エッジAIの開発とは？クラウドAIとの違い・開発の流れ・活用事例を解説【2024年最新版】

エッジAIの開発を検討しているシステム担当者には、労働力をかけずに工場の異常検知や予測などを行いたく、新たにエッジAIの導入をする企画が立ち上がっていることから、

「エッジAI開発のメリットとは？」
「エッジAI開発の流れを知りたい」
「エッジAI開発の事例って何がある？」

などの悩みを抱えている方もいるでしょう。

そもそもエッジAIの市場規模は、2020年に90億9600万ドル（約1兆2,300億円）で、2030年には596億3300万ドル（約8兆円）に達する見込みと言われています。近年エッジAIが注目されており、自動車や監視カメラなど幅広い分野で活用されています。

今までにエッジAIシステムを導入した経験がないと、エッジAIでどのような事が可能になるのかがイメージできないでしょう。エッジAIを開発するなら、どのようなメリットがあり、どのように活用されているのかを把握することが重要です。

本記事ではエッジAI開発の基本情報を中心に開発の流れや事例を解説します。本記事を読むと、エッジAI開発のメリットや活用方法がわかります。

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AI開発に役立つ記事もご覧ください エッジAIの前におさらい！AI開発の基本的な流れや手順、学習方法を解説

エッジAI開発とは？

画像引用：NEC

エッジAIとは、ユーザーに近い場所に設置されている端末に搭載されたAIシステムのこと。ネットワークを介さずにその場で認識・分析・フィードバック処理ができるのが特徴となります。
例えば自動車、ドローン、カメラ、スマホなどに活用されています。自動車であれば、搭載されたカメラ・センサーなどで収集したデータを解析し、状況に応じて車両を制御する自動運転に活用されています。

エッジAIの注目が高まった背景には、IoTの普及が関係しています。IoTとは「モノのインターネット」と呼ばれ、住宅や家電製品などのモノがインターネット経由で通信できることです。IoTの普及によって、自動運転の自動車や工場の機械などにおいて、高精度で瞬時の判断を行い安全・安心の確保が必要となりました。データ処理を端末側で実行することで、素早い判断を高精度で行うためエッジAI開発への注目が集まっています。

クラウドAIとの違いは「クラウドにアップロードしないこと」

エッジAIと似た言葉でクラウドAIがあります。クラウドAIとは、デバイスで収集したデータをクラウドに渡してから処理して予測・判断することです。つまり、AI処理をクラウドで行います。クラウドはCPUやGPUといった計算リソースが豊富にあり、必要に応じて簡単に拡張可能です。収集したデータを高速処理しながら、学習・推論を行えるのが特徴となります。

一方でエッジAIは、エッジデバイスで収集したデータをクラウドにアップロードせず、その場で処理して予測・判断します。つまり、クラウドが不要でAI処理をエッジで行うことです。データをクラウドに上げないことから、通信に伴う処理の遅延が起こりません。

エッジAIを開発するメリットは主に3つ

メリットを把握することで、エッジAI開発で得られる効果がわかります。

リアルタイムの応答ができる

クラウドAIは、収集したデータをクラウドにアップロードし、分析が完了したらエッジデバイスに送り直すといった流れがあります。そのため、エッジデバイスとクラウドで通信するためのタイムラグが発生してしまい、即応性を高められません。データ量が多くなるほど、通信回線を圧迫することになり、回線速度が遅くなってデータの受け渡しが遅延する可能性があります。

一方でエッジAIは、ネットワークを介さず、その場にある端末でデータの分析を行うので、クラウドとの通信が少なくて済みます。また、オフラインでの分析・推論ができる技術も開発されつつあるため、リアルタイムの応答も可能になります。とくに自動運転のような一瞬の遅延も許されないような場面は、素早くデータの処理を行えるエッジAIが適しています。

セキュリティリスクを軽減できる

クラウドAIは、データをクラウドにアップロードしなければ分析できません。インターネット上に機密性の高いデータを送信することになるため、第三者からの覗き見といった情報漏洩のリスクがあります。

一方でエッジAIは、データ解析・判断を行った処理済みの必要最低限のデータのみクラウドと受け渡しをするため、機密性の高い情報の覗き見といったセキュリティリスクを軽減できます。とはいえ、エッジAIを活用してもデバイスそのものが盗難されると、収集したデータも盗まれてしまいます。機密性の高いデータはエッジデバイスとは違う基盤に保管すれば、万が一盗難に遭っても安心でしょう。

通信費を削減できる

クラウドは従量課金制の場合が多く、クラウドにアップロードするデータ量に応じて通信費がかかります。とくに画像や動画などはデータ量が大きいので、クラウドへアップロードする際にネットワーク帯域を圧迫することになりかねません。すると、通信費用が高額になる可能性があります。

一方でエッジAIは、全データをオンライン上にアップロードする必要がありません。エッジAIはその場の端末内で分析・判断を行えるため、クラウドへアップロードするデータ量を最小限にすることが可能です。そのため、クラウドAIよりも通信費の削減ができます。

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エッジAI開発の活用事例

エッジAI開発はさまざまな分野で活用されています。エッジAIを開発するなら、活用事例を参考にすることで自社の開発に活かせます。開発に活用するため、エッジAI開発の事例を把握しましょう。

画像解析技術による人物行動分析サービス

画像引用：NEC

日本電気株式会社（NEC）は、多数のエッジコンピューティングソリューションを手がけています。その中の1つとして「画像解析技術による人物行動分析サービス」があります。

今までは、小売店舗で来店者の購買行動を取得するには、POSデータ（レジで商品が販売されたときに記録されるデータ）の購入実績と、目視による情報収集の手段しかありませんでした。店舗マーケティング担当者は、来店者が購買にいたる行動や非購買者行動の分析ができないなどの課題がありました。そこで、カメラ映像から人物を検出、追跡し、人の動線を抽出できる画像解析技術を活用。店舗に設置したカメラ映像から消費者の店内での購買行動を可視化でき、データ収集して分析できるようにしました。

まず、店舗に設置したカメラ映像をコンピュータ（エッジ）に取り込み、コンピュータに搭載された解析エンジンがカメラ映像から人物を抽出し、人物の動きを予測して追跡。解析エンジンによって人物の座標データを作成してクラウド上に集約して、「店舗内の人物の滞留状況を表すヒートマップ」「時間帯別店舗内通路の通過人数」といった分析結果として提示しています。これによりマーケティング担当者は、来店者の行動を継続的、定量的に分析できるようになり、データに基づく店舗レイアウトといった施策立案・施策実施効果の検証などを実施しやすくなりました。

AIカメラによる振り込め詐欺防止ソリューション

画像引用：ビズライト・テクノロジー

株式会社JVCケンウッドは、ビズライト・テクノロジーと共同開発したエッジAIカメラを活用して、北洋銀行の実店舗で振り込め詐欺を未然に防ぐソリューションを導入しました。店舗内で電話をしながらATM操作している人物、順番待ちしている人物をエッジAIカメラで抽出し、銀行員へ通知します。そして、通知を受けた銀行員が状況に応じて対象の人物に声をかけて、給付金・助成金などの振り込め詐欺を未然に防止しています。犯罪防止に加えて、お客様に安全にATMを使ってもらうための事例です。

振り込め詐欺ソリューションはカメラ映像を録画することなく、カメラ内でAIが分析を行うことでプライバシー情報の漏洩の危険性を少なくしているのです。

ネズミ検出システム

画像引用：東芝情報システム

東芝情報システム株式会社は、国際衛生株式会社と共同でエッジAIによる物体検出技術を応用した害獣（ネズミ）検出システムの開発を行っています。ネズミ検出システムは、工場や倉庫といったネズミを駆除するべき環境にエッジAI端末とカメラを設置します。そして、カメラに映ったネズミを検出して、ユーザーにメールで通知するのです。

ネズミ検出システムはエッジAIで実現しており、クラウドやユーザに送信するのは検出結果画像のみです。同様のシステムをクラウドAIで構築した場合、クラウドにカメラ撮影画像を随時送信しなければならないので、膨大な通信が発生することになります。

センサーで航空機の故障予測

画像引用：日本航空

日本航空株式会社は、日本アイ・ビー・エム株式会社と共同で、整備精度を高めて航空機の品質を向上させることを目的に「航空機における故障予測分析」を開始しています。故障予測分析は、IBM社の統計分析ソフトウェア「IBM SPSS Modeler」を活用して、航空機からダウンロードした過去の各種センサーデータと整備履歴を分析します。分析結果から機材故障の発生を予測し、事前に的確な整備を行うことで、不具合による欠航や遅延を未然に防止するものです。

加えて、航空機に取り付けられたセンサーによって、エンジンの回転数や温度などを計測できます。例えば、ある部分の温度センサーが通常よりも高い場合、関連する部品が数日以内に故障する可能性があると予測できます。

従来は、機体やエンジンなどに備えられたセンサーが収集する温度や圧力といったデータを、1フライト単位でモニタリングしていました。実際のセンサーの値が事前に設定した値を超過した場合、異常値として検出する単純なモニタリングで整備処置を実施していました。本事例では故障予測分析を活用することで、過去のフライトで蓄積された大量のセンサーデータに加えて、機体や部品の整備記録を総合的に分析しています。これにより、統計値から引き出される故障予測結果に基づいた的確な予防整備を実施できるようになりました。

自動車のリアルタイム障害物検知

画像引用：レスポンス

株式会社UKCホールディングスは、自動車向けのCMS（カメラモニタリングシステム）を開発しました。CMSは、自動車のドライバーから見えない死角部分を映像で映し出すシステムです。車体後方・サイドにカメラを装着することで、バックミラーとサイドミラーの代わりに車内モニターで車の周囲の状況を確認できます。これにより、車の環境に左右されない広い視野を実現でき、後部座席に荷物を積んでいても後方を見渡せるのです。また、水滴によってミラーが見づらい場合でも、後方確認ができるようになりました。

CMSはAI技術を採用しており、車の周囲にいる自転車・人間・車などを識別し、アラートで知らせることも可能です。リアルタイムで障害物を検知して運転手へ注意喚起することで、未然に事故を防ぐ効果が期待できます。

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エッジAI開発の流れ

エッジAIを開発するなら、どのような流れで進めるのかを明確にする必要があります。エッジAI開発の流れを把握して、スムーズな開発を行いましょう。

企画

エッジAIを用いて解決したい課題は何か、どのようなエッジAIを開発したいのかというシステム開発の目的を明確にします。クラウドAI開発ではなくエッジAI開発を進める理由や、エッジで処理された出力をどのように活用するのかなど、自社のどのような業務課題を解決すべきなのかをはっきりと定義しておきましょう。

企画の段階では以下のようなものを決めます。

・エッジAIの開発目的：どの課題を解決するのか明確にする
・人員：プロジェクトを進める上で必要な人員の調整
・スケジュール：完了までのスケジュールを決める
・予算：プロジェクトに必要な費用を決める

企画はプロジェクトの成功を左右するほど重要な工程です。関係者間で認識の齟齬がなくなるまで何回も打ち合わせを行う必要があります。また、「エッジAI開発」が目的にならないように注意しましょう。開発が目的になると途中で「◯と▲どちらにするのか」と迷った際に判断を誤るかもしれません。あくまでも「解決したい課題があるからエッジAIを開発する」ことを明確にして、企画を検討してみてください。

開発環境を用意

企画を決めたら開発環境の構築を行います。エッジAI開発に必要なものは以下のとおりです。

・GPU
・プログラミング言語（Pythonなど）
・フレームワーク・ライブラリ

エッジAIの開発では多くの演算処理が行われるため「演算時間を短縮できるか」が効率を左右します。エッジAI開発には、高速演算処理に対応するGPU（画像を描写するために必要な計算を処理装置）が必要です。GPUにはアメリカの半導体メーカーが製造・販売する「NVIDIA GeForce」があります。GPUを搭載した端末、またはクラウドにあるGPUインスタンスを用意しましょう。

エッジAIを開発するなら、GPUに加えてフレームワーク（枠組み）・ライブラリ（ある機能を提供するコードの集まり）があると効率的に開発を進められます。エッジAIを開発するプログラミング言語にはPythonが使われることが多いです。少ないコードで簡潔にプログラムを書くことができ、機械学習ができるのが特徴となります。

また、フレームワーク・ライブラリは、すでに一定の記述がなされたものをカスタマイズすることができるので、効率的に開発を進めることができます。

AI開発に向いているフレームワーク・ライブラリは、以下のようなものがあります。

・TensorFlow：Googleが開発している機械学習・深層学習のフレームワーク
・scikit-learn：Pythonの代表的なライブラリで、様々な機械学習のアルゴリズムが
　　　　　　　クラス（雛形）として用意されている
・Chainer：国産の深層学習ライブラリで、日本語の情報が豊富にある

PoC（検証）

仮のAI（プロトタイプ）を試作して、企画した計画が実現可能かを検証していきます。PoCではプロトタイプを作成して、以下のようなことを検証します。

・課題を解決するために本当にエッジAIが必要なのか
・必要なら技術的に実現できるのか
・必要なデータの量と質が確保できるのか
・期待する成果が出せそうか
・費用対効果に見合うのか

検証の精度を高めるには、エッジAI開発を行う目的に合った質と量が担保されたデータを用意する必要があります。自社でデータを集めるのが困難な場合は、政府のWebサイトが提供するデータセットを利用するのがおすすめです。例えば、DATA GO JPは日本政府が公開している二次利用可能な公共データ、オープンデータのデータカタログサイトです。自社では集められないデータを気軽に利用できます。

実装

検証にて自社の課題解決を実現できそうと判断できたら、プロトタイプをもとに実際のエッジAI開発を進めていきます。実装フェーズでの工程は以下のとおりです。

なかでも要件定義が非常に重要な工程であり「解決したい課題・目標」「必要な機能」「スケジュール・予算」などを関係者間で話し合ってまとめます。要件定義を詳細まで詰めないと、想定しているエッジAIを開発できないので、納得いくまで話し合いをする必要があります。テストまで完了したら、いよいよエッジAIのリリースとなります。

運用

エッジAIのリリース後は運用を行います。自社の課題解決ができたか、期待する成果が出せているのかをチェックしながら、PDCAサイクルを回して改善していくことが重要です。
目標の達成度を確認しつつ、エッジAIの精度がよくないのであれば、学習データを追加したり調整したりしましょう。

また、運用の中でシステムに障害が起きた際の復旧作業では、迅速な障害対応を行うためにあらかじめ運用保守マニュアルの用意が必要です。障害時の対応をマニュアルに落とし込んでおくことで、トラブルが発生しても慌てずに作業を進められます。

※エッジAI開発でお困りの方は、システム幹事にご相談ください。予算や目的をヒアリングし、最適な会社を選定します。相談料も紹介料も一切かかりません。

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エッジAI開発の注意点・課題

エッジAI開発を行う際は注意点・課題を把握しなければ、トラブルになる可能性があります。トラブルを回避するため、エッジAI開発の注意点・課題を把握しましょう。

デバイスの管理コストがかかる

エッジAIは全てのエッジ端末にAIを搭載することになります。デバイス数が多くなるほど、システムが複雑化し管理が大変になるのです。また、メンテナンスの手間がかかり、管理コストが増大する可能性があります。

エッジAI開発を行う際は、全ての端末・ソフトウェアを一元管理するため、SKYSEA Client ViewやMCoreといったIT資産管理ツールを使用するのが効果的です。ハードウェアとソフトウェアの情報を自動収集してくれるので、管理業務の手間を省く効果があります。

大規模データの処理に向いていない

エッジAIは小さな端末内で処理を行うため、大きな容量のデータを扱うことには向いていません。エッジAIを搭載するカメラやセンサーといったデバイスは、基本的にデータ解析を目的に設計されていないためです。大規模なデータ分析や複数タスク処理を同時に行いたい場合は、エッジAIではなく、クラウドAIや物理サーバーの利用も検討する必要があります。

必要に応じて外注をする

エッジAI開発には専門スキルが必要になります。社内にエッジAIを開発できる人材がいない場合は、SEを採用する方法があります。しかし、採用には時間がかかるので、すぐにエッジAI開発を行えません。

すぐにでもエッジAIを開発したい場合は、外注するのも1つの方法です。制作会社はAI開発のプロなので、高品質のシステムを実現できます。

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エッジAI環境におすすめの会社

エッジAI開発には専門的なスキルやノウハウが必要です。開発体制の内製化が難しい場合は、制作会社に依頼するのがおすすめです。エッジAI開発を依頼する際は、各社の強みや実績などを把握し、自社にとって最適なパートナーを選定しましょう。

Avintonジャパン株式会社

画像引用：Avintonジャパン

おすすめポイント ・エッジAIカメラに対応
・お客様のニーズに合わせたカスタムソリューションを提供
・AIの導入実績が豊富

Avintonジャパン株式会社は、神奈川県横浜市に本社を置くシステム開発会社です。同社はエッジAIカメラのソリューションを提供しており、物体検体・異常検知・転倒検知など利用可能な開発済みのカメラ機能が多岐にわたります。豊富な機能の中から自社で作りたいエッジAIの開発を実現できるでしょう。同社のシステム開発はお客様のニーズに合わせて行います。お客様の要望をヒアリングした上でシステム開発を進めるので、想定のシステムを実現しやすいです。

同社はAIサービス開発の導入実績が豊富にあります。例えば、鉄道現場での音声解析AIでは、人の耳では聞き取れない音を収集して、リアルタイムで機器の故障を早期に示すことで、適切なメンテナンスができるようになりました。豊富な実績からお客様のエッジAI開発をサポートしてくれる制作会社です。

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日本システム開発株式会社

画像引用：日本システム開発

おすすめポイント ・エッジAIを含むAIソリューションサービスを提供
・さまざまな分野の業務システムに対応
・高い技術力

日本システム開発株式会社は愛知県名古屋市に本社を置くシステム開発会社です。エッジAI開発をはじめ、企業や教育機関向けに画像認識AI技術の教育をサポートする「エッジAI教育」や「AIシステム開発」などに取り組んでいます。

エッジAIでは自社ソリューションとして、カメラが検知したナンバープレートの数字を認識してデータ処理を行う「ナンバープレート検知アプリ」や、カメラ映像の中で指定した範囲の人数を認識してカウントする「映像解析AIアプリ」などを販売しています。
既存製品に対する機能追加や改修などのカスタマイズ開発を行っているので、自社で開発したいエッジAIを実現できるでしょう。

同社では業務システム開発・組込みソフト開発など幅広い開発に対応しています。システム開発の提案から開発、現場の教育まで一貫して引き受けることが可能です。また、同社は2000年に品質マネジメントシステムに関する国際規格「品質認証ISO9001」を取得し、20年以上継続しています。システム開発の品質が保証されており、技術力の高さが担保されています。

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エッジAI開発に強い会社を選ぶポイント

エッジAI開発に強い会社を選ぶポイントは、以下のとおりです。

・十分な実績があるか
・運用・保守の対応があるか
・相見積もりを取得する

制作会社選びで最も重要なのが、実績を確認すること。自社が作成したい要件のエッジAIを開発したことがある場合、過去の経験から高品質のシステムをスムーズに作ってもらえます。

また、エッジAIは開発だけではなく運用・保守を行わなければなりません。開発しか任せないと、自社で運用することができず、AIの精度が悪くなるといった安定稼働ができないでしょう。エッジAIの開発を依頼する際は、運用・保守に対応しているかどうかも選定ポイントとしてください。

制作会社を選ぶ際は、必ず相見積もりを取得しましょう。相見積もりを取得することで、制作会社の開発リソースやコストを比較できるため、自社に適したところに依頼できます。

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【まとめ】エッジAIを開発しよう

エッジAIとはユーザーに近い場所に設置されている端末に搭載されたAIシステムのことです。端末内でデータ処理が行われるため、クラウドAIよりもリアルタイムでの応答ができます。

エッジAIの開発は企画から始め、開発環境の用意、PoCと進めていきます。とくに企画フェーズが重要で、解決したい課題を明確にした上で、必要となるエッジAIを検討しましょう。

エッジAIの開発には専門スキルが必要です。自社で開発することが不安なら、システム幹事にご相談ください。

コンサルタントのご紹介 岩田 専任のコンサルタントが、
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※エッジAI開発に強い会社を知りたい方は、システム幹事にご相談ください。予算や目的をヒアリングし、最適な会社を選定します。相談料も紹介料も一切かかりません。

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