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エッジコンピューティングの市場を解説!事例や課題は?技術の活用方法や今後の動向をエージェントが分析

膨大なデータが行き交うネットワークを今後も快適に使用するために欠かせないのがエッジコンピューティング技術です。エッジコンピューティングの市場規模はどのような推移をたどっているのでしょうか。現在のエッジ活用の状況や今後の見通しまで幅広くご紹介します。

防犯カメラ

エッジコンピューティングの市場

 

世界地図と右肩上がりの矢印

 

国内におけるIoTの普及が進み、IoTインフラ全体の市場成長は年間16%ほどで推移しています。

2023年には1,800億円規模に到達する見込みです。

中でも成長著しいのがエッジコンピューティング関連のインフラで、年間成長率は23〜25%で推移しています。

エッジコンピューティングによるデータ処理は今後多くの企業が必要とする技術です。

これに対応できるエッジコンピューティングインフラの整備が急がれます。

 

エッジコンピューティング市場拡大の要因

 

ネットワークのイメージ

 

エッジコンピューティングはなぜこれほどまでに急成長を見せているのでしょうか。

要因は複数考えられますが、以下3点に注目してみます。

 

データ量の増大

 

クラウドサーバーに置かれるデータ量が増大していることが要因として挙げられます。

ビッグデータの活用がビジネスのベースになりつつあり、データやシステムの置き場として選ばれているのがクラウドです。

多くのデータが置かれていれば、多くのアクセスが発生します。アクセスが集中することで処理の遅れが発生するのです。

すぐに必要なデータや使ったら不要になるデータをエッジ側、それ以外をクラウド側に送ることでアクセスを分散させることができます。

 

リアルタイム処理需要の高まり

 

AI

 

エッジコンピューティングの最大のメリットといわれているのが、データ処理の高速化です。

クラウドでの処理が遅いということではありません。

すぐに使うデータはわざわざクラウドに送らず、デバイス側で処理をしたほうが無駄がないのです。

例えば、AIが普及したことでAIの「目」を使った異常検知システムが増えています。

異常検知は即時対応が求められるため、タイムラグが少ないエッジコンピューティングの導入が進んでいるのです。

ただデータを集めるだけでなく、使うもの・蓄積するものをふるいにかけることで快適なネットワーク環境が実現するといえるでしょう。

 

COVID-19の影響

 

長期的な市場成長とは無関係ではありますが、COVID-19の影響も注目されています。

もともと何らかの疾患があって通院していた人々は、感染リスクが避けられません。

しかし遠隔診療によって自宅にいながらある程度の受診が可能です。

医療現場には多くのネットワーク機器があり、エッジコンピューティングの恩恵を受けている場面もあります。

ステイホームによってネットワークインフラは増大しました。

日常生活ではリモートワークはもちろん、動画サービスやオンライン飲み会などネットワークが人々の必需品になっています。

ネットワークを活用する全ての人が快適なサービスを受けるために、エッジコンピューティングには大きな期待がかかっているのです。

 

エッジコンピューティング技術の活用方法

 

コード

 

エッジコンピューティングはどういった場面で活用されているのでしょうか。

実は挙げればきりがないほど幅広く活用されつつあります。

 

人間の知覚を使ったアラートシステム

 

製造現場において熟練技術者は「何かがおかしい」を知覚で判断します。例えば聴覚や嗅覚です。

数値化が難しいため「慣れ」「経験」「伝承」に頼ることになり、異常の発見が遅れるケースもあります。

AIによって知覚を数値化できるようになってきましたが、クラウドを経由することで遅延が生じればアラートの意味をなしません。

エッジ側でマイクやセンサーによるデータ収集とデータ解析を行えば、異常かどうかの判断はエッジ側で可能です。

即座にアラートを出すこともできます。

この情報をクラウドに流してAIに学習させれば、AIの精度を更に高めていけるでしょう。

 

自動車の危険回避

 

車の完全自動運転を実現させるために重要なのが安全性の確保です。

時速60キロ前後で走る車では、ほんの一瞬の判断の遅れが大事故につながります。

クラウドを経由して状況をじっくりと吟味している時間はないのです。

ここでもエッジコンピューティングが役立つと考えられています。

自動車メーカーや通信企業によるエッジコンピューティング推進団体創設の話も出ており、自動車に関わる各社が注目している状況です。

 

高精度の気象予測

 

田植えをする農家

 

天気に左右されやすい産業といえば農業、あるいはスポーツが挙げられます。交通・運輸も含まれるかもしれません。

農業を例に取ると、広い範囲における天気予報は十分な役割を果たしません。

野球場であればグラウンド所在地よりもグラウンド上空の正確な天気予報が必要です。

エッジコンピューティングを使えばエリアを絞った気象情報の収集と予測の反復が可能になります。

これにより予報の精度を高めていくことができるでしょう。

悪天候による高速道路の事故防止にも役立ちます。

 

消費者購買行動の「見える化」

 

小売店において「ユーザーはなぜ買わずに帰るのか」を明らかにするのは簡単ではありません。

買う人と買わない人の行動にどのような差があるのかを調べるためにエッジコンピューティングが活用できます。

店内カメラの画像をエッジ側で処理し、映っているのが人だと判断したら属性(性別等)と動きを追跡します。

属性情報はクラウドに送られますが、個人が特定できる画像はクラウドに送らずエッジ側で削除しています。

エッジ側では人の座標データだけを取得してクラウドに送るので、来店客は安心して買い物ができるでしょう。

 

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エッジデバイスの実事例

 

コンパス

 

エッジコンピューティングは大規模産業だけでなく、身近な端末としてもすでに活用が始まっています。

 

M5StickV

 

M5Stack社の「M5StickV」はAIが搭載されたカメラデバイスです。この端末の面白さは拡張性にあります。

ユーザーがどんな目的でカメラを使うかによって、AIに学習させる内容を自由に選択できるのです。

例えば製造現場での簡単な検品を例に挙げてみましょう。

検品合格・不合格例の画像を同社が提供するクラウドサービスにアップロードすると、学習モデルがメールで送られてきます。

これを端末にセットすれば学習済みAIエッジ端末として使用できるのです。

ノンコードでAI学習が可能で手のひらにすっぽり隠れてしまうほど小型、しかも数千円で購入できます。

エッジコンピューティングの最前線に転職したい方は、手始めにこうした端末に触れてみてはいかがでしょうか。

 

GPSトラッカーZETA版

 

基地の画像

 

株式会社ACCESSと凸版印刷株式会社が開発したGPSトラッカーは、モバイル通信ができない地域で活躍する端末です。

この端末には様々なセンサーが組み込まれており、周辺の気圧や気候などに変化が生じると位置情報が送られます。

例えば高山帯での作業中、状況変化が起きるとGPSが起動するため、定時起動によるバッテリー消費の心配がありません。

また監視側が任意のタイミングでGPSを起動させることもできます。

 

エッジコンピューティングの課題

 

お金

 

現時点でエッジコンピューティングの最大の課題は初期投資の高さだといわれています。

エッジ処理をするためにはエッジインフラストラクチャが必要です。

エッジ処理ができるデバイスやエッジサーバーなどを購入するコストがかかります。

また端末が増えれば管理のためのシステムや人件費が必要です。

もちろん長い目で見れば初期投資の回収が見込めるケースもあるでしょう。

しかしエッジコンピューティングのメリットがクリティカルに効かない業界においては、イニシャルコストがネックになるようです。

 

エッジコンピューティングの今後の動向

 

コード

 

成長著しいエッジコンピューティング市場は、今後どうなっていくのでしょうか。

エッジコンピューティングに寄せられる期待の高さを見るに、勢いは止まらないと予想されます。

 

5Gにより更に加速

 

5Gによりネットワークが更に高速化され、生活の中にIoTが定着していくことは明らかです。

企業はもちろん一般家庭からネットワークへのアクセスが増え、データも増えていきます。

そうなるといくら高速の5Gとはいえ遅延は避けられません。

5Gの能力を最大限引き出して快適なネットワーク環境を維持するために、エッジコンピューティングが果たす役割は大きいといえるでしょう。

 

セキュリティリスク低減にも貢献

 

ネットワークは常にセキュリティの脅威にさらされています。

従来型のクラウドコンピューティングの場合、クラウドが攻撃されればひとたまりもありません。

こうしたセキュリティリスクの回避手段の一つとして、エッジコンピューティングに期待がかかっています。

エッジサーバーとデバイス間のやり取りであればネットワークにデータを送り込む必要がありません。

 

AIとの相性バツグンのエッジコンピューティング

 

AI

 

エッジコンピューティングがこれだけ期待されている理由として、AIと好相性な点が挙げられます。

AIがAIとしての役割を果たすためには、より多くのデータを学習させることが必要です。

例えば医学画像を学習させる場合、現場では撮り直しになるような品質の画像が混ざっていることがあります。

学習に不向きなデータをクラウドに集めることでトラフィックが増加し、無駄ともいえる学習をさせてしまうわけです。

エッジ側でデータの可否を判断してAIに送れば省データであり無駄な学習も発生しません。

エッジサーバーにAIを置く技術が進歩したことで、エッジ×AIの可能性はさらに広がっていくでしょう。

 

まとめ

 

JOB SEARCHの文字と双眼鏡を覗く男性

 

エッジコンピューティング市場は今後も成長を続けると予想されます。

ネットワークインフラが増大していく中でエッジコンピューティングは重要な技術です。

転職後、IoT技術者として活躍したい方はエッジコンピューティングの理解を深めておくといいでしょう。

IoTの先進企業に転職を考えている方は、ぜひ転職エージェントにご相談ください。

 

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ライター

防犯カメラ

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