近年、機械学習の予測・推論処理のエッジ分散において、エッジコントローラ、ゲートウェイ等より更にコンパクトかつ低コストな機器に搭載することを目的とした、「TinyML」（エンドポイントデバイスにおける小さな機械学習モデルの実行）が注目されている。
今回、当社製品へのTinyML搭載を見据え、Pythonの学習済みモデルを組込機器に広く搭載可能なC言語に変換して、実機へデプロイするプロトタイプ開発を行い、その実装手法の確認と評価を行ったので本稿にて報告する。