近年のAIの発展により大きな注目を集めているエッジAI。
エッジAIは、データをローカル処理することで、リアルタイム判断と高セキュリティを実現する技術です。
今までのクラウドAIにはないメリットがあることから、今後の産業発展には必要不可欠な存在と考えられています。
この記事では、エッジAIの具体的なメリットと、その応用例について詳しく解説します。
目次 前述のとおり、エッジAIはクラウドAIと異なりネットワークを介したデータと推論結果のやりとりは発生しません。 クラウドAIは出力データを送る必要があるため、データを処理する際には細心の注意を払う必要がありますが、エッジAIでは端末内で処理可能なため情報漏洩を防ぐことができます。 現在「インテル」では、エッジAIを活用した様々な端末やサービスの提供によって医療現場の支援を行っています。 データが少ない産業分野の企業に向けて機械学習構築サービスを提供している企業が「HACARUS」です。 富士経済グループより発表された予測によると、エッジAIの市場規模は年々拡大しており、今後も拡大が広がる見込みとされています。 エッジAIコンピューティング市場が分類されるのは、産業機器向けと民生機器向けの市場です。 スマートフォンやタブレット端末の普及などに伴って、産業機器と比較して民生機器のデバイス数が増加しています。そのため、今後のエッジAIコンピューティング市場においては、民生機器市場の拡大が見込まれています。 エッジAIは我々が日常利用している製品から産業用の製品まで、様々なものに導入されています。 一方、現状のエッジAIには課題も存在します。 本記事では、エッジAIとは何か、メリットや活用事例なども含めてご紹介致しました。 ビジネスでエッジAIを活用する際には、エッジAIを導入するのに適した業務を選定していくことが重要になってきます。 この記事がエッジAIについて詳しく知るきっかけになれば幸いです。 今後もますます発展していくAI開発に携わりたい方はContact EARTH matchingで案件を探してみませんか？ AI開発やDXによる業務推進に興味のあるフリーランスエンジニアの方は、無料の人材登録を行って、どのような案件が登録されているか一度ご覧ください。 ✔高単価案件多数
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エッジAIとは
エッジAIとは、車やカメラ、スマートフォンやスマートスピーカーなどのIoTデバイスやウェアラブル端末などの末端機器に搭載されているAIのことを指します。
エッジAIでは、収集したデータからのリアルタイムでの推論を可能にしており、技術の発展に伴うIoT化において必要不可欠なものであると言えるでしょう。
エッジAIは端末で学習や予測を行うのに対して、クラウドAIではクラウド上で学習や予測を行います。
クラウドAIでは、データ入力の際必要な末端装置とAIが別の環境に存在します。
ネットワークを介したデータと推論結果のやりとりが常に発生することによって、リアルタイムでの判断を行うことが難しくなってしまいます。
近年では、エッジAIとクラウドAIの双方を取り入れた技術も登場し、注目を集めています。
エッジAI活用する際のメリット
エッジAIを活用する際に大きく分けて以下の2点がメリットとして挙げられます。
・セキュリティの高さ
学習・推論の際のリアルタイムな判断
従来のものの場合、エッジ側のデバイスはユーザーとクラウドを繋ぐ役割しかありません。
しかし、エッジAIは可能な限りのデータ処理をユーザーに近いデバイスが行います。
エッジAIでは端末内で学習・推論を行い、データ処理まで行うことができます。
そのため、本来クラウド側で行うような処理もエッジAI側である程度まで負担することも可能です。
セキュリティの高さ
送信してはいけない機密データなども端末内での保管が可能です。
エッジAIの活用事例
エッジコンピューティングと分析による医療現場支援を行う「インテル」
例えば、現在医療現場ではエッジAIを活用したウェアラブル端末が導入されています。
心拍数や血圧など患者のバイタル状態をスタッフにタイムリーに通知することによって、重大なトラブルの発生を未然に防いでいます。
また、病院内の財務記録や運用データなどの大量のデータはクラウドAIを活用するなど、エッジAIとクラウドAIを適切に使い分けることで病院内のワークフローの効率化を図っています。
企業に向けて機械学習構築サービスを提供するベンチャー企業「HACARUS」
「HACARUS」では、情報が少量の場合でも大量の情報がある場合に近い精度で計算や解析を行うことが可能な手法であるスパースモデリングを導入しています。
そのため、データ量が少ないため機械学習を構築できないといった産業分野における問題の解決を実現したと言えます。エッジAIコンピューティングの市場規模
産業向け機器は、倉庫における物流機器や建設現場における建設機器などが例として挙げられます。
一方、民生機器では、スマートフォンなどのモバイル商品が例として挙げられます。
参照
・本格的な導入が進む国内のAI（人工知能）ビジネス市場を調査 富士経済グループ
エッジAIの課題と導入の要諦
クラウドAIに比べてリソースが限定的なエッジAIは大規模処理を行う場合多くの時間を要します。
データ処理においても、エッジAIはエッジ側とクラウド側でデータを処理する場合、データが混在してしまい煩雑化してしまうという課題もあります。また、学習と推論が分割されているため、推論を行う際に使用したデータを教師データに落とし込むことが困難です。
エッジAIは端末内処理によるリアルタイム性の高い処理を行うことが可能な点が大きな特徴ですが、大規模なデータのやり取りが要求される場合にはクラウドAIに任せるといった判断も必要です。
エッジAIの運用においては、業務の中でリアルタイム性が重要視されるものは何か見極め、導入の判断を下すことが重要になってきます。
エッジAIとクラウドAIの長所を見極めた上で適材適所に配置することが導入成功のカギです。まとめ
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