エッジAIとクラウドAIの違いとは？メリット・デメリットや活用事例

スマートファクトリーの実現において、エッジAIやクラウドAIなどの人工知能を用いた自動化が製造業で注目されています。
一方で、エッジAIとクラウドAIは、人工知能を実装する点は同じですが、明確な違いがあるのです。

本記事では、エッジAIの基礎知識や活用事例、クラウドAIとの違いなどについて解説します。最後に製造業の従事者向けに、人工知能を用いたおすすめのシステムもご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。

エッジAIの基礎知識

はじめに、エッジAIについて押さえておくべき基本的な知識とクラウドAIとの違いについて解説します。

エッジAIとは

エッジAIは、エッジデバイスと呼ばれる端末自体に、人工知能を搭載した機器です。エッジデバイスとは、IoT機器やセンサーなどの端末を意味します。例えば、スマートフォンの顔認証システムや自動運転技術のイメージセンサーなどはエッジAIの一種です。AIを搭載したエッジデバイス本体がデータ収集と分析をリアルタイムに実行し、高速処理と通信量削減を実現します。

エッジAIとクラウドAIの違い

どちらも製造業のDX化において、業務の効率化をサポートするAIである点は同じです。
しかし、エッジAIとクラウドAIではデータ処理を行う場所が異なります。

エッジAIは、情報を受信した現場の端末側でデータ処理するため、セキュリティ性とリアルタイム性が向上します。

一方のクラウドAIは、ネットワークを介してクラウド側でデータ処理するため、処理能力は端末に依存しません。データ通信こそ必要になりますが、データ処理は遠隔地のデータセンターで行います。例えば、インターネット検索やChatGPT（対話型AI）はクラウドAIの一種です。

端末側とクラウド側で、AIが処理する場所が異なると理解しましょう。

エッジAIのメリットとデメリット

次に、エッジAIの3つのメリットと2つのデメリットについて解説します。

3つのメリット

• 反応速度が早い

端末側で即座に判断を下すエッジAIは、クラウドを介さない人工知能であるため、タイムラグなく結果を受け取れます。また、インターネット回線やサーバーの混雑の影響を受けないため、動作の安定性も高いです。

• 情報漏えいのリスクを軽減できる

端末内でデータ処理が完結するため、データの盗難やウイルス感染のリスクが低くなります。インターネットを介さずにエッジコンピューティングのシステムを構築できる点もメリットです。

• データ通信量が少ない

エッジデバイス内のAIにて処理が完結するため、外部システムとのデータ伝送は基本的に必要ありません。AIが学ぶために機械学習のデータ伝送こそ必要ですが、同じネットワーク内で処理が完結することがほとんどです。データ量を最小限に抑えられるため、通信コストの削減も図れます。

2つのデメリット

• 大規模・複雑なデータの処理が難しい

エッジAIは端末内でデータ処理するため、処理能力はエッジデバイスに依存します。推論と学習を異なる場所で実行するデバイスが多いため、複雑なデータ処理や高度なAIモデルの実行には適していません。

• 導入や運用のハードルが高い

エッジAIの導入やシステムアップデートは、デバイスごとに個別に行う必要があり、運用が複雑になる危険性が考えられます。クラウド上で一元的にサーバーメンテナンスが行えるクラウドAIに対して、エッジAIでは一つひとつの端末でメンテナンスが必要です。

エッジAIの活用事例

ここからは、エッジAIの活用事例について解説します。自動運転技術や製造業の検品作業など活用事例はさまざまです。

自動運転技術

エッジAIは自動運転技術やドローン、産業用ロボットの自動運転など、瞬時にリアルタイムでの処理が求められる場所で活用されています。データ伝送によるタイムラグの影響を受けずに、周囲の状況や障害物の有無、適切な進路などを一瞬で判断できるためです。

検品作業

製造業における検品作業では、エッジAIを活用した画像解析により、不良品の検出が可能です。大量の検品ではミスが起こりやすい人によるチェックに対して、エッジAIではデバイス内で瞬時に安定した推論処理を行います。膨大な生産品からの不良品検出をスピーディーかつ確実にできる仕組みを構築できるのです。

AIの活用で業務効率化を目指す！

エッジAIは、リアルタイム性、セキュリティ性、通信コスト面などにメリットがあります。

自動運転技術や製造業での高速な検品作業など、今後もエッジAI技術は実証実験を続け、製造業の分野でも業務効率化のシステムが増えるでしょう。

一方で、エッジAIの技術的な課題や導入の難しさといったデメリットについても併せて考える必要があります。

そのため、エッジAIやクラウドAIといった種別に関係なく、現場の課題解決に適したAIシステムを選ぶことが重要です。例えば、テクノアには中小製造業向けAIソリューションが2つあります。どちらの製品もクラウドAIを用いたシステムですが、製造業に特化した高機能性と導入のしやすさで人気のシステムです。

見積業務のDX『AI類似図面検索』

「AI類似図面検索」は、AIが瞬時に過去のCADの図面を取り出してくれるため、図面を探す作業にかかる時間を短縮します。

また、「AI類似図面検索」の特長として、次のような機能があります。

• AIによる類似図面検索
• 図面データはdxf、 pdf、png、tiff、bmp、jpgに対応
• 図面管理機能（図面比較、版管理、図面・付帯情報編集）
• 生産管理システムとの連携（過去図面に紐づいた過去原価などの様々な情報を参照）
• 既存のファイルサーバからの図面データ自動取込機能

AI類似図面検索は、図面作成が必要な業務の見積もりの精度を向上させます。見積もりにかかる時間の短縮も可能です。過去の似た図面を参考にできるため、設計スピードも向上し重複作成も排除します。

さらに、過去の注意点や加工手順、使用工具などが共有できる点も魅力です。従業員にとってメリットがわかりやすく、費用対効果が期待できる「AI類似画面検索」の導入をおすすめします。

製品の詳細はこちら：過去の図面が瞬時にわかる『AI類似図面検索』
『AI類似図面検索』に関するよくあるご質問はこちら

AI画像認識で工場を見える化『A-Eyeカメラ（エー・アイ・カメラ）』

工場の見える化を実現するには、AIを活用して稼働監視を行うIoTシステム「A-Eyeカメラ」がおすすめです。

A-Eyeカメラは、ネットワークカメラによって撮影された画像を人工知能が分析することで、生産設備の稼働率や稼働状況などを判断します。

機械設備のメーカーや年代を限定しないため、さまざまな設備でAIによる状況把握が可能です。
主に次のような機能があります。

• 積層信号灯の点灯状態の判別機能
• 画面上の情報の読み取り機能
• 人物の有無の検知機能

生産設備の操作画面内の文字や、積層信号灯の点灯状態を学習内容に基づき判断します。豊富な可視化ツールを通じて、製造現場の稼働状況の確認・分析も可能です。

グラフなど稼働率推移グラフ、時間別稼働率円グラフ、ガントチャートなどの分析表などの機能も充実しています。稼働率の推移や傾向の把握、改善効果のチェックなどを生産設備ごとの分析が可能です。

ITを活用して工場の見える化を実現するには「A-Eyeカメラ」の導入をおすすめします。

AI画像認識で工場を見える化『A-Eyeカメラ（エー・アイ・カメラ）』

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