## エッジコンピューティングとは？

この数年でIoT(Internet of Things)により、全てのモノがインターネット網に接続され情報共有が加速しています。従来の*IoT機器*は、そのデータ全てをインターネット網の*クラウドデータセンターに格納する形式*が主流となっていました。しかし、利用用途によっては*IoT機器により近いエリアごと*に**情報を格納し計算や表示・制御を行う必要**が出てきました。そのための接続形態を*エッジコンピューティング*と言います。

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### IoTとエッジコンピューティングの関係は？

IoTの接続の形態として、エッジ側すなわち*データ収集IoT機器側*に、*コンピューティングサーバーおよび格納ストレージを配置*します。その接続形態をエッジコンピューティングと言います。わかりやすく言うと、*エッジコンピューティング*とは**IoTの配置・接続アーキテクチャの一種**を指します。

### 分散コンピューティングとは？

データの格納や保存を集約する形態を*集中型システム*と言います。同様に、データの格納や保存を分散する形態を*分散型システム*と言います。*エッジコンピューティング*では各IoTエッジデバイスを一定の**グループに分散して集約**しますので、*分散コンピューティングの形態*を取っています。

### IoTゲートウェイとは？エッジコンピューティングとの違いは？

各センサーは、アナログデータや入力形式が*多種多様*のため*個別に取込み方法が設定*されています。各センサー群からデータを収集してまとめてITで認知できるデータに変換する方式を、*IoTゲートウェイ*と言い**データ変換機能を持ったIoT機器**と言えるでしょう。IoTゲートウェイでは省電力プロセッサが搭載されているだけですから、*エッジコンピューティングの特徴*である**高速演算やデータ保存の機能**を*持っていません*。 

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2017年頃より*IoTのフレームワーク化*が盛んになっています。ここでいうフレームワークとは、異なるIoT機器の送受信の形式を定義し**相互利用を促進する**ものです。そのために実証実験(PoC)が進められています。その実証実験では概ね3点の**重要な課題**が出てきています。

1つ目は*通信コストの高さ*です。IoTではインターネットでデータを共有するために、常時接続の形式をとります。そのため、無通信の状態でも通信契約に基づいた*一定の費用が発生*してしまいます。

2つ目は*通信のレイテンシ(遅れ時間)の問題*です。IoT機器に何らかの応答をする場合、所定のレスポンス時間に応答が必要とされます。特にクラウドシステムにデータを格納する場合は、その遅れは*SLAとして保証されない*こともあります。

3つめは*セキュリティの問題*です。IoT機器から生成されるデータによっては生産管理データや、機密性の高い情報が含まれます。そのため*自社固有の情報となる機密情報*は、インターネット網を通した通信にによる**セキュリティリスク**が発生します。

エッジIoTサーバーは、エッジコンピューティングを支えるサーバーで*エッジサーバー*とも言います。IoTエッジ機器をグルーピングして設置し、直接IoTの全データをクラウドシステムに送るのではなく、*エッジIoTサーバー*が**データを格納・計算処理**します。この形式を*エッジコンピューティング*と言います。

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### エッジコンピューティングのメリットは？

エッジコンピューティングの*メリット*は、先ほどの**3つの課題に対処可能**なことです。具体的には、エッジIoTサーバーでデータを集約することにより、クラウドシステムに送信が必要な最低限の共有データのみをインターネットに送るので、*通信費用が圧縮*できます。また、IoT機器に必要なレスポンスをエッジIoTサーバーで行い*レイテンシの保証が可能*になります。同様に、不用意に機密データを送信することがありませんので*セキュリティが強化*されます。加えて、IoT機器管理やデータ保全も一括して対応可能なので、**運用コストが低減できる**でしょう。

### エッジコンピューティングのデメリットは？

*デメリット*としては、インテリジェントなサーバーをIoT機器に近いところに複数台設置するので、全体の**初期コストが増加する**ことが挙げられます。とはいえ、最終的な*運用コストは低減*できるので適正な配置を検討することで*対処が可能*です。

## エッジコンピューティングの活用例は？

エッジコンピューティングの活用のケースはどんどん増えてきています。同様に、*活用例が公表されること*でさらにその**適応が拡大**しています。*5Gによる高速・広帯域網*が整備されると、さらに**適応領域が広がる**と考えられます。ここでは具体的な活用例を見ていきましょう。

乗用車の*コネクテッドカー構想*は、5G通信網を活用した**エッジコンピューティングの例**です。自動運転をするためには*膨大な制御情報*が*センサー群から取込まれます*。そのデータを*車載コンピュータに格納。*車載コンピュータは自動運転の制御にも用いられますが、稼働データとして*基地局を通じて監視システムへ送られます*。

農業では*人手不足*もあり、IoTの活用が期待されています。広大な土地での*農作物の栽培*は従来*人手による目視と作業*が中心でした。現在は、*IoTによる温度管理*および*ドローンによる生育監視や農薬散布の適正化*等にIoTが活用されつつあります。エッジコンピューティングにより、*気象データや生育画像をAI分析*することで、必要最低限の作業で**収穫を最大化させる**ことが実証実験されています。今後その成果が実際の**農作業に活用されていく**でしょう。

生産管理では*生産システム*から*膨大な時系列データ*が送信されます。そのデータは品質の統計データとなりますので、*自社のノウハウを含む機密性が高い*ものです。したがって**情報流出のリスク回避**のため、各機器を取りまとめてエッジIoTサーバーがデータを*一括して取り込み格納・集計する*ことが増えています。また、近年*生産品・加工品を画像として取り込み、AI分析し品質を評価する*ケースが増えてきています。その場合もエッジIoTサーバーにより*画像パターンを分析する*のが**効率的な手法**です。

コンビニや店舗の無人化の実験が進んでおり、すでに*商用利用*もされてきています。店舗内では、RFID(無線タグ)に加えて*スマートフォンと連携した情報通信と監視カメラ*による*人物特定と、買い物手続き*に活用されています。データ収集に関しては、買い物のストレスを低減するために*通信のレイテンシを最小にする*必要があり、店舗ごとに*エッジIoTサーバ*が**稼働し運用を支えています**。

### エッジコンピューティングの今後の適用領域は？

エッジコンピューティングは*高速データ処理が可能*であるため、*異常検知*やよりリアルタイム性の高いレスポンス時間での*フィードバック処理*等にさらに**活用の場が広がる**でしょう。また、時系列データの格納により*統計処理やAI分析*への活用がより進んでいくでしょう。

特にエッジコンピューティングは、高速演算に加えて*画像処理エンジンを搭載できる*点に特徴を持っています。そのため、静止画によるアプリケーションから*動画*あるいは*3次元画像*によるアプリケーションに**利用範囲が拡大**しています。さらに、製造製品の状態をより*詳細に分析すること*や、画像診断による*品質検査*が可能となっています。同様に、橋梁やトンネルの老朽化検査のための*音響・画像テスト*や、防犯システムによる*不審者検知や追跡*も可能になってきています。以上のことから、エッジコンピューティングの適用領域は**一層拡大していく**と想定できるでしょう。

## エッジコンピューティングの考え方を理解しIoTの活用を進めていきましょう

IoTは、*5Gによる高速・広帯域網*を用いて*遠隔操作や遠隔監視*での**活用が進んでいきます**。*エッジコンピューティング*により効果的な*IoT機器の活用やデータ蓄積*がより**期待されています**。*我々の生活を支えるシステムへの採用例*が増えており、今後も拡大していくでしょう。ぜひエッジコンピューティングを利用した*設計・開発・構築のスキル*を高めて実際の場で活用していきましょう。

IoTエンジニアとは？その将来性を徹底解説！

エッジコンピューティングとは、IoTを活用したシステムの配置・接続形態を指します。エッジコンピューティングではインターネットの前段にコンピューティングサーバーを設置します。それによって従来生じていた通信コストやレイテンシあるいはセキュリティ面の課題解決が期待されています。

エッジコンピューティングはIoT機器とクラウドシステムの間でデータ処理を行うコンピューティングの方式の1つです

エッジコンピューティングではIoT機器に近い位置にエッジIoTサーバーを配置しデータの格納や計算を行います

エッジIoTサーバーがまとめてクラウドシステムにデータを書き込みことで通信コスト・レイテンシ・セキュリティ面の課題を解決します

エッジコンピューティングとは？そのメリットを解説！

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