普及段階を経て、IoTの活用は次の段階へと進みつつあります。このとき、エッジコンピューティングがIoT進化のカギを握るといわれているのはなぜでしょうか。エッジコンピューティングとは何か、IoTとエッジコンピューティングの結びつき、エッジコンピューティングがどのような場所で使われているのかをご紹介します。

注目が高まるエッジコンピューティングの重要性

これからの産業は、多くの分野でIoTが当たり前になっていくことが予想されます。その中で注目されるエッジコンピューティングとは、どのようなものなのでしょうか。

エッジコンピューティングとは

コンピューターネットワークにおいて、データセンターのようなクラウドを「中央」と表現することがあります。では、端(はじ)や縁(へり)、すなわち「エッジ」はどこを表すのでしょうか。それは、人の手が触れるスマートフォンやタブレットであったり、現場の最前線で活躍する産業機器であったりします。こういった、「エッジ」に近い場所でデータの処理を行う考え方がエッジコンピューティングです。

しかし、エッジコンピューティングでは、データの処理を行う場所をエッジ側に限定しているわけではありません。エッジコンピューティングは分散型のオープンITアーキテクチャであり、その最大の特徴は分散処理能力にあるとされています。

エッジ側でデータ処理を行うことで応答速度を向上させながら、速度の求められないデータはクラウド側に集積します。このように分散処理を行うことで、データの持つ価値を最大化しデータごとに求められる活用方法を最適化していく、それがエッジコンピューティングの目的です。

IoTに精度をプラスするエッジコンピューティング

エッジコンピューティングは、IoTを次の段階へと推し進めるために必要不可欠な技術といわれています。エッジコンピューティングによりIoTにはどのような変化がもたらされるのでしょうか。

もっともわかりやすい効果は、情報のリアルタイム性が向上することです。データをクラウドまで送信し処理を行い、また受信するには、数百ミリ秒から数秒のタイムラグが発生する可能性があります。センサーが高度化し精度の高いデータが送られるようになったとしても、データ処理にタイムラグがあると機器の応答は鈍化し的確な動作ができません。エッジコンピューティングでは必要なデータをエッジ側で処理することで、タイムラグを少なくしリアルタイムな応答を可能にします。

エッジコンピューティングは、トラフィックの最適化というメリットにもつながります。IoTの普及により膨大なデータが送受信されるようになり、今後もさらにデータ量は膨らんでいくと考えられます。これをすべてクラウドに集約させるとデータの渋滞が発生します。エッジ側にも処理を分散させることでデータ渋滞を回避し、通信コストも削減可能です。

また、情報セキュリティが強化されるという点も、エッジコンピューティングのメリットのひとつです。エッジ側でデータを処理することで外部との通信量は減ります。これは外部からの攻撃にさらされる可能性を低くし、漏洩リスクも低減されます。

さらに、事業継続計画としてもエッジコンピューティングは有効といえるでしょう。エッジ側で必要なデータを取り扱っていれば、クラウドがダウンしても稼働を継続できます。分散処理能力がエッジコンピューティングの特徴とされる通り、データを分散しておくことはリスクも分散させることになり、事業の継続可能性を高めます。

エッジコンピューティングとIoTが結びつくことでこれらのメリットが生まれます。これらは、データの精度、機器の精度、ひいては企業としての精度を高め、情報の可視化だけに使われがちなIoTを次の段階へと推し進めるのです。

エッジコンピューティングの活用事例

このように多くのメリットが生み出されるエッジコンピューティングは、実際にどのような場所で活躍しているのでしょうか。その事例をいくつかご紹介します。

音で故障を察知する環境センシング

熟練の技術者は、稼働している機械の音を聞いて故障の前兆があるかどうか、メンテナンスの必要があるかを察知する場合があります。実際に正確な指標として表すことが難しい判断基準ですが、こういった「現場のカン」によって日本のものづくり技術は支えられてきた面もあります。

このような、熟練技術者に属人化している設備・機器の保全に関するノウハウを、デジタル化によって継承していくことは日本のものづくり産業における課題でもあります。

それを可能にするため、異音を検知して故障の前兆を知らせるソリューションが開発されています。マイクにより稼働音を収集し、異常度を算出。このデータはクラウドに集約・蓄積され、ビッグデータ解析・機械学習に使われると同時に、遠隔監視を行う部署へと送られます。

この中で、稼働音収集から異常度算出までの処理にエッジコンピューティングが導入されています。エッジ側で異常を検知でき、低遅延で高度な処理を可能にしています。

リアルタイムな気象予測シミュレーション

エッジコンピューティングが持つ分散処理能力は、地域ごとに異なる観測データをリアルタイムに処理することには非常に適しています。その可能性から考えられたのが、気象予測シミュレーションです。

ある地点での気象予測精度を上げるためには、予測を行う範囲を細分化する必要があります。しかし、細分化が進めば進むほど、データセンターに送られるデータ量は膨大になっていきます。この通信量にはコスト面・速度面・処理能力面で限界があり、それにより予測範囲の細分化にも限界がありました。

しかし、エッジコンピューティングを導入することでその限界を超えることができます。細分化した範囲ごとにエッジで処理を行い、広域予測に必要なデータをクラウドへと送信することで、必要な予測が必要な場所で使えるようになるのです。

エッジコンピューティングにより、その地点における高精度でリアルタイムな気象予測が可能となる日も近いかも知れません。

農業をドローンとロボティクスで効率化

エッジコンピューティングは農業分野でも活用の可能性が拡大しています。

従来、果実の収穫作業は、収穫時期かどうかを人が目で見て判断するために現地に足を運んで巡回する必要がありました。この作業を、人に変わってドローンやロボットが行うことシステムが実用化されています。

カメラとAIによる画像認識を搭載し、取得した画像をエッジコンピューティングによりAIが識別、実の色や形状から熟度を分析し、葉の色や形状から害虫病を検知します。また、これらを総合して、活動範囲内での収穫可能数を可視化し、最適な収穫時期を予測することも可能です。

この処理にはエッジコンピューティングが応用され、エッジでの画像識別とクラウドでのデータ解析を分けることにより、ロボットのスムーズな稼働を実現しています。

スタッフの行動分析で店舗運営を最適化

コンビニエンスストアのような小規模店舗では、1人のスタッフが複数の内容の業務を担当しなければなりません。品出しや検品、レジ業務、場合によっては調理業務も担当します。そのため、店内の1ヶ所にとどまらずに頻繁な移動が必要です。

こういった、スタッフの店内移動を効率化するため、スタッフの行動を分析し店内配置を最適化するソリューションが開発されています。店内に配置したカメラの映像は店内のコンピューターに送られ、エッジで人物の特定を行い追跡撮影します。これにより、スタッフがどのような動きをしているかのデータをクラウドに蓄積、データ解析により最適な動線を実現できる店内配置を算出します。

この技術はスタッフだけでなく、どのような商品陳列にすると購買行動が促進されるかといった客の購買行動にも応用可能です。こういった利用方法には、抽出した人物データについて、個人を特定する要素が残らないようにする仕組みが課題となります。

稼働状況をリアルタイム制御するスマートファクトリー

多くの分野でIoTとエッジコンピューティングを使ったシステムが開発されているなかで、もっとも急速な進化を続けているのが、製造業の分野、特にスマートファクトリーです。

スマートファクトリーは、あらゆる機器やセンサーがネットワークに接続されスマート化された工場です。これにより稼働状況が可視化されるだけでなく、生産管理面における予測や修正、物流面における在庫管理や入出庫管理など、あらゆる情報がすべてつながり連動します。

さらに、生産ラインに配置された人の動きを映像によりセンシングし、異常な行動をチェックすることで人為的ミスを予防するシステムが導入されている工場もあります。

こういった、膨大なデータの処理とリアルタイムな応答が必要なスマートファクトリーにとって、エッジコンピューティングはもはや必要不可欠な技術となっています。

より精度が求められる時代へ

このようにエッジコンピューティングはIoTと結びついて様々な場所で使われています。製造現場ではIoTによりさまざまなものの「見える化」が実現していますが、IoT活用は次の段階へと進みつつあります。それは、「収集したデータをどのように活用するか」というIoT活用の第2段階です。このとき、データのリアルタイム性を損なわずに精度の高い処理を行うために、エッジコンピューティングが必要とされています。エッジコンピューティングはこれからのIoT活用に欠かせない技術となっていくでしょう。

 

参考:

© 2020 Stratus Technologies.