自動車から農業まで：エッジコンピューティングの7つの実際の使用例

エッジコンピューティングの目的の一つは、ITリソースの使用とレイテンシーを削減しながら、クラウドコンピューティング、人工知能、ビッグデータ処理の利点を提供することです。

大きく分けて、エッジコンピューティングは、クラウドシステムに送られるデータ量とその分析をリアルタイムで最適化するものです。IoT（Internet of Things）に依存することが多く、センサーからデータを収集し、クラウドに送るのではなく、エッジでデータを残して分析するのです。

この技術は、自動車、工場、スマートシティなど、さまざまな分野ですでに多くの実例を見ることができます。

病院とレントゲン

医療分野は通常、この技術の典型的な使用例として話題になることはありませんが、エッジコンピューティングはすでに患者のデータを分析し、より迅速な対応を提供するために利用されています。

ロンドンのいくつかの病院と米国のいくつかの病院では、nVidiaが開発した放射線分野専用のツールを使用しており、これらの診断テストから得られる何百万ものデータを分析することができます。

このアプローチには、病院がカスタマイズしてデータを取り込むことができるAIプラットフォームも含まれています。境界線上にいることで、病院は診断テストで見つかった異常の特定に必要な時間を数時間から数分に短縮することができます。

自律走行車への道

自律走行車の前に、コネクテッドビークルには多くのステップがあります。特に安全性を確保するために、リアルタイムで大量のデータを処理し、分析することが求められる産業の一つです。

自律走行車業界で標準になろうとしているC-V2X通信プロトコルはこのために設計されたものですが、エッジコンピューティングはこれを完璧に補完することができるのです。

ノキアは、テレフォニカ・エスパーニャ、シート、フィコサ、SICEとともに、同社のエッジコンピューティングプラットフォームであるMEC（マルチアクセス・エッジコンピューティング）をサポートし、C-V2Xユースケースのパイロットデモを実施しました。試験運用では、コネクテッドカーがコネクテッド信号機から信号の変化についてリアルタイムで警告を受けるとともに、ドライバーの視線の先にいる歩行者についてリアルタイムで車両に警告を送りました。

ノキアは、この技術によって20ms以下のレイテンシを実現し、柔軟な展開モデルを提供できると約束しています。

工場現場からインダストリー4.0へ

工場もエッジコンピューティングとIoTの典型的な例で、特にインダストリー4.0コンセプトに関連しています。

マイクロソフトは、IoTのデータ転送を改善するARMとの提携から、スマート工場向けの新しいクラウドプラットフォームまで、このニーズに応えようとするテクノロジー企業の好例を見ることができます。

この分野でエッジコンピューティングを活用した成功例として、日本の電機メーカーである株式会社ダイヘンが挙げられます。この技術を導入する前、同社の生産工程では、すべてが正しく機能していることを確認するために、200以上の手作業による検査が必要でした。これは総製作時間の30％を占めています。

同社は、工場にセンサーを追加装備し、エッジコンピューティングを活用したリアルタイム分析プラットフォームを導入することを決定しました。そうすることで、年間5,000時間以上のデータ入力の手間を省くことができたとしています。

しかし、そこまでする必要はありません。スペインでは、ゲスタンプ社の工場が最近、5Gやデジタルツインなどの技術を導入するために改修されました。また、エッジコンピューティングを搭載しており、産業機器の稼働中に発生するデータをリアルタイムで取得し、処理することができるという。

農業の垂直化・効率化

農業のような伝統的な分野でも、エッジコンピューティングは適切なデータを収集し、それを使って計画を最適化するために利用されています。

最大のメリットは、土壌、天候、湿度、温度の状態から、酸度やpHレベルまで、農作業のさまざまな側面を遠隔で監視できることです。

屋内垂直農法と持続可能な農業の企業であるAeroFarm社は、この技術を使って、生産に新たなレベルの精度と生産性をもたらしています。

屋内の垂直農園では、エアロポニック栽培システムのセンサーとカメラが、湿度や栄養分、光や酸素などあらゆるデータを収集します。そのセンサーが動作環境と生育環境のデータを取得し、エッジコピューティングに送信して分析します。

AeroFarmsは、植え付け、発芽、栽培、収穫、包装といった農業の各段階において、種からパッケージまでのトラッキングを改善するプロジェクトを進めています。課題は、位置情報の履歴、作業員のやり取り、衛生管理記録など、他のデータも考慮することです。AeroFarmsは、この技術を使うことで、作物の味、食感、色、栄養、収穫量を改善できると主張している。

公共安全

ほとんどの都市では、公道上に監視カメラが設置されています。これらの設備は膨大な量のデータを生成し、そのリアルタイム解析には膨大なコンピューティングパワーを必要とします。

アトランタやチューリッヒのように、IPカメラを使い、その情報を他のセンサーで収集した情報と組み合わせる方向に進んでいる都市もあります。これらのデータはすべてエッジコンピューティングで分析され、警察による容疑者の特定を可能にします。

米国の都市の場合、エッジコンピューティングは、交通、歩行者、自転車、駐車場などに関連する大規模なデータセットを分析しています。これらの情報をもとに、犯罪の減少だけでなく、モビリティの向上も目指しています。