文では2080Ti GPUとIntel Xeonでおおむね20 QPS（queries per second）を実現したと報告しています。つまり現場の使い方次第で十分に実用的にできますよ。
これって要するに、外部の大きな仕組みに頼らずに自社で試して、うまくいけば本格展開できるということですか。
その通りですよ。端的に言えば、自社内でプロトタイプを低コストで回し、評価したうえで投資を拡大できる仕組みがXCloudです。しかも内部設計が公開されているため、研究的な改良やカスタマイズもしやすいという利点があります。
導入の第一歩は何をすれば良いですか。現場のIT担当はあまり詳しくありません。
安心してください、順を追えばできます。最短は三段階です。第一にオープンソースのリポジトリをクローンしてローカル環境で起動し、第二に提供APIを使って簡単な画像を送って応答を確認し、第三に現場の代表的な画像で精度を測ることです。この三つで実用性の判断がつきますよ。
わかりました。自分の言葉で確認しますと、まず社内にコピーして小さく試し、現場データで性能を測り、良ければ拡張する、という流れで進めるということですね。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。私がサポートすれば必ず実行できますよ。
