エッジAI（Edge AI）とは？：AI・機械学習の用語辞典

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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。

図1　エッジAIのイメージと、クラウドAIとの違い

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。

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。

「AI・機械学習の用語辞典」