CPUのみで高速学習、組み込みAIを低コストで実現左＝グラフの上2段が振動波形で、一番下は、異常度を表す波形。直線の波形は「正常」で、大きく振れた状態は「異常」を示している。歯車の回転を邪魔すると、振動波形が乱れ、「異常」と判断される／右＝乱れた波形が続くと、それを正常だと学習するので、一番下のグラフが直線に戻っている（クリックで拡大） 同技術は、ロボットや産業機器、IoT（モノのインターネット）ゲートウェイなどに搭載することを想定している。久保田氏は、製造現場の装置、つまりエッジデバイスで学習できるようにしたいというニーズは高まっていると話す。「製造現場は、1つ1つの工場や製造ラインによって、環境がかなり異なる場合がある。異常な波形などを事前に学習し、それを現場で実装すると、推論の精度にブレが生じる可能性が高い。1つ1つの現場で、リアルタイムに学習すれば、精度のブレが少ない推論ができるようになると考えている」（久保田氏） KAIBERの
