「エッジAI」という言葉をご存知ですか？

最近のIT業界で注目されているAIの考え方です。

シーエスコミュニケーションでは『エッジAI×画像認識技術』を用いたソリューション事業を行っています。

エッジAIは一般的に言われている「普通のAI」と何が違うのでしょうか？

エッジAIを取り入れることにどんな利点があるのでしょうか？

今回はITに詳しくない方でも分かるよう、ポイントを押さえて噛み砕いて解説していきます。

エッジAIとクラウドAIの違いをポイント解説

端的に言えば、エッジAIはデータのAI処理をクラウド上ではなく、センサーやカメラ、スマホ、IoT機器など、データが生成されるデバイス（機器）に近い環境で行うAI技術です。

クラウドAIと比較すると、以下のような点に違いがあります。

・データをAI処理する場所

クラウドAI: データをインターネット上のクラウドサーバーに送信し、そこでAI処理を行う。

エッジAI: データをデバイス（機器）内部や同ネットワーク内でAI処理する。

・応答速度:

クラウドAI: クラウドサーバーとのインターネット通信が必要なため、遅延が発生することがある。

エッジAI: デバイスに近い環境にAIを置いて即座に処理を行うため、遅延が少ない。

・ネットワーク依存度:

クラウドAI: AIを使うには安定したインターネット接続が必要。

エッジAI: インターネット接続がなくてもAIを使うことができる。

ITやAIに詳しい方ならこれだけで理解できるかもしれませんが、そうでない方はポイントだけだと解りづらいと思うので、次の項では実際のAI処理のプロセスを例に説明します。

ChatGPTを例にしたクラウドAIのプロセス

エッジAIを理解するために、クラウド型のAI処理の方法を理解する必要があります。

クラウド型のAIとして代表的なChatGPTを例にあげてみましょう。

●ChatGPTの基本的なプロセス

• まず、ChatGPTになにか質問をしようと思ったら、ユーザーがPCやスマホなどで質問やメッセージをChatGPT画面に入力します。
  
• 入力された文章はインターネットを通じてクラウドに送信されます。
  
• クラウド上の強力なサーバーでGPTモデルのAIがユーザーの入力を解析します。モデルは膨大なデータによって訓練されており、その知識を元に適切な応答を生成します。
  
• GPTモデルはユーザーの質問に対する適切な応答を文章で生成します。
  
• 生成された応答は、インターネットを通じてユーザーのPCやスマホなどのデバイスに送信されます。
  
• そしてユーザーはデバイス上に表示された応答を見て質問の回答を得ることができます。
  

このような流れでChatGPTはユーザーに必要な応答を返してくれます。

ALEXAやSiriの様な音声アシスタント、画像生成AIなども同じようなプロセスです。

AI防犯カメラを例にしたエッジAIのプロセス

一方でエッジAIの処理の方法は、AI防犯カメラを例にあげて説明します。

●AI防犯カメラの基本的なプロセス

• まず、施設などに設置されている監視カメラが不審者を捉えます。
  
• 撮影された映像データは監視カメラに内蔵されたAIプロセッサで処理され、AIが事前に学習したデータから人物であると判断します。
  
• その人物の行動が設定されたルールを破る（立入禁止エリアに侵入したなど）と、連動した警報アラームを鳴らしたり、警備室など外部に通報を行ないます。
  

このように、エッジAIはインターネットを介してクラウドサーバーへ映像データを送る必要がなく、その分高速処理を行うことが可能となります。

インターネットの環境が無いような場所でもAIを利用することができますし、必要に応じて不審者が写っている映像データのみをクラウドにバックアップとして送信することもできます。

エッジのメリットはクラウドの課題解決

前述のとおり、クラウドAIとはAI処理のプロセスが異なるエッジAIですが、それによってクラウドAIが抱える課題を解決することができます。

・低遅延:

データの処理がエッジデバイスで行われるため、クラウドにデータを送信する必要がなく、リアルタイムでの応答が可能です。これにより、例えば車の自動運転などの技術にも応用されています。

・プライバシー保護:

映像データがクラウドに送信されないため、個人情報の漏洩リスクが低減します。プライバシーが重要な環境で特に有用です。

・帯域幅の節約:

容量の大きな映像データをクラウドに送信する必要がないため、ネットワーク帯域の使用が抑えられます。

・信頼性の向上:

インターネット接続がなくても、エッジデバイス自体でAI処理が行えるため、ネットワーク障害が発生しても機能し続けます。

逆にデメリットですが、エッジAIはクラウドAIほどの強力な計算能力やストレージ容量を持っていないため、複雑な処理や大規模なデータの分析には限界があります。

エッジAIとクラウドAIのどちらが優れているということではなく、目的によって用途を分けて使い分けをする必要があります。

エッジAIの活用例と今後の発展

エッジAIの利点を活かして、様々な活用が期待されています。

複数のセンサーと組み合わせて車やドローンの自動運転を実現したり、カメラと組み合わせたリアルタイムの防犯システムとして活用されています。

他にも人流解析や顧客分析、交通管理のシステムなどにも応用することができたり、農業などの一次産業をサポートすることにも使われています。

今後は更にエッジAIの考え方が浸透し、身の回りのあらゆる機器にAIが搭載されることもあるのではないでしょうか。

SF作品に出てくるような、自分でモノを考えて行動するロボットもエッジAI搭載のロボットとも言えますが、さすがに実現はもっと先の未来のことでしょう。

しかし、すでにAI搭載のパソコンやスマートフォンなどが、大手機器メーカーより発売されています。

またAIの性能向上やデバイスの小型化が進むことで、身体に身につけるようなエッジAIデバイスが開発され、健康管理やヘルスケアに活かされることも予想されます。

エッジAIの技術は、IoTやスマートシティなど多岐にわたる分野でソリューションを提供し、社会生活と産業において大きな影響を与えることが期待されています。

シーエスコミュニケーションでは、誰もが便利に暮らせる未来を創造すべく、「あらゆる現場にAIを実装する」という想いを掲げて事業に取り組んでいます。

ご興味をお持ちの方はぜひお問い合わせ下さい。