【エッジAI入門】概要から開発手順を徹底解説：知っておきたいエッジAI（1/3 ページ）

今回はエッジAIの概要や活用事例、開発手順などについて説明します。

[リョーサン菱洋]

本連載はリョーサンが運営するマガジンサイト「リョーサンテクラボ」に掲載された記事を転載しています。本記事は2024年1月26日に公開されたものです。

　話題のAIを活用した商品企画に挑戦してみたいけど、最初の一歩が大きなハードルに感じる――そのような方へ、本記事ではAIの基本的な概要から、実際の開発手順までをご紹介します。AI活用の第一歩を踏み出してみましょう。

1. エッジAIとは？

　近年、AIの進化に伴い、私たちが思い描くAIの概念も広がりつつあります。AIと聞くと何を想像しますか？ChatGPT、ロボット掃除機、自動車の自動運転、ドラえもん、etc…。一般的にAIは、以下の種類に分類されます。

AIの種類

　AIのシステムは、大きく「クラウドAI」と「エッジAI」の2種類に分けられます。クラウドAIは、クラウド上の大規模なデータセンターでAI処理を行う手法です。エッジAIは、データが生成される現場や近くに搭載された端末上（エッジデバイスやシステム）でAI処理を行う手法です。

クラウドAIとエッジAI

　クラウドAIとエッジAIの特徴を比較すると、以下の違いがあります。

クラウドAIとエッジAIの特徴比較

　クラウドAIとエッジAIは、それぞれ独自の利点とユースケースがあります。エッジAIはリアルタイム性とセキュリティの観点で強みを発揮し、クラウドAIは高い計算能力と柔軟性で大規模な処理に向いています。AI開発は、特定のプロジェクトやアプリケーションの要件に基づいて、最適なソリューションを構築することが必要です。

　下記グラフは、AIを用いた画像認識ソリューションの市場予想で、年度を追うごとに市場が拡大すると予想されています。また、それぞれの年度内で最も大きな割合を占めるのは不良品検知ソリューションです。不良品検知ソリューションは、目視では見落としてしまうような、わずかな故障でも検出が可能なため、品質の向上に役立ちます。