株式会社フィックスターズは、組込みデバイスに搭載されるAIモデルやソフトウェアの処理高速化と各種デバイスへの移植を受託する「納期1/3 組込みデバイス向け AIモデル移植・高速化サービス」の提供を開始した。独自に開発し自社運用するAIエージェントを使用することで、開発期間を従来の約1/3に短縮して提供する。短納期化により、製品の早期市場投入や次の開発テーマへの着手を支援する狙いだ。

本サービスは、高速化・移植の開発期間を従来の約1/3に短縮し、例えば従来6ヶ月規模のプロジェクトであれば約2ヶ月に納期を短縮できる見込みとなっている。短納期でも特急料金は発生せず、開発費用は従来の受託開発と同水準を維持する。

開発に使用するAIエージェントは自社内で運用するAI基盤上で動作するため、顧客から預かった仕様書、ソースコード、データが外部のAIサービスに送信されることや外部AIモデルの学習に使われることはない。なお、短縮できる期間や費用は開発内容により異なり、無償アセスメントにより個別に提示される。

提供内容は以下の通り。

• 処理の高速化：既存システム上で処理速度を数倍に引き上げる。マルチスレッド化・GPU活用・量子化などを適用し、画像・信号処理、AI推論・学習、シミュレーション、数値計算など計算負荷の高い処理全般を対象とする。
• 組込みデバイスへの移植：AIモデルやアプリケーションを実機へ移植し、ハードウェアの性能を引き出す。移植先はNVIDIA DRIVE / Jetson、Renesas R-Car、Qualcomm Snapdragon、Tenstorrent、各種FPGA・DSPなど。

短納期を実現する社内AI基盤 Fixstars Vega

同社は、エンジニアがAIエージェントと協働して開発を行うエージェンティックエンジニアリングを採用している。

その環境として社内AI基盤「Fixstars Vega」を構築し、その上で動作する「パフォーマンスエンジニアリング・ハーネス」（高速化・移植に特化したAIエージェント実行環境）を開発・運用している。Fixstars VegaはオープンウェイトLLMを用いて社内インフラ・ネットワーク上でAI処理を完結できるように運用されており、ハーネスには同社が蓄積してきた組込みソフトウェア開発とパフォーマンスエンジニアリングのノウハウが実装されている。設計・技術判断・コードレビューはエンジニアが実施し、AIの速度と品質の両立を図る。

自動運転AIモデルの推論高速化事例

同社による自動運転用 3D物体検出 AIモデルの推論高速化の事例では、従来は約2人月かかると見積られた課題に対し、エンジニアがAIエージェントを使用することで1週間で目標速度を達成した。

処理速度は162.3 ms/iterから41 ms/iterへと3.95倍になり、工数削減効果としては同社検証において最大となる約8分の1を実現した。アプローチとしてはTensorRT化、PTQ（重みの量子化）、カスタムCUDAカーネルの TensorRT Plugin 化などが用いられている。所要期間は本モデルのデプロイ習熟者による実績であり、精度はmAP 0.428から0.417への微減となったがキャリブレーションで回復見込みとしている。

株式会社フィックスターズの概要

株式会社フィックスターズ（東証プライム：3687、代表取締役社長 CEO：三木 聡）は、ソフトウェア最適化技術を通じてAIモデルの推論処理と学習プロセスの高速化を手がけている。

• サービス詳細： https://www.fixstars.com/ja/products-services/embedded-software-development
• 問い合わせ： https://www.fixstars.com/ja/contact
• Webサイト： https://www.fixstars.com/

本記事は株式会社フィックスターズの発表をもとに作成しています。

Dellows News編集部

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