エッジAI（Edge AI）とは？：AI・機械学習の用語辞典
エッジAIとは、エッジデバイス（＝インターネットにつながる“IoT”対応機器やスマートフォンなど、利用者に近い場所にある端末）上で動作するAIのこと。データをクラウドに送信せずにデバイス内で処理するため、プライバシーが保護され、限られたリソースで効率的かつ高速に動作する特徴がある。
用語解説
エッジAI（Edge AI：Edge Artificial Intelligence）とは、エッジデバイス（詳細後述）上で動作する人工知能（AI）のことを指す。例えば、家にあるスマートホーム機器（例：見守りカメラ）が、データをクラウドに送信せず、そのデバイス内だけでAIによる顔認識を行うことなどが、エッジAIの典型的な例である（図1）。
エッジデバイス（Edge device）とは、クラウドなどのインターネットに接続され（いわゆる“IoT：Internet of Things”に対応し）、利用者に近い場所（つまりコンピュータ間のネットワークの端＝エッジ）で動作する端末（＝デバイス）のことを指す。具体例としては、カメラや各種センサーを搭載した小型コンピュータ（例：電子工作に使われる安価なRaspberry Piなど）を含む“IoT”対応機器や、スマートフォンなどが挙げられる。例えば、客の入店を感知するAI機能を持つIoT対応機器や、写真をAIで加工するアプリをインストールしたスマートフォンなどが、エッジデバイスの典型例である。
比較： エッジAI vs. クラウドAI
「エッジAI」の対義語は「クラウドAI」である。クラウドAI（Cloud AI）とは、クラウド環境上で動作するAIのことを指す。例えば、クラウド上にチャット用のAIがあり、インターネットのWebサイトを通じてチャットできるChatGPTなどが、クラウドAIの典型的な例である。クラウドAIは、インターネットがあれば即座に利用でき、手元にAIを実行するための高性能なハードウェア環境を持つ必要がないというメリットがある。
一方でエッジAIは、インターネットのクラウドにデータを送信せずにデバイス内で効率的にデータを処理できるので、応答時間が短縮される。また、外部にデータを送信しないため、プライバシーを保護しやすくなるメリットもある。これらのメリットにより、エッジAIは特に以下のような場面で有用である。
- 通信制限のある場面： 例えば、山間部での農業モニタリングシステム
- 高速な応答が求められる場面： 例えば、自動車の自動運転
- プライバシー保護が必要な場面： 例えば、家庭内の見守りカメラ
エッジAIの課題とハイブリッドアプローチ
大半のエッジデバイスは小型のコンピュータであり、しかもバッテリーで駆動するため、計算処理（＝コンピューティング）能力や電力消費に制約がある。このため、クラウドで実行されるような大規模なAIモデルを、エッジデバイスで実行するのは難しいケースが多い。しかし、ハードウェア技術が進化し、計算効率の高い“軽量”なAIモデルの研究と開発も進んできているので、こうした課題も徐々に解決されつつある。
また、エッジAIとクラウドAIを組み合わせた「ハイブリッドアプローチ」の研究や実装も進められている。例えば自動車の自動運転において、即時の運転判断はエッジデバイス上の「エッジAI」でリアルタイムに行い、走行データの詳細な分析や長期的な最適化はクラウド上の強力な「クラウドAI」で行うことが考えられる。こうすることで両者の特長を適材適所で生かせる。
学習と推論
AIの工程は、「学習」と「推論」の2つに大別される。学習とは、大量のデータを用いてAIモデルを訓練（＝構築）するプロセスであり、推論とは、その訓練済みモデルを使って新しいデータに基づいて予測を行うプロセスである。エッジAIは主に推論を担当し、学習はクラウドAIで行うことが多い。学習にはハイスペックな環境が必要であるため、クラウド環境で行う方が効率的だからである。
クラウドコンピューティングとエッジコンピューティング
クラウド環境上で何らかの処理（＝コンピューティング）を行うことは、クラウドコンピューティング（Cloud computing）と呼ばれる。例えばAWSやMicrosoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプラットフォームは、クラウドコンピューティングのための環境を提供している。
同様に、エッジデバイス上で何らかの処理を行うことは、エッジコンピューティング（Edge computing）と呼ばれる。エッジAIはエッジコンピューティングの一例であり、クラウドAIはクラウドコンピューティングの一例である。
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