エッジAIとは

エッジAIとは、エッジコンピューティング上で動かすAIのシステムとなります。

エッジコンピューティングは、エッジデバイスのごく近いところにあるコンピュータシステムです。エッジAIはエッジコンピューティング上でAI処理されるため、インターネットでデータをやりとりする必要がありません。

エッジコンピューティング上でデータ処理するエッジAIに対して、クラウド上のコンピュータに接続してAI処理するものがクラウドAIです。それぞれの違いについて、詳しくは後述します。

なお、エッジデバイスは利用者とネットワークを結ぶ位置にある端末を指し、エッジAIでもクラウドAIでも使われます。サーバーとつないで利用するものや、エッジコンピューティングが内蔵されているものなど、利用方法によってさまざまなタイプがあります。

エッジAIを利用するメリット

エッジAIの利用で得られるメリットは、次のとおりです。

　
• 通信コストを削減できる
• リアルタイム性に優れている
• 情報漏えいのリスクが少ない
• ポータビリティが高い

通信コストを削減できる

エッジAIでは、通信にかかるコストを削減できます。

エッジAIは、基本的にエッジデバイスの近くでAI処理するため、インターネットでのデータ通信が不要です。クラウド上でデータ管理する場合でも、いったんAI処理されたデータをまとめて送信するため、データ量も少なく済みます。

クラウドAIは、エッジデバイスで取得したデータをすべてクラウドへ送信して処理するため、通信データの量が多くなります。従量制プランでクラウドや通信プランを契約している場合、クラウドAIでは使えば使うほど通信コストが上乗せされてしまうのがデメリットです。

リアルタイム性に優れている

エッジAIは利用場所に近いところでAI処理されるため、レスポンスが早く即時性に優れるのがメリットです。

クラウドAIはサーバーへデータ送信して処理するため、送受信の時間がかかり、タイムロスが生まれます。もし通信状態が悪くなれば、AIの処理速度にも影響が出てしまいます。

判断スピードの求められる分野での利用であれば、リアルタイム性に優れるエッジAIがかなり優位となるでしょう。

情報漏えいのリスクが少ない

情報漏えいリスクが少ないのも、エッジAIの利点です。

エッジAIでは、インターネットへ接続せず単独での利用が可能です。機密情報を取り扱う端末でも、インターネットに接続しない限り、情報漏えいが基本的にはありません。

クラウド上へデータ送信する必要がある場合でも、エッジAIでいったんデータ処理されるため、収集したデータの中から必要最小限のデータだけを送信できます。

ポータビリティが高い

ポータビリティの高さも、エッジAIの魅力です。

エッジAIはインターネットへの接続がなくても利用できるため、ネット環境のない場所でも使用できます。また、設置場所の移動や持ち運びについても、最小限の配線さえあれば使用できるため比較的容易です。

エッジデバイスにエッジAIが搭載されている場合、スタンドアロン（機器をインターネットに接続せずに利用すること）での利用も可能となります。手に持てる程度のサイズであれば、電源さえ確保すれば使用できるポータビリティの高さを生かせるでしょう。

エッジAIを利用するデメリット

エッジAIの利用は、メリットだけではありません。次にあげるデメリットも、導入時は考慮する必要があります。

　
• 管理コストがかかる
• データ処理能力に限界がある

管理コストがかかる

エッジAIの場合、それぞれのデバイスを管理するコストがかかります。

クラウドAIでは、データはすべてクラウドサーバーに集められるため、デバイス自体のデータ管理は不要です。エッジAIでは、エッジデバイスでデータ処理している場合、クラウドで管理されたデータとは別にそれぞれの端末を管理する必要があります。

管理する機器が増えるとシステム設計や保守も複雑化するため、その分のコストも考慮しなければなりません。

データ処理能力に限界がある

データ処理能力はエッジコンピューティングに依存するため、処理能力に限界があります。

エッジAIは、エッジコンピューティングにAIシステムを実装して処理する方式です。物理的な問題もあり、エッジコンピューティング上に乗せられる機器の処理性能は、クラウドサーバーに実装されているものよりどうしても能力は劣ります。

そのため、大量のデータや容量の大きなデータは、エッジAIだけでは処理しきれない可能性が考えられます。

エッジAIとクラウドAIの違いは

一番大きな違いは、エッジAIがエッジコンピューティング上で動かすAIであるのに対し、クラウドAIはクラウド上で動かすAIであることです。それぞれの特徴に適した利用方法がありますので、自社の運用に合ったものを選ぶとよいでしょう。

それぞれの特徴について一覧にしましたので、導入検討時の参考にしてください。

【エッジAIとクラウドAIの特徴】

	エッジAI	クラウドAI
データ処理	エッジコンピューティング上でおこなう	クラウド上でおこなう
データ送信	エッジAIで処理後に送信、データ量は少ない	すべてのデータを送信、データ量は多い
処理速度	早く、リアルタイム性に優れる	クラウドサーバーへ通信するのでタイムラグがある
セキュリティ	ネット接続しなければ漏えいしない	漏えいの危険性あり
管理コスト	端末の管理が必要となり、コストがかかる	管理する範囲が狭く、コストが抑えられる
データ処理能力	エッジコンピューティングの能力に依存するため高くない	高く、多くのデータを蓄積できる

期待されるエッジAIの活用分野

エッジAIは、エッジデバイス上単独で動かせるのが大きなメリットです。その特徴を生かした活用方法として、次の分野があげられます。

　
• 自動運転
• エッジAIカメラ
• 産業用ロボット
• スマートファクトリー
• 製品検査の効率化

自動運転

エッジAIを自動車の自動運転に利用すると、その特徴が生かされます。

自動車の運転には、周辺の状況に応じた迅速かつ臨機応変な判断が求められます。自動車にカメラやセンサーを搭載し、エッジAIでデータ処理すれば、遅延なく即時の判断が可能です。通信状況の悪い場所でもスタンドアロンで使用できるのも、移動を伴う自動車とは相性のよいシステムとなります。

エッジAIカメラ

エッジAIを搭載したカメラは、さまざまな分野での利用が期待できます。

セキュリティ分野では、顔認証や動作確認をエッジAIカメラで実施することで、セキュリティシステムの強化が可能です。不審者の侵入防止はもちろん、ATMでの振り込め詐欺防止にも実際に役立てられています。

商業施設でも、エッジAIカメラによって人流解析で人の流れや人数を把握できます。販売促進への利用や、感染症防止対策で動線を変えて混雑緩和へつなげるなど、多くのシーンでの活用が考えられるでしょう。

産業用ロボット

製造業分野でも、エッジAIは効果的に利用されています。

産業用ロボットをエッジAIで制御すれば、リアルタイムでの判断が可能となり、即時の異常検知が可能です。データ取得によって製造の精度も向上するため、たとえば気温や湿度に応じた製造調整も期待できます。

製品検査の効率化

製品検査やメーター読み取りをエッジAIカメラでおこなえば、作業人員の削減が期待できます。

カメラを利用した物体検知では、人間の目では判断不可能だった異常も検知可能です。自動読み取り機能で製品数量の把握や、メーター数値の記録も自動化できます。

即時性もあるため、製品に異常が見つかった際の通知が早くできるのも、エッジAI利用のメリットとしてあげられます。

スマートファクトリー

産業用ロボットや製品検査などを含め、工場全体をエッジAIで一括管理するスマートファクトリー化も進められています。

工程すべてをエッジAIによって管理することでデータが蓄積され、精度の高い異常検知や即時性のある危険予測が可能となります。少子高齢化で労働人口の減少が深刻化する現在、エッジAIの積極的利用で作業の効率化と人員削減が期待できるでしょう。

まとめ

エッジAIは利用者に近いところでデータ処理されるため、レスポンスの速さが特徴です。インターネットを使わない環境でも使用できることから、小規模のデータ管理で完結する場所への利用に向いています。

しかし、エッジコンピューティングの能力や物理的な限界があり、大きなデータを処理する利用方法には向きません。大規模データを利用する場合はクラウドAI、スタンドアロンでの利用を考える場合はエッジAIなど、利用状況に応じて活用方法を考えるとよいでしょう。