オムロン サイニックエックス、現場データを保護しながらAIモデルを高度化する技術「DcX」開発 AIモデルが学びあう「AIの学校」

オムロン サイニックエックスは、現場で学習済みのAIモデルのみを統合・蒸留する非集中学習技術基盤「DcX（Decentralized X）」を開発し、データを外部に共有せず、セキュアな環境下でAIモデルを高度化できる技術を確立した。
外観検査や物体検出などの画像認識AIモデルの開発では現場ごとの固有データを用いた学習が必要となるが、近年は機密保持や情報保護の観点から外部へのデータ転送は難しくなり、データ量も増加する一方で、開発期間の長期化とコスト増加も課題となっている。
それに対し同技術は、各現場の固有データを学習して作成したAIモデルをセキュアな基盤上に共有し、他拠点で作成したAIモデルや類似・共通点のある複数のAIモデルをかけあわせて学習させることで、元のAIモデルをより賢く高度化することができる。現場データを利用しないので情報漏洩リスクはなく、新たなデータ収集・追加の手間やコストも低減できる。
実際のサービスでの検証として、アプリズムが提供する馬体見守りサービス「aiba」の馬体検出AIモデルに実装した結果、検出精度の工場、75%のAIモデルの開発期間の短縮、約50%のコスト削減などの成果を得た。今後、同技術を「Agentic AI領域」へ展開し、製造業、社会システム、ヘルスケアなど、ドメインが異なりデータ統合が難しい複数の事業領域にまたがる場合でも、AIモデルという「知識」を全社横断で活用可能な技術基盤として活用し、将来的には注力13事業の制御機器などをはじめ、他社・他業界との共創を進める。

https://www.omron.com/jp/ja/news/2026/06/c0609.html