エッジAIとは？クラウドAIとの違いや活用事例とメリット・デメリットを解説

AI技術は社会におけるさまざまな場面で活用されており、現代社会に欠かせないものです。AIを活用したシステムは多種多様ですが、それらは大きく「エッジAI」と「クラウドAI」の2種類に分けられます。

エッジAIとクラウドAIにはそれぞれ特徴があるため、適材適所で用いることが大切です。そこで、この記事ではエッジAIの特徴やメリット・デメリット、活用方法を紹介します。

エッジAIはさまざまな場面で応用でき、ビジネスに活用する方法も多いためこの機会にチェックしておくとよいでしょう。自社のビジネスに応用できそうなものが見つかったなら、ぜひ活用してみてください。

映像解析AIプラットフォーム「SCORER」は、エッジAIカメラ黎明期よりシステム開発をしております。導入事例が沢山ございます。エッジAIカメラの活用方法は最新事例から学んでいただくと、理解がはやいため無料資料をご用意いたしました。5分程度でエッジＡＩカメラが理解できる2023年10月最新事例集は下記よりダウンロードできます。ご活用ください。

エッジAIにおける基幹技術「エッジコンピューティング」とは？
エッジAIとクラウドAIの違い
　ーエッジAIはエッジデバイス上でAI処理をする
　ークラウドAIはクラウド上でAI処理をする
エッジAIとクラウドAIを連携させる利点
エッジAIのメリット
　ーレスポンスが早い
　ー情報漏えいリスクを減らせる
　ー通信量を削減できる
　ースピーディにシステムを構築できる
　ー小規模なシステムの構築に向いている
エッジAIのデメリット
　ー処理能力が限られる
　ー管理に手間とコストがかかる
　ー大規模なシステム構築に向いていない
エッジAIの活用方法
　ー自動運転
　ーIoT
　ースマートファクトリー
　ー製品検査の効率化
エッジAIの市場動向と将来展望
　ーエッジAIの市場規模と成長予測
　ー主要企業と製品の紹介
　ーエッジAIの技術革新と将来のトレンド
エッジAIを活用して省力化を進めよう

エッジAIを簡単に解説すると、「エッジコンピューティングとAIを組み合わせたシステム」です。これを正しく理解するためには、エッジコンピューティングについて理解する必要があります。

「エッジコンピューティング」とは、デバイスの近くにあるコンピュータでさまざまな処理を行うタイプのコンピュータシステムのことです。処理用のサーバをデバイスと同一LAN上に配置する方法などがあり、AI処理するためにインターネットを使ってデータを送信する必要はありません。

エッジコンピューティングとは、データを収集し、処理するためのコンピューティングを、データを生成する端末やデバイス（測定器やカメラ、センサーなど）に近い場所で行うものを指します。これにより、データを中央のクラウドやデータセンターに転送することなく、即座に処理を行うことができます。

エッジコンピューティングは、リアルタイムでのデータ処理や、データを転送することで生じる通信コストを減らすことができるため、自動車や産業用機器などのIoT（Internet of Things）デバイスや、スマートシティやDXなどでよく用いられます。

エッジAIはこの仕組みをAI処理に応用したシステムです。ユーザーに近いところでAI処理を行うことにはさまざまなメリットが存在するため、一通りチェックしておくとよいでしょう。詳しくは後述するので、あわせて参考にしてみてください。

エッジAIについて正しく理解したうえで自社のビジネスに導入するためには、クラウドAIとの違いを正確に把握する必要があります。エッジAIとクラウドAIの違いを簡潔に紹介すると以下の通りです。

• エッジAIはエッジデバイス上でAI処理をする
• クラウドAIはクラウド上でAI処理をする

ここではそれぞれの違いについて詳しく解説するので、ぜひ参考にしてみてください。構築するシステムによってどちらが適しているのかは異なるため、事前に一通りチェックしておきましょう。

あわせて読みたい。クラウドAIとは？を解説したブログは下記よりご確認ください。

エッジAIとは、エッジデバイス上でAI処理を実行するシステムの総称です。同一ネットワーク内などのユーザーに近い場所にAI処理用のコンピュータを設置し、AI処理を実行するのに必要なシステムを構築します。

ただし、エッジAIであってもシステムによっては、AI処理によって得られたデータをクラウドストレージ上に保存することもあります。

クラウドコンピューティングを使用する場合でも、AI処理そのものはエッジデバイス上で行われます。ここがエッジAIの最大の特徴であるといえるでしょう。

一例としてAIによる画像解析を挙げると、カメラで撮影した映像をLAN内に設置した処理用のコンピュータに送信し、そのコンピュータでデータを解析して得られた結果を出力します。

クラウドAIは、クラウド上のコンピュータでAI処理をするAIシステムです。AI処理に必要なデータはクラウド上のAIシステムに送信し、システム上でAI処理を行います。

AI処理が完了したら、その結果をデバイスに返してもらう仕組みです。エッジAIとは異なり、取得した解析用データのすべてをクラウド上に送信するのが特徴といえるでしょう。

前述したAIによる画像解析を例にすると、カメラで撮影した映像はAI処理を行うことなくクラウド上に送信します。クラウド上のコンピュータに実装されているAIシステムが画像解析を実行し、その結果を出力して返す仕組みです。

＜映像解析AIプラットフォームSCORERのクラウドAIとエッジAIの連携システム図＞

エッジAIとクラウドAIを連携させることで、それぞれの技術が持つ利点を最大限に活用し、さらなる効果を生み出すことが可能です。以下に、エッジAIとクラウドAIが連携することで得られる主なメリットを挙げます。

1. リアルタイム性と大規模処理の両立
   エッジAIはリアルタイム性に優れており、クラウドAIは大規模なデータ処理や高度な分析が得意です。両者を連携させることで、リアルタイムでの高速処理と大規模データの分析を同時に実現できます。

2. 通信コストの削減
   エッジAIでデータ処理が行われることで、クラウドへのデータ送信量が削減され、通信コストが抑えられます。クラウドAIと連携することで、必要なデータだけを効率的にクラウドへ送信できます。

3. データセキュリティとプライバシーの向上
   エッジAIでは、デバイスやネットワークのエッジでデータが処理されるため、データ漏洩のリスクが低減されます。クラウドAIと連携することで、プライバシーに配慮したデータ処理が可能になります。

4. 分散型アーキテクチャの実現
   エッジAIとクラウドAIを連携させることで、分散型のアーキテクチャが構築できます。これにより、システム全体の耐障害性や拡張性が向上し、より堅牢なシステムが構築できます。

5. オンデマンドなリソース利用：エッジAIとクラウドAIの連携により、必要に応じてクラウド側のリソースを追加利用することができます。これにより、柔軟なスケーリングやコスト効率の向上が実現されます。

エッジAIとクラウドAIの連携は、リアルタイム性、通信コスト削減、データセキュリティの向上、分散型アーキテクチャの実現、オンデマンドリソース利用といったメリットを提供します。これらのメリットは、エッジAIとクラウドAIを個別に使用する場合には実現しない効果であり、両者の連携がもたらす相乗効果となります。

映像解析プラットフォームSCORERでは、学習済みのAIを活用してクラウドAIとエッジAIのシステム開発を、コストパフォーマンス良く行えます。

エッジAIには、ユーザーに近い部分でAI処理を実行するため、クラウドAIに比べて多くのメリットが存在します。主なメリットには以下の5つが存在するため、ここでひとつずつチェックしていきましょう。

• レスポンスが早い
• 情報漏えいリスクを減らせる
• 通信量を削減できる
• スピーディにシステムを構築できる
• 小規模なシステムの構築に向いている

これらのメリットを魅力的に感じるなら、エッジAIの導入を検討してみてもよいでしょう。

エッジAIはAI処理をするためにデータをクラウド上に送信する必要がないため、レスポンスが早いのがメリットです。クラウドAIでは、データをクラウドに送信してAI処理を実行し、結果を出力して返答するというプロセスがあります。データの送受信に時間がかかるため、その分結果を得るまでに時間がかかるのがデメリットです。

エッジAIではLAN内のデバイスをはじめとして手元でAI処理を行うため、データの送受信にかかる時間を削減できます。クラウドサーバーの混雑に影響を受けることもありません。

そのため、スピード感が求められるシステムでは、レスポンスが早いエッジAIを活用するとよいでしょう。

エッジAIカメラ「SCORER Traffic Counter Edge」の場合、カメラで撮影してから、ニアリアルタイムで映像解析をAIがすることができ、その解析画像をライブビュー映像として、配信することもできます。

下記より、川崎市と共同で行っている実証実験のライブビュー映像からエッジAIのレスポンスの速さをご確認いただけます。
https://www.scorer.jp/products/scorer-traffic-counter-edge/demo-live-view

基本的な処理をエッジデバイス上で実行すれば、インターネット上に送信するデータを減らせます。重要なデータを外部とやりとりせずに済むため、通信経路上でデータを盗まれたりネットワークの不具合によって外部に流出したりすることを防げるでしょう。

情報セキュリティを確保するためにも、エッジAIはオススメの仕組みです。出力結果をはじめとした一部のデータをクラウドに送信する場合でも、収集したデータをすべて送信するクラウドAIよりリスクが小さいといえます。

クラウドに送信するデータ量が少ないことには、通信量を削減できるというメリットも存在します。クラウドAIでは、必要なデータをすべてクラウド上に送信すると送信量が多くなるため、通信回線の帯域を占有するのがデメリットです。

通信帯域を占有すると速度低下や遅延が発生し、別の通信に影響が出ることもあるでしょう。従量制の料金プランを契約している場合は、通信量を削減できればコスト削減につながります。

業務に使用するシステムをスピーディに構築したいときにも、エッジAIがオススメです。データを収集するデバイスとAIを搭載した分析用デバイスが近くに存在するため、システムやネットワークの構成が複雑になりにくいでしょう。

AIカメラを例にすると、カメラで収集した映像データはLAN内のコンピュータに送信してAI処理をします。カメラと処理用コンピュータおよびそれらを接続する通信経路のみで構成されており、シンプルな構成です。

場合によっては、映像を撮影するカメラ内にAIシステムを組み込むケースもあります。この場合はデータの収集からAI処理までがひとつのデバイスで完結し、結果を送信するだけで済むのでよりシンプルです。

小規模なAIシステムを構築したいと考えているなら、エッジAIが最適です。工場内・オフィス内・店舗内などの限られたエリアのみで使用するAIシステムを構築したい場合は、エッジAIを検討してみるとよいでしょう。エッジAIが向いているシステムの一例は以下の通りです。

• 動体検知を活用した防犯カメラ
• 無人運転技術を応用した農業用機械の制御
• 家電組み込み型の音声認識機能

特定のデバイス内で処理を完結させたい場合など、小規模なAIシステムを手軽に開発したい場合にエッジAIがオススメです。

エッジAIとは、AIをデバイスに直接搭載し、そのデバイスで処理を行うようにするものです。例えば、カメラを搭載したデバイスを道路に設置し、そこで交通量を測定することができます。

このようにエッジAIを活用することで、リアルタイムでの交通量の測定や、遠隔地からのモニタリングが可能になります。また、データの収集や処理がデバイス内で行われるため、通信帯域やサーバーの負荷が軽減されることも期待できます。

エッジAIを用いた交通量調査では、カメラやセンサーを搭載したデバイスを道路に設置し、車両の種類や数、スピード、方向などを検出します。これらのデータをもとに、交通量の統計や分析を行うことができます。また、エッジAIを用いることで、リアルタイムでの交通量の測定や、遠隔地からのモニタリングが可能になります。

エッジAIにはメリットがある反面、システムを構築する前にチェックしておきたいデメリットも存在します。とくに以下の3つはデメリットと感じやすいため、事前にチェックしておきましょう。

• 処理能力が限られる
• 管理に手間とコストがかかる
• 大規模なシステム構築に向いていない

ここでは、それぞれのデメリットを詳しく解説します。これらのポイントを大きな課題だと感じるのであれば、エッジAIではなくクラウドAIを検討するのがオススメです。

エッジAIはデバイス内やLAN内のコンピュータにAIシステムを実装し、そこでAI処理を実行します。高い性能をもったコンピュータで構成する大規模なサーバを用意するわけではないため、処理能力が限られます。

そのため、大量のデータをスピーディに処理したい場合にはエッジAIは向いていません。そのような用途を検討している場合は、クラウドAIを検討したほうがよいでしょう。

エッジAIを運用するときには、情報を取得するためのデバイスとAI処理を実行するコンピュータ、通信ネットワークのすべてを管理しなければなりません。双方を自社で管理するとなると、専門の人材を配置したり管理システムを導入したりする必要があるなど、手間やコストがかかります。

クラウドAIではデータ取得用のデバイスと通信用のネットワークを管理する必要がありますが、サーバの管理は提供元に任せられます。自社で管理しなければならない範囲が狭くなるため、管理負担を大きく軽減できるでしょう。

エッジAIは処理能力が限られ、管理負担が大きいことを考えると大規模なシステム構築には向いていません。多数のデバイスで取得したデータを集約し、まとめてAI処理を実行したい場合はクラウドAIが適しています。

エッジAIで大規模なシステムを構築するには、高い処理性能をもった処理用コンピュータが必要です。高性能コンピュータを準備するには多くのコストがかかるため、クラウドAIを検討するのが現実的といえるでしょう。

処理能力が限られたコンピュータで大規模なエッジAIを構築すると、処理性能の低さがボトルネックになって処理速度が低下しがちです。導入後に後悔する結果につながりかねないため、事前に検証することをオススメします。

AI技術が進歩するにつれて、さまざまな場面でエッジAIが活用されています。ここでは、エッジAIの活用事例として以下の4つを見ていきましょう。

• 自動運転
• IoT
• スマートファクトリー
• 製品検査の効率化

他にもさまざまな活用方法があるため、自社のビジネスに応用できるものがないかチェックしておくのがオススメです。

自動車の自動運転を実現するには周囲の交通状況や障害物の有無、適切な進路などを速やかに判断する必要があります。そのようなシステムには、レスポンスが早いエッジAIが適しています。

自動車にカメラやセンサーを設置し、AI処理自体も自動車に搭載したコンピュータで実行すれば、通信環境に起因する遅延の影響を受けることはありません。適切な進路や速度、停止の必要性や停止位置を速やかに判断でき、安全性を確保するのに役立ちます。

IoT技術を発展させるためにもエッジAIは欠かせません。IoTがさらに進展すればインターネットに接続するデバイスの数が増加し、その中にはAI技術を活用するものも含まれるでしょう。

IoTの普及にともなって通信量も増加するため、適宜エッジAIを活用して処理すれば通信回線の帯域占有を防げます。今後、さらにIoTを普及させるにはエッジAIの利用が不可欠だと考えられているため、この分野での活用も進むでしょう。

製造業の現場では、製造ラインに存在する機器類をネットワークに接続して集中管理し、制御、運用する「スマートファクトリー」に注目が集まっています。機器類の制御・運用を自動化するためにAIを活用する方法がありますが、ここにエッジAIを用いることで遅延やコスト削減につなげられます。

スマートファクトリーもレスポンスのよさが求められる分野であるため、エッジAIが活躍するでしょう。

ほかにも、予知保全にエッジAIを活用する仕組みも存在します。具体的には、カメラやセンサーを活用して人の目ではとらえられない機器類の異常動作をAIが検知し、アラートを発する仕組みです。

保守担当者はアラートを受けて必要なメンテナンスや機器の交換を行えば、故障を未然に防げます。エッジAIは製造業の生産性や保守性を高めるためにも役立つ技術です。

製造業では、製品検査の分野でもエッジAIの活用が進んでいます。検査レーンにカメラを設置し、高速で流れる製品を一つひとつスキャンしたうえで画像認識技術を活用して不良品を検出する仕組みです。

レーンを流れる製品をすべて正確に判定するには、レスポンスのよさが求められます。そのため、製品検査にはエッジAIが向いているといえるでしょう。

エッジAIは、人工知能（AI）が端末やセンサーなどの周辺機器で実行される技術です。エッジAIは、セキュリティ、パフォーマンス、プライバシー、ネットワーク帯域幅の問題を解決することができ、IoT、自動運転、ヘルスケア、ロボット工学、農業、製造、小売業など、多岐にわたる分野で活用されています。

市場調査会社MarketsandMarketsによると、2019年のエッジAIの市場規模は5億ドルでしたが、2025年には220億ドルに達すると予測されています。この成長は、エッジAI技術の進歩と、AIがますます必要とされるIoTデバイスの数の増加によるものです。

エッジAIの市場に参入している主要企業には、Google、Microsoft、Intel、NVIDIA、Amazon、Qualcommなどがあります。これらの企業は、エッジAIを活用した製品やサービスを提供しており、GoogleはTensorFlow Lite、MicrosoftはAzure IoT Edge、IntelはOpenVINO、NVIDIAはJetsonなどの製品を提供しています。また、エッジAIの採用拡大に伴い、スタートアップ企業も増加しており、Adapdix、FogHorn Systems、Sight Machineなどが有名です。

エッジAIの技術革新には、クラウドとの協調、分散学習、低消費電力のハードウェア、省電力のアルゴリズムなどがあります。将来のトレンドとしては、AIアルゴリズムの高度化、センサーの高性能化、コンピュータビジョン技術の発展、プライバシー保護技術の改善、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの統合などが期待されています。これらの技術革新とトレンドにより、エッジAIはますます多様な分野で活用され、市場成長を続けることが予想されます。

エッジAIはクラウドAIとは異なり、デバイスに近い場所で処理を実行するためレスポンスが早いというメリットがあります。小規模なAIシステムをリーズナブルな価格で導入したいと考えている場合にオススメなので、自社で活用できそうな分野があるならエッジAIの導入を検討してみましょう。

映像解析AIプラットフォーム「SCORER」は、エッジAIカメラ黎明期よりシステム開発をしております。導入事例が沢山ございます。エッジAIカメラの活用方法は最新事例から学んでいただくと、理解がはやいため無料資料をご用意いたしました。5分程度でエッジＡＩカメラが理解できる2023年10月最新事例集は下記よりダウンロードできます。ご活用ください。

SCORERではさまざまなAIシステムを取り扱っています。自社で活用できるAIシステムをお探しの人は、ぜひこの機会にSCORERにご相談ください。