【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（2/3 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。

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2. エッジAIの搭載事例

　以下のような場所でエッジAIが活用されています。

家電

　 ・スマートスピーカー

　エッジAIが高速な音声認識を実現し、リアルタイムな会話が可能です。聴きたい音楽をリクエストして再生させたり、天気やニュースの情報をリクエストして読み上げてもらうといったことができます。

　 ・ロボット掃除機

　 ・エアコン

　ユーザーのリモコン操作から、エッジAIがユーザーの好む温度や湿度を予測します。例えば、「朝は設定温度を通常より3℃上げる」等の動作が可能であり、ユーザーが快適な状態を維持します。

産業

　 ・外観検査

　生産ラインの画像からエッジAIが故障検査を行います。目視では見落としてしまうような、わずかな故障であっても検知が可能であるため、不良品のリスクを低減できます。

　 ・異常検知

　マイクから取得した音、カメラから取得した画像、電流センサーから取得した電流値等のデータをエッジAIがリアルタイムで分析し、通常の動作と異なる挙動を異常として検知します。

　 ・産業用ロボット

　エッジAIがロボットの目となり、物体認識を行うことでロボットが自律的に活動します。ロボットは24時間体制での作業が可能なため、人件費を削減しながら生産性を向上させます。

　エッジAIの開発において、最適なハードウェアの選定は、プロジェクトの成功に直結する重要なポイントです。各種ハードウェアにはそれぞれメリットとデメリットがあり、用途によって最適な選択が変わります。以下に、 CPU／GPU／ASIC／FPGAの特徴をご紹介します。

CPU（Central Processing Unit）

　汎用的な処理は可能ですが、並列処理は苦手であるため、高度なAIとはあまり相性が良くありません。

GPU（Graphics Processing Unit）

　並列処理が得意でAIと相性が良く、画像認識などのアプリケーションをリアルタイムで処理することが可能です。一方で消費電力が高く、高価であるというデメリットがあります。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit）

　特定用途向けに開発される専用の半導体デバイスです。性能が高く、消費電力が小さいという特徴を持っていますが、柔軟性に欠けており、量産する頃には陳腐化してしまう可能性があります。

FPGA（Field Programmable Gate Array）

　論理回路の書き換えが可能であるという特徴を持った半導体デバイスです。柔軟な実装が可能であるため、エッジAI用の半導体デバイスとして注目されています。

　それぞれのハードウェアのメリット／デメリット／用途は以下の通りです。

　またルネサスエレクトロニクス（以下、ルネサス）は「高い性能と低消費電力」と「進化に対応できる柔軟性」を両立したAIアクセラレーター「DRP-AI」を開発しました。さらに、DRP-AIを搭載したAIプロセッサ「RZ/Vシリーズ」を提供しています。