エッジAIとクラウドAIの比較：その違いとは

両者の間には類似点もありますが、ビジネス目的でそれぞれを評価する際には考慮すべき決定的な違いもあります。

エッジAIとは、スマートフォン、サーモスタット、ウェアラブル・ヘルス・モニターなどのエッジ・デバイスまたはモノのインターネット（IoT）デバイスでAIアルゴリズムとAIモデルを使用するプロセスを指します。エッジAIは、アプリケーションをデータ・ソースに近づける分散コンピューティングの一種であるエッジコンピューティングにちなんで名付けられました。

一方、クラウドAIは、クラウド・コンピューティング（インターネット経由の仮想コンピューティング・リソースへのオンデマンド・アクセス）に依存して機能するAIの一種です。

どちらのタイプも高度なデータ処理と分析をサポートしていますが、AIモデルを実行する方法やデータを保管・処理する場所が異なるため、用途とメリットは異なります。

エッジ AIは、ネットワークのエッジ、つまり接続が失われる現実世界との境界に近い場所にあるデバイスにAIアルゴリズムを展開するタイプのAIです。このようなエッジ・デバイス（一般にエッジ・デバイスまたはIoT（モノのインターネット）デバイスと呼ばれる）には、スマートウォッチ、スマートフォン、産業用センサー、ウェアラブル・ヘルス・モニターなどがあります。

エッジAIは、特定の種類のアルゴリズムを使用して、最初にデータをクラウドに移動するのではなく、ソースに近い場所でデータを処理します。そのため、リアルタイムの意思決定が可能になます。これは、エッジAIを利用するデバイスの重要な機能となります。

エッジAIは、製造業やサプライチェーン管理などの複雑な業界でワークフローを最適化する方法としても人気が高まっており、企業がネットワーク全体のトラフィックとレイテンシーを削減する方法となっています。

他の種類のAIとは異なり、エッジAIデバイスはオフラインで機能するため、機能を実現するためにインターネットの常時接続に依存できないアプリケーションに最適です。

クラウドAIとは、データの処理と分析にクラウド・インフラストラクチャーを利用するタイプのAIです。クラウドAIでは、データはソースで収集され、インターネット接続を通じてクラウドに移動されます。そこから、データ処理、データ分析、データ・ストレージのために接続された仮想コンピューティング・リソースにアクセスできます。

クラウドAIは古く、エッジAIほど先進的ではないと考えられていますが、現代の企業にとって依然として多くの応用分野があります。エッジに展開するには複雑すぎて計算負荷が大きすぎるAIアプリケーションを導入できるよう開発者を支援します。例としては、トレンド分析や予測分析のためのディープラーニング（DL）モデルや特定の種類の自然言語処理（NLP）のトレーニングが挙げられます。

エッジAIモデルとクラウドAIモデルはどちらも、現代のほとんどのAIシステムのバックボーンとなっているAIの一分野である機械学習（ML）を通じてトレーニングされます。

しかし、エッジAIとクラウドAIの目的はどちらも、強力なAIアプリケーションのためにデータを処理して分析することですが、そのタスクを実行する方法は異なります。エッジAIが小型デバイス上でローカルにデータを処理するのに対し、クラウドベースのAIはクラウドの演算能力を活用します。ここでは、それぞれの方法を詳しく見ていきます。

エッジAIは、ニューラル・ネットワークとディープラーニングを使用してオブジェクトを識別するようにトレーニングされたAIモデルを使用します。エッジAI自体はデバイス上で展開されますが、モデルの作成に使用されるトレーニング・プロセスは、一元化されたクラウド・インフラストラクチャーに依存しています。トレーニングに不可欠な大量のデータをリアルタイムで処理するには、データセンターが必要です。

エッジAIモデルは導入後、時間の経過とともに「学習」し、その能力が徐々に向上します。ローカルで処理できないデータを見つけて、代わりにクラウドに移動できるようになるまで、学習し続けます。この継続的なフィードバックの手法により、導入された最初のエッジAIモデルは、最終的にはクラウドで時間をかけてトレーニングされた新しいAIモデルに置き換えられます。

エッジAIとは異なり、クラウドAIはその機能において、クラウド・インフラストラクチャーの膨大な演算処理能力と保存能力に依存しています。通常、これらのサービスは、Amazon（AWS）、Google、Microsoftなどの大手グローバル・クラウド・サービス・プロバイダー（CSP）によって提供されています。

このアプローチにより、ビッグデータ分析、高性能コンピューティング（HPC）、 コンピューター・ビジョンやNLPのような高度なAIアプリケーションの基礎モデルのトレーニングなど、計算集約型のタスクの場合、エッジ AIよりもクラウドAIの方が適した選択肢になります。

クラウドAIは、AIシステムをパブリッククラウド・プラットフォームとプライベートクラウド・プラットフォームの両方に統合することで、組織がエンタープライズ・レベルで高度なAIアプリケーションを導入できるよう支援します。これらのアプリケーションは、ビジネス・プロセスの最適化、知見の生成、顧客サービス・チャットボットの導入など、さまざまな目的に役立ちます。

エッジAIとクラウドAIには重要な違いがあり、それぞれが異なるユースケースに適しています。

企業が新しいAIおよび生成 AIアプリケーションの構築を急いでいるため、クラウドおよびエッジAIモデルへの関心が急上昇しています。

最近のレポートによると、世界のエッジAI市場は2023年に204億5,000万米ドルと評価され、2032年までに2,700億米ドル近くに達すると予想されています。¹ほぼ同期中に、クラウドAIの世界市場は780億米ドルから約5,900億米ドルにまで急増すると予想されていました。 ²

ここでは、両タイプのAIによるビジネス上のメリットと、企業が目標を達成するためにそれらをどのように活用しているかを詳しく見ていきます。

• リアルタイムの意思決定：ネットワークのエッジでのデータ処理能力を活用するエッジAIソリューションにより、IoTデバイスの応答時間が向上します。このテクノロジーのAIの応用分野は、ドローンなどの遠隔操縦車両や自律車両から、センサーやカメラなどIoTに依存する完全に自動化された施設に至るまで急増しています。
• データ・プライバシー：クラウドではなくローカルでデータを処理することで、サイバー攻撃からデータを保護でき、誤った取り扱いのリスクを軽減できます。このため、エッジAIは、データ主権の制限を受ける金融サービスや医療のような業界から大きな注目を集めています。
• コスト削減：エッジAIはクラウドコンピューターの作業負荷を軽減するので、クラウドAIよりも大幅にコストが低くなります。エッジAIはローカルでデータを処理することで、クラウド・リソースに依存するデータ量を減らし、テクノロジーを導入するための運用コストを大幅に削減します。

• 拡張性の向上：クラウドAIは、需要に合わせて容易にスケールアップ/スケールダウンできる仮想コンピューティング・リソースを利用しているため、エッジAIよりも本質的に拡張性が高くなります。エッジAIには、データ・ソースの近くに導入できるオンプレミスのハードウェア（エッジやIoTデバイスやセンサーなど）への投資が必要です。
• パフォーマンスの向上：クラウドAIは、クラウドで利用可能なリソースと処理能力を活用できるため、通常、エッジAIよりも高いパフォーマンス・レベルに達します。一方、エッジAIは、個々のエッジ・デバイスやIoTデバイスの演算処理能力とリソースに制限されます。
• 大規模なデータセットへのアクセス：クラウドAIモデルはクラウド・リソースにアクセスできるため、エッジAIよりも大規模なAIワークロードを処理できます。たとえば、ディープラーニング・モデルの集中トレーニングには、ローカル処理ではなくクラウド経由でのみアクセスできる大規模なデータセットが必要です。

各モデルの特定の強みを考慮すると、エンタープライズ・レベルでのエッジAIとクラウドAIユースケースは大きく異なります。ここでは、それぞれの最も一般的なユースケースを紹介します。

• 自動走行車の運転：エッジ・デバイスは、人工衛星やドローン、自動運転車などの自動走行車が、交通信号や経路上の物体の切り替えなど、リアルタイムの環境の変化に対応できるよう支援します。
• ウェアラブル健康管理機器： エッジAIデバイスは、多くのウェアラブル・モニターに組み込まれており、患者や医療従事者が、心拍数、血圧、酸素レベルなどの重要な情報を追跡できるようにします。
• 製造プロセス：企業はプロセスを自動化し、機械のパフォーマンスの変化を検出し、効率性を向上させるために、工場現場や複雑な製造システム内にエッジAIを導入しています。
• 小売店舗：消費者対象（B2C）企業は、エッジAIを活用して、スマート・チェックアウト体験を展開し、在庫を追跡し、エッジ・デバイス上でローカルに処理されたリアルタイム・データに基づいて、よりパーソナライズされた推奨事項を作成します。

• ビッグデータ分析：AIをクラウド・データウェアハウスおよびデータレイクと連携させると、企業はほぼリアルタイムでデータの傾向を明らかにすることができます。このプロセスはビッグデータ分析と呼ばれます。この種の分析は、人間のアナリスト・チームが解析を行えば何年もかかります。
• 感情分析のための大規模NLP：大規模NLPは、クラウドAIを利用してセンチメント分析に使用されるテキストやその他のデータを処理します。センチメント分析は、テキストが肯定的または否定的な感情を表現するかを判断する貴重なAIアプリケーションです。
• AIモデルの最適化：クラウドAIは、AIテクノロジーの重要な側面である継続的なトレーニングと開発に必要な膨大な演算処理能力とリソースに高度なAIモデルがアクセスできるようにします。
• チャットボット： ChatGPT、Gemini、IBM watsonxなどの人気のあるチャットボットはすべて、その機能の大部分でクラウドAIの重要な能力とコンピューティング・リソースを活用しています。その用途には、ワークフロー自動化、ユーザーとの自然な会話、データセットのパターンと知見の検索があります。