最近こんなプレスリリースを見つけました。
「ディープラーニングの画像解析を小型エッジコンピュータで実現する Vieurekaカメラの新機種 VRK-C301を提供開始」
Panasonic プレスリリース
この記事ではカメラ内臓のCPUによるAIによる画像解析を行い、その解析結果をクラウドへ送ることでエッジコンピューティングを実現するサービスについて紹介されています。
カメラで行われる画像解析は、人物属性の推定や動作検出、製造ラインでの不良品検出などに活用されるようです。
画像解析自体は珍しくありませんが、このサービスの特徴はカメラ側で画像処理を行っていることです。
このように、クラウドのデータセンターでデータ処理するのではなく、ユーザーや端末の近くで処理する技法をエッジコンピューティングといいます。
では、エッジコンピューティングだと何が良いのでしょうか？
今回はエッジコンピューティングの特徴と今後についてお話いたします。
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とはクラウドコンピューティングと比較して、よりユーザー側に近い位置でデータ処理を行う方法のことをいいます。
ここでのエッジとは、例えばユーザーが利用しているモバイル端末や、場所的に近い位置にあるサーバーなどが挙げられます。
エッジコンピューティングには、大別して４つのメリット、２つのデメリットがあります。
エッジコンピューティングのメリット
エッジコンピューティングには次のメリットがあります。
① 通信量低減による通信コストの削減
② 負荷分散及びトラフィックの混雑解消
③ 低遅延処理
④ エッジ処理による機密情報保護
エッジコンピューティングのデメリット
エッジコンピューティングのデメリットは次の通りです。
① 導入・運用コストの高さ
② エッジ処理後のデータ復元性
エッジコンピューティングの今後
上記の特徴から、エッジコンピューティングは大量のデータが扱われる映像処理や工場データ処理への活用に期待されています。
今後はデメリットである導入・運用コストの高さを改善するために、オンライン上でエッジを管理できるプラットフォームが重要になっていくと私は考えています。
プラットフォームには、冒頭で紹介した Vieureka PF（Panasonic） や RaspberryPi に特化した Actcast（Idein） などがあり、今後も増えていくことが予想されます。
最後に
今回は、エッジコンピューティングについて紹介しました。
クラウドの欠点である通信距離に起因する反応速度の遅さや大量データ通信によるコストの高さを改善できるエッジコンピューティングは、
より大量のデータを扱うことになるIoT社会には欠かせない技術です。
今後はプラットフォームの充実によるエッジコンピューティング技術の進展、
さらには発展したIoT社会の実現に期待しています。
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