AI時代でもマイコンが必要とされる理由：Q&Aで学ぶマイコン講座（116）（2/4 ページ）

マイコンユーザーのさまざまな疑問に対し、マイコンメーカーのエンジニアがお答えしていく本連載。今回は、初級者の方からよく質問される「AI時代でもマイコンが必要とされる理由」についてです。

[STマイクロエレクトロニクス，EDN Japan]

AI手法の経緯

　もし、数学的、経験的に人間と同じ働きをする仕組みもAIと呼ぶなら、こうした仕組みが、AIの始まりだと言えます。

　そして、AIは、大量データを機械学習して、人間の脳の神経を模した仕組みとして発展してきました。その場合は、クラウドを使用するため、インターネット環境が必要になります。しかし、それでは組み込みシステム用AI（以下、組み込みAI）として、コスト面とレスポンス面で対応できません。異常事態が発生した時に、いちいちクラウドまで行っていたら、緊急対応ができません。そこでクラウドを使わないエッジAIが考え出されました。当初のエッジAIのコアには演算能力の高いプロセッサが使われていましたが、プロセッサはマイコンに比べると高価なので、コスト面を改善するためにマイコンを使ったエッジAIが考えられるようになりました。

　本記事では、STマイクロエレクトロニクス（以下、ST）のAIソリューションを題材にして、マイコンAIを解説します

マイコンAIの復習

　マイコンを使ったAIの仕組みについては、「ハイレベルマイコン講座：【組み込みAI編】（1）マイコンで実現するAI ――「組み込みAI」とは」や、「ハイレベルマイコン講座 【組み込みAI編】（2）マイコンでAIを実現するための手順」を参考にしてもらえれば、理解し易いと思います。

　まず、組み込みAIを簡単に復習します。実現ステップは以下のステップで構成されます。簡単に言うと、機械学習はクラウドかPC、推論実行はマイコン（STM32ファミリー）という役割分担になります。

1. 学習用データ（教師データ）収集
2. 学習用データのラベリング
3. 人工ニューラルネットワークモデルの学習
4. 学習済み人工ニューラルネットワークをマイコン用コードへ変換
5. 学習済み人工ニューラルネットワークによるマイコンでの処理および分析

図2：組み込みAIの実現ステップ［クリックで拡大］

最新状況

　上記の記事は2019年公開なので、現在（2026年）の状況は変わっています。全体の基本フローは変わりませんが、マイコンの機能／性能が大幅に上がっています。

　例えば、STのSTM32N6シリーズ（外部リンク）は、Cortex-M55＋専用ニューラルネットワーク処理ユニット（NPU）を搭載したAI処理をハードウェアで加速するマイコンです。STM32N6シリーズを使うと、画像認識や音声処理など、重めのニューラルネットを高速で処理できるようになります。

　STM32N6シリーズのコアは、最大800MHzで動作するArm Cortex-M55です。Cortex-M55は、Arm Heliumベクトル処理テクノロジーを採用したCPUで、標準CPU機能に加えて高速DSP処理が可能です。

　また、ST独自のNPUであるST Neural-ARTアクセラレーターを搭載していて、電力効率に優れた組み込みAIアプリケーションに最適です。

図3：STM32N6ポートフォリオ［クリックで拡大］