エッジAIとは？メリットやデメリットについて解説

エッジAI 近年、製造業やIT業界、自動車産業などで注目されているのがエッジAIという技術です。実は私たちが毎日手に取るスマートフォンにもエッジAIが使われており、日々機能の改善が行われているのをご存じでしょうか。

本記事ではエッジAIとはいったい何か、そしてEdge AIを導入するメリットとデメリット、有名なエッジAIの開発企業についてご紹介します。

エッジAIとクラウドAI

クラウドAIとエッジAIとは何か。また、エッジAIとクラウドAIの違いについて確認しましょう。

エッジAIとは端末自体にAIが搭載しており、「エッジコンピューティング」をAIに応用したものです。エッジAIで処理を行えば、クラウドとの通信を極力減らすことができます。

クラウド上でデータから予測・判断できるものがクラウドAIで、インターネット上の情報管理に便利です。クラウド上で大量のデータから学習・推論といった処理により、学習を行ったり学習モデルを作成したりしています。

非常に便利なエッジAIですが、導入に当たりどのようなメリット・デメリットがあるのでしょうか。

・反応速度が速く、リアルタイムな判断のアウトプットが可能

・セキュリティを強固にできるため、機密情報が保持される

・端末側での処理なので、通信コストを削減できる

・クラウドAIと比較して、処理能力には限界がある

・端末のスペック次第では、高度な計算や判断が難しい

メリットとデメリットを加味しても、エッジAIは必要とされる場面が多くあります。すでに活用が進んでいる事例についてご紹介します。

スマートフォンもエッジAIの導入が進んでおり、スマホに搭載されているチップに組み込まれたシステムに、エッジAIが使用されています。AIによるデータ学習でカメラの判別機能の向上や新しい機能の追加が見込めます。

工場では常に大量のデータが生まれ、それらを解析してうまく活用することが必要です。反応速度が速いエッジAIを使用すれば、大量のデータを処理できるので作業が捗ります。また、機械による事故が発生する前に異常を検知して、未然に防ぐことができます。

自動運転車ではカメラ画像をもとに、停まる・進むなどの処理を行っています。自動運転が正常に作動しないことや、1つのミスが起きるだけで人命に大きく関わります。エッジAIを使うことで、タイムラグを防いでより安定的な自動走行が見込めます。

エッジAIはまだまだ発展途上の分野であり、これからも大きく進化を遂げることでしょう。エッジAIの開発には、次のような大企業が携わっています。

Google

Googleが開発したエッジAI で実行するEdge TPUは、一般消費者向け、そして運用向けの大規模なソフトウェアシステムプラットフォームに至るまで幅広く利用されています。

プライバシーや機密性保持、処理の時間短縮などが必要とされる中で、Googleが設計したEdge TPUは低消費電力＆ハイパフォーマンスを実現しました。

Apple

AppleがエッジAIを手掛けるスタートアップのXnor.aiを買収したことは、記憶に新しいですね。機械学習に強いAppleが、AIを開発するXnor.aiを買い取ったということは、エッジAI領域への参入と考えてよいでしょう。

アップル製品にエッジ処理が導入されるメリットは計り知れません。

Microsoft

Microsoftが提供するAzure Perceptは、システム構築における開発・訓練・概要検証のサイクル全体において非常に有用なエッジAIです。デバイスがインターネットに接続されていなくても、音声や画像による認識でAzureサービスに接続。

ネットへの接続が不安定な環境でも、エッジ上で高速な計算処理が可能です。

エッジAIはすでに活用事例があるものの、クラウドAIと比較すると処理能力や導入ハードルという面ではまだまだ課題が残ります。しかしながら、強固なセキュリティやリアルタイム性を考えると、エッジAIの普及は必要不可欠といえるでしょう。

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