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エッジAIとは?活用事例やメリット・デメリット|クラウドAIとの違いまで簡単にわかりやすく解説!

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エッジAI

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エッジAI

皆さんはエッジAIをご存じですか?エッジAIは私たちの生活になくてはならないAIであり、様々な場面で私たちの生活を支えています。ではどんな場面で活用されているのか、気になる人もいるはずです。

本記事ではエッジAIとは何かを中心にエッジAIの活用事例やメリット・デメリットなどをご紹介していきます。

エッジAIとは?

エッジAI

エッジAIとはどういうものなのか、エッジAIの意味を含めて基本的な情報を詳しく解説していきます。

エッジAIの意味

エッジ(edge)は角や端などの意味がありますが、AIにおけるエッジはエッジデバイスのエッジを指します。エッジデバイスとはスマホなどの端末機器が該当し、このエッジデバイスの近くに置かれたサーバーなどがエッジコンピューティングと呼ばれています。

エッジAIはエッジデバイスに搭載されたAIを指します。エッジデバイスはスマホやカメラ、スマホで動く家電などに搭載されており、たくさんのデータを処理するのに欠かせない存在となっています。

エッジAIとクラウドAIとの違い

エッジAI

エッジAIとは別にクラウドAIと呼ばれるものも存在します。ここからはエッジAIとクラウドAIの違いについてご紹介していきます。

クラウドAIの強み

そもそもクラウドAIとはデータセンターにあるサーバーで高速処理を行うAIであり、名だたるIT企業はこぞってクラウドAIを提供し、競争を重ねています。高速処理ができるだけでなく、AIシステムを開発する側にとってはコスト面がある程度抑制できるのがポイントです。

エッジAIはデバイスの中で完結しますが、クラウドAIは通信を行う形で利用できるため、クラウドAIの方がデータも集めやすく利用しやすいのが強みです。

クラウドAIについて詳しく解説した記事はこちら

https://gen-ai-media.guga.or.jp/columns/cloud-ai/

処理スピードでは圧倒的にエッジAI

エッジAI

クラウドAIの方が圧倒的にいいかと言われると、そうではありません。デバイスの中で完結するエッジAIの最大の特徴は処理スピードの速さにあります。瞬時に処理を行い動作を進めていくので、エッジAIの方がいい場面も多々あるのです。

エッジAIとクラウドAIでは処理スピードと処理能力はそれぞれ大きく異なりますが、裏を返せばお互いに補完しあう関係となればそれぞれの強みが最大限に発揮されると言えるでしょう。

エッジAIとクラウドAIを連携させる狙い

エッジAI

エッジAIとクラウドAIはそれぞれ異なる特徴を持ちますが、それぞれを組み合わせることで相乗効果に期待が持てます。ここではエッジAIとクラウドAIを連携させる狙いについてご紹介します。

それぞれの持ち味を生かせる

エッジAIはデバイスの中で完結するのが特徴的で、クラウドAIはクラウドを通じて高い処理能力を発揮することができます。それぞれに良さがあり、この良さは組み合わせることで何倍もの相乗効果を生み出せます。

例えば自動運転であれば、エッジAIではデバイス内で完結する分、瞬時の判断が問われます。そのため、運転における瞬時の判断ではエッジAIなしには成立しません。一方でリアルタイムの情報に関してはクラウドAIの独壇場です。このように分担ができるのも連携させる狙いと言えます。

セキュリティ強化がしやすい

エッジAI

エッジAIの魅力はデバイス内で完結するため、情報漏洩の可能性が低いのが特徴的です。一方でクラウドAIは確かに情報漏洩の可能性は否定できません。

この2つを組み合わせることで、エッジAIが持つ高いセキュリティ要素を出しつつ、情報漏洩をしない形でのデータ処理が行えるようになります。

エッジAIを導入するメリット

エッジAI

エッジAIを導入することでいくつかのメリットが出てきます。ここではエッジAIを導入するメリットについてご紹介します。

瞬時に判断ができる

エッジAIのいいところは、瞬時に判断ができる点です。エッジAIは端末内で完結するため、遅延が発生しにくいのが特徴です。例えば、自動車の自動運転においてタイムラグが生じていたら重大な事故が生じる可能性があります。エッジAIは処理スピードが高い分、瞬時に判断ができるため、その点が大きなメリットです。

特にデバイスを制御することや状況をすぐさま把握しなければならない場面においてエッジAIは威力を発揮します。一分一秒を争うような場面においてはエッジAIの存在なくして成立しない部分もあると言えるでしょう。

通信にかかる維持費などを下げられる

エッジAI

ご紹介している通り、エッジAIは端末内で完結し、端末内で処理が終わります。クラウドAIのように大量のデータをやり取りする必要がありません。当然ながら大量のデータをやり取りするには通信コストがかかるほか、大量のデータを通信する維持費もかかります。

エッジAIでも多少の通信は行われますが、あくまでも必要最低限なものだけをやり取りするため、クラウドAIほどのコストは生じにくいのです。その点はエッジAIの魅力と言えます。

プライバシーが守られる

エッジAIは端末内で考える一方、クラウド内で学習を進めるという分業が成り立っています。個人情報が詰まっている端末内で様々な推論が展開されるものの、個人情報がクラウドに流れることはありません

あくまでも通信をするのは必要最低限なものに過ぎず、端末内のものがすべて流出することはないでしょう。プライバシーが守られるのもエッジAIのいいところです。

エッジAIを導入するデメリット

エッジAI

一方でエッジAIを導入するデメリットもあるのでご紹介していきます。

処理能力の問題

クラウドAIに比べて処理スピードこそ格段に速いですが、処理能力となるとあまり優れないとしか言えません。そもそもエッジAIは端末内で瞬時に処理することをメリットにしており、処理能力の高さはあまり重要とはなりません。

しかも、学習部分だけはクラウドで行うという要素もあるため、エッジAIにはエッジAIの良さがある分、その良さを引き出すような活用方法をしなければならないでしょう。

手間がかかりやすい

エッジAI

エッジAIは運用するのが大変なAIでもあります。その理由は端末側の開発やAIを処理していく端末、ネットワークなど管理すべきものが多いからです。仮にすべて自前で管理するとなれば、人材もある程度配置しなければならず、コストはそれなりにかかってしまいます。

クラウドAIであれば少なくともサーバーに関しては委託でき、自前で管理する部分は限られます。エッジAIでなければならない部分がない限りはクラウドAIでも問題はないと言えるでしょう。

エッジAIの活用事例

エッジAI

エッジAIはどのような場面で用いられるのか、活用事例についてもご紹介していきます。

自動運転

エッジAIの発展なくして成立しないのが自動車の自動運転です。現状でも人間が動かさなくても自動で走る状況は作り出せていますが、まだまだ不安定な部分が多く、「いつでもハンドルをつかめるような態勢をとり続ける姿」に引っかかっている人も多いのではないでしょうか。

それでもエッジAIがあるからこそ膨大なデータを処理し、危険を避ける判断が行えています。例えば衝突回避にしてもカメラやセンサーで情報をキャッチし、エッジAIが処理を行い、制御を行います。この判断を瞬時に行えるのはエッジAIならではです。

完全な自動運転を目指すには乗り越えるべき壁がまだまだあります。それでも自動運転の可能性は日に日に高まっていると言えるでしょう。

医療機器

実は医療機器にもエッジAIは使われています。血圧や体温などの生体情報を逐一チェックすることで健康状態の分析が行えるようになります。そして、どのような対応をするべきかを判断してくれるようになるのです。

エッジAIはデバイス内で完結するため、クラウドを通じて患者さんの情報がやり取りされる可能性がありません。個人情報が漏洩する可能性が低いこともエッジAIを活用する理由になっています。

金融の取引

金融の世界においてもエッジAIは盛んに用いられています。処理能力のスピードの速さもあり、例えばクレジットカードで買い物を行う際に詐欺かどうかを瞬時に判断します。

近年問題になっている振り込め詐欺などもエッジAIで防げる部分もあると言われています。例えば、ATMで普段行われないことが行われると、これは怪しいと判断し、検知した上で対応を促していきます。

エッジAIの未来

近年はIoTをはじめ、エッジAIが必要とされる場面が急増しており、その市場規模は2兆円以上になると言われています。数年前まで数百億円規模だった市場がわずか数年で2兆円以上になるわけですから、エッジAIの市場は今後さらなる発展を見せ、そのスピードも加速度的になるはずです。

Googleをはじめ、マイクロソフトなど大手企業も数多く参戦し、エッジAIを活用した製品・サービスがどんどん登場しています。エッジAIの市場が広がれば、エッジAIを武器にして開発を行う企業がどんどん増えていくことを意味しており、更なる技術革新にも期待が持てます。

自動運転など瞬時な処理が求められる際にエッジAIは必要不可欠です。ゆえにエッジAIの発展は間違いなく私たち人間にとって非常に有益なものになることは間違いありません。エッジAIの未来は非常に明るいと言えるでしょう。

まとめ

エッジAIはクラウドAIとは異なる魅力がありますが、クラウドAIと重ね合わせることで更なる相乗効果に期待が持てます。そして、エッジAIの技術革新が進んでいけば、IoT分野の発展にもつながり、より便利な生活を手にできるようになるはずです。

エッジAIの市場規模も加速度的な進化を遂げている今、エッジAIを巡る環境は今後ますます整備されていくことでしょう。

さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは?

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。

そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。

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