定義

エッジAIの技術革新

エッジAIは、ネットワークエッジに配置されたデバイスでAI推論を実行し、ミリ秒レベルの超低レイテンシと高度なプライバシー保護を実現。5G、WiFi 6と連携してリアルタイムAIアプリケーションを可能にします。

ハードウェア進化

• Neural Processing Unit（NPU）：専用AI推論チップ
• NVIDIA Jetson Orin：275 TOPS、AGX/NX/Nanoシリーズ
• Google Coral：TPU搭載、4 TOPS、USB/M.2接続
• Intel Movidius：VPU（Vision Processing Unit）

具体例

モデル最適化技術

• 量子化：INT8/INT4で90%+のメモリ削減、2-4倍高速化
• プルーニング：不要な重みの除去、50-90%スパース化
• 知識蒸留：大型モデルから小型モデルへの知識転移
• Neural Architecture Search：ハードウェア最適化アーキテクチャ

ランタイム最適化

• TensorRT：NVIDIA GPU推論最適化、10倍高速化
• OpenVINO：Intel CPU/VPU最適化ランタイム
• ONNX Runtime：クロスプラットフォーム推論
• TensorFlow Lite：モバイル/IoT向け軽量ランタイム

活用事例

産業レベル実装

• 自動運転：ADAS Level 2+、リアルタイム物体検知（10-30ms）
• スマートファクトリー：品質検査、予知保全、安全監視
• リテール：レジレス決済、在庫管理、顧客行動分析
• ヘルスケア：ウェアラブル診断、医療画像解析
• スマートシティ：交通最適化、環境監視、防犯システム

アーキテクチャパターン

• デバイス推論：完全ローカル処理、プライバシー最優先
• ハイブリッド推論：エッジ＋クラウド協調処理
• フェデレーテッドラーニング：分散学習、データ非集約

関連概念

エッジクラウド連携では、AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge、Google Cloud IoT Coreで統合管理。Kubernetes K3s、OpenShiftでコンテナオーケストレーション。OTA（Over-The-Air）アップデートによるモデル更新が重要。

開発・運用課題

• デバイス管理：大規模フリート管理、リモート監視
• モデル更新：A/Bテスト、段階的ロールアウト
• セキュリティ：TEE（Trusted Execution Environment）
• 電力効率：Dynamic Voltage Scaling、スリープモード