身近になりつつある「エッジAI」についてわかりやすく解説

たかお

先生、「エッジAI」って最近よく聞くんですけど、どういう意味ですか？

香奈枝

「エッジAI」は、スマホや家電製品など、身近な機械の中で人工知能が動く技術のことですよ。

例えば、今みんなが使っているスマホのカメラ機能も「エッジAI」の一種だよ。顔を認識して自動でピントを合わせたり、画像を分類したりするよね？

あれはスマホの中で人工知能が動いて処理しているからできることなんです。

エッジAIについて詳しく

近年、様々な分野で耳にする機会が増えた「AI（人工知能）」という言葉。

従来、AIを用いた処理を行うためには、クラウドと呼ばれるインターネット上の巨大なサーバーにデータを送信し、解析を行う必要がありました。

しかし、この方法では、どうしても処理に時間がかかってしまうことや、プライバシーに関わる重要なデータを扱う際のセキュリティ面での不安が課題として挙げられます。

こうした課題を解決するのが、「エッジAI」と呼ばれる技術です。エッジAIは、従来クラウドコンピューティングで行っていたAI処理を、スマートフォンやセンサーなどの端末側で実行します。

私たちの身近なものでは、スマートフォンのカメラアプリで顔認証を行う機能や、製造現場で使用される機械の故障を事前に検知するシステムなどに活用されています。

エッジAIの最大のメリットは、データを収集したその場で処理できる点にあります。

そのため、クラウドAIで課題として挙げられていた処理の遅延やセキュリティリスク、通信コストなどを大幅に改善することが期待できます。

今後、5Gなどの高速通信技術やIoTの普及に伴い、エッジAIはますます私たちの生活に浸透していくと考えられます。

エッジAIの仕組み

近年、あらゆるモノがインターネットに接続されるIoT時代が到来し、日々膨大なデータが生み出されています。

この膨大なデータを処理し、新たな価値を創造するために人工知能（AI）の活用が進められていますが、従来のクラウドを中心としたAI処理には、処理速度や通信環境の課題がありました。

そこで注目されているのが、データが発生する現場に近い場所、すなわち「エッジ」と呼ばれる部分でAI処理を行う「エッジAI」です。

エッジAIは、スマートフォンやセンサーなどの端末に搭載されたAIチップや、計算量を抑えた軽量なAIモデルを用いることで、リアルタイムでのデータ処理を実現します。

例えば、スマートフォンの顔認証機能を例に考えてみましょう。従来のクラウドAIでは、端末で撮影した顔画像をクラウドに送信し、クラウド側で顔の特徴を解析して認証を行っていました。

しかし、この方法ではデータの送受信に時間がかかり、通信環境が悪い場所では認証に時間がかかってしまうなどの問題がありました。

一方、エッジAIでは、端末に搭載されたAIチップが顔画像を解析し、認証処理までを端末内で行います。これにより、クラウドとのデータ送受信が不要となり、リアルタイムでの顔認証が可能になります。

また、処理に必要なデータのみを扱うため、通信コストの削減やプライバシー保護の観点からも有効です。

このように、エッジAIは処理速度の向上、通信環境への依存性の低減、プライバシー保護の強化など、従来のクラウドAIが抱えていた課題を解決する技術として期待されています。

エッジAIの活用事例

処理能力が向上した小型コンピューターが普及し、データ処理をクラウドではなく現場に近い場所で行う「エッジコンピューティング」が注目されています。

その中でも特に、人工知能（AI）をエッジデバイスに搭載する「エッジAI」は、様々な分野で革新をもたらすと期待されています。

製造現場では、製品の品質管理や生産性向上にエッジAIが貢献します。従来の方法では、目視検査や定期的なメンテナンスに頼っていましたが、エッジAIを活用することで、より効率的かつ精度の高い工程管理が可能になります。

例えば、製品の画像データをカメラで撮影し、エッジAIでリアルタイムに解析することで、微細な傷や欠陥も見逃さずに検出できるようになります。

また、センサーデータから設備の異常を検知し、故障する前にメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止時間を減らし、安定稼働を実現できます。

医療分野では、病気の早期発見や個別化医療の実現に向けて、エッジAIへの期待が高まっています。

ウェアラブルデバイスで収集した心拍数や活動量などの生体データをエッジAIで解析することで、個々の患者の状態をリアルタイムに把握し、異常があればすぐに医師に知らせたり、適切な運動や食事のアドバイスを行うことが可能になります。

また、内視鏡手術などの医療現場においても、エッジAIを搭載した医療機器を用いることで、医師の診断や手術を支援し、より安全で正確な医療を提供することができます。

自動車の自動運転技術において、エッジAIは必要不可欠な要素技術です。自動運転システムは、車両に搭載されたカメラやセンサーから得られる膨大な量の周囲環境情報をリアルタイム処理し、状況を判断して適切な運転操作を行う必要があります。

エッジAIは、これらの処理を高速かつ低遅延で行うことを可能にし、安全で快適な自動運転の実現に貢献します。

このように、エッジAIは様々な分野で私たちの生活をより豊かに、より安全なものへと変えていく可能性を秘めています。

今後、エッジAIの技術はますます進化し、私たちの社会に大きな変革をもたらしていくことでしょう。

エッジAIのメリット

近年の、人工知能（AI）技術の進歩は目覚ましく、様々な分野で活用され始めています。従来のAI処理は、クラウドと呼ばれる大規模なデータセンターで行われることが一般的でした。

しかし、近年では処理能力の高いコンピューターチップが開発されたことで、データの発生源に近い「エッジ」と呼ばれる端末側でAI処理を行う「エッジAI」が注目を集めています。

エッジAIは、従来のクラウドAIと比べて、処理の遅延を大幅に減らせるというメリットがあります。クラウドAIではデータをデータセンターに送って処理するため、どうしても通信によるタイムラグが発生してしまいます。

一方、エッジAIは端末内でデータを処理するため、ほぼリアルタイムで結果を得ることが可能です。このため、自動運転や工場の生産ライン制御など、瞬時の判断が求められる用途に最適です。

また、エッジAIは、セキュリティリスクの低減という点でも優れています。クラウドAIでは、重要なデータをネットワーク経由でやり取りするため、情報漏洩のリスクが常に付きまといます。

しかし、エッジAIではデータは端末内で処理されるため、外部に漏洩するリスクを大幅に抑えることができます。

個人情報などの機密データを取り扱う場合でも、安心して利用できる技術として期待されています。さらに、エッジAIは、クラウドへのデータ送信が不要となるため、通信コストの削減にもつながります。

クラウドAIでは、大量のデータを常にデータセンターに送る必要があるため、通信費用がかさんでしまうことが問題視されていました。

しかし、エッジAIでは必要なデータのみを必要なときに送信すれば良いため、通信量を大幅に削減することができます。

このように、エッジAIは従来のクラウドAIと比べて多くのメリットがあり、今後様々な分野で活用されていくことが予想されます。

エッジAIの今後の展望

あらゆるモノがインターネットにつながる「モノのインターネット」（IoT）や、高速・大容量の通信を可能にする第5世代移動通信システム（5G）の普及が急速に進んでいます。

この流れに伴い、膨大な量のデータが日々生成されるようになりました。このような状況下において、データ処理の高速化や効率化を実現する技術として、注目を集めているのが「エッジAI」です。

従来のAI処理は、集めたデータをクラウド上に集約して分析するのが一般的でした。しかし、エッジAIは、データが発生する現場に近い「エッジ」と呼ばれる端末や機器にAIを搭載し、その場でリアルタイムに処理を行います。

そのため、ネットワークの遅延や帯域幅の制限を受けずに、迅速な意思決定や処理が可能となります。特に、自動運転や遠隔医療、工場の自動化など、リアルタイム性が求められる分野においては、エッジAIの活用が不可欠となるでしょう。

さらに、エッジAIは、処理能力の向上や低消費電力化も期待されています。現在、エッジデバイス上で動作するAIモデルの開発や、消費電力を抑えた専用チップの開発が進んでいます。

これらの技術革新により、将来的には、スマートフォンや家電製品など、より身近なデバイスにおいても、高度なエッジAIが実装されることが予想されます。

このような進化により、私たちの生活はより便利で安全なものへと変化していくでしょう。