AI技術は社会におけるさまざまな場面で活用されており、現代社会には欠かせない存在となっています。AIを活用したシステムは多種多様ですが、大きく「エッジAI」と「クラウドAI」の2種類に分けられます。

エッジAIとクラウドAIにはそれぞれ特徴がありますので、適材適所で用いることが重要です。そこで、この記事ではエッジAIの特徴やメリット・デメリット、活用方法を紹介します。

エッジAIはさまざまな場面で応用でき、ビジネスに活用する方法も多く存在します。そのため、この機会にぜひチェックしておくことをお勧めします。自社のビジネスに応用できそうなものが見つかった場合は、ぜひ積極的に活用してみてください。

エッジAIとは？

エッジAIを簡単に定義すると、「エッジコンピューティングとAIを組み合わせたシステム」です。エッジAIについて理解するために、まずエッジコンピューティングについて紹介します。

「エッジコンピューティング」とは、デバイスの近くにあるコンピュータでさまざまな処理を行うタイプのコンピュータシステムのことです。データを収集し、処理するためのコンピューティングを、データを生成する端末やデバイス（測定器やカメラ、センサーなど）に近い場所で行います。これにより、AI処理するためにデータを中央のクラウドやデータセンターに転送することなく、即座に処理を行うことができます。

エッジコンピューティングは、リアルタイムでのデータ処理や、データを転送することで生じる通信コストを減らすことができるため、自動車や産業用機器などのIoT（Internet of Things）デバイスや、スマートシティやDXなどでよく活用されます。

エッジAIとクラウドAIの違い

エッジデバイスでAIの処理を行う「エッジAI」に対して、「クラウドAI」という概念があります。両者の違いを簡潔に言うと以下となります。

・エッジAIはエッジデバイス上でAI処理をする

・クラウドAIはクラウド上でAI処理をする

ここでは、エッジAIとクラウドAIの違いについて解説します。

エッジAIはエッジデバイス上でAI処理をする

エッジAIとは、エッジデバイス上でAI処理を実行するシステムの総称です。エッジAIでは、ユーザーに近い場所にAI処理用のコンピュータを設置し、AI処理に必要なシステムを構築します。

ただし、エッジAIのシステムによっては、AI処理によって得られたデータをクラウドストレージ上に保存することもあります。しかし、AI処理そのものはエッジデバイス上で行われることが特徴です。

具体的な例として、AIによる画像解析を挙げると、カメラで撮影した映像を同一ネットワーク内に設置した処理用のコンピュータに送信し、そのコンピュータでデータを解析して得られた結果を出力します。これにより、処理速度が向上し、リアルタイムでの応用が可能となります。

クラウドAIはクラウド上でAI処理をする

クラウドAIは、クラウド上のコンピュータでAI処理を行うAIシステムです。この仕組みでは、AI処理に必要なデータはクラウド上のAIシステムに送信され、システム上でAI処理が実行されます。そして、AI処理が完了したらその結果がデバイスに返される仕組みとなっています。

主要な企業であるGoogle、Amazon、Facebook、Apple、Microsoftの5社（GAFAMとも呼ばれます）は、それぞれが独自のAIサービスを提供しており、これらのサービスはすべてクラウドAIを利用しています。

前述した画像解析の例では、カメラで撮影した映像はエッジデバイス上でAI処理を行わずに、クラウド上に送信されます。そして、クラウド上のコンピュータに実装されたAIシステムが画像解析を行い、その結果がクラウドからデバイスに返される形となります。このような仕組みにより、クラウドAIは大量のデータ処理や高度なAI処理を行う際に優れた性能を発揮し、多岐にわたる応用が可能となります。

エッジAIとクラウドAIを連携させる利点

エッジAIとクラウドAIを連携させることで、それぞれの技術が持つ利点を最大限に活用し、さらなる効果を生み出すことが可能です。以下に、エッジAIとクラウドAIが連携することで得られる主なメリットを挙げます。

リアルタイム性と大規模処理の両立

エッジAIはリアルタイム性に優れ、クラウドAIは大規模なデータ処理や高度な分析が得意です。両者を連携させることで、リアルタイムでの高速処理と大規模データの分析を同時に実現できます。例えば、エッジAIで即座に応答が必要なタスクを処理し、その結果をクラウドAIで詳細な分析や洞察に活用することが可能です。

通信コストの削減

エッジAIでデータ処理が行われることで、クラウドへのデータ送信量が削減され、通信コストが抑えられます。クラウドAIと連携することで、必要なデータだけを効率的にクラウドへ送信し、ネットワーク帯域の効果的な活用が可能となります。

データセキュリティとプライバシーの向上

エッジAIでは、デバイスやネットワークのエッジでデータが処理されるため、データ漏洩のリスクが低減されます。クラウドAIと連携することで、プライバシーに配慮したデータ処理が可能となり、セキュリティ面の信頼性が高まります。

分散型アーキテクチャの実現

エッジAIとクラウドAIの連携により、分散型のアーキテクチャが構築できます。これにより、システム全体の耐障害性や拡張性が向上し、より堅牢なシステムを構築できます。一部のエッジデバイスで障害が発生しても、他のエッジデバイスやクラウド上のリソースが代替処理を担当することで、サービスの安定性を確保できます。

オンデマンドなリソース利用

エッジAIとクラウドAIの連携により、必要に応じてクラウド側のリソースを追加利用することができます。これにより、システムのスケーリングやコスト効率の向上が実現され、リソースの適切な割り当てが可能となります。

エッジAIとクラウドAIの連携は、リアルタイム性、通信コスト削減、データセキュリティの向上、分散型アーキテクチャの実現、オンデマンドリソース利用といったメリットを提供します。これらのメリットは、エッジAIとクラウドAIを個別に使用する場合には実現しない効果であり、両者の連携がもたらす相乗効果となります。

エッジAIのメリット

次にエッジAIのメリット・デメリットについて解説します。エッジAIを導入するメリットとしては、以下のような点が挙げられます。

・リアルタイム性が向上する

・通信コストが節減できる

・セキュリティが向上する

・スピーディにシステムを構築できる

・小規模なシステムの構築に向いている

リアルタイム性が向上する

エッジAIの最大のメリットは、レスポンスが速くリアルタイム性に優れていることです。エッジAIはデータを端末内で処理するため、クラウドコンピュータとの通信が不要であり、スピードが求められる分野で力を発揮します。

エッジAIはAI処理をするためにデータをクラウド上に送信する必要がないため、レスポンスが早いことが大きな利点です。一方、クラウドAIではデータをクラウドに送信してAI処理を行い、結果を返答するプロセスがあります。データの送受信に時間がかかるため、結果を得るまでに時間がかかるデメリットがあります。

エッジAIでは、LAN内のデバイスをはじめとして手元でAI処理を行うため、データの送受信にかかる時間を削減できます。また、クラウドサーバーの混雑に影響を受けることもありません。

そのため、スピード感が求められるシステムでは、レスポンスが早いエッジAIを積極的に活用することが有益です。

通信コストが節減できる

エッジAIは、クラウドコンピュータとのやりとりを低減することで通信費のコストダウンに寄与します。クラウドコンピュータは通常、データ量に応じた課金体系となっているため、エッジAIによってデータ送信量が少なくなることで、コストの節減が可能となります。

さらに、クラウドに送信するデータ量が少ないことによる通信量の削減もエッジAIのメリットです。クラウドAIでは、すべてのデータをクラウド上に送信するため、送信量が多くなることがデメリットとして挙げられます。このような場合、通信帯域が占有され、速度低下や遅延が生じる可能性があります。特に従量制の料金プランを契約している場合、通信量を削減することでコスト削減につながるでしょう。

セキュリティが向上する

エッジAIはクラウドコンピュータにアップするデータを最小限に抑えることができるため、データ漏洩を防ぐセキュリティの向上が見込まれます。

エッジAIは基本的な処理をエッジデバイス上で実行するため、インターネット上に送信するデータを減らすことができます。重要なデータを外部とやりとりせずに済むため、通信経路上でデータが盗まれたり、ネットワークの不具合によって外部に漏洩するリスクを防げるでしょう。

情報セキュリティを確保するためにも、エッジAIはオススメの仕組みです。出力結果をはじめとした一部のデータをクラウドに送信する場合でも、収集したデータをすべて送信するクラウドAIよりリスクが小さいといえます。

スピーディにシステムを構築できる

業務に使用するシステムをスピーディに構築したい場合でも、エッジAIが活用できます。データを収集するデバイスとAIを搭載した分析用デバイスが近くに存在するため、システムやネットワークの構成が複雑になりにくいというメリットがあります。

AIカメラを例にすると、カメラで収集した映像データはLAN内のコンピュータに送信してAI処理を行います。カメラと処理用コンピュータおよびそれらを接続する通信経路のみでシンプルに構成できます。

場合によっては、映像を撮影するカメラ内にAIシステムを組み込むケースもあります。この場合はデータの収集からAI処理までがひとつのデバイスで完結し、結果を送信するだけで済むのでよりシンプルです。

小規模なシステムの構築に向いている

小規模なAIシステムを構築したいと考えているなら、エッジAIが最適です。工場内・オフィス内・店舗内などの限られたエリアのみで使用するAIシステムを構築したい場合は、エッジAIを検討してみるとよいでしょう。エッジAIが向いているシステムの一例は以下の通りです。

・動体検知を活用した防犯カメラ

・無人運転技術を応用した農業用機械の制御

・家電組み込み型の音声認識機能

特定のデバイス内で処理を完結させたい場合など、小規模なAIシステムを手軽に開発したい場合にエッジAIが活用できます。

エッジAIのデメリット

エッジAIにはメリットがある反面、システムを構築する前にチェックしておきたいデメリットも存在します。とくに以下の3つはデメリットと感じやすいため、事前にチェックしておきましょう。

・処理能力が限られる

・管理に手間とコストがかかる

・大規模なシステム構築に向いていない

ここでは、それぞれのデメリットを詳しく解説します。これらのポイントを大きな課題だと感じるのであれば、エッジAIではなくクラウドAIを検討するのが良いでしょう。

処理能力が限られる

エッジAIはデバイス内やLAN内のコンピュータにAIシステムを実装し、そこでAI処理を実行します。高性能で大規模なサーバを用意する必要がない一方で処理能力には限界があります。

そのため、大量のデータをスピーディに処理したい場合にはエッジAIは向いていません。そのような用途を検討している場合は、クラウドAIを検討することが適切でしょう。

また、すべてのエッジデバイスにAIを搭載するとコストが高くなるため、個々のエッジデバイスのスペックは高性能ではないことが一般的です。そのため、複雑な処理は難しく、また記憶容量にも限界があるため、すべてのデータを永遠に保持することはできません。

管理に手間とコストがかかる

エッジAIを運用する際には、情報を取得するためのデバイスとAI処理を実行するコンピュータ、通信ネットワークのすべてを自社で管理しなければなりません。すべてを自社で管理する場合、専門の人材を配置したり、管理システムを導入したりする必要があり、手間やコストがかかります。

一方、クラウドAIではデータ取得用のデバイスと通信用のネットワークを自社で管理する必要がありますが、サーバの管理は提供元に任せられます。自社で管理しなければならない範囲が狭くなるため、管理負担を大きく軽減できるでしょう。

また、エッジAIの場合すべての端末にAIが搭載されるため、これらの大量のエッジデバイスを効率的に管理する必要があります。そのためシステムが複雑化し、管理のためのコストが高くなりがちです。

大規模なシステム構築に向いていない

エッジAIは処理能力が限られており、また管理負担が大きいため、大規模なシステム構築には向いていません。多数のデバイスで取得したデータを集約し、まとめてAI処理を実行したい場合はクラウドAIが適しています。

エッジAIで大規模なシステムを構築するには、高い処理性能を持った処理用コンピュータが必要です。高性能コンピュータを準備するには多くのコストがかかるため、クラウドAIを検討するのが現実的と言えるでしょう。

処理能力が限られたコンピュータで大規模なエッジAIを構築すると、処理速度が低下してしまう可能性が高くなります。導入後に後悔する結果につながりかねないため、事前に検証することをオススメします。その場合は、クラウドAIを利用することで、処理能力や管理の面で柔軟性が高まり、大規模なシステムにも対応できる利点があります。

エッジAIの活用方法

AI技術が進歩するにつれて、さまざまな場面でエッジAIが活用されています。ここでは、エッジAIの活用事例として以下の4つを見ていきましょう。

・自動運転

・IoT

・スマートファクトリー

・製品検査の効率化

他にもさまざまな活用方法があるため、自社のビジネスに応用できるものがないかチェックしてみてください。

自動運転

エッジAIの活躍が期待される分野として、まず挙げられるのが自動運転車です。人間が操作しなくても自動で運転してくれる車はすでに現実のものとなりつつありますが、急に車が接近した際など、瞬時の判断に遅延があれば重大な事故につながり、人の命が危険にさらされることになります。こうしたことから、車両に搭載されたカメラやセンサーが周囲の情報をリアルタイムで収集し、その情報を使って瞬時に判断するエッジAIには大きな期待が寄せられています。

自動車の自動運転を実現するには周囲の交通状況や障害物の有無、適切な進路などを速やかに判断する必要があります。そのようなシステムには、レスポンスが早いエッジAIが適しています。

自動車にカメラやセンサーを設置し、AI処理自体も自動車に搭載したコンピュータで実行すれば、通信環境に起因する遅延の影響を受けることはありません。適切な進路や速度、停止の必要性や停止位置を速やかに判断でき、安全性を確保するのに役立ちます。これにより、自動運転車の運転体験をより安全で快適なものにすることが可能となります。

IoT

IoT技術を発展させるためにもエッジAIは欠かせません。IoTがさらに進展すればインターネットに接続するデバイスの数が増加し、その中にはAI技術を活用するものも含まれるでしょう。

IoTの普及に伴い通信量も増加するため、適宜エッジAIを活用して処理すれば通信回線の帯域占有を防げます。今後、さらにIoTを普及させるにはエッジAIの利用が不可欠だと考えられているため、この分野での活用も進むでしょう。

特に、産業分野ではエッジAIの重要性が高まっています。製造現場や農業、物流など、多くの産業ではIoTデバイスを活用してデータを収集しています。これらのデバイスで収集したデータをエッジAIでリアルタイムに処理することで、迅速な判断や高度な制御が可能になります。

スマートファクトリー

製造業の現場では、製造ラインに存在する機器類をネットワークに接続して集中管理し、制御、運用する「スマートファクトリー」に注目が集まっています。機器類の制御・運用を自動化するためにAIを活用する方法がありますが、ここにエッジAIを用いることで遅延やコスト削減につなげられます。

スマートファクトリーもレスポンスのよさが求められる分野であるため、エッジAIが活躍するでしょう。

他にも、エッジAIを予知保全に活用する仕組みも進化しています。具体的には、カメラやセンサーを活用して人の目ではとらえられない機器類の異常動作をAIが検知し、アラートを発する仕組みです。

保守担当者はアラートを受けて必要なメンテナンスや機器の交換を行えば、故障を未然に防ぐことができます。エッジAIは製造業の生産性や保守性を高めるためにも役立つ技術です。

製品検査の効率化

製品検査では、レスポンスのよさが極めて重要です。製品が高速で流れるレーンでは瞬時の判定が求められるため、エッジAIが向いているといえるでしょう。

さらに、エッジAIはデータプライバシーやセキュリティの観点からもメリットがあります。製品検査の際には、製品に関するデータが高度な機密情報となる場合があります。エッジAIを活用することで、データをローカルに処理し、外部へのデータ送信を最小限に抑えることができます。これにより、データ漏洩やセキュリティリスクを低減し、安心して製品検査を行うことができます。

監視カメラ

監視カメラの進化により、エッジAIを搭載したカメラは単なる映像の記録だけではなく、高度な機能を備えるようになりました。顔認証やその他のAI技術を活用することで、より高度なセキュリティ対策や効率的な監視が可能になります。

顔認証技術によって、特定の人物を識別し、個別のアクセス権を付与することができます。たとえば、特定の従業員だけが特定のエリアに入室できるようにドアロックを解除することが可能です。これにより、セキュリティを向上させつつ、アクセス管理を効率化することができます。

また、監視カメラに搭載されたエッジAIは、不審者や異常な行動を瞬時に特定することも可能です。不正侵入や異常な動きを検知すると、警告を発したり、自動的に警備員に通報したりすることができます。これによって、リアルタイムでのセキュリティ対応が強化され、事件の早期発見・対応が可能になります。

エッジAIの市場規模と成長予測

市場調査会社MarketsandMarketsによると、2019年のエッジAIの市場規模は5億ドルでしたが、2025年には220億ドルに達すると予測されています。この急速な成長は、エッジAI技術の進歩と、IoTデバイスの普及によってAIの需要がますます高まっていることを示しています。

主要企業と製品の紹介

エッジAI市場には、Google、Microsoft、Intel、NVIDIA、Amazon、Qualcommなどの大手企業が積極的に参入しています。これらの企業は、エッジAI技術を活用した製品やサービスを提供しており、それぞれ独自の強みを持っています。例えば、GoogleはTensorFlow Liteを提供し、MicrosoftはAzure IoT Edgeを提供しています。IntelはOpenVINOを、NVIDIAはJetsonを展開しており、エッジAIの普及に貢献しています。また、AmazonやQualcommもエッジAIに関連する製品やサービスを提供しており、市場において競争が激化しています。

さらに、エッジAIの採用拡大により、スタートアップ企業も増加しています。Adapdix、FogHorn Systems、Sight Machineなどは、エッジAIを活用した革新的なソリューションを提供することで知られています。これらのスタートアップ企業は、市場に新たなアイデアと技術をもたらし、エッジAI市場の拡大に貢献しています。

エッジAIの技術革新と将来のトレンド

エッジAIの技術革新は、さまざまな側面で進展しています。クラウドとの協調により、エッジデバイスとクラウドの連携がスムーズになり、リアルタイム性と大規模処理の両立が可能となります。また、分散学習によって複数のエッジデバイスが連携し、高度なAIモデルの構築が進みます。さらに、低消費電力のハードウェアや省電力のアルゴリズムによって、エッジデバイスのエネルギー効率が向上し、長時間の運用が可能になります。

将来のトレンドとして、AIアルゴリズムの高度化により、エッジデバイスの処理能力が向上し、より高度なタスクが実行されることが期待されます。また、センサーの高性能化によって、エッジデバイスがより多様な情報を取得し、豊富なデータに基づくAI処理が進展します。コンピュータビジョン技術の発展によって、画像や映像の解析がより精密に行われ、安全性や生産性の向上が期待されます。

さらに、プライバシー保護技術の改善によって、エッジデバイス上でのデータ処理がよりセキュアになり、個人情報の保護が強化されます。また、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの統合によって、リソースの効率的な利用やデータのシームレスな共有が実現し、より高度なサービスの提供が可能になります。

これらの技術革新とトレンドにより、エッジAIはさまざまな分野で活用され、市場成長が続くことが予想されます。エッジAIの進化は産業や生活に革新をもたらすことであり、未来のさらなる発展が楽しみです。

まとめ

本記事では、エッジAIとクラウドAIの違いや、それぞれのメリットデメリット、活用方法について解説しました。エッジAIをうまく導入することによって、企業の成長や問題解決に大きく貢献することができます。是非、本記事を参考にしてみてください。