エッジコンピューティング

レイテンシとリアルタイム処理

産業自動化では、機器制御や状況変化への即時対応が必須です。クラウド型 AI はデータ送信の遅延が発生し、リアルタイム性に制約があります。

ローカル処理によりレイテンシを大幅に削減し、予知保全、品質検査、ロボット誘導などに不可欠な高速応答を実現します。

帯域幅の制約

多数のセンサーやデバイスからクラウドへ大量のデータを送信すると、ネットワーク帯域が逼迫します。

エッジ AI は現場で処理を完結させ、必要な結果のみを送信するため、帯域負荷を大幅に軽減します。

信頼性とダウンタイム

クラウドへの常時接続が前提となる場合、通信障害がある環境では運用リスクが高まります。

ネットワークが一時的に切断されてもエッジ AI システムは稼働を継続し、信頼性向上とダウンタイム削減に寄与します。

セキュリティとプライバシー

産業環境では機密データが扱われるため、クラウド送信は情報漏えいリスクを高めます。

データをローカルで処理することで外部露出を抑え、より強固な情報セキュリティを実現します。

拡張性とコスト

クラウド AI の大規模導入には高額な運用コストが伴います。

エッジ AI は既存インフラを活用しながら段階的に拡張でき、コスト効率に優れています。

カスタマイズ性と柔軟性

産業プロセスは用途に応じて大きく異なるため、標準モデルでは対応できない場合があります。

エッジ AI はアプリケーションに合わせて AI モデルやアルゴリズムを調整でき、多様な産業用途に適応します。