エッジAI（えっじえーあい）

エッジAI（Edge AI）とは、エッジデバイス（センサーやIoTデバイスなど）上でAIモデルを実行し、データ処理やリアルタイム意思決定を行う技術のことです。従来のクラウドベースのAIとは異なり、エッジAIはデータをクラウドに送信する必要がないため、レイテンシーが大幅に低減され、プライバシーとセキュリティの確保にも役立ちます。

関連用語と表現

類義語	エッジコンピューティング、フォグコンピューティング
対義語	クラウドコンピューティング
言い換え	デバイスエッジAI、エッジ側AI
関連用語	エッジデバイス、IoTデバイス、TinyML

エッジAIは、IoTデバイスの普及とAI技術の進化により注目を集めています。エッジデバイスにAIモデルを組み込むことで、リアルタイムのデータ処理と意思決定が可能になります。例えば、自動運転車のセンサーデータを即座に処理し、障害物を回避する判断を下すことができます。また、製造現場のIoTセンサーからのデータを現場で処理し、機器の異常を検知するなどの活用が期待されています。

エッジAIの主な利点は、レイテンシーの大幅な低減、データ転送量の削減、プライバシー保護の強化、省電力化などです。一方、エッジデバイスのリソース制約からAIモデルの軽量化が課題となっており、TinyMLなどの技術の発展が重要視されています。

「エッジAI」の具体例

例1: スマートシティでは、交通量や環境データをリアルタイムに収集・解析するためにエッジAIが活用されています。街路に設置されたカメラやセンサーから取得したデータを、その場で処理することで、渋滞緩和や大気汚染対策などの迅速な意思決定が可能になります。

【解説】エッジAIにより、クラウドにデータを送る必要がなくなり、レイテンシーが大幅に低減されます。データ転送量も減り、プライバシーとセキュリティの確保にも役立ちます。

例2: ドローンや自動運転車などの移動体システムでは、エッジAIが重要な役割を果たします。ドローンのカメラ映像をエッジデバイス上で解析し、障害物を検知して回避経路を即座に計算することで、安全な自律飛行が実現できます。

【解説】リアルタイム性と安全性が求められる移動体システムにおいて、エッジAIはクラウドとの通信遅延を回避し、即時の判断を可能にします。

エッジAIは、IoTデバイスの増加とAI技術の発展により、今後ますます重要性が高まると予想されます。エッジデバイスの性能向上と、軽量化されたAIモデルの開発が進めば、さまざまな分野でエッジAIの活用が進むでしょう。レイテンシー低減とプライバシー保護のニーズが高まる中、エッジAIはIoTシステムの中核技術になると考えられています。