近年AIはさまざまな技術に導入されており、そのひとつに「エッジAI」があります。エッジAIとは、端末（デバイス）自体にAIを搭載し、端末内で機能を学習させることで端末の使い勝手を向上させることのできるAIを指します。

この記事ではエッジAIについて詳しく知りたい人に向けて、エッジAIの概要やクラウドAIとの違い、IoT普及との関係、メリット・デメリット、活用シーンなどを紹介します。エッジAIについて理解を深めるためにぜひお役立てください。

エッジAIとは

エッジAIとは、様々な端末自体に学習機能を搭載したAIのことです。以下で具体例やクラウドAIとの違いなどを説明していきます。

「エッジAI」「エッジコンピューティング」とは

エッジAIのエッジとは、以下のような端末を指します。

• スマートフォン

• 車

• カメラ

• IoTデバイス　など

端末機器にAIを搭載してデータを記憶・学習させることで、端末自体のパフォーマンスを向上させています。

エッジAIから派生した用語に「エッジコンピューティング」があります。エッジコンピューティングは、AIの学習モデルを転用したネットワーク技法のひとつです。端末やユーザの近くでデータ処理を分散させ、システムへの負荷軽減や通信の遅延解消を可能にします。

「エッジAI」と「クラウドAI」の違い

クラウドAIは、AIが搭載されたクラウド上のシステムに端末からデータを送信して機械学習させる技法のことです。システム上で機械学習した後に、処理したデータを端末に戻し、対応判断を行います。代表的なクラウドAIに、GAFAM（Google/Amazon/Facebook/Apple/Microsoft）が提供するクラウドサービスが挙げられます。

クラウドAIは、エッジAIでは複雑かつ大容量のデータでも迅速に処理できる点がメリットです。一方で、インターネットを経由しクラウド上で処理をおこなうため、セキュリティ・プライバシーのリスクを抱えやすいというデメリットもあります。

エッジAIとIoT普及の関係

近年では、IoTの普及によりエッジAIの活用にも注目が集まるようになりました。以下では、エッジAIとIoT普及の関係性について解説します。

IoTの成長で活躍するエッジAI

エッジAIが注目される理由のひとつにIoTの躍進があります。IoTとは、これまではそれぞれで独立して存在していたモノがインターネットを介してサーバーやクラウドサービスなどに接続され、情報交換を相互に行うことができる仕組みのことです。

エッジAIは端末内で処理が完結するため、膨大なデータ量を遅延なく処理を実行できます。IoTデバイスにエッジAIを搭載すればデータ処理も遅延なく行えるため、より円滑にIoTデバイスを活用できます。そのため現在では、IoTデバイスの多くにエッジAIが搭載されています。

エッジAI活用のメリット

エッジAIを活用することで得られるメリットは多岐にわたります。ここではエッジAI活用のメリットについて紹介していきます。

リアルタイム性が高い

エッジAIのメリットは端末内で完結することです。リアルタイムでの処理が可能なうえ、通信の速度や通信可能範囲かといった環境の変化に左右されることなく利用できます。

近年、特に注目されているエッジAIは自動運転や産業用ロボットです。これらは万が一でも通信ができなかったり遅延が起きてしまうと大事故につながる危険もありますが、端末内で完結すればこれらのリスクを軽減でき、我々の生活にも大きなメリットが得られるため注目されているのです。

コストを抑えられる

エッジAIはクラウドAIと比ベテ低コストで開発できます。エッジAI対応の端末が増えたことで、様々な用途や目的・性能の開発技術を応用することができるようになったためです。データ通信料についても、必要なデータのみをクラウドに送信するため、その分コストが抑えられます。

セキュリティを強化できる

先述したように、必要なデータのみをクラウドに送信するエッジAIであれば、セキュリティを強化して利用できます。機密性の高いデータや、個人情報などを送信しなくてもよいため、情報漏洩のリスクを下げられます。

エッジAI活用のデメリット

エッジAIの活用には、注意すべきデメリットもあります。ここでは、それらのデメリットについて解説します。

大規模なデータ処理は難しい

ほとんどの場合、端末レベルのCPUやGPUはクラウドと比較して処理能力が低くなります。ゆえに大規模なデータ処理が難しく、試行したとしても処理を完了するまでに長時間かかるケースが大半です。

管理コストが増える可能性がある

エッジAIは、端末内でデータ処理・学習する関係上、システムが複雑化しやすいです。システムが複雑化すると保守や管理などに割くリソースが増大し、その結果管理コストが増えてしまう場合があります。

エッジAIの活用シーン

エッジAIが搭載され、実際に運用される主なシーンとして、以下の具体例を解説します。

• 自動運転

• 産業用ロボット・工場での検品

• 農業用ドローン・スマート農業

• 監視カメラ
  
  

自動運転

自動運転とは、人間が操縦しなくとも目的地まで移動する技術のことを指します。すでに航空機やモノレールなどには搭載されている技術であり、現在業界をあげて実用化が目指されているのは自動車です。

自動運転はエッジAIの活用による実現が期待されています。一番の理由として、エッジAIのリアルタイム性と、通信環境が不安定な場所でも動作する点が挙げられます。常にオンラインである必要がなく遅延の恐れのないエッジAIは、自動運転に欠かせない技術です。

産業用ロボット・工場での検品

製造業においても、エッジAIを活用した機械が有効活用されています。特に検品作業では、画像認識から不良品を検出する工程において、エッジAIが搭載されている検査機械が活用されています。

エッジAIを搭載した検査機器によって不良品を自動で識別し除外します。検品作業を自動化することで人手による作業の削減に生かされています。

農業用ドローン・スマート農機

エッジAIは、農業用の機械であるドローンやスマート農機にも活用できます。エッジAIを搭載したドローンによって農地、作物の状態を瞬時にデータとして収集することで、作物の状態を分析することが可能になり、これまで人力で手入れを行っていた農地を自動で管理できるようになりました。そのため、農業の人手不足の解消にも役立っています。

監視カメラ

屋内、屋外に設置する監視カメラにもエッジAIを搭載した端末が活用できます。エッジAI搭載の監視カメラで人物や構造物などを記憶・分析して、道路交通量の調査や不審人物の発見に役立てます。

また、コロナ禍においては3密を回避するための混雑状況検知システムとして転用されています。

エッジAIを導入する方法

それでは、自社でもエッジAIを活用するにはどうすればよいでしょうか。ここでは、自社でのエッジAI導入と活用方法について紹介します。

AIを搭載した自社サービスや商品を開発する

自社にAIやシステムなどを開発できる部門があれば、エッジAIを搭載したサービスや製品を開発すると、他社や消費者に販売が可能です。自社にない場合は、AI開発に強い企業と協同で開発するというのもひとつの手です。

ただし自社開発でも協同開発でも、初期投資コストがかかることは留意する必要があります。協同開発のパートナー企業探しでも、内容とコスト面、開発実績などを慎重に精査して選定しましょう。

エッジAIを購入する

AI開発事業会社から自社の製品やサービスに親和性の高いエッジAIを購入する方法もあります。すでに活用事例がある分野での導入を検討しているのであれば、その分野でのエッジAIの開発を強みとしている企業も見つかりやすくなります。

また、ノウハウと実績をもつ企業からアドバイスを受けつつ、自社の想定にあわせたカスタマイズを施したエッジAIを用いて開発するのもよい方策です。

あるいはクラウドAIとエッジAIを組み合わせるとより有用なシステムになります。クラウドAIをすでに運用しているような企業であれば、それに合わせた運用が可能なエッジAIを探して購入するのも選択肢の一つとして考えられます。

エッジAIの今後は？

現状では、エッジAIはクラウドAIとの併用が一般的です。その理由として、エッジAIが苦手とする大規模なデータ処理や、開発コストやリソースがかかることなどが挙げられます。ただ、今後の市場価値としては上がるという予測が多く、関連技術やIoTのさらなる普及などにより、引き続き躍進が期待されています。

まとめ

エッジAIは、端末に搭載したAIに検知・学習させ端末を使いやすくする技術です。クラウドAIと組み合わせることでさらに有効なシステムになるといわれています。

自社でもクラウドAIとエッジAIを活用してみたいが、開発部門やノウハウがなくどこから手をつけてよいかわからないというケースもあるでしょう。そこで、ぜひ相談先として検討していただきたいのが、EAGLYSです。

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