エッジAIとは？メリットやデメリット、クラウドAIとの違いについて徹底解説！
近年はクラウドを通じて利便性高くサービス利用ができるようになりましたが、通信速度や通信コストの観点からは課題もあります。そうした課題を解決し、通信速度やコスト、セキュリティ面で優位なエッジコンピューティングが注目を集めています。
そしてAI（人工知能）を搭載することでさらに利便性高く利用ができるようになりました。今回は、エッジAIの定義やクラウドAIとの違い、メリットとデメリット、活用事例と採用時の注意点を解説します。
エッジAIとは？
エッジAIの定義と共に、クラウドAIとの違いを確認していきましょう。
エッジAIとは？
エッジAIとは、エッジコンピューティングとAI（人工知能）を組み合わせた技術です。エッジコンピューティングのエッジとは「端」を意味しており、端末（デバイス）の付近にサーバーを設置し、データ処理を行うことからそう呼ばれています。
一般的には、サーバーが別の場所にあり、デバイスで取得したデータがネットワークを通じてサーバーに送られ、データ処理が行われます。この一般的な方法と比べて「端」で処理するという意味から、エッジコンピューティングと呼ばれています。
AIは人工知能とも呼ばれる、人の知能を人工的に再現する技術であり、エッジコンピューティングのデータ処理に組み込むことでより精度を高めたのがエッジAIです。
クラウドAIとの違い
エッジAIとよく対比されるのが「クラウドAI」です。これはクラウドコンピューティングとAIを組み合わせた技術です。クラウドコンピューティングとは、物理的なサーバーではなく、インターネット上にあるサーバー上でさまざまなコンピューター機能を実現するものです。データ処理、ストレージ、データベース、アプリケーション配信などのほか、AIの利用も可能です。
このクラウドコンピューティングのデータ処理にAIを組み合わせて精度を高めた仕組みがクラウドAIです。
エッジAIと異なる点として大きいのは、データ処理の「場所」と「タイミング」の2点です。
エッジAIは端末付近のサーバーでデータ処理が行われる一方、クラウドAIは端末にインターネットを通じて接続されたクラウドサーバーでデータ処理が行われます。
また、エッジAIは端末付近のサーバーで処理が行われるため、端末におけるデータ収集とサーバーにおけるデータ処理がほぼ同時に実行できます。一方、クラウドAIはネットワーク通信を介するため、エッジAIと比較して、データ収集からデータ処理の間にタイムラグが発生します。
エッジAIのメリット・デメリット
エッジAIには、メリットもあれば、デメリットもあります。それぞれ確認していきましょう。
メリット
リアルタイム処理が可能
先述の通り、エッジAIはデータ収集とデータ処理をほぼ同時に行えるため、リアルタイムに近い処理を実現します。
そのため、例えば自動運転や産業分野など遅延が事故につながるような分野でのAI活用の際に採用されています。
また、データ処理の段階ではネットワークを介さないため、ネットワークの途切れる恐れもなく、安定的な稼働が期待できます。
通信量・通信料金の削減
エッジAIはデータ処理にネットワーク通信を必要としないことから、通信量や通信料金の削減につながります。
セキュリティ性向上
ネットワーク通信を介するコンピューティングと比べて、エッジAIは、端末付近で処理されることから、データセキュリティのリスクは低減されます。ネットワークを通じた情報漏洩や不正アクセスの恐れが少なくなります。その点からセキュリティを重視したい入退室管理などの分野では理想的なセキュリティを保てます。
またエッジAIはデータ加工後にネットワーク送信できるため、個人を特定できないよう加工したデータを共有することも可能です。
ネットワークがつながらない場所でもシステム構築が容易
エッジAIは小規模であり、ネットワークがつながらない場所でも実現できることから、システム構築が容易といえます。
デメリット
処理能力が限定的
エッジAIは、現場に設置する端末の付近におけるサーバーで処理することから、クラウドAIと比較して、CPUなどのサーバー性能が下がります。そのため、処理能力が劣ることから、大容量の処理は不向きといわれています。エッジAI技術は日進月歩で高まっていますが、現状は限定的な利用となります。
アップデート・管理コストの圧迫
エッジAIはシステム構築などの物理的な構築面では容易ですが、導入コストや、アップデートやメンテナンスなどの管理の手間やコストに負荷が大きいといわれています。クラウドAIと比較すれば、メンテナンスはクラウドサーバー提供側に任せられる一方で、エッジAIは自社が現場にある設備を自らメンテナンスする必要があります。エッジAI導入の際には、メンテナンスやコストに関する想定も十分に行っておくことが重要です。
エッジAIの活用事例
エッジAIの活用事例をご紹介します。
製造業 外観検査自動化
ある製造業では、製造後の製品の外観検査をエッジAIにより自動化しています。工場内では大量のデータが生成されるため、エッジで処理できるエッジAIに適しています。
外観検査においては、あらかじめ良品をカメラで撮影し、そのデータをAIに学習させることで、異常検知に役立てています。高い精度での異常検知を実現しています。
また導入時のネットワーク整備などのコスト削減にもメリットを感じています。
食品工場 入退室管理システム
ある食品製造業では、工場の入り口においてエッジAIを活用した入退室管理を採用しています。食品工場では衛生管理の徹底が求められ、誰がいつどの部屋に入ったかを正確に記録しなければなりません。しかし従来の顔認証やカメラでは、帽子やマスクなどをつけたままの状態では判別がむずかしい状況でした。
そこでエッジAI搭載のカメラを利用した入退室管理システムを採用しました。ユニフォームに色付きのタグをつけ、そのタグをエッジAIカメラが読み込み、自動で検出・処理することで、精度の高い入退室管理を実現しています。
介護施設 見守りカメラ
ある介護施設では、エッジAI技術を用いた入居者の見守りカメラを導入しています。従来からモニタリング用カメラは導入していましたが、解像度が低かったため、介護の業務には役立っていませんでした。
エッジAI搭載見守りカメラは、解像度が高く動体検知機能を備えており、何かアクシデントがあった際に即座に異常を知らせてくれるため、即時対応も可能になりました。入居者の身の安全と共に、介護業務の効率化も実現しています。
エッジAI活用時の注意点
エッジAI活用時には、次の注意点を押さえることで、より有意義な活用につながるでしょう。
強固なセキュリティ対策が必要
エッジAIはもともとセキュリティ性に評価がある一方で、セキュリティホールを対策したり、定期的なアップデート対応を継続的に実施したりと常時セキュリティ対策が求められます。特に設置している端末数が多い場合はセキュリティリスクが高まるため注意が必要です。
運用コスト増・管理の煩雑化への対応体制
管理やメンテナンスなどの運用コストが増す点、管理が複雑化しがちな点などのデメリットに対応する体制作りが欠かせません。
ベンダーのサポートを受けるほか、クラウドAIとの併用などエッジAIのメリットを最大限活かしながら管理体制を整えましょう。
処理可能な量の限界を見極めた開発が必要
大量データ処理に不向きなエッジAIは、処理可能な量の限界を見極めること、そしてクラウドAIのすみわけをしっかりと行い、適材適所で採用するのが良いでしょう。前述のような自動運転、外観検査、入退室管理、監視カメラなどの最適な活用シーンの見極めも求められます。
ハードウェアとの適合性への留意が必要
開発に際して、AI技術を組み込む場合、実装するハードウェアがAIモデルに適していない場合があります。エッジコンピューティングとAIとの組み合わせについては、専門的な知識が求められるため、経験豊富な開発ベンダーに依頼することをおすすめします。
まとめ
エッジAIは、クラウドAIと比較して、リアルタイム処理やネットワーク通信がむずかしい現場での処理も可能である画期的な技術です。一方で管理コストや処理性能などのデメリットもあることから、適材適所で選択していくことがポイントといえます。
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