エッジAI（Edge AI）

エッジAI（Edge AI）とは、AIモデルの推論処理をクラウドサーバーではなく、スマートフォン・IoTデバイス・組み込みシステム・自動車等のエッジデバイス上で直接実行する技術です。データをクラウドに送信せずにローカルで処理するため、プライバシー保護・低レイテンシ・オフライン動作・通信コスト削減を同時に実現できます。

主要なエッジAIチップ・プラットフォームとして、(1)Apple Neural Engine（ANE）：iPhoneのSoCに内蔵されたAIアクセラレータ。Core MLフレームワークと連携し、顔認証・音声認識・カメラAI等を超低消費電力で実行、(2)Qualcomm AI Engine：AndroidスマートフォンのSnapdragonに搭載。Hexagon DSPとAdreno GPUを組み合わせてAI推論を高速化、(3)NVIDIA Jetson：ロボット・自動車・産業向けのエッジAIコンピュータ。GPU搭載でリアルタイムコンピュータービジョンが可能、(4)Google Edge TPU：IoTデバイス向けの小型TPUチップ。TensorFlow Liteモデルを高効率で実行があります。

主要なユースケースとして、(1)スマートフォンカメラ：顔認識・ポートレートモード・シーン検出・物体追跡等のAI処理をリアルタイムでデバイス上実行、(2)音声アシスタントのウェイクワード検出：「Hey Siri」「OK Google」の検出はエッジで処理し、起動後のみクラウドと通信、(3)工場設備の異常検知：機械の振動・音声データをエッジでリアルタイム分析し、異常を即座に検出、(4)自動運転：レーダー・カメラ・LiDARのデータをミリ秒単位でリアルタイム処理。クラウド遅延が許されないため必須、(5)医療機器：患者のバイタルデータをウェアラブルデバイス上でAI分析し、異常を検知があります。

技術的課題として、エッジデバイスはメモリ・計算能力・バッテリーに制約があるため、モデル圧縮（量子化・プルーニング・知識蒸留）が不可欠です。TensorFlow Lite・ONNX Runtime Mobile・Core ML等のエッジ向けフレームワークと、TinyML・llama.cpp等の軽量推論エンジンが活用されています。