TDSE株式会社
TDSEマガジン

エッジAIとは?クラウドAIとの違いやメリット、活用事例を紹介

DX推進

近年はローカルのデバイスにAIを取り込んで活用する「エッジAI」が登場しています。エッジAIの技術を導入することで、人手不足を補いつつ、作業効率化やコスト削減を実現できる可能性が高いです。

今回はエッジAIの仕組みやメリット・デメリット、実際の活用事例について説明します。

エッジAIとは?

エッジAIとは「エッジデバイスにAIを搭載し、学習や分析を行う技術」のことです。エッジデバイスは下記のように人の手元にある端末や、その近くに配置されたコンピュータを指します。

  • ・スマートフォン
  • ・自動車
  • ・産業ロボット
  • ・カメラ
  • ・スマートスピーカー

エッジAIの技術を取り入れた代表例として、車の自動運転システムが挙げられます。

車(エッジデバイス)に搭載されたAIが、運転時のカメラ画像を解析してすばやく車の停止・直進を行うので、衝突事故などを防ぐことが可能です。

エッジAIは従来のAIと比較して処理を早くできるため、上記の例のように「即座にデータを反映したい」場合などに活躍します。

エッジAIの仕組み

エッジデバイスの中には学習用モデルが実装されています。学習用モデルとは、「事前に設定した解析方法でAIがデータを解析し、判定した結果を出力する仕組み」のことです。

クラウドにデータを送らなくても、デバイス単体でAI解析が行われるため、リアルタイムに正常・異常などの判定を下せます。

システムや稼働環境に異常が起きる前に予兆を特定できるため、問題が発生してからの「ダウンタイム(サービスの中断時間)」や「復旧作業」を削減することが可能です。

エッジAIとクラウドAIとの違い

従来のAI(クラウドAI)との大きな違いは、クラウドサーバーに収集データを送信しない点です。クラウドAIとは、収集したデータをクラウドに送信し、クラウドサーバー側で処理して学習や分析を行う技術のことです。

ここでエッジAIとクラウドAIの違いを、下記の表にまとめました。

エッジAI クラウドAI
データの処理・分析 エッジデバイス内で実施 クラウド上で実施
判定の早さ
早い

懸念点あり
通信コストの安さ
安い
×
高い
セキュリティの高さ
高い

懸念点あり

クラウドAIの懸念点は、膨大な量のデータを通信ネットワークでやり取りするので「通信速度に影響が出て処理が遅くなるケースがあること」です。

また、クラウド上にデータを保管するため、サイバー攻撃によって情報漏洩するリスクも見過ごせません。

一方、エッジAIはエッジデバイス内で「データの収集・分析・結果の送信」といった一連の処理を行えます。

リアルタイムに結果がわかる上、クラウドへの通信が発生しないため、通信コストを抑えつつデータを安全に保つことが可能です。

このように、エッジAIには従来のクラウドAIにはない特徴が多くあります。続いて具体的なメリットを紹介しますので、見ていきましょう。

エッジAIを活用する4つのメリット

エッジAIを活用することで、下記4つのメリットが得られます。

 

  1. リアルタイムに分析結果がわかるため、即座に対応しやすい
  2. デバイスにデータを保管できるため、セキュリティを確保しやすい
  3. 通信が発生しないため、通信コストを低減できる
  4. インターネットの接続環境が悪くても、AI技術を利用できる

1つずつ順番にお伝えします。

メリット1.リアルタイムに分析結果がわかるため、即座に対応しやすい

エッジAIならデバイス上でリアルタイムにデータを分析・判断できるため、タイムラグが発生しにくくなります。そのため、次のような場面で活用することが可能です。

エッジAIの活用例 実現できることの例
自動車の自動運転 1.AIが画像認識によって前方車両や歩行者、信号などの情報を取得する
2.判定結果から減速・停止・前進を行い、交通事故のリスクを低減する
銀行ATMのカメラ 1.電話を掛けながらATM操作している人を検知し、
   振り込め詐欺の危険があるかどうかを判定する
2.判定結果がNGの場合は職員に通知し、被害防止へ繋げる
産業用ロボット 1.製品の良品・不良品をロボットが判定する
2.不良品は良品とは別の場所に持って行くなど、ロボットが自己判断して対応する

上記のように、エッジAIを活用することで犯罪防止や作業員の負担削減に繋げやすくなります。

メリット2.デバイスにデータを保管できるため、セキュリティを確保しやすい

エッジAIはクラウドにデータを送信せず、エッジデバイス内で情報を処理します。

顧客の顔がわかるデータや機密データなどを端末内に留めておけるため、セキュリティやプライバシーを確保しやすいこともメリットです。

例えば、金融サービスの個人認証での活用が挙げられます。顔認証や指紋認証などのデータから解析した顧客情報のみを判定結果として送り、得た個人情報はエッジデバイス内で保管します。

クラウドに送信する情報 エッジデバイス内で保管する情報
・顔認証が合っていたか
・指紋認証が合っていたか
などの判定結果
・顔
・指紋
・名前
などの個人情報

クラウド上のデータベースに情報が格納されないため、サイバー攻撃によって窃取されるリスクを低減できる可能性が高いです。

メリット3.通信が発生しないため、通信コストを低減できる

エッジAIはクラウドとの通信が発生しないので、通信コスト削減にも繋がります。

クラウドAIの場合、管理するデバイスが増えるほどクラウドとの通信頻度も増加するため、通信料が膨らみやすいです。また、従量課金制のサービスが一般的なので、想定外の請求金額になる恐れもあります。

エッジAIなら「クラウド上でより詳しくデータ分析したいときだけ通信する」などもできるので、効率的にコスト削減することが可能です。

メリット4.インターネットの接続環境が悪くても、AI技術を利用できる

エッジAIはクラウドとの通信が発生しないため、インターネット環境に接続しにくい場所でも、AIによるデータ分析を実現できます。

例えば下記のような場所です。

  • ・接続状況が悪い環境(地方、高層階、地下など)
  • ・セキュリティの制約でインターネットを利用できない環境

トンネル内や高層ビルにおける点検作業でも役立つため、人手不足を補いつつ作業効率化が期待できます。

エッジAIを活用する2つのデメリット

エッジAIにはさまざまなメリットがありますが、次のようなデメリットも挙げられます。

 

  1. クラウドAIに性能が劣るため、大量のデータ処理には向かない
  2. エッジデバイスの数が増えるほど、管理・運用コストが大きくなる

順番に見ていきましょう。

デメリット1.クラウドAIに性能が劣るため、大量のデータ処理には向かない

エッジAIはクラウドAIに性能面で劣るので、ビッグデータなど大量のデータ処理には向きません。エッジデバイス内のCPUやGPUといった処理装置は、クラウドAIで利用されるサーバーよりも性能が低いためです。

膨大なAI処理を行う場合は、エッジデバイスも高性能なものが必要になるので、導入コストがかかってしまいます。

しかし、近年は小型デバイスでも効率的にデータ処理できるものが登場しているため、いずれエッジAIで大量のデータ処理が可能になると考えられます。

デメリット2.エッジデバイスの数が増えるほど、管理・運用コストが大きくなる

エッジデバイスの数が増えるほど、社内での管理や運用に多くのコストがかかることもデメリットです。

例えば全国的に店舗や工場を持っている企業の場合、大量のエッジデバイスを設置してデータを収集・分析する必要があります。運用担当者の確保やメンテナンス工数など、コスト面の問題が発生します。

しかし、最近は複数のエッジデバイスを遠隔で一括管理できるサービスも登場しているので、導入・管理コストを抑えつつエッジAIを利用することも可能です。

エッジAIの仕組みやメリット・デメリットを説明してきましたが、「いまいちどうやって活用できるのかイメージが湧かない」という方もいるのではないでしょうか。

ここからは業界ごとの活用事例を紹介しますので、ぜひ続けてご覧ください。

エッジAIの2つの活用事例

今回は下記の業界における、エッジAIの活用事例を紹介します。

 

  1. 小売業
  2. 製造業

順番に見ていきましょう。

事例1.小売業

小売業では「店舗内にエッジAIを導入したAIカメラを設置する」利用方法が代表的です。AIカメラを通して、顧客の性別や年代、滞在時間などの情報をリアルタイムに収集・分析します。

「どのような顧客がどの品物を手に取ったか」といったデータを活用することで、店内の装飾や配置、BGMの改善に役立ち、売上アップに繋げやすくなります。

また万引き対策として、万引きした瞬間を画像で検知し、アラートを上げて店員へ通知することも可能です。

事例2.製造業

製造業の場合もエッジAIを搭載したカメラを設置することで、下記のような巻き込まれ事故の防止や不良品の判定に役立ちます。

  • ・作業員とマシンが接触しそうになった場合、即座に機械を停止させる
  • ・作業員の姿勢から怪我や病気を検知し、アラートを上げる
  • ・人の目ではわかりにくいひび割れや傷のある製品を検出し、取り除く

製造工場では多くのデータを収集することになるので、すべてのデータをクラウドに送信すると遅延が発生したり、通信コストが増大したりする恐れがあります。

特に作業員の事故を防止するためには、安全をリアルタイムに管理しやすいエッジAIの活用が効果的です。

エッジAIを活用し、作業効率化・コスト削減を実現しよう

今回はエッジAIの仕組みやメリット、活用事例を紹介しました。プライバシーやセキュリティ性を確保しつつ、リアルタイムなデータ活用を可能にするなら、エッジAIの導入がおすすめです。

弊社TDSEでは、「設備の保守や製品の品質確認などの外観検査」にAIを活用したサービス「TDSE Eye」を2022年11月にリリースしました。

従来はAIに外観の「正常な写真」と「異常な写真」のどちらもインプットする必要がありましたが、TDSE Eyeなら「正常な写真」のみで異常を検出できます。そのため、素材を用意するコストや工数を約50%削減できることが大きなメリットです。

専門的な知識がなくても導入可能ですので、「人手不足で外観の点検・検品作業がスムーズに進まない」という方は、ぜひ下記から詳細をご覧ください。

「TDSE Eye」の詳細はこちら

DXやデータ分析に関するトレンドや活用法、
セミナー情報などをお届けします。

メールマガジンに無料で登録する
上へ戻る