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エッジAIとは？クラウドAIとの違いやメリットデメリットを解説
組込みシステムさまざまな分野におけるAIの活用が期待される中、反応速度のスピードやコスト削減、セキュリティ強化などを通して、近年広く普及しているものがエッジAIです。本記事では、エッジAIの概要や活用例、クラウドAIとの相違点などについて解説します。導入を検討している企業の方は、本記事を参考にしてみてください。
エッジAIとは何かを簡単に解説
まずは、エッジAIの概要や活用例、クラウドAIとの相違点について詳細に解説します。
エッジAIとは？
エッジAIとは、一言で言うとAIを備えたエッジコンピューティングです。エッジは日本語で「端」を意味しており、エッジコンピューティングは端末付近にサーバーを設置し、データ処理を施すシステムを指します。サーバーをデバイスと同じLANに配置する方法もあります。
エッジAIは、クラウドを介さずにデバイス側のみで処理を施すため、通信にかかる時間を削減できる上、AIのデータ処理がスピーディーです。
エッジAIの活用例
エッジAIは反応速度が迅速で、通信コストも削減できることから、さまざまな分野における活用が期待されています。
具体的な活用例として挙げられるものは、実用化に向けて研究が進んでいる自動車の自動運転です。自動運転は、AIがカメラの情報を判断し運転を行うものですが、少しの判断の遅れが深刻な事故につながってしまうため、迅速な判断を下せるエッジAIの特性が欠かせません。
また、産業用ロボットをはじめ、製造業のラインで扱われる機器類をネットワークで制御するスマートファクトリー、住宅や家電などをネットワークに接続するIoTの普及など、エッジAIが果たす役割は多岐にわたります。
さらに、慢性的な人手不足が深刻化している警備業界においても、できるだけ警備員の派遣を減らすことを目的に、物や人の識別にエッジAIを活用する取り組みが推進されています。現在、顔認証やナンバープレート認証は、一部の企業の入場管理などで、すでに実用化されている状況です。今後は、危険物や不法侵入を検知する精度をより高め、最終的には危険を検知した時のみ、警備員を派遣するシステムづくりが拡大していくことが予想されます。
エッジAIとクラウドAIの違い
AIを活用したシステムとして代表的なものは、前述したエッジAIのほかに、クラウドAIがあります。これらの相違点について、以下より詳細に解説します。
AI処理を行う場所
エッジAIは、エッジデバイス上で推論や学習などのAI処理が施されます。エッジデバイスは、データが生成・使用されるところの付近に設置されているため、そのデバイスのみで処理や判断を完結できる点が特徴です。
一方、クラウドAIはネットワーク上に設置されたクラウドのシステム上で、AIによるデータ処理が施されます。エッジデバイスで集められたデータはクラウドに送信されるので、エッジデバイス自体では推論や学習が実行されません。
AI処理のタイミング
エッジAIは端末側がデータ処理を担うため、リアルタイムでの判断と迅速な処理が可能です。一方、クラウドAIではデバイスに集められたデータが、ネットワークを通してクラウドに送信・処理されますが、再度エッジデバイスに戻す作業とその時間を要します。
クラウドのデータセンターでは、高いスペックを持ったCPUやGPUによってデータの高速処理が施されるものの、その場でデータを処理できるエッジAIと比較すると、どうしても多少のタイムラグが生じてしまいます。
エッジAIのメリット
エッジAIで得られる3つのメリットを、以下より詳細に解説します。
リアルタイム処理が可能
ひとつめは反応速度が速いことから、データ収集とほぼ同時にデータ処理を施せる点が挙げられます。ネットワークでデータを送受信する時間が省けることはもちろん、通信にかかる負荷による回線遅延の影響を受けることもありません。ネットワークが途切れやすいところでも、AIでの処理が可能です。また、処理を施すたびにクラウドとのデータのやり取りが必要ないため、通信コストの削減にもつながります。
エッジAIのリアルタイム性は、産業分野においても、大きな役割を果たすと考えられています。なぜなら、工場での生産ラインを担うロボットにエッジAIを搭載すれば、対象物の状況を即座に把握し、ロボットの制御が可能になるからです。それにより機器の劣化を予測して、事前の修理や部品交換も行えるようになります。
データセキュリティの向上が可能
次に挙げられるのは、エッジAIはネットワークを介さずに、エッジデバイス上でさまざまな処理を施せるため、情報漏洩や不正アクセスのリスクが少ない点です。
高いセキュリティ性を保てるので、プライバシーの保護や機密性が求められる分野に適しています。例えば、金融業界ではセキュリティ対策として、顧客情報をクラウドにアップロードせず、エッジAIで処理を施す企業が増えています。さらに、今後は会員制サービスのほか、病院や学校、オフィス、工場などの入退室管理など、エッジAIが活用される分野は拡大していくでしょう。
小規模なAIシステムの構築が可能
エッジAIは、クラウドAIに比べると処理能力が劣る傾向があるため、事務所や商店、工場などの小規模な範囲で使用するAIシステムの構築に適しています。例えば、オフィスの入退室管理システムや動体検知機能のある防犯カメラ、工場での不良品検知システムなどでは、エッジAIの特性を活かすことで高い効果を発揮できます。
また、ネットワークがつながらない場所でも、影響を受けることなくデータ処理が可能なので、通信環境がよくない工場や倉庫で、問題なく使用できる点は大きな強みです。
エッジAIのデメリット
一方、端末付近で処理が施されるエッジAIには、以下で解説する2つのデメリットもあります。
大規模データの処理には向かない
エッジAIで採用されているCPUやGPUは、クラウドAIよりスペックが劣るため、大容量データの処理には適していません。また、計算能力も同様に劣っている傾向があり、複雑なAIモデルの実行は困難とされています。もし、エッジAIで高性能かつ高速な処理を可能にした場合、端末のサイズや消費電力の限界に達してしまうおそれがあります。マシン側の条件により機能が制限される点は、マイナス要素のひとつです。
さらに、エッジAIとクラウドAIは、推論や学習を実行するポイントが異なります。端末側でデータを集め、クラウド上で推論や学習が実行されるクラウドAIに対し、エッジAIは端末側で推論を実行し、必要なデータをクラウドに送信して学習モデルを生成します。したがって、推論で使用したデータの教師データ化や、高度で複雑な処理が難しく施しづらいです。
アップデートやメンテナンスが難しい
エッジAIは、端末側にAIが搭載されていることにより、管理や運用が複雑化しやすい点が不便です。例えば、アップデートに関しては、クラウドAIならベンダーに任せられますが、エッジAIは自社で対応しなければならず、端末が複数台ある場合は、それぞれ個別のアップデートが求められます。保守に関しても同様であり、メンテナンスも端末ごとに施すため、それに対応する人材も用意しなければなりません。
また、AIを運用する際は、データを集めるデバイスやAI処理を施すコンピューター、ネットワークなどをすべて自社で管理するので、クラウドAIに比べて、手間やコストが格段にかかります。こうした理由から、エッジAIの導入はハードルが高いと感じる企業も多いようです。
エッジAIの課題と今後の展望
エッジAIには、「大容量データの処理が難しい」「管理と運用が複雑」という課題が残りますが、AI技術は日々進歩しており、処理能力も改善しつつある状況です。
総務省が発表した「情報通信に関する現状報告の概要」によると、国内エッジAI分野の製品・サービスの売上高は、2021年度で76億6,000万円（前年比70.8％増）、2022年度は117億円（前年比52.7％増）まで達する見込みで、急激な成長を見せています。さらに、2026年までは年率で41.3％ずつ増加していき、2026年度の市場規模は431億円まで達すると考えられています。
今後も製造業や医療、運輸業、建設業、農業、警備、交通インフラなどのさまざまな分野において、エッジAIが活用されるシーンは拡大していくでしょう。
参照元：総務省「第2部 情報通信分野の現状と課題」まとめ
エッジAIは、データ処理のスピードやセキュリティ性が優れており、通信費を抑えられることからコスト削減にも貢献できるため、各分野での活用が期待されています。
「NECソリューションイノベータ」では、機器にエッジAIを組み込むための技術支援サービスを実施しています。AIの活用検討からデバイスの選定、求める性能・コストに応じた実装・開発の技術支援、再開発、セキュリティ対策、更新まで、手厚いサポートが可能です。
自社での運用や管理、技術面に不安があり、エッジAI導入のハードルが高く感じる場合でも、豊富な実績やノウハウに基づいた支援が行えます。エッジAIの導入を検討中の企業様は、ぜひNECソリューションイノベータにご相談ください。
