エッジAIとは？ クラウドAIとの違いやメリットを解説

近年、さまざまな場面でAI（Artificial Intelligence：人工知能）技術が活用されています。そのようななか、近年注目されているのが“エッジAI”です。

エッジAIという言葉を耳にしたことがあるものの、「具体的に何のことか分からない」「クラウドAIと何が違うのか分からない」と疑問を持つ担当者の方もいるのではないでしょうか。

本記事では、エッジAIについて、クラウドAIとの違いやメリット、活用方法を解説します。

エッジAIとは、エッジコンピューティングとAIを融合させたシステムです。エッジコンピューティングは、スマートフォンやパソコン、センサーなどのいわゆるエッジデバイスの近くにサーバを配置して、データを処理する仕組みを指します。

一方のエッジAIは、エッジデバイスそのものにAIを搭載してデータを処理する仕組みです。オフライン環境でもデータの処理が可能であることから、インターネットに接続することが困難な場所でも対応できます。

エッジAIを搭載するデバイスの例として、以下が挙げられます。

• スマートフォン
• カメラ
• 産業用ロボット
• 自動車
• ドローン　など

さまざまな分野におけるIoT（Internet of Things：モノのインターネット）の普及とともに、エッジAIはリアルタイムでデータ処理が可能な技術として注目されています。

エッジAIと混同しやすい仕組みにクラウドAIがあります。それぞれに特徴があるため、違いを理解することで用途に合わせて使い分けることが可能です。

▼エッジAIとクラウドAIの違い

上記のうち、インターネット通信の項目については、データ処理を行う際のネットワークの有無を指しています。処理したデータをクラウドに送信する工程では、インターネットが必要です。

エッジAIを導入することで、クラウドAIとは異なるさまざまなメリットが期待できます。ここからは、エッジAIが注目されている理由ともいえるメリットを3つピックアップして、クラウドAIと比較しながら紹介します。

1つ目のメリットは、高速でデータを処理できることです。

クラウドAIの場合、デバイスで取得したデータをクラウドに送り、そこでAIがデータ処理を行います。そのため、データの送受信に時間を要するほか、転送速度の遅延が発生する可能性もあります。

一方、エッジAIは、デバイスで取得したデータをそのまま処理するのが特徴です。これにより、データの送受信にかかる時間を削減して、高速でデータの処理ができます。タイムラグを軽減できるため、状況を把握しながらリアルタイムなデータ処理が求められるシーンでも活躍が期待できます。

2つ目のメリットは、セキュリティリスクを軽減できることです。

クラウドAIを用いたデータ処理の場合、画像や音声など未処理のデータをインターネット上にアップロードするため、情報漏えいやデータのセキュリティリスクが懸念されます。

エッジAIの場合、デバイス上で処理した必要なデータのみをクラウドに送るため、セキュリティリスクを軽減してプライバシーを保護できます。

3つ目のメリットは、通信コストを削減できることです。

クラウドAIでデータ処理を行う場合、デバイスで取得したデータをクラウドに送信する際に通信コストがかかります。送信するデータが膨大になれば、それだけ通信コストが膨らんでしまうのがネックです。

その点、エッジAIであれば必要なデータだけをクラウドに送信するため、通信コストを抑えて節約できます。

エッジAIは、さまざまな分野で活用が広がっています。代表的な活用方法として、以下の例が挙げられます。

▼エッジAIの活用方法例

また、今後は産業用ロボットの制御や自動車の自動運転など、さらに幅広い分野でエッジAIの導入が期待されています。

この記事では、エッジAIについて、以下の内容を解説しました。

• エッジAIの概要
• クラウドAIとの違い
• エッジAIのメリット
• エッジAIの活用方法

エッジAIは、従来のクラウドAIと異なり、オフライン環境でもデータ処理できます。また、通信コストを節約しながら高速でデータ処理を行ったり、セキュリティリスクを軽減したりすることも可能です。

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なお、エッジAIの開発については、こちらも併せてご一読ください。