解説
さらに詳しく解説
エッジAI（Edge AI）は、クラウドではなくデバイス上（エッジ）でAI処理を実行する技術です。低遅延、プライバシー保護、通信コスト削減などのメリットがあります。
エッジAIの概念
クラウドAI vs エッジAI
| 項目 | クラウドAI | エッジAI |
|---|---|---|
| 処理場所 | クラウドサーバー | デバイス上 |
| 遅延 | ネットワーク依存 | 低遅延 |
| 通信 | 常時必要 | 最小限 |
| プライバシー | データ送信必要 | ローカル処理 |
| コスト | 従量課金 | 初期投資 |
エッジAIの仕組み
[センサー/カメラ]
↓
[エッジデバイス（AI処理）]
↓
[結果のみクラウドへ送信（必要時）]主な活用領域
製造業
| 用途 | 効果 |
|---|---|
| 外観検査 | リアルタイム不良検出 |
| 予知保全 | 設備異常の早期検知 |
| 品質管理 | 工程内での品質判定 |
小売・サービス
| 用途 | 効果 |
|---|---|
| 顔認証 | 入退室管理 |
| 行動分析 | 店舗内動線分析 |
| 在庫管理 | 棚の在庫監視 |
自動車
| 用途 | 効果 |
|---|---|
| ADAS | リアルタイム認識 |
| 車内監視 | ドライバー状態監視 |
エッジAIデバイス
主要なハードウェア
| デバイス | 特徴 |
|---|---|
| NVIDIA Jetson | 高性能GPU、開発キット |
| Google Coral | TPU搭載、低消費電力 |
| Intel Neural Compute Stick | USB接続、手軽 |
| Raspberry Pi + Accelerator | 低コスト |
専用チップ
- NPU（Neural Processing Unit）
- VPU（Vision Processing Unit）
- TPU（Tensor Processing Unit）
技術的な課題
| 課題 | 対策 |
|---|---|
| 計算リソース制限 | モデル軽量化 |
| 消費電力 | 効率的なチップ設計 |
| モデル更新 | OTA更新機能 |
| 開発複雑さ | 開発ツールの整備 |
モデル軽量化技術
今後の展望
- より高性能なエッジチップ
- AIoTの普及
- 5Gとの連携
- フェデレーテッドラーニング
エッジAIは、リアルタイム性とプライバシーが求められる用途で、ますます重要性を増しています。
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