エッジAIとは何ですか？

エッジ AI は、人工知能アルゴリズムとエッジコンピューティングを組み合わせたテクノロジーであり、クラウドとの通信を必要とせず、ローカルデバイス上で即時かつ低レイテンシの AI 処理を実現することができます。

エッジ AI とクラウド AI と分散型 AI の比較

パフォーマンスの最適化やプライバシー保護において、最も一般的な AI 導入戦略の違いを理解することは非常に重要です。クラウド AI、エッジ AI、分散型 AI にはそれぞれ固有の強みと用途があり、目的に応じて適切な手法を選択することが不可欠です。

3つの AI 手法の特徴は以下のとおりです。

クラウドAI

クラウド AI は、オンラインのコンピューティングプラットフォームを使用することで、高価なオンサイトハードウェアを必要とすることなく高度な計算処理を実現します。

主な特徴:

データ転送はローカルストレージよりも遅いです。
すべてのデータは中央サーバーに保存されます。
クラウド AI の可用性は、最終的にはネットワーク接続の信頼性と安定性に依存します。

分散型AI

分散型 AI は、相互接続されたデバイス間で処理タスクを分散することで、共同的かつレジリエントな計算を実現します。この分散型モデルは、スケーラビリティとフォールトトレランスを強化することができるため、多様な処理ニーズを持つ複雑なシステムに適しています。

主な特徴:

複数の計算エンドポイントがあるということは、多様なデバイスが協力して情報を処理することを意味します。
共同処理により、ネットワーク内の各デバイスがそれぞれ大きなタスクの一部を処理します。
柔軟なリソース割り当てにより、ネットワークが必要に応じて処理能力とタスクをデバイス間で配分します。1台のコンピューターが故障しても、バックアップが処理を引き継ぎ、中断を防ぐことができます。
高度な調整手法により、コンピューターのタスク遂行を組織化します。

エッジAI

エッジ AI は、大規模なリモートサーバーファームではなく、データの発生源であるローカルのコンピューターやデバイス上で処理を実行します。

主な特徴:

データが収集されるデバイスで処理が行われます。
生データがそのまま送信されるのではなく、必要最小限のデータや処理結果のみがネットワーク経由で送信されます。
データを遠隔地のサーバーに送る時間が不要なため、レイテンシが非常に低くなり、ローカルデバイス上で状況に基づいた即時の意思決定が可能になります。
ローカライズされたデータ処理は、システム間で個人情報の共有が減少することを意味します。

エッジ AI がビジネスにもたらすメリット

エッジにおける人工知能はビジネスオペレーションを大きく変革しており、効率の向上や競争優位の獲得といった大きな可能性をもたらしています。多くの企業がエッジ AI のメリットを認識し始めたことにより、2022年に約147.9億ドルと評価された世界のエッジ AI 市場は、2023年から2030年にかけて年平均成長率 (CAGR) 21%で成長すると予測されています。

エッジ AI の主なメリットには以下のようなものがあります。

レイテンシの低減 : データを発生源で処理することで、意思決定までの時間を短縮できます。
帯域幅消費量の削減 : データがローカルで処理されるため、データ転送に必要な帯域幅が抑えられます。
データプライバシーの強化 : ローカル処理と最小限のデータ転送により、ユーザー情報がハッカーにさらされるリスクを低減します。
信頼性の向上 : エッジ AI は信頼性が高く、インターネット接続が不安定な場合でも動作します。
インフラストラクチャコストの削減 : データの移動や保存に必要なハードウェアを減らすことができるため、コストを削減できます。
最新の分析: データが発生源で処理されるため、即時分析では最新データに基づくインサイトが得られます。
堅牢なセキュリティプロトコル : DDoS 対策などの高度なサイバーセキュリティ基準を活用し、データ侵害の試みをブロックします。

エッジ AI の仕組み

エッジ AI は、先進的な計算技術を活用してローカルデバイス上で直接かつローカライズされたインテリジェントな処理を行います。このアプローチにより、クラウドインフラストラクチャへの依存が減り、迅速なレスポンス、帯域幅の節約、データプライバシーの強化を実現できます。

エッジ AI の仕組みは以下のとおりです。

データ収集 : システムがローカルのデバイスやセンサーからデータを集約します。
プリプロセス : 生データを分析用にクリーンアップ、整理、形式化します。このステップによりエラーを除去し、計算による正確な解釈を可能にします。
ニューラルネットワーク処理 : プリプロセスされたデータをニューラルネットワークに送ります。ニューラルネットワークでは、機械学習技術を使用して、データを調べ、パターンや関連性を特定します。
意思決定の生成 : 外部とやり取りすることなく、分析結果に基づいて実用的なインサイト、予測、意思決定を導きます。
継続的な学習 : エッジ AI システムは、ローカルでの増分学習によってモデルを継続的に更新および改善し、時間とともにインテリジェンスと意思決定の精度を向上させます。

エッジAIのユースケースは何ですか？

エッジ AI は、デバイスが AI タスクをローカルで処理できるようにすることで、遠隔サーバーへのデータ送信に伴う余分なリソースを削減します。データを発生源に近い場所で分析することにより、迅速なインサイトとレスポンスを実現し、帯域幅の削減と持続可能性の促進に貢献します。このアプローチにより、さまざまな業界で生産性向上を実現しています。

以下はエッジ AI の主なユースケースです。

医療 : 医療データを診療現場で分析し、クラウド接続に頼らず迅速な診断や治療提案を提供します。
製造業 : 生産ライン上のセンサーが欠陥や異常を即座に検出できるようになり、予知保全システムがダウンタイムを最小限に抑えて業務フローを改善することができます。
セキュリティ監視 : 映像分析、ナンバープレート認識、顔認識などのタスクをデバイス上で直接実行することで、レスポンスが迅速になり、クラウドリソースへの依存が軽減されます。
小売業 : スマートシェルフが在庫を追跡し、誤配置された商品を特定、店舗レイアウトを最適化してショッピングエクスペリエンスを向上させます。
自動運転車 : 自動運転車はエッジ AI を活用してセンサーのデータを処理し、障害物の検出やナビゲーション判断を即時に実行します。
スマートホーム : コネクテッドホームのデバイスは、音声コマンド、個別設定、適応型セキュリティシステムにエッジ AI を活用しています。処理がローカルで行われるため、インターネット接続がなくても機能が保証され、ユーザーのプライバシーも保護されます。
スマートシティ : 交通管理システム、公共安全対策、エネルギーグリッドに分散型センサーを活用し、都市のインフラストラクチャを最適化しています。
農業 : トラクター、ドローン、農業用ロボットに搭載されたエッジ AI が作物の健康状態や土壌状況を分析し、信頼性の高い接続がない遠隔地でも実用的なインサイトを直接農家に提供できます。
ファイナンスサービス : ローカルで処理されたデータを使って不正行為を検出し、個別のアドバイスを提供、融資の承認を迅速化します。

エッジ AI におけるクラウドコンピューティングの役割

クラウドインフラストラクチャとエッジ AI を組み合わせることで、即時のレスポンスとスケーラブルな集中管理が融合したバランスの取れたシステムを実現できます。ローカルデバイスが即時のタスクを処理する一方で、クラウドシステムは広範なデータ処理や長期的な改善を支援します。

クラウドサービスがエッジ AI を補完する方法は以下のとおりです。

初期のモデルトレーニング : エッジにデプロイする前に、クラウドインフラストラクチャが大規模なデータセットを処理し、AI や機械学習モデルを構築および改良します。
定期的なモデル更新 : クラウドプラットフォームは、デプロイされたモデルを定期的に更新し、常に正確かつ効果的であることを保証します。
包括的な分析 : 複数のエッジデプロイから集約されたデータをクラウドで一元管理し、より優れた意思決定を可能にします。
バックアップと冗長性 : クラウドシステムは、エッジサーバーに問題が発生した場合でも迅速に復旧できるように、AI モデルとデータのコピーを保存します。
複雑な計算タスク : エッジサーバーの処理能力を超えるような、リソースを大量に消費するタスクに対応する場合、クラウドシステムがデータ処理を担い、結果をエッジデバイスまで効率的に返送します。

Fastly ComputeでエッジAIを最大限に活用してください

エッジにおける人工知能は、より効率的かつインテリジェントで適応性の高いシステムを実現し、テクノロジーエコシステムを強化することができます。発生源に近い場所でデータを処理することで遅延を排除し、リソース消費を削減しながら、あらゆる業界のオペレーションを改善しています。

Fastly Edge Compute を活用すれば、AI をエッジ、すなわち顧客に近い場所にデプロイすることが可能となり、より高速かつパーソナライズされたエクスペリエンスの提供と効率性の向上を両立できます。以下は主な機能とメリットです。

瞬時のデータアクセス : Fastly KV Store からミリ秒単位でデータを取得し、迅速な意思決定を実現します。
グローバルな拡張性 : マルチテラビット/秒の Fastly ネットワークにより、最高のパフォーマンスを維持しながら、需要に応じたスケーリングが可能です。
簡単なデプロイ : Fastly Edge Compute のセットアップとデプロイは IT 担当者にとってわかりやすく、複雑な設定は必要ありません。
パーソナライズの改善 : ユーザーごとのエクスペリエンスを最適化するためのカスタマイズオプションを提供しています。
セキュア・バイ・デザイン : WebAssembly などのセキュリティ機能がコアシステムアーキテクチャとプラットフォームに標準搭載されています。
シンプルな開発者ツール : 開発者向けに提供されているツールはシンプルで、アプリケーション構築を高速化することができます。
高速なメッセージング : Fastly Fanout などの通信プロトコルにより、システムコンポーネント間で即座にメッセージを送信することができます。
パフォーマンスの向上 : Fastly Edge Compute の処理は、高負荷環境下でも最高のパフォーマンス基準を維持できるよう微調整されています。
包括的なオブザーバビリティ : プラットフォームに組み込まれたオブザーバビリティツールが、システムスタック全体のすべてのプロセス、トランザクション、指標、ログに関するインサイトを提供します。

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