エッジAIとは？メリット・デメリット、活用事例を解説

この記事では、AI技術の発展に伴い耳にする機会が増えた「エッジAI」の概要やクラウドAIとの違い、活用するメリット・デメリットを解説します。

エッジAIの活用事例もあわせて解説します。

エッジAIの導入や活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

エッジAIとは？

エッジAIとは、エッジデバイス（IoTデバイスやモバイルデバイスなど、ネットワークの「端」に位置するデバイス）上に搭載されたAIのことです。

エッジデバイスは多岐に渡り、工場に設置された産業用センサーから監視カメラ、自動運転車やスマホなどが当てはまります。

これらのエッジデバイスを使用して学習や分析を行う技術もエッジAIと言われており、IoTの普及に伴い注目され、現在ではさまざまな業界で活用されています。

また、エッジAIと混同されがちなのが「エッジコンピューティング」と「クラウドAI」です。

それぞれ明確な違いがあるので、エッジAIの導入や活用を検討している方は、把握しておいてください。

エッジコンピューティングとの違い

エッジコンピューティングとは、データを処理するためのコンピューティングをデバイス付近のコンピュータで行うことです。

エッジコンピューティングを活用すれば、生成したデータをデバイスからクラウド・データセンターに転送することなく、すぐに処理できます。

つまり、エッジコンピューティングとは、エッジAIを運用するうえでの仕組みのひとつです。

具体的には、リアルタイムでのデータ処理が求められる自動運転や、IoTデバイスで活用されています。

クラウドAIとの違い

エッジAIとクラウドAIでは、データを処理する場所に違いがあります。

クラウドAIとは、クラウド上でAI処理を行うシステムです。エッジAIと異なり、エッジデバイスで収集したデータをクラウドに移し、クラウドのシステム上で処理します。

また、クラウドAIは、エッジAIのようにリアルタイム処理ができないデメリットがある一方で、エッジデバイス上では蓄積できないほどの膨大な量のデータでもクラウド上に保管でき、CPUとGPUのパワーを活用した高速処理が可能なメリットがあります。

そのため、エッジAIほどのリアルタイム性が求められず、膨大なデータの処理が必要な商品の需要予測やECサイトのレコメンド機能などに活用されています。

エッジAIのメリット

エッジAIには、運用のしやすさやリアルタイム性の高さなどのメリットが多くあります。

具体的に解説するので、エッジAIの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

システムの構築・運用がしやすい

エッジAIは、収集したデータを端末上で処理するため、クラウドに転送するクラウドAIと比べてシステムの構築がしやすい利点があります。

また、データを収集するエッジデバイスと、データの分析用デバイスが近くにあるため、分析の際のネットワークの構築がしやすい点も大きなメリットです。

さらに、既製品のエッジAIには、デバイスを取り付けるだけ導入が完了するものもあり、カスタマイズや運用が容易である点もメリットのひとつです。

通信コストが低い

エッジAIは、データをインターネットを介してサーバーに送信する必要がなく、すべて端末上で処理するため、クラウドに転送するクラウドAIよりも通信コストを削減できます。

また、クラウドサービスの場合、データ量に応じて利用料金が増えていく仕組みのものがあるため、トータルの運用コストで見ても、エッジAIの方が低コストで運用可能です。

リアルタイムでの対応が可能

エッジAIは、クラウドAIのようにデータをクラウドに送信する必要がなく、エッジデバイス上で処理します。

そのため、データの送受信と返答に時間がかからず、リアルタイムでの対応が可能です。

また、そのリアルタイム性を活かし、即時の判断が求められる自動運転や不審者の異常検知、クレジットカードの不正利用検知などのシステムで活用されています。

セキュリティリスクが軽減できる

エッジAIは、すべてのデータをデバイス上で処理し、処理した結果のみをクラウドに送信するため、クラウドに挙げられるデータが最小限になり、セキュリティリスクの軽減が期待できます。

その高いセキュリティ性から、金融サービスでの顧客情報の処理や、会員制サービスを展開するスポーツジムなどで活用されています。

一方で、クラウドAIの場合、プライバシーに関わるような個人情報のデータを含め、すべてクラウドに送信して処理するため、ネットワークの不具合や通信経路上で流出してしまうと、大きな問題に発展しかねません。

特に多くの個人情報や機密情報を扱う企業は、セキュリティリスクの面を考慮したうえで運用してください。

汎用性が高く柔軟なシステム構築が可能

エッジAIは汎用性が高く、スマホやドローン、産業機器、車両など、さまざまなデバイスやアプリケーションに適用できます。

また、自社の設備に合わせたカスタマイズが可能で、特定のタスクに特化したシステムを構築できます。

たとえば、ドローンの場合、空間認識や物体追跡などを実行するためのAIモデルが必要であるのに対し、自動運転は、人物や車、建物の状況を把握し、最適な運転を行うためのAIモデルが必要です。

これらのタスクは、目的や手法が大きく異なりますが、エッジAIはそれぞれに最適化したモデルを個々のデバイスで稼働させられます。

柔軟性の高さも、エッジAIが活用されている理由のひとつです。

エッジAIのデメリット

エッジAIにはさまざまなメリットがある一方で、デメリットも存在します。

エッジAIの活用を検討している方は、デメリットも把握したうえでの導入をおすすめします。

大規模なデータの処理が困難

エッジAIは、データの処理をデバイス上で行うため、大規模なデータの処理が困難です。

また、モバイルデバイスやIoTデバイスは、処理性能も限られているため、複雑な処理に適していません。

そのため、大規模なデータを扱いたい方は、クラウドAIの活用をおすすめします。

クラウドAIは、エッジAIと比べて運用コストがかかり、リアルタイム性に欠けるデメリットがあるので、使用する目的や自社のリソースを加味したうえで、選定してください。

管理コストが大きい

エッジAIはデバイスに搭載されるため、運用規模が大きくなると、たくさんのエッジデバイスを同時に効率的に管理しなければなりません。

そのため、それぞれのデバイスの管理と保守に伴う管理コストが大きくなる可能性があります。

エッジAIの導入を考えている方は、自社で管理できるだけのリソースが足りているか、確認・検討したうえでの判断をおすすめします。

エッジAIの活用事例

エッジAIは、すでにさまざまな業界で活用されており、すでにわたしたちの生活にあふれています。

具体的なエッジAIの活用事例を解説するので、導入を検討している方は、自社でエッジAIを活かすために、ぜひ参考にしてください。

自動運転

エッジAIの代表的な活用事例のひとつが、自動運転です。

自動運転を実現するには、周囲の車や人物の動き、建物などの情報を速やかに収集し、最適な運転の判断を行う必要があります。

エッジAIは、そのリアルタイム性の高さから、車両に搭載されたカメラやセンサーを介して情報を収集し、適切な進路の選択や速度の調整、停止を判断でき、自動運転を実現します。

工場での作業効率化・自動化

工場での作業効率化や自動化にも、エッジAIが活用されています。

工場で効率的に製品を生産するためには、自動運転と同様に、レスポンスの良さが求められます。

エッジAIであれば、産業用ロボットに活用することで、リアルタイムでセンサーから情報を取得し、推論による状況把握を行いながら、制御や運用が可能です。

万が一製造ラインでトラブルが発生しても、瞬時に状況を把握し停止するなど、状況に応じた対応を取れます。

スマート農業

エッジAIを活用すれば、スマート農業の実現が可能です。

AIを活用したセンサーを活用し、土壌の湿度や温度、太陽光のあたり具合などのデータをリアルタイムで分析することで、必要な肥料・水の量を算出し、最適な栽培をサポートしてくれます。

また、ドローンで畑の様子を撮影し、画像から害虫を検知して必要な場所だけに農薬を散布したり、農作物の生育状況を自動で判断して収穫するロボットなど、さまざまな活用が見られており、農業業界の課題である人手不足の解消に大きく貢献しています。

防犯カメラによる不審者検知

エッジAIは、防犯にも活用されており、たとえば、銀行で電話をかけながらATMを操作していたり、隣のATMを覗き込むような動きをする人物を見つけたら、AIを搭載した防犯カメラが不審者として検知し、振り込め詐欺や犯罪を未然に防ぐシステムがすでに構築されています。

また、凶器を持った人物や、人のいない路地裏を徘徊している人物の検知などにも応用することで、防犯効果を期待できます。

来店客の行動分析によるマーケティング

エッジAIを活用して店舗内のカメラ映像を分析すれば、数値だけの売り上げデータには表れない来店客の行動パターンを把握できます。

たとえば、商品Aを購入している人は商品Bを購入する確率が高いが、売り場が離れており移動が大変そう、というパターンが見られれば、両製品の売り場を近づけることで顧客満足の向上と機会損失の回避を狙えます。

加えて、セット販売やそのほかの関連商品を近くに陳列させることで、顧客単価の工場も期待でき、マーケティング戦略の最適化が可能です。

交通量調査

エッジAIのリアルタイム性の高さを活用すれば、正確な交通量調査も可能です。

道路上のカメラから映像を分析し、交通量をリアルタイムで把握することで、適切な交通管理を実現します。

また、収集したデータはインフラ計画にも応用可能です。

不適切な投稿の検知・削除

エッジAIにSNSやWeb上でコンテンツを発信する際のガイドラインを学習させれば、リアルタイムでユーザーが生成したコンテンツを監視・分析し、不適切な言葉遣いや画像を自動で検出・削除できます。

具体的には、ヘイトスピーチや誹謗中傷、性的な表現などを特定し、削除する仕組みです。

また、特定の言語を学習させれば、より対象を絞って対応できます。

このシステムはすでに活用されており、オンライン空間の安全性の確保に役立てられています。

自動配送システム

エッジAIを活用すれば、ドローンによる自動配送システムの構築が可能です。

ドローンがリアルタイムで周辺環境の情報を把握・処理し、障害物を避けたり、最適な配送ルートを計算して飛行したりできます。

海外で実用化された例はありますが、まだ日本では普及していません。

実用化されれば配送時間とコストを大幅に削減できるため、今後のAI技術の発展と法律の整備に注目が集まっています。

エッジAIの課題と未来の展望

エッジAIは、計算能力やストレージ容量が限られているため、大規模なデータの処理や複雑なAIモデルの運用が困難です。

加えて、運用規模が大きくなると、導入コストや管理コストが大きくなる課題もあります。

ただし、近年のAI技術の発展は著しく、エッジAIの計算能力は日々向上しており、さまざまな業界・分野で活用されているのも事実です。

このことで、エッジAIの普及がさらに進み、販売単価や管理コストの削減も期待できるため、エッジAIの重要性は、今後より一層増していくと予想されます。

まとめ

この記事では、エッジAIの概要やエッジコンピューティング、クラウドAIとの違い、メリット・デメリットを解説しました。

エッジAIとクラウドAIは、それぞれ特徴や用途が異なります。

エッジAIの導入を検討している方は、今回紹介したメリットやデメリットも把握したうえで、どちらの方が自社に適しているか検討してみてください。

また、エッジAIの活用事例も紹介したので、自社での導入の参考にしてもらえると幸いです。