エッジAIにみるAI・IoTの集中と分散の多様化

Markus ChristによるPixabayからの画像

【今日のポイント】

デバイスへの組み込み型AIであるエッジAI。

IoTの普及において、注目が高まっています。

センサーによる情報収集は分散型、AIによる情報分析は集中型という形にとどまらず、集中と分散の多様化がAI・IoTの分野でも進んでいることが窺われます。

 

エッジAIこそ日本の腕の見せどころ、クラウドとの連携も鍵 (1/3)

2019/5/20EETimesに表記の記事が掲載されていました。
(引用は『』でくくります。 太字と改行は筆者挿入、以下同様)

IoTは産業分野での活用が注目されているが、この活用のためにはいくつか技術的なハードルもある。
AIを含めた垂直連携システムの構築、応答速度(レイテンシ)、ネットワーク帯域幅の節約、セキュリティ堅牢性だ。

最近、盛んに取り上げられ始めたエッジコンピューティングは、後者3つの課題解決に効果がある。』

AI・IoTが普及し、センサー等の数が大幅に増加しつつある現在、その活用における技術的なハードルに対してエッジAI(デバイス側に組み込まれたAI)が解決策として効果があり、その分野では、組み込み技術のスキルを持つ日本企業の活躍の場が期待できると説いています。

先日の、『シャープのプラットフォーム開放にみる機器側からのエコシステム競争』のように、日本の企業の強みが発揮できる場面が再度出てくるという、「螺旋的進化」の視点からのビジネスチャンスの発見がここでも起きていると感じます。

 

エッジAIによる集中と分散の周期的変化

上記以外に、以下の記事のように各国でエッジAIの開発が進んでいます。

『イスラエルのAIチップメーカーが最新ディープラーニングチップを発表』
2019/5/19TechCrunch Japan より

Hailoは、テルアビブに本拠を置くAIチップメーカーだ。米国時間の514日、同社初のディープラーニングプロセッサとなるHailo-8チップのサンプル出荷を開始すると発表した。このチップは、1秒あたり最大26テラオペレーション(TOPS)が保証されている。現在、何社かの選抜された顧客とともにテスト中で、その多くは自動車業界だ。』

昔、色々な製品にマイコンが搭載されていったように、集中と分散の繰り返しと並存がAIの分野でも起きていることが見て取れます。

クラウドコンピューティングのような、プラットフォーム型のシステムと比較して、エッジAIのような部品組み込み型技術は前述の記事でも説枯れているように日本企業は得意な分野かと思います。

分散型のシステムという視点から自社の強みを再確認・再構築していくことは、アマゾンなどプラットフォーム型の企業に飲み込まれないためにも、検討すべきテーマと考える次第です。

 

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