従来インターネットに接続されていなかった様々なモノが、インターネットを通じてサーバーやクラウドサービスに接続され、相互に情報を交換する仕組みを指す「IoT (Internet of Things)」。エッジAIはこのIoTの普及とともに注目を集め、特に自動運転や産業用ロボットの制御などの分野において大いに期待されています。
本記事では、エッジAIの概要やそのメリット・デメリット、クラウドAIとの違い、実際の活用シーンなどをわかりやすく解説します。
エッジAIとは
「エッジ」には「端」という意味があり、エッジAIとの関係では、スマートフォンや家電製品、自動車などの「端末」のことを指します。
エッジAIとは、このような端末自体（エッジデバイスと呼ばれます）にAIを搭載し、その場で学習や推論などの複雑な処理を行えるようにしたもののことを言います。
エッジAIには、エッジ側で学習と推論の両方を行うタイプと、エッジ側では推論処理のみを行うタイプがあります。後者のタイプでは、必要な情報をクラウド側に送り、クラウドで学習させることで得た学習モデルをエッジ側に送って活用するといった形をとっています。
クラウドAIとは
GAFAMなどが提供する従来のAIプラットフォームやサービスの多くはクラウド上で提供されており、クラウドコンピューティング*を活用することでネットワークを経由して大量のデータのやり取りをしたり、高性能なCPUやGPUを用いた情報処理をクラウド側で行ったりしていました。このようにクラウドコンピューティングを活用し、エッジ側で取得したデータの学習や推論をクラウドで行うようなAIをクラウドAIと呼び、一般的にAIと呼ばれるものの多くはクラウドAIのことを指しています。
*クラウドコンピューティング：ネットワークを経由し、コンピュータリソースをサービスという形で提供する利用形態。
エッジAI・クラウドAIのメリット・デメリット
以下では、エッジAI・クラウドAIそれぞれのメリット・デメリットについてご説明します。
クラウドAIのデメリット
クラウドAIは、エッジ側で得たデータをクラウドに送り、クラウドで処理したのちエッジ側にリターンするという仕組みのため、必ずタイムラグが生じてしまいます。そのため、リアルタイム性が求められるシーンでの活用には適しません。また、ビッグデータ化が進む現代において、大量のデータをネットワークで送信する際、帯域を圧迫してしまったり、通信料がかさんでしまうといった課題があります。
エッジAIのメリット
エッジAIは、こうしたクラウドAIの課題を解消するために生み出されました。
エッジ（端末）にAIが搭載されており、そのAIで学習や推論処理を行えるため、通信遅延のないリアルタイムな情報処理が可能となります。特に、ファクトリーオートメーションや自動運転などの分野ではちょっとした通信遅延が致命傷となり得るため、エッジAIの活用が期待されています。
また、すべてのデータをクラウド側に送るクラウドAIとは異なり、エッジAIでは必要なデータのみをクラウドに送るため、通信コストの削減にもつながります。
加えて、ネットワークを介したデータ送信において個人情報や機密情報などが漏洩するリスクは避けられませんが、エッジAIでは送るデータを選択できるため、重要な情報の漏洩リスクを低減でき、セキュリティの強化にもつながります。
エッジAIの中には、クラウドを利用しないスタンドアローンでのAI稼働が可能なタイムもあり、高度なセキュリティが求められるケースやインターネット回線の接続が困難な環境下でAIを活用したいケースなどでの活躍が期待されています。
エッジAIのデメリット
一方、エッジAIの弱点としては、エッジ側で使用できるCPUなどのリソースがクラウドに比べて限定的であるため、大規模な処理が苦手という点が挙げられます。
また、エッジ側ではデータを取得し送信するだけのクラウドAIと違い、エッジ側でも多様な処理を行う必要なあるため、システム全体が複雑化してしまうといった問題点もあります。
エッジAIの活用シーン
以下では、エッジAIの活用シーンをご紹介します。
自動運転
まずは車の自動運転です。自動運転のように通信遅延が致命的になり得る分野において、エッジAIは必要不可欠です。自動運転では車に搭載されたカメラやLiDAR（光センサー）などの各種センサーが捉えた周囲の車や歩行者、建築物などのデータを分析し、瞬時に判断を下しながら車を制御する必要があります。ちょっとした遅延が重大な事故につながる恐れがあるため、分析と判断のリアルタイム性が高度に求められ、クラウドAIがこの役目を担うことはできません。ドローンの自律飛行に関してもこれと近しいことが言え、エッジAIの活躍が見込まれています。
産業用ロボット
次に、工場における産業用ロボットです。エッジAIを活用することにより、センサーで得た製品に関するデータを瞬時に分析し、リアルタイムに状況を把握しながらロボットの制御を実行することが可能となり、作業の効率化につながります。また、作業者が機械に巻き込まれるなどの事故も、エッジAIやカメラ、センサーなどを組み合わせて機械を制御させることで、大幅に減らすことができるでしょう。
監視カメラ
また、監視カメラにエッジAIを搭載することで、例えば駅のホームで突発的な事故や事件が発生した際やその兆候が見られた際に警告を発したり、停止信号を送るなどの動作をさせることもできます。
まとめ
実際の端末にAIを搭載するエッジAIは、そのリアルタイム性などのメリットにより活躍の場を広げています。ただ、クラウドAIと比べると大規模な処理が苦手という弱点も抱えているため、それぞれのメリット・デメリットを踏まえて、適切に使い分けることが重要と言えます。