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IoT カメラを用いた外観検査 AI システムの構築
IoT カメラを用いた外観検査 AI システムを機械学習の専門知識不要で構築できる構成例と概算料金をご紹介します
構成概要
この構成例のクラウドレベル：
基礎編
入門編：該当するユースケースの知識が全くない方が対象
基礎編：該当するユースケースの入門知識がある方が対象
応用編：該当するユースケースにある程度精通している方が対象
この構成例で解決できる課題・困りごと：
- 製品の最終外観検査を人力で実施しており、多くのコストが発生している
- IoT カメラを用いて最終外観検査を自動化したいが、機械学習の知見を持つメンバーが社内にいない/機械学習を用いたシステム構築の知見が社内に蓄積していない
- IoT カメラを用いたシステムをコスト最適化しながらデプロイしたい
この構成例の概算料金：
489.01 ドル (月額)
この構成例のメリット：
- 外観検査 AI をノーコードで構築可能です
- 学習データさえ準備すればデータ拡張、モデルのトレーニング、モデルのデプロイまで一気通貫で自動化可能です
- IoT カメラをセキュアかつ簡単にクラウドと接続し、推論結果をリアルタイムに受け取ることが可能です
月額合計料金：489.01 (USD)
この構成例で使用したサービスと概算料金内訳
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サービス
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項目
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数量
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単価
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料金 (USD)
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Amazon SageMaker AI
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AWS IoT Core
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AWS Lambda
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AWS Lambda
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Amazon DynamoDB
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Amazon S3
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S3 標準バケット |
672 GB |
0.025 USD/GB |
7.5 |
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Amazon EC2
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t4g.2xlarge インスタンス実行 |
730 時間 |
0.3456 USD/時間 |
252.29 |
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Amazon EBS
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汎用 SSD（gp3）- ストレージ |
20 GB |
0.096 USD/時間 |
28.8 |
- 本ソリューションは、東京リージョンでの利用を想定しています。
- 1ヶ月を 730 時間として計算しています。
- 本試算は1回分のモデルの学習を想定しています。精度が不十分の場合複数回のモデルの学習が発生すること、また継続的にモデルを改善する場合には別途費用が発生する可能性があります。
- AWS で提供しているサービスの一部で無料利用枠が提供されています。本試算では無料利用枠を考慮せずに試算を行っており、実際にはより安価にご利用頂ける場合があります。以下に該当する無料利用枠を一部抜粋します。
○ AWS Lambda
■ リクエスト回数 15,000 件/月
■ コンピューティング時間 37,500 GB - 秒/月
※ 2025 年 6 月 16 日時点での試算です。
関連・補足資料
Amazon SageMaker Canvas はノーコードでカスタマイズした機械学習モデルを訓練・デプロイ可能なサービスです。本ソリューションでは、Amazon SageMaker Canvas で訓練・デプロイしたモデルを使って外観検査を実施します。外観検査を実施に行うエッジデバイスとクラウドは、AWS IoT Core を用いて通信を行います。外観検査の結果は NoSQL DB のサービスである Amazon DynamoDB に蓄積され、オプションで必要な可視化ソフトを Amazon EC2 へインストールすることで検査結果及び各種メトリクスの集計・可視化が可能です。
著者について
AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、普段は幅広い業種・業界のお客様の技術支援に取り組んでいます。最近は技術者だけでなく、ビジネス職の方を含む様々な属性の方が生成 AI を活用し、生産性を向上させることができるような施策の実施や提案活動に力を入れて取り組んでいます。
