「エッジAIとは？」を徹底解説！
メリット・デメリットもご紹介

エッジAIはエッジコンピューティングを活用し、デバイス内でデータ処理や推論を行う人工知能の技術です。自動運転や画像解析、顔認証などの機能を端末で高速に処理し、リアルタイムに検知や解析を行います。データ処理は端末内で行われるため、ネットワークの遅延やタイムラグが少なく、高速な処理が可能です。セキュリティ上のリスクも低く、クラウド上に頼らずに処理を行うため、デバイスの性能や組み込みGPUの活用により効率的なソリューションを提供します。エッジAIはIoTや検知、解析の分野で幅広く活用され、端末やデバイスのセキュリティを確保しながらデータを処理する革新的な技術です。

エッジAIとクラウドAI

エッジAIとは

エッジAIとは、ユーザーに近い位置、具体的にはエッジデバイスや同一ネットワーク内にAI処理用のシステムを設置し、現場で学習や推論を行う技術のことを指します。エッジAIでは、AI（人工知能）が新たなデータ入力に対して推論や判断を行い、結果を出力する場所がネットワークの「端」にあるため、この名前がつけられました。エッジAIの最大の特徴は、クラウドコンピューティングを用いていても、AI処理そのものはエッジデバイス上で行われることです。また、一部の場合では、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。

具体的な処理の例としては、カメラで撮影した映像を、カメラ内またはカメラに近い場所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結果を出力します。このようなエッジAIの処理を「エッジコンピューティング」と呼び、エッジAIはこのエッジコンピューティングにAIの機能を搭載したソリューションとして開発されています。エッジAIの利用により、消費電力を効率的に利用しながら、現場での高度なディープラーニング（Deep Learning）処理を実現することが可能となります。

クラウドAIとは

クラウドAIとは、AI処理をクラウド上のコンピュータで実行するシステムを指します。これは、大量のデータを端末から取得し、ネットワーク経由で中央サーバーやデータセンターに送信し、そこでAIによる解析や学習を行う仕組みです。エッジAIと異なり、解析用データは一旦クラウドに送信され、その上でAI処理が行われます。例えば、AI画像解析の場合、カメラで取得した映像はそのままクラウドに送信され、AIシステムはクラウド上で画像解析を実施し、その結果をデバイスに返します。

これらのプロセスは、大量のデータを効率的に扱い、高速な学習と解析を可能にします。これらの技術は、GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）やGAFAM（上記の4社プラスMicrosoft）など、大手IT企業が提供する多くのサービスで活用されています。

エッジAIの仕組み、エッジコンピューティング

エッジコンピューティングとは、コンピュータネットワークの末端（エッジ）でデータを処理する技術であり、これにAI技術を組み合わせたものがエッジAIです。エッジとは「端」を指し、スマートフォンやセンサー、自動車などのエッジデバイスがそれに該当します。これらのデバイスはユーザーの近くに存在し、データの生成元であると同時に、一部のデータ処理を行う場所でもあります。

エッジコンピューティングの考え方は、従来のクラウドコンピューティングと対照的です。クラウドコンピューティングでは、エッジデバイスから集めたデータをすべてクラウドに送信し、そこで高性能なサーバーによってデータ処理を行います。しかし、エッジコンピューティングでは、エッジデバイス自体あるいはその近くに配置したサーバーでデータの加工や分析など一部の処理を行い、必要なデータだけをクラウドに送信します。

このようなエッジコンピューティングの特徴は、エッジAIの実現にも寄与しています。エッジAIでは、エッジデバイスが自身でAIの学習や推論を行うことで、リアルタイムの反応や分析が可能となります。このようなエッジコンピューティングとエッジAIの活用は、通信遅延の緩和、ネットワーク負荷の軽減、データプライバシーの保護といった利点をもたらします。

エッジAIの特徴、メリット・デメリット

エッジAIのメリット

①リアルタイム対応

エッジAIはその高いリアルタイム性により、現場での即時対応が可能となります。データを現地のエッジデバイスで処理するため、通信環境の影響を受けにくく、クラウドAIに比べてレスポンスが早いのが大きな特長です。

例えば、自動運転技術のようなタイムラグが許されない分野や、製造現場で膨大なデータをリアルタイムで解析し異常検知や判定する必要がある状況では、エッジAIの能力が強みとなります。エッジAIは、クラウドにデータを送信して処理する時間や、データセンターの混雑等の影響を受けることなく、即時にデータ処理が可能です。これにより、通信障害のリスクも大幅に回避し、工程の遅延を防ぐことができます。

②データセキュリティとプライバシーの向上

エッジAIは、データセキュリティとプライバシーの向上に不可欠な役割を果たします。基本的な処理をエッジデバイス上で実行することで、インターネットを介したデータ送信が低減され、機密性の高い情報漏洩のリスクが大幅に低減されます。これにより、通信経路上でのデータ窃盗やネットワークの不具合による情報漏洩の課題を防ぐことが可能となります。

特に金融サービス業界では、エッジデバイス内で顧客情報を処理することで、情報漏洩のリスクを最小化しています。また、スポーツクラブや学校、病院、企業のオフィスや工場などでの入退室管理など、個人情報保護が必要な分野でも、顔認証などエッジAIの活用によるセキュリティ強化が進展しています。

結局のところ、エッジAIは、クラウドAIと比較して低リスクでありながら高いレベルの情報セキュリティを実現する優れた手法であると言えます。必要なデータのみを収集し、漏洩のリスクを低減することで、機密情報の保護が強化されます。

③通信コストの削減

エッジAIは、データの取得と処理を端末内で行うことで、クラウドへのデータ送信量を大幅に削減し、通信コストを抑えることが可能です。全てのデータをクラウドに送信するクラウドAIと比較すると、通信データ量が格段に少なくなります。また、通信環境が悪い地域でもエッジAIの利点が活かされ、僻地でもデータ分析が可能となります。これは農業や土木建設のような分野で、スマート農機やドローン、スマート建機などのエッジデバイスを活用する際に特に効果的です。

通信量が削減されるということは、通信帯域の占有も減少します。この結果、通信速度の低下や遅延が発生する可能性が低くなり、他の通信への影響も軽減します。また、通信料金が従量制のプランを契約している場合、通信量の削減はコスト削減に直結します。これらのメリットから、エッジAIは通信コストの削減に大いに貢献します。

エッジAIのデメリット

①大規模データの処理には不向き

エッジAIは、CPUやGPUのスペックが低いため、大規模データの処理には不向きであるというデメリットがあります。そのため、膨大なデータを迅速に処理したい場合には、クラウドAIの利用が適しています。

エッジAIは、クラウド側で学習、エッジ側で推論を行うシステムで、高度で複雑な処理や、推論に使用したデータの教師データ化が困難です。さらに、端末側にAIを搭載するため、システム設計や保守運用が複雑化しやすく、運用のハードルが高いというデメリットもあります。しかし、ゲートウェイの見直しや、効率的なシステム構築や運用方法の改善により、低コストで高セキュリティ、使いやすいシステム構築が可能な場面もあります。

②管理に手間とコストがかかる

エッジAIでは、AIを端末に搭載するため、システム設計や保守運用が複雑化しやすく、運用のハードルが高くなる傾向があります。これにより、「エッジAIの導入に踏み切れない」と感じるケースもあります。

エッジAIを運用する際には、情報を取得するためのデバイスやAI処理を実行するコンピュータ、通信ネットワークなどの全体を管理する必要があります。これらを自社で管理する場合、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り、手間やコストがかかることがあります。

一方、クラウドAIでは、データ取得用のデバイスや通信用のネットワークを自社で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ることができます。これにより、自社で管理しなければならない範囲が狭まり、管理負担を大きく軽減することができます。

したがって、エッジAIの管理に関わる手間とコストを軽減するためには、使用するゲートウェイを見直したり、クラウドAIの活用を検討したりすることが重要です。

エッジAI市場と活用事例

エッジAI市場

①デロイト トーマツ ミック経済研究所の調査

日本国内のエッジAI分野の製品・サービス市場は、2026年度までの年平均成長率は41.3%増で推移し、2026年度には431億円規模に成長すると見込まれています。市場を牽引しているのはエッジAIコンピュータ、AI基盤サービス、コンサルティングを含むSIサービスで、特にAIエンジンが2026年度までの年平均成長率で54.3%と最も高い成長が予想されます。また、エッジAIカメラの市場も42%の高い年平均成長率と予測され、混雑状況の可視化や危険予知・通報、マーケティングへの応用などが期待されています。エッジAIカメラは映像処理をエッジ側で行い、個人を特定できないデータだけをサーバー側に送ることでプライバシー問題をパスすることができます。

②グローバルインフォメーション社の調査

エッジAIはスマートホームの核となる技術であり、その消費者需要は2023年から2032年までの間に大幅に拡大すると予想されています。エッジAIはホームオートメーションの各要素を最適化し、利便性と効率を高めます。そのアプリケーションは家庭内の環境変数の管理です。

例えば温度、ガス密度、湿度の監視と調整などです。また、ホームセキュリティの面でも優れた機能を発揮します。侵入者の検知、ドアや窓の状態の監視、火災やガス漏れの警告など、家庭の安全をリアルタイムで監視することが可能となります。これら全ての機能は、エッジAIが集めたデータをリアルタイムで処理し、それに基づいて自動的な判断とアクションを行うことで実現します。このようにエッジAIはスマートホームの効率、利便性、安全性を大幅に向上させ、その結果として市場の拡大を牽引していくと予測されます。

エッジAI産業は、コンポーネント別、エンドユーザー別、アプリケーション別、地域別に分類できます。

コンポーネント別には、エッジベース技術の開発により、サービスセグメントが急速に成長すると予想されています。エンドユーザー別では、世界市場規模が2032年までに30億米ドルを超えると見込まれています。アプリケーション別では、ビデオ監視、遠隔監視、予知保全などが市場を牽引し、ヘルスケア産業での遠隔計測の採用などが成長を推進しています。地域別では、中東の市場が、通信業者による5G導入の加速とその結果としての収益増加に伴い、大きな市場拡大が見込まれています。

エッジAI活用事例

①エッジAI とIoT

エッジAIとIoTは密接に関連しており、リアルタイムなデータ処理の重要性が高まり、エッジAIの注目度が増しています。特に無人運転やファクトリーオートメーションなどの領域では、リアルタイム性が不可欠であり、エッジAIの利点が大いに活かされています。エッジAIは通信環境の悪い場所でも活用できるため、その優位性が際立っています。また、身の回りのものがデータ化されるにつれ、セキュリティ性の高いエッジAIの需要も高まっています。

AIとIoTの組み合わせにより、機械の自動制御やデータの処理・分析・予測が人を介さずに行われるようになります。例えば、IoTデバイスから収集したデータをエッジAIが自然言語処理を用いて分析し、即座に判断や制御を行うことが可能です。これにより、設備や機器の導入事例においても効率的なデータ処理が可能となります。しかし、エッジAIの導入には設置や音声認識などの課題も存在します。これらの課題を解決することで、さまざまなシーンでのエッジAIの活用が進展することが期待されます。

エッジAIはIoT技術の発展に欠かせない存在です。IoTデバイスの増加に伴い、通信量の増加が予測されますが、エッジAIを活用することで通信回線の帯域占有を防ぐことができます。これにより、即座なデータ処理やリアルタイムな応答が可能となります。将来的には、さらなるIoTの普及においてエッジAIの活用が不可欠とされ、その普及が進展することが期待されます。

②自動運転

自動運転車は人間の操作なしに自動で走行する車であり、エッジAIの活用が期待されています。運転は命に関わるため、高性能な運転性能が求められます。

エッジAIは周辺環境の情報を収集し、リアルタイムにデータ分析して衝突などの危険を回避する判断を行う仕組みです。タイムラグのない安定した自動走行を実現するためには、エッジAIが不可欠です。

自動車にはカメラやセンサーが実装され、内蔵のCPUによる高速なデータ処理が行われます。これにより、録画された映像や検知された物体や人物の情報をリアルタイムに解析し、完全自動運転のための適切な進路や速度、停止位置の判断が行われます。

③医療

脈拍数、血液中の酸素濃度、睡眠パターンなどリアルタイムなデータ処理により、病状の予測や異常検知を支援し、患者のモニタリングや診断支援に貢献します。またエッジデバイスでの処理により、データセキュリティとプライバシーの保護も可能です。

④農業

土壌や気候データの解析により、栽培管理や病害虫の早期検出を支援します。生産効率の向上や農薬の適正使用など、持続可能な農業を実現するためにエッジAIが役立ちます。またセンサーデータの解析や画像解析、自然言語処理などの技術が導入されています。

⑤金融

エッジAIが不正行為の検出やリスク管理に活躍しています。リアルタイムに顧客データを解析し、振り込め詐欺や特殊詐欺の検出に寄与します。またエッジAIはセキュリティ上の利点も持ち、データ処理がエッジデバイス内で行われることで機密性とプライバシーの保護が強化されます。

⑥工場

生産ラインの監視や品質管理に活用されます。エッジデバイス上で行われるリアルタイムな画像データ処理と機械学習により、異常検知や効率化が行われます。これによって生産性の向上や不良品の削減が可能となります。エッジAIの導入により、スマートファクトリーが実現します。