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エッジコンピューティングとは？
質問集｜エッジコンピューティングとは？エッジコンピューティングは、データの往復速度を短縮し、ネットワークのアップロード負荷を軽減します。エッジコンピューティングは、従来は中央ノードで処理されていた大規模なサービスを分解し、より小さく管理しやすい部分に分割して、エッジノードで処理する技術です。
エッジコンピューティング
スマート製造の架け橋：エッジコンピューティング、IoT、AI人工知能
エッジコンピューティングは、データの往復速度を短縮し、ネットワークのアップロード負荷を軽減する
エッジコンピューティング（英語：Edge computing）は、分散型コンピューティングのアーキテクチャの一種であり、アプリケーション、データ、およびサービスの処理を、ネットワークの中央ノードではなく、ネットワークの論理的なエッジノードで行うものです。エッジコンピューティングは、従来は中央ノードで処理されていた大規模なサービスを分解し、より小さく管理しやすい部分に分割し、エッジノードで処理する仕組みです。
エッジノードはユーザーの端末デバイスにより近く、データの処理および転送速度を向上させ、遅延を削減することができます。このアーキテクチャでは、データ分析や知識の生成がデータの発生源に近い位置で行われるため、大規模なデータ処理に適しています。 出典：Wikipedia
なぜエッジコンピューティングが必要なのか？
インターネット応答速度を向上させるカギ
増加するデータ量と高速処理の要求
半導体チップのサイズはどんどん小さくなる一方で、ネットワーク上で求められる解像度は向上し、それに伴って処理すべきデータ量も増大しています。特に、4K映像、3D、VRゲームなどでは、大量のデータ帯域が必要となります。
エッジコンピューティングの目的は、これらの膨大なデータをユーザーの低遅延要件に適応させることにあります。つまり、フロントエンドでエッジコンピューティング技術を用いてデータを最適化し、最終結果を表示することで、ネットワーク帯域の使用量を削減し、応答時間を短縮し、ユーザーに素早く結果を提供するのです。したがって、エッジコンピューティングはインターネット応答速度の向上における主要な技術といえます。
エッジコンピューティングの市場価値
クラウドコンピューティングを凌ぐ優位性
各大手企業がエッジコンピューティング市場に参入
市場調査会社Trend Forceは、2018年から2022年にかけて、世界のエッジコンピューティング市場の年間平均成長率が30％を超えると予測しています。また、市場調査会社Grand View Researchによると、エッジコンピューティングの市場規模は2025年までに32.4億米ドルを超える可能性があると分析されています。なぜこれほどの市場機会があるのでしょうか？
エッジコンピューティングとは、データの発生源に近い場所で計算処理を行い、最小限のデータのみをネットワークに送信する技術です。これにより、データ転送の遅延を減少させ、ネットワークの負荷を軽減できます。
特にIoTとAIの発展に伴い、エッジコンピューティングはIoTアプリケーションに最適な技術となっています。例えば、産業用ロボット、自動運転車、AR（拡張現実）などの分野では、リアルタイムの映像解析や識別処理が求められます。これらのアプリケーションでは、処理結果を数十ミリ秒（ms）やマイクロ秒（µs）以内にデバイスへ送信する必要があります。
しかし、インターネット経由でデータをクラウドに送信し、クラウド側で処理してから応答を返す方式では、十分な低遅延を実現できません。そのため、エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングよりも優位性を持っています。この市場の成長性を見込み、Amazonをはじめとする主要クラウド企業も、エッジコンピューティング向けの製品を発表しています。例えば、AmazonはGREENGRASSやSNOWBALL EDGEといった非クラウド製品を市場に投入しています。
アーキテクチャの説明
エッジコンピューティングとIoT
地上のクラウド
エッジIoT（Edge IIoT）
マルチプロセッシングのEdge IIoT
エッジコンピューティングは、大型の計算機器であることも、小型のデバイスやスマートフォンで構成されるローカルネットワーク内の処理装置であることもあります。デバイス同士が近距離にあるため、Bluetooth、Wi-Fi、LoRaなどの通信方式を利用することで、高速なデータ処理が可能になります。
エッジコンピューティングは、ローカルで処理を行うオペレーティングシステムの一種であり、クラウドコンピューティングと比較すると、「地上のクラウド」と例えられることがあります。データの収集および処理において、情報セキュリティは非常に重要な課題ですが、エッジコンピューティングはローカルで処理を行うため、セキュリティの追加レイヤーとして機能します。
インダストリー4.0におけるエッジコンピューティングは、従来の分散アーキテクチャと比較して、より複雑な構造を持っています。産業用製造システムがますます高度化するにつれて、リアルタイムのデータ分析の要件も厳しくなっています。そのため、基盤層の計算から上位層へのデータ転送まで、消費電力とシステム統合の難易度が高まっています。
そこで、IoTを2つの大きなカテゴリに分類することができます。1つ目は「定常信号」で、センサーを用いて機械の物理的データを収集し、分析・分類した後、監視システムやHMI（ヒューマン・マシン・インターフェース）に表示する比較的シンプルな処理方式です。
2つ目は「動的信号」で、センサーによって収集された機械の物理的データや動的データを、大規模なデータ処理を経て、ユーザーが理解しやすい情報へ変換します。動的信号を処理することでエッジIoTが形成され、従来のIoTに比べて、より高度なデータ処理を必要とします。ただ単にデータを接続し、フィルタリングするだけでなく、複雑な計算処理を実施する必要があります。
エッジコンピューティングとAI
エッジ人工知能 : Edge AI
Edge AI の主な特徴
1. リアルタイム性：
計算をローカルデバイス上で実行するため、Edge AI は低遅延で即時応答が可能であり、迅速な判断を必要とするアプリケーションに最適です。
2. プライバシー保護：
データをクラウドに送信して処理する必要がないため、ユーザーのプライバシーをより安全に保護できます。
3. 帯域幅の削減：
デバイスとクラウド間のデータ転送を減らし、ネットワーク負荷を軽減し、コストを削減できます。
4. オフライン動作：
デバイスがネットワークに接続されていなくても、AI機能を実行できます。
従来の製造業では「少品種・大量生産」が主流でしたが、現在は「多品種・少量生産」への移行が進んでおり、作業者のスキルと設備の性能が試されています。少量生産においても安定した歩留まりを確保するため、近年AIの導入が進み、製造ラインのパフォーマンス向上に大きく貢献しています。
エッジコンピューティングを活用することで、システムがさまざまなモデルを構築し、機械学習AIのアルゴリズムによる自律学習が可能となり、製造ラインのスマート化を実現します。
固德科技（GoodTech）が提供するオンラインモニタリングおよびセンシングシステムは、エッジコンピューティング技術を活用し、データ転送の速度を向上させ、安全性を確保することで、ハイテク工場や設備メーカーが直面する振動測定の課題を効果的に解決します。
エッジコンピューティングの発展は、IoT（モノのインターネット）とAI（人工知能）を結びつけ、スマート製造の新たな架け橋を築きます。
『積極的』な検出方式の導入
市場で製造ラインの検査を支援するシステムの多くは、AOI（自動光学検査）ビジョンシステムを採用していますが、この方法では不良品がすでに発生しており、コストとエラーもすでに発生しているため、『受動的』な検出方式となります。
もし、不良品が発生する前に『積極的』に予防し、阻止することができれば、製造ラインの生産性向上や廃棄物の削減に大きく貢献できます。エッジIoTの導入により、製造ラインでの不良品の即時検出が可能になるだけでなく、各種製造プロセスの動作において異常を事前に検知し、より早い段階で不良品の発生を防ぐことができます。
