デジタル化とAI技術の進展により、エッジAIが注目を集めています。
エッジAIとは、データを端末側で直接処理することで、クラウドへの依存を減らし、リアルタイム性やプライバシー保護を強化する技術です。
本記事では、エッジAIとクラウドAIの違い、そのメリットとデメリット、おすすめのメーカーとソリューションについて詳しく解説します。
読むことで、エッジAI導入の際の具体的なメリットや、適切なメーカー選びのポイントが明確になるでしょう。
短時間でエッジAIについて学んで最先端のAI技術を自社のビジネスに取り入れましょう。
また、以下のリンクから、エッジAIの導入についてのご相談を承っています。
目次
エッジAIとは？
「エッジAI」とは、人工知能（AI）技術をデバイスの端末側で直接処理するAIのことです。
従来のAIシステムでは、データを収集した後、それをクラウドやデータセンターに送り、そこでデータ分析や学習が行われていました。しかし、エッジAIでは、この処理をクラウドではなく、スマートフォン、センサー、カメラなどの端末側で直接行います。
データをクラウドに送る必要がないため、レスポンスが速くなる効果が期待できます。
これは、リアルタイムでの処理が求められる自動運転車や工場の自動化などに特に重要です。
また、データをクラウドに送信して処理する場合、その通信にはコストがかかります。エッジAIではその必要がないので、コスト削減の効果も期待できます。
つまりエッジAIはAIの機能をより速く、よりプライベートに、そしてより効率的に利用するための技術です。
エッジAIとクラウドAIの違い
2020年代はAIの時代ともいわれ、さまざまなタイプのAIが出てきています。エッジAIもその中のひとつですが、その性質上、「クラウドAI」と混同されることが多いです。
クラウドAIとは、データの処理や分析、学習がインターネットを経由して、クラウドサーバー上で行われるAIの一つです。デバイスからクラウドへ大量のデータを送り、処理能力が高いサーバーでAIモデルのトレーニングや推論が行われます。
クラウドAIの最大の利点は、その計算能力とスケーラビリティです。クラウド上では、リソースを柔軟に調整し、大規模なデータセットを扱うことができるため、より複雑なAIモデルを訓練し、運用することが可能です。
対してエッジAIとは、AIの処理をデバイスの端末側、つまり「エッジ」で直接行う技術です。エッジAIでは、データを収集し、処理し、分析するすべてのプロセスがデバイス上で完結します。これにより、データの送信に伴う遅延を削減し、リアルタイムでの応答が可能です。
つまり、両者は「データ処理の場所」において明確に異なります。
クラウドAIは強力なクラウドサーバーを使用してデータを処理するのに対し、エッジAIはデバイス自体の処理能力を利用してデータをローカルで処理します。
AI分野ではNVIDIAが約8～9割のシェアと予測
エッジAIは近年急速に注目されている技術で、技術の移り変わりが非常に激しいです。そのため、業界の最新動向に注目しておくことは非常に重要といえます。
なかでもGPUの世界的メーカーである「NVIDIA社」の最新情報には特に注目しておくと良いでしょう。
楽天証券の最新の調査によれば、AI分野ではNVIDIAが約8～9割のシェアを占めると予測されています。
また、AI半導体市場ではNVIDIA以外でも、新型AI半導体でシェア獲得を目指すAMDや、AI機能を強化したパソコン用CPUを発売したインテルにも注目が集まっています。
AI半導体市場の急成長は、エッジAI技術の発展にも大きく影響を及ぼします。エッジAIとクラウドAIの境界がますます曖昧になるなかで、このような市場動向はエッジAI技術の将来にとって非常に重要な意味をもちます。
特にエッジAIでは、デバイスの能力を最大限に活用して、リアルタイム処理やプライバシー保護などの利点を提供するため、高性能なAI半導体が欠かせません。
そのため、エッジAI市場の将来の方向性を占う上で、NVIDIA社の今後の動向には注目していきましょう。
エッジAIのメリット5つ
では、具体的にエッジAIにはどのようなメリットがあるのでしょうか。
以下に、エッジAIのメリットを5つご紹介します。
メリット① 運用コストの削減が期待できる
エッジAIの1つ目のメリットは、運用コストの削減効果が期待できるという点です。
従来のクラウドベースのAIシステムでは、大量のデータをクラウドサーバーに送信し、処理させる必要がありました。このプロセスは、データ転送と処理にかかるコストが大きな負担となり得ます。特に、ビッグデータを扱う場合や、リアルタイムでの処理が必要なアプリケーションでは、データ転送のコストが膨大になることが多いです。
対照的に、エッジAIはデータの処理をデバイス自体で行うため、クラウドへのデータ転送が大幅に減少します。
これにより、データ転送にかかる費用を削減できるだけでなく、クラウドサービスの利用料金も低減することが可能です。
また、データをローカルで処理することで、クラウドサーバーの負荷が軽減され、サーバー維持にかかるコストの削減にも繋がります。
メリット② 遅延（レイテンシー）が少ない
エッジAIの2つ目のメリットは、データ転送における遅延（レイテンシー）が少ないという点です。
リアルタイム処理が求められるアプリケーションにおいて、遅延は大きな問題となります。従来のクラウドベースAIシステムでは、データをセンサーやデバイスからクラウドサーバーに送信し、処理結果を待つ必要がありました。このデータ転送と処理にかかる時間が、システム全体のレスポンスタイムを遅くする原因となります。
対してエッジAIは、データの処理をデバイス自体で行います。これにより、データをクラウドに送信し、処理結果を待つ必要がなくなります。
結果的に、データ転送に伴う遅延が大幅に削減され、ほぼリアルタイムでの処理が可能になるのです。
例えば、エッジAI監視カメラに適用すれば、映像データを即座に分析し、異常を検知した場合には直ちに警報を発することができます。
このように、エッジAIによる処理は、データを素早く解析し、迅速な対応を可能にすることで、多くのアプリケーションの性能を向上させます。
メリット③ セキュリティの強化につながる
エッジAIの3つ目のメリットは、セキュリティの強化につながるという点です。
データのプライバシーとセキュリティは、現代のデジタル社会において非常に重要な懸念事項です。特に、個人情報や機密データを扱うシステムでは、データの安全性を確保することが必須となります。従来のクラウドベースAIシステムでは、データをデバイスからクラウドサーバーに送信する過程で、第三者による傍受や不正アクセスのリスクが存在しました。
また、クラウドサービス自体がサイバー攻撃の標的となる可能性もあり、これらのリスクはデータのセキュリティを脅かす要因となり得ます。
エッジAIは、データを収集し処理する過程をデバイス内部で完結させることができます。これにより、データが外部のネットワークを介して転送されることなく、デバイス外部への露出が最小限に抑えられます。
結果として、データの傍受や不正アクセスのリスクが大幅に減少するのです。
加えて、エッジデバイスは、データを暗号化し、セキュリティポリシーに基づいたアクセス制御を施すことも可能です。さらに、エッジAIはデータのローカル処理を可能にするため、セキュリティ違反が発生した場合にもその影響を局所化し、他のシステムやデータへの波及を防ぐことができます。
これは、セキュリティインシデント発生時の被害を最小限に抑え、迅速な対応を可能にする重要な要素です。
メリット④ ネットワーク帯域幅の節約ができる
エッジAIの4つ目のメリットは、ネットワーク帯域幅の節約ができるという点です。
まず、ネットワーク帯域幅とは、データ通信において一定時間内に転送できるデータ量のことを指します。インターネットや企業ネットワークなどで使用されるこの帯域幅は、多くの場合、限られたリソースです。
特に、大量のデータを扱うアプリケーションでは、帯域幅の消費が問題となることがあります。従来のクラウドベースAIシステムでは、センサーやデバイスから収集されたデータをクラウドサーバーに送信する必要があり、このプロセスが大量の帯域幅を消費します。
一方エッジAIでは、データ処理をデバイス自体で行うため、クラウドサーバーへのデータ転送が大幅に減少します。
この結果、ネットワークを介したデータ転送に必要な帯域幅が削減され、帯域幅の節約が実現します。
また、ネットワーク帯域幅の節約は、特に帯域幅が限られているリモートロケーションや移動体通信環境でのアプリケーションにおいて、通信コストの削減にも寄与します。データをローカルで処理することで、高額なデータ転送費用や遅延の問題を回避し、より効率的なシステム運用が可能になるのです。
メリット⑤ スケーラビリティに優れている
エッジAIの5つ目のメリットは、スケーラビリティに優れている点です。
スケーラビリティとは、システムが成長や変化に応じて容易に拡張できる能力のことを指します。これは、データ量の増加や処理ニーズの拡大に柔軟に対応できることを意味し、特に急速に進化し続けるテクノロジーの分野では重要な特性です。
エッジAIは、その設計が本質的に分散型であるため、スケーラビリティに優れています。
データの処理をデバイス自体で行うことにより、システム全体の負荷を分散させることができます。
これにより、新しいデバイスを追加することで容易にシステムを拡張し、処理能力を増やすことが可能になります。クラウドベースのシステムでは、処理能力を増やすためにはサーバーの追加やアップグレードが必要となりますが、これには時間とコストがかかります。
一方、エッジAIを利用する場合、新たなエッジデバイスを追加することで、迅速かつコスト効率良くシステムをスケールアップすることができます。この柔軟性は、特に成長中のビジネスや急速に変化する技術環境において大きな利点です。
エッジAIのデメリット3つ
ここまで、エッジAIのメリットについて解説しました。しかし、エッジAIは全てにおいて万能な訳ではありません。
何も知らずにエッジAIを自社ビジネスに導入しようとすると、思わぬ落とし穴に陥る可能性もあるので、メリット・デメリットも含めて把握しておくのが賢明です。
デメリット① 場合によっては管理コストが増加する
前項でエッジAIはコスト削減効果があると解説しましたが、場合によっては管理コストが増加する可能性も考慮しなければなりません。
例えば、エッジAIシステムは多数のエッジデバイスを分散配置し、それぞれのデバイスでデータ処理を行います。
このような分散型システムは、個々のデバイスの管理やメンテナンスが必要となり、その結果、管理コストが増加する場合があります。
具体的には、ソフトウェアのアップデート、セキュリティパッチの適用、ハードウェアの故障対応など、デバイスごとに実施しなければなりません。特に、デバイスが物理的に広範囲に分散している場合、これらの管理作業は複雑で時間を要する作業となり得ます。
さらに、エッジAIシステムを効果的に運用するためには、デバイス間の連携やデータの同期など、システム全体のコーディネーションも必要です。これには、専門的な知識を持つ技術者が必要となる場合が多く、人材コストの増加につながることもあります。
特に、大規模なエッジAIシステムを構築し、運用する場合には、これらのコストを最小限に抑えるための効率的な管理戦略が求められます。
デメリット② エネルギーの消費が大きい
エッジAIはエネルギーの消費が比較的大きいという特性を持っています。
「SDGs」という言葉が流行語に選ばれたことからもわかるように、昨今では企業も環境に対して責任を負う時代です。持続可能な開発目標（Sustainable Development Goals）に基づいて、エネルギー効率の良い技術の採用が求められています。
しかし、エッジAIはその性質上エネルギー消費が大きいです。
これは、エッジデバイスが独立してデータ処理を行うため、各デバイスがそれぞれ処理能力を有している必要があるからです。
AI処理は、特に計算量が多く、高度な演算能力を必要とする作業が多いため、それに伴うエネルギー消費も無視できません。特に、リアルタイムでのデータ分析や処理を行うエッジデバイスでは、常時稼働が求められ、その結果として消費電力が増加します。
環境に対する影響を考慮すると、エッジAIシステムのエネルギー消費は無視できない問題といえるでしょう。
デメリット③ 複雑なAIモデルや大量のデータを処理するのは難しい
現状のエッジAI技術では、過度に複雑なAIモデルや大量のデータを処理するのは難しいといわざるを得ません。
複雑なAIモデル、特に深層学習に代表されるような、大量のデータを必要とし、膨大な計算量を伴うモデルは、その計算要求がエッジデバイスの処理能力を超えることが多々あります。
例えば、リアルタイムでの画像認識や自然言語処理を行う場合、高度な精度を実現するためには複雑なネットワーク構造が必要になりますが、これらをエッジデバイス上で効率的に実行するのは非常に難しいです。
また、大量のデータを扱う場合も、データの保存や処理においてエッジデバイスのリソースが制限されるため、効率的なデータ管理が必要となります。
データの前処理や圧縮、必要なデータのみを選択的に処理するなどの工夫が求められますが、これには追加のアルゴリズム開発やシステム設計の工夫が必要です。この問題を解決するためには、モデルの軽量化、効率的なデータ処理アルゴリズムの開発、デバイスのハードウェア性能の向上など、多角的なアプローチが必要となります。
ただし、エッジとクラウドのハイブリッドなアプローチを取ることで、エッジデバイスの処理能力の限界を補い、より複雑な処理を可能にする方法も開発されています。
「エッジAI×デジタルツイン」の組合せが加速
近年では、VR（Virtual Reality）に代表される仮想技術も非常に注目されています。
その中でも、「デジタルツイン」という技術は既に多くの企業が導入しており、今後のIT業界のトレンドとなり得ます。
ここでは、そんなデジタルツインとエッジAIの組合せについて詳しくみていきましょう。
デジタルツインとは？
デジタルツインとは、実世界の物体やシステムをデジタル上で正確に複製した仮想技術です。
デジタルツインでは、物理的なオブジェクトの状態や動作をリアルタイムで追跡・シミュレーションし、そのデータを利用して性能の最適化、予測保全、製品開発などを行います。
製造業をはじめとする多様な分野で応用されており、IoT（Internet of Things）デバイスから収集される膨大なデータを基に、より正確で効率的な意思決定を可能にします。
また、デジタルツインプラットフォームとして昨今非常に注目されているのが「NVIDIA Omniverse（オムニバース）」です。
NVIDIA Omniverseは、NVIDIAが提供する先進的なグラフィックスとAI技術を基盤とした仮想空間プラットフォームです。
業界標準の幅広いソフトウェアとツールとの互換性を備えており、異なるデザインアプリケーション間でのシームレスなワークフローを実現します。
また、リアルタイムレンダリング、物理ベースのシミュレーション、AIによる環境生成など、高度な機能を搭載しており、ユーザーがより現実に近い仮想環境を簡単に作成できるようにします。
NVIDIA Omniverseを利用することで、エッジAIデバイスから収集されるリアルタイムデータを仮想環境に統合し、即座にシミュレーションや分析を行うことが可能です。また、現実世界の動的な変化をリアルタイムで仮想環境に反映させることで、システムの監視、分析、予測がより精度高く行えるようになります。
NVIDIA Omniverseにより、開発者はエッジAIアプリケーションをよりリアルな仮想環境で試験し、最適化することができるので、エッジAI技術を導入するのならぜひ試しておきたいプラットフォームといえるでしょう。
NVIDIA Omniverseについては、以下の記事でさらに詳しく解説しています。
Omniverse（オムニバース）とは？特徴やできること・活用事例、ライセンス形態を解説！
デジタルツインにおけるエッジAIの役割
ではなぜ、デジタルツインとエッジAIの組合せが注目されているのでしょうか。
理由はいくつかありますが、最も重要なのは、デジタルツインが提供する仮想空間における現実世界の高精度な再現と、エッジAIによるリアルタイムデータ処理の能力の組合せにあります。
この組合せによって、物理的な制約から解放された環境での高度なシミュレーションが可能になり、同時に、現実世界の動きを即座に仮想世界に反映させることができるのです。
また、コスト削減も、デジタルツインとエッジAIの組合せがもたらす大きな利点です。
製品開発における試作やテストの工程では、従来は多大な時間とコストがかかりました。しかし、デジタルツインを使用すれば、仮想空間での無限の試作が可能になり、実際に物理的なモデルを作成する前に多くのリスクを排除できます。
また、エッジAIによるデータ処理能力を活用することで、遠隔地の工場や機器の状況をリアルタイムで監視し、必要なメンテナンスや介入を行うことができ、全体的な運用コストの削減につながります。
エッジAIとデジタルツインの組合せは、現実世界と仮想世界の間のギャップを埋める技術として、今後も多くの分野でその価値を高めていくことでしょう。
エッジAIにおすすめのメーカーとソリューション
エッジAIを自社ビジネスに導入するならば、メーカー選びは非常に重要です。
各メーカーによって提供するソリューションには違いがあるので、以下にエッジAIのメーカーと提供するソリューションについて詳しく紹介します。
NVIDIA Jetson
NVIDIA Jetsonシリーズは、エッジでのAIアプリケーションを実現するための高性能で小型のコンピューターモジュールです。
GPUとCPU、高速メモリ、電源管理モジュールを含むSystem on Module (SOM) アーキテクチャに基づいて設計されており、エッジデバイスの複雑なAIアルゴリズムもリアルタイムで実行する能力を持っています。
また、同シリーズのAI処理に特化した「Jetson Orin NX」では、最大275兆回/秒の演算が可能で、これにより複数のAI推論パイプラインを同時に実行可能です。これは、前世代の製品と比較して8倍の性能向上を実現しており、エネルギー効率にも優れています。
これにより、自律マシンやその他のエッジデバイスに高度な知能を提供し、リアルタイムでの複雑なデータ処理や分析を実現します。
エントリーモデルの「Jetson Nano」も小型ながら非常に高性能です。本モデルは、最新のAIワークロードを実行し、複数のニューラルネットワークを並列に実行する能力を持ち、高解像度センサーからのデータを同時に処理するために必要なパフォーマンスと電力効率を兼ね備えています。
そのため、エッジAIデバイスの運用コストを削減し、より多くのシーンでAIの導入を可能にします。
このように、NVIDIA Jetsonシリーズは、高度なAIコンピューティングをエッジに応用することで、自律型ロボットからスマートシティのインフラまで、未来のイノベーションを支える基盤を提供します。
Aetina
エッジAIの導入を考えるのなら、産業用AIソリューションの先駆者であるAetinaは、一度検討しておいて損はありません。
Aetina社は、NVIDIA JetPack SDKを活用し、I/Oの高速化や周辺機器の高い拡張性を確保する企業です。
丁寧なカスタマイズサービスにより、標準製品だけでは満たされない特定のニーズに応え、エッジAIアプリケーションに求められる特定の規格を選定し提供します。
幅広い製品ラインアップも特徴の一つで、Jetson AGX OrinからJetson Nanoまで、様々なパフォーマンスレベルをカバーするNVIDIA Jetsonモジュールを選べます。また、I/Oインタフェースやフォームファクターのカスタマイズ、熱設計、ハウジング設計、BSPカスタマイズなど、顧客の特定の要求に応じたカスタマイズサービスも嬉しいところです。
NVIDIA Partner Network (NPN)のエリートパートナーでもあるので、最新技術に対してもAerinaであれば優先的にアクセスできます。
ax株式会社
ax株式会社は、エッジAI分野に特化した革新的な技術とソリューションを提供する企業です。
特にディープラーニングフレームワーク「ailia SDK」の開発において、その名を知られています。
CPUやGPUを最大限活用して高速な推論を実現するこのSDKは、通信業界から自動車業界、リテール業界に至るまで、幅広い分野のAIのニーズに応えるトータルソリューションです。また、スタンダードな製品だけでなく、顧客の特定の要求に応じたカスタマイズサービスも提供しており、顧客独自のアプリケーションの規格に合わせたエッジAIプロジェクトの成功を支援します。
エッジAIの導入でお困りならアスクにご相談を！
本記事では、エッジAIの概念、そのメリットとデメリット、そしてエッジAIを強化するためのデジタルツイン技術やおすすめのメーカー・ソリューションについて幅広く解説しました。
エッジAIは、リアルタイムでのデータ処理と分析の必要性が高まる現代において、その重要性が増しています。
特に、インターネットオブシングス(IoT)の進展とともに、エッジデバイスにおけるスマートな判断が求められるシナリオが増加しており、これには強力なエッジAIのサポートが不可欠です。
そんな時は株式会社アスクにご相談ください。
弊社はエッジAIに関する導入のご相談はもちろん、IT関連のソリューションを豊富に取り揃えています。
専門人材が導入のサポートから運用のご相談まで丁寧にご対応するので、エッジAIの導入にお困りでしたら、ぜひ以下のリンクからご相談ください。
監修者：麻生哲
明治大学理工学部物理学科を卒業後、ITベンチャーにて多数のプロジェクトを成功に導く。子会社を立ち上げる際には責任者として一から会社を作り上げ、1年で年商1億円規模の会社へと成長させることに成功。現在は経験を活かし、フリーランスとしてコンテンツ制作・WEBデザイン・システム構築などをAIやRPAツールを活用して活動中。
※ 本記事は執筆時の情報に基づいており、販売が既に終了している製品や、最新の情報と異なる場合がありますのでご了承ください。
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