エッジAIとは？クラウドAIとの相違点やメリット・デメリット、活用事例を解説

近年注目度が高まっている「エッジAI」をご存じでしょうか？エッジAIとはデバイスで、処理や演算を行うAIのことです。クラウドに大容量のデータ転送が不要で、リアルタイム処理や通信コストの削減、情報漏えい・不正アクセスリスクの抑制などが可能です。

本記事では、エッジAIの概要やメリット・デメリット、活用事例について詳しく解説します。エッジAIについて知りたい方、業務を改善したい方は、ぜひ参考にしてください。

エッジAIとは

エッジAIとは、データの生成源近くの端末にAIが搭載されたテクノロジーのことです。AIは大量のデータを高速で処理する必要があるため、これまではクラウドなどハイスペックマシーンに搭載され、処理を行っていました。エッジAIはスマートフォンやパソコン、センサーなどの端末におけるAIの動作・処理が特徴です。

働き手不足や業務効率化を目的に、AI活用を推進する企業が増加しています。大きな話題を呼んだChatGPTを利用したことがある人も多いでしょう。

エッジAIが注目されている背景

エッジAIが注目されている背景には、IoTの普及があります。IoTとはInternet of Thingsの略称で、モノに通信機能を持たせインターネットへの接続・相互通信により、データの取得や分析、遠隔操作などを行う技術です。スマート家電や自動運転などに活用されています。

IoTデバイスが増加し、データをリアルタイムに処理する必要性が高まっています。クラウドAIの場合、距離が長かったり通信障害が起きたりすれば、データの送受信や処理に影響があるでしょう。収集した情報をその場で処理可能なエッジAIであれば、通信環境の影響を受けません。

また、エッジAIにおける性能の向上も注目されている理由です。以前のエッジAIは性能が高いとは言えませんでした。ただ、1つの半導体チップにCPUやメモリなど、コンピューター動作に必要な機能を組み込むSoC技術の進歩で、小型端末にもAIが実装可能になりました。

エッジAIとクラウドAIの相違点

	エッジAI	クラウドAI
データ処理の場所	エッジデバイス	クラウド
データ処理のタイミング	即時	多少時間を要する

エッジAIとクラウドAIの違いは上記の通りです。ここからは、相違点について詳しく解説します。

データ処理の場所

エッジAIはエッジデバイス上で、AIが活動・処理を行います。一方、クラウドAIはネットワークで接続されたクラウド上で処理が行われます。クラウドAIの場合、データを収集・生成した付近に設置されているエッジデバイスでは、AIの推論や学習などが実施されません。

データ処理のタイミング

エッジAIはデータ収集装置の付近にあるエッジデバイスで処理が行われるため、スピーディーな処理が可能です。一方、クラウドAIの場合は収集したデータを一度クラウドに送信して処理した後に、再度エッジデバイスに返送するため、多少時間がかかります。

近年は、ハイスペックのCPU（中央演算処理装置）やGPU（画像処理装置）が実装されたクラウドデータセンターにより、データ処理の時間は高速化されています。ただし、エッジAIとクラウドAIを比べると、クラウドAIの方が時間がかかるでしょう。

エッジAIとクラウドAIを連携させるメリット

エッジAIとクラウドAIは特徴や強みが異なり、連携させることで以下のメリットがあります。

• 早い処理スピードと大規模なデータ処理の実現
• 通信コストの抑制
• データセキュリティの向上とプライバシーの確保
• 分散型アーキテクチャの構築
• オンデマンドリソースの活用

エッジAIはスピーディーなデータ処理に強みを持ち、クラウドAIは大規模データや高度な処理に優れています。連携により、スピーディーに大量のデータを処理可能です。全てのデータをクラウドに転送するわけではないため、通信コストの抑制や情報漏洩の防止にも効果的です。

また、双方の連携により分散構造を構築でき、システム障害への体制や拡張性が高まります。必要時のみクラウド側のリソースを活用できるため、スケーリングやコスト効率の向上も期待できます。

エッジAIのメリット

エッジAIのメリットは以下の通りです。

• リアルタイムの処理ができる
• コストを抑えられる
• 情報漏えいや不正アクセスリスクが低い
• 小規模な構築ができる

順に解説します。

リアルタイムの処理ができる

エッジAIはエッジデバイスで収集したデータの演算を行うため、リアルタイム処理が可能です。クラウドAIと違い、収集したデータの送受信をするタイムロスがありません。

コストを抑えられる

クラウドAIの場合は、データ処理に必要な高解像度の画像データや音声データを送信するため、通信容量が増加するとともに、コストも増えます。一方、エッジAIでは演算結果であるテキストデータの送信にとどまり、通信コストの抑制が可能です。

情報漏えいや不正アクセスリスクが低い

近年はプライバシー保護に関する注目度が高く、万が一情報が流出すれば、企業の信頼性やブランドイメージが低下するリスクがあります。クラウドの利用が増加するとともに、サイバー攻撃も増えておりクラウドAIもその対象です。

エッジAIの場合は、クラウドに元情報を転送しないため、情報漏えいや不正アクセスに対するリスクを抑制可能です。エッジAIにおいてもデータの送信が行われますが、最終結果のみで個人を特定する情報は含まれません。

小規模な構築ができる

小規模な構築ができる点もエッジAIのメリットです。基本的にエッジデバイスで完結できるため、大規模かつ複雑なクラウドインフラが必要ありません。開発の初期費用やランニングコストを抑えられ、スピーディーな開発も可能です。中小企業やスタートアップ企業でも、導入しやすいでしょう。

エッジAIのデメリット

一方で、エッジAIには以下のデメリットがあります。

運用や管理に手間がかかる

エッジAIは、情報収集のデバイスやAI処理を行うコンピューター、データ通信に利用するネットワークの自社管理が基本です。アップデートやメンテナンスも自社で対応しなければなりません。アップデート・メンテナンスは端末ごとに必要なため、端末数が多くなればその分手間が増加します。運用や管理、アップデートなどに手間がかかり、専門人材の確保にコストも発生します。

クラウドAIの場合もデバイスなどが必要ですが、サーバーなどの管理やアップデートはベンダーに依頼可能です。

大規模なデータの処理は難しい

エッジAIは、大規模なサーバーを活用し処理を行うわけではありません。実装されているCPUやGPUのスペックが劣るため、大規模データの処理は困難です。演算能力も高くないため、複雑なAIの実装はできません。エッジデバイスに高性能なAIを実装した場合、端末サイズや消費電力の限界に達したり、機能が制限されたりするケースがあります。

エッジAIの活用事例

エッジAIは以下に活用されています。

• 自動車
• ドローン
• スマートフォン
• 製造業のロボット
• ATM

ここからは、上記の活用事例について詳しく解説します。

自動車

リアルタイム処理が可能なエッジAIは、自動車の自動運転技術において重要な役割を果たしています。自動運転技術において少しでもタイムラグがあれば、事故やトラブルが発生する原因になるでしょう。自動運転では、車両に搭載されたセンサーやカメラが周囲の環境を認識し、エッジAIのリアルタイムなデータ処理で、適切な操作を実現しています。

実際に、テスラの自動運転システムでは、道路の車線や他の車両、歩行者の認識・安全な走行をエッジAIが行っています。

ドローン

自動車だけでなく、ドローンの自動運転もエッジAIにより実現しています。人や建造物の認識と処理をリアルタイム行うことで、安全な動作が可能です。また、大容量のデータ送信を行わないエッジAIの特徴により、通信環境が悪い山間部などでも活用できます。

スマートフォン

スリープ状態のスマートフォンに対して、キーワードを発するだけで起動する機能にも、エッジAIが活用されています。また、音声処理などにもAIが活用されており、認識性能の向上を図っています。

製造業のロボット

エッジAIが搭載されたロボットは、認識した情報をリアルタイムに処理して精密な作業を実現しています。
組立ラインでエッジAIが実装されたロボットを活用すれば、部品位置の迅速な把握と、正確な組み立てが可能です。異常への検知と対応もスピーディーにでき、生産量や品質の向上につながるでしょう。

ATM

詐欺の防止などにもエッジAIは役立っています。金融機関のATMにおいて、電話をかけながらATMを操作する人を認識し、職員へ通知する仕組みが取られています。必要に応じて職員が利用者に声掛けすることにより、振り込め詐欺や特殊詐欺の防止を行っています。

エッジAIの現状と今後

多くのAIが注目されており、エッジAIも例外ではありません。ここからは、エッジAIにおける現状の市場規模と将来性について解説します。

市場規模

総務省が発表した令和6年度版情報通信白書によれば、世界のエッジコンピューティングの市場規模は2024年に2,320億ドル、日本は1.6兆円に達する見込みです。
参照：令和6年版 情報通信白書 エッジコンピューティング｜総務省

リアルタイム処理が可能などの強みを活かし、以下に活用されています。

• スマートファクトリー
• 機械やロボットの遠隔操作
• 高精細映像伝送、AR・VRによる仮想空間サービス
• 自動運転
• ゲーム

将来予測

エッジAIは、AIモデルの軽量化やハードウェアの高性能化により、日々進歩しています。今後、さらに多くの分野に活用範囲が広がっていくでしょう。具体的には、スマートシティやスマートファクトリー、ヘルスケアなどの分野における活用が期待されています。

まとめ

エッジAIとはデバイスで処理や演算を行うAIのことで、自動車やドローン、ATMなどに活用されています。クラウドに大容量のデータ転送が不要で、リアルタイム処理や通信コストの削減、情報漏えいリスクの抑制などが可能です。また、クラウドAIと異なり大規模なクラウド構築が不要で、開発コストを抑えられ、導入しやすい特徴もあります。

ただ、管理や運用に手間とコストがかかるため、導入時には慎重な検討が重要です。まずは、AI導入をせずに現状の業務改善ができないか検討すると良いでしょう。
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