【2024】エッジAIとは？クラウドAIとの違い・メリット＆デメリット・課題と活用事例

AI（人工知能）は、画像処理や音声認識など今では私たちの身の回りでもかなり使われるようになっている技術です。
まだまだ多くはありませんが、中には通信を必要としない「エッジAI」と呼ばれるシステムも登場するようになっており、ますます利便性が向上しています。

エッジAIにはさまざまなメリットがあり、さまざまな分野で活用されていますが、まだまだ一般的なクラウドAIと比較すると導入が進められていません。
今回は、エッジAIに関するさまざまなメリット・活用事例およびデメリットに関して解説します。

この記事の概要目次

1.エッジAIとは
2.エッジAIのメリット
3.エッジAIの活用事例
4.エッジAIのデメリット・課題
5.エッジAIの実現方法
6.まとめ

エッジAIとは

エッジAIとは、AIをクラウド上ではなく、端末に内蔵したシステムのことをいいます。

そもそも、エッジとは「端」を意味します。システム全体の構成としては、クラウド・ネットワーク・エッジデバイスという順に通信しており、「エッジデバイス」というと、スマートフォンやPC、センサーなどの手元にあるデバイスのことです。

AIは非常に複雑で高速な処理を必要とするため、通常はクラウド上のハイスペックなマシンを使って行いますが、エッジAIでは機能を限定した上でクラウドを介さずに処理を行います。

クラウドAIとの違い

エッジAIの比較として上げられるのが「クラウドAI」です。
通常、AIシステムというとクラウドAIを指すといっても過言ではないほど一般的な方法です。

クラウドAIでは、AIが搭載されたマシンはクラウド上に存在しており、デバイスからはデータを送信し、学習・演算はクラウド上で行うことになります。

多くのIoTデバイスから収集したデータを活用できるため、接続されたシステム全体を動かすような処理ができたり、高性能のマシンを使った高速・大容量の演算処理を行えたりといったメリットがあります。
一方で、演算のために大容量のデータを通信する必要があるため、通信量が必要であったり、通信のために時間が必要だったりするといったデメリットもあります。

エッジAIのメリット

クラウドAIとは異なり、デバイスだけで完結するエッジAIですが、一般的なAIに比べて何が優れているのでしょうか？
ここでは、エッジAIのメリットについて解説します。

1.リアルタイムの判断ができる

エッジAIは、センサーなどのデータを収集し、それらの結果を演算し、演算結果を用いてアクションする一連の処理を端末内で完結させます。
そのため、データの送信によるタイムラグが発生しません。したがって、デバイスの時間軸に合わせたリアルタイムの判断ができます。

2.通信コストを削減できる

AIでは画像処理や音声認識などを行うことができますが、クラウドAIであれば高解像度の画像データや、高音質の音声データが元データとして必要となり、それらのデータをいったんクラウド上へ送信する際には通信コストが発生します。

一方、エッジAIでは、演算結果の軽量なテキストデータのみをクラウドへ送信することになるため、通信コストを最小限に抑えられます。したがって、従量課金制の通信契約であれば、エッジAIは端末の単価として高価になったとしても、トータルコストとしてコストパフォーマンスに優れたシステムになる場合があります。

3.セキュリティを強化できる

エッジAIでは、カメラなどの画像処理をデバイス側で行うため、個人情報を含む情報漏洩のリスクが軽減されます。クラウドAIでは、生データとして画像や動画データをクラウドに送信するタイミングがあるため、そこを狙われて情報を盗まれる危険性があります。

エッジAIでは、通信するのはあくまでも最終結果であり、そこには性別・推定年齢などといった属性データのみであり、顔写真などの重要な個人情報は含みません。
そのため、セキュリティ的にも安全性が担保されているといえます。

エッジAIの活用事例

クラウドAIに比べてさまざまなメリットがあるエッジAIですが、実社会においてはどのような場面で使用されているのでしょうか？
ここでは、エッジAIの活用事例について解説します。

製造業

製造業においては、生産ラインの異常を知らせるためにAIカメラやセンサーなどを設置し、不具合品の検出や異常事態の発生を検出して設備・製品の故障や異常を知らせるシステムが多く導入されています。

元々は作業員が自ら機械の点検情報の確認を24時間体制で行っていたような現場では、人件費が大幅に削減でき、ヒューマンエラーなどのリスクも回避できるようになるなど、生産現場へのAIの導入はコストや安全面においてメリットがあります。

さらに、そういったデータがある程度蓄積されてくると、機械設備の故障予測や原因解析が可能になり、メンテナンス計画を立てやすくなるなど、未然防止の観点からも導入メリットが出せます。

小売業

店内や店舗通路などに設置されたAI搭載カメラを使って、顧客の性別・年齢・興味の度合い・目線・感情などといった属性データや行動データを収集・分析することができます。

自社の店舗の客層や、興味のある商品などを具体的に分析することによって、仕入れや商品レイアウトの工夫、キャンペーンの実施などの営業戦略のために活用することが可能になります。
来店数が多くても売り上げがなかなか思うように伸びないといった小売店にAIカメラを設置し、分析結果から店内装飾やBGMを改善しただけで売り上げが改善されたという事例もあるように、顧客の行動分析による改善は経営やマーケティングにおいて非常に重要な役割を担っています。

建設業

建設現場で使用される建機は、自家用車などとは異なり、使用者や稼働状況が不規則になるため、故障に気付きにくいという課題があります。
しかし、建機のメンテナンスを怠ってしまうと、最悪の場合は現場作業員を含む人命にかかわるなど、大きな被害を発生させてしまう危険性があります。

そこで、建設機械をエッジAIの技術を活用してリアルタイムに遠隔監視することによって、メンテナンス計画を立てられ、現場の安全管理に役立てることができます。

エッジAIのデメリット・課題

エッジAIはさまざまな場面で活用できますが、一般的なクラウドAIと比較すると使いどころが限定的で、まだまだ活用の場面は多くはありません。
ここでは、エッジAIの導入が進められていない原因ともいえるデメリットについて説明します。

1.処理能力に限界がある

エッジAIは、デバイスで大容量の演算や学習データの蓄積を行う必要がありますが、エッジデバイスには本来の機能であるセンシングなどをメインとした寸法・性能のマシンが搭載されている程度です。したがって、複雑または高速な処理を行うとなった場合には、マシンの性能や消費電力設計的に無理が生じる可能性があります。

そのため、エッジ側での処理にはマシン性能による制約があり、なんでもかんでも演算が可能というわけではありません。
また、マシン性能はCPUやGPU、ヒートシンクやファンの出力などにもよって決まるため、デバイス要件的に寸法が大きくなってしまうというデメリットもあり、エッジ処理するためにデバイスを高性能化するという検討にも限度があります。

2.運用のハードルが高い

AIのための演算をするためには、高性能なCPUやGPUといった高価なハードウェアを必要とすることに対して、元々エッジデバイスの機能として必要なセンサーを動作させるためのハードウェアはそれほど高価なものではありません。

つまり、AI機能を搭載させるためには、かなり高価な追加費用が発生することになるため、導入ハードルがかなり高くなってしまいます。
また、クラウドAIであれば複数のデバイスに対して、集中するAIがクラウド上に1つあれば良いのに対して、エッジAIで複数のデバイスを動作させようと思うと、端末の数だけAI処理できるマシンが必要になります。

そのため、システム全体としても高価になってしまう可能性もあり、これもまたコストパフォーマンスの点でクラウドAIよりも劣ってしまいます。

エッジAIの実現方法

エッジAIの課題については解説しましたが、実際にエッジAIを実現するためのデバイスとしては、どのようなものを選定すれば良いのでしょうか？
ここからは、エッジAIを実現可能なデバイスについて解説します。

Google：Coral Dev Board

Coral Dev Boardは、Googleが開発したSoM（System-on-Module）搭載の小型SBC（Single-Board-computer）です。

このデバイスには、GoogleのAIアクセラレータGoogle Edge TPU（Tensor Processing Unit）が搭載されており、CPUでAI処理する場合に比べて、わずかなCPU負荷で高速に処理を行うことができます。
また、TensorFlowというGoogleの機械学習ライブラリを利用できるため、このボード内で学習データの蓄積やデータ演算結果による素早い処理などが可能になります。

汎用的にシステムに組み込めるこのボードが約2万円で販売されているというコストパフォーマンスの高さもあり、組み込み分野において非常に注目が高まっているデバイスです。