クラウドAIとは？エッジAIとの違いや活用事例やメリット・デメリットを解説

クラウドAIは、近年発達している技術のひとつです。自社への導入を検討している企業も少なくないでしょう。しかし、「そもそもクラウドAIとは何か」「どんなメリット・デメリットがあるのか知りたい」という方も多いかと思います。

この記事では、エッジAIとの違いを解説し、メリット・デメリットや活用事例と利用されているAIカメラをご紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

クラウドAIとは？

クラウドAIは、AI機能をクラウド環境に統合したシステムやサービスを指します。このようなクラウドベースのAIサービスを活用すると、企業は独自にAIシステムを構築する必要がなくなります。

インターネットを通じて大量のデータをやり取りし、クラウド上で動作するAIはデータの分析や予測を行うことができます。

一方、「エッジ = 端」という名の通り、カメラや車などの端末側に搭載されたAIのことを「エッジAI」といいます。

近年は多くの企業がクラウドAIを採用するようになっています。クラウドAIが普及する以前は、企業がAIを開発し運用するには、自社の施設内にサーバーなどの設備を備えたオンプレミス環境の構築が必要でした。しかし、この方式はコストが高いという大きな欠点がありました。

経済的な面での負担が少ないクラウドAIは、現代において様々な業界で関心を集めています。

クラウドAIとエッジAIの違い

クラウドAIとエッジAIは、AIがデータ分析を行う場所において違いがあります。クラウドAIの場合、データの分析はクラウド環境内で完結します。これに対して、エッジAIはクラウドでの学習を経た後、分析や推論の実行を端末側で行います。

そのほかについては下記の表にまとめましたので参考にしてください。

	クラウドAI	エッジAI
データ処理を行う場所	クラウド上	端末側 （学習（※1）はクラウド上）
データ処理能力	大容量データを高度かつ複雑に処理できる	大容量データを高度かつ複雑には処理できない
情報セキュリティ	インターネットを経由するため不正アクセス・情報漏えいの危険性が高い	データ管理を端末内で行うので不正アクセス・情報漏えいの危険性は低い
リアルタイム性	インターネット経由で処理するためタイムラグが生じる	推論（※2）を行うのは端末内のためリアルタイムで判断可能
通信量	多い	少ない

クラウドAIのメリット

クラウドAIには数々のメリットがあります。ここではクラウドAIのメリットについて詳しく解説していきます。

高度な処理能力

クラウドAIは、大規模なデータセットを扱う複雑なタスクを効率的に処理する能力が特徴です。前述したエッジAIのように、スマートフォンやパソコンのような小型デバイスにもAIを組み込むことは可能ですが、これらのデバイスでは大量のデータを扱う複雑な処理を実行するのは困難です。

一方で、クラウドAIを用いると、クラウド環境内でデータの集積や分析を行うことができます。これにより、大量かつ複雑なデータセットを扱う際にも高度な処理を実現することが可能です。

設備投資の軽減

自社の設備のみでAIシステムを設置し運用するには、高性能な機器が求められます。しかし、クラウドAIの活用により、自社のオンプレミス環境での運用や管理の必要性がなくなります。学習や推論処理はクラウド上で行われます。そのため、高性能なサーバーを自社で持つ必要はありません。

しかし、クラウドAIでデータの送受信を行う際、インターネットを介するため、安定したインターネット接続が重要です。既にサーバーや端末を持っている場合は、クラウドAIの導入によりこれらのシステムへの負荷を減らすことが可能です。

クラウド上のデータサンプルの活用

AIの性能を最大限に引き出すためには、大量のデータに基づいて学習を行う必要があります。AIシステムをゼロから構築する際には、まずデータの収集と学習プロセスが必要です。しかし、クラウドAIを採用すると、クラウド上に既に存在する豊富なデータサンプルを利用できます。

この利点により、すぐにデータ分析を開始することが可能になります。さらに、既存のクラウド上のデータサンプルに加えて自社で集めたデータを組み合わせることで、より詳細で有益な分析が実現できます。

コストと労力の削減

AIを初めて導入する方々や、試験的にAIを使用したい場合、コストと労力を最小限に抑えることが望ましいでしょう。クラウドAIの導入では、高性能なパソコンやサーバーを用意する必要がないため、初期投資の削減が可能です。

さらに、クラウドAIは既に一定量のデータで学習済みで提供されるため、AI開発の専門知識を持つ人材を採用する必要もありません。クラウドAIの使用中に問題が発生した場合、サービス提供者がサポートを行うため、自社で専門の管理者を配置する必要もなく、人件費や労力の節約につながります。

システムの拡張性

クラウドAIは、下記の表のようにシステムの拡張性に優れています。

【クラウドAIで実行できる操作】

スケールイン	一時的にサーバーの稼働台数を減らすこと（システムを最適化する）
スケールアウト	一時的にサーバーの稼働台数を増やすこと（全体のスペックを向上させる）
スケールアップ	メモリやハードディスクを増設することCPUをハイスペックなものに交換すること
スケールダウン	一時的にメモリやCPUのスペックを下げること

このように、クラウドAIはデータ処理の負荷に応じてサーバーのスペックを調整できます。そのため、ビッグデータ解析や高度な計算にも問題なく対応可能です。

クラウドAIのデメリット

メリットの多いクラウドAIですが、デメリットもいくつかあるのでしっかりと把握しておきましょう。

ここからは、クラウドAIのデメリットを解説していきます。ぜひ検討する際の参考にしてください。

インターネット接続が必要

クラウドAIを活用する際には、インターネット接続が必須条件となります。クラウドと端末間で大量のデータを送受信する必要があるため、オフライン環境ではクラウドAIのサービスを利用することができません。

ですので、クラウドAIを使用する際には、インターネットの通信速度や安定性が非常に重要です。わずかな遅延が大きなトラブルに繋がる可能性があるため、高い通信速度と安定性を必要とする業務やサービスにはクラウドAIの利用が適していない場合があります。

通信が遅延する可能性

クラウドAIの通信では、データの量に比例してタイムラグ（遅延）が発生する可能性があります。データが多ければ多いほど、遅延のリスクが高まる傾向にあります。

通常、このタイムラグは目立たない程度ですが、最小限の遅延も許容できないような業務やサービスの場合、クラウドAIの利用を避ける方が賢明です。特にリアルタイム性が求められる状況では、遅延が重大な問題を引き起こす可能性があります。

セキュリティリスク

クラウドAIを利用する際にはセキュリティ上のリスクに特に注意が必要です。クラウドAIサービスは提供事業者に大きく依存しているため、システムの不具合や障害が発生した場合、事業者の対応を待つことになります。

さらに、インターネットを介したデータの送受信のため、ウイルス感染やデータ漏洩などのセキュリティリスクが常に存在します。このため、個人情報やその他の機密データを処理する際には特に慎重な対応が求められます。安全性を確保するためにも、利用しているクラウドサービス事業者のセキュリティ対策や内容を必ず確認しましょう。

通信コストの増加

クラウドAIは、端末とクラウド間で大量のデータをやり取りするため、通信コストが増加する可能性があります。これに対し、AIの運用や管理にかかるコストは、クラウドAIを活用することで削減できる傾向にあります。そのため、導入の際にはこれらのコストバランスを総合的に考慮することが重要です。

特にビッグデータの解析を計画している場合、通信コストの影響はより顕著になる可能性があるため、コストの面で十分な理解と計画が必要です。通信コストと運用コストのバランスを見極めることが、効果的なクラウドAI導入の鍵となります。

クラウドAIの活用事例

近年、多くの企業でクラウドAIが活用されています。

ここでは、さまざまな業界のクラウドAI活用事例を紹介しますので参考にしてください。

小売業における顧客行動分析

小売業では、商品が「いつ」「何が」「何個」売れるかなどの予測したうえで、仕入れ・販売を行う必要があります。以前までは、エクセルなどに入力したデータや過去の経験から顧客行動を分析する必要がありました。

しかし、クラウドAIを利用すれば天気・気温・時間帯をはじめ、防犯カメラの映像データを用いた人流解析など、さまざまなビッグデータから精度が高い予測を導き出せます。

適切な仕入れや陳列、動線設計をAIで導き出せれば、余剰在庫を抱えるリスクを軽減できるので、安定した経営につなげることが可能です。

自動運転車両のナビゲーションと安全性向上

近年、自動運転技術が発展していますが、安全かつスムーズな運転を行うためにクラウドAIが活用されています。たとえば、膨大な交通データを学習させれば、最適なルートを導き出すことが可能です。

また、接触事故などを防ぐには瞬間的な判断が求められます。その点、タイムラグが生じるリスクがあるクラウドAIは不向きです。そこでエッジAIが活躍します。リアルタイム性に優れているエッジAIも併せて利用すれば、安全性が高い自動運転を実現可能です。

ヘルスケアにおける患者診断支援

ヘルスケア業界では、クラウドAIを活用した診察を行う病院・クリニックが増えています。たとえば、ビッグデータからの類推によって患者の疑われる病名や治療法を導き出すことが可能です。

近年、医師不足が深刻な問題となっています。そのため、医師が不足している地域では専門外の診察を行うケースは少なくありません。その際、過去の膨大なデータを学習しているクラウドAIを利用すれば、専門外でも精度が高い診察を行えます。

製造業における生産ライン最適化

製造業の生産ラインでの検品でもクラウドAIが活用されています。良品の色や形などの特徴を学習することで、不正・不良品を正確に判別可能です。

以前まで生産ラインの検品は目視で行われていましたが、集中力の低下によって精度に問題がありました。クラウドAIを利用すれば素早く正確に検品できるため、精度向上・人件費削減につなげられます。これにより、生産ラインの最適化が可能です。

金融業におけるリスク管理

金融業界でもクラウドAIが普及しています。

たとえば、銀行では不正送金の防止や返済遅延の可能性がある人を予測してリスク管理を行うことが可能です。融資の審査でもAIが活用されており、申し込み者の情報をもとに貸付限度額などを割り出せます。

農業における作物のモニタリングシステム

農業分野では、作物の管理でクラウドAIが活躍しています。AIに温湿度や作物の成長条件・過程を学習させれば、人が管理するよりも適切に作物を育てることが可能です。

農業でクラウドAIを活用すれば、専門知識がない人でも農業ができるようになります。高齢化による農業の人手不足解消にもつなげられるでしょう。

クラウドAIの課題と今後

前述したとおり、たくさんのメリットがあるクラウドAIですが、課題と今後どうなっていくのかについて解説しますので参考にしてください。

技術革新による機能拡張

クラウドAIの技術は日々発達し、機能の拡張性も向上しています。そのため、導入後でも必要に応じて機能を拡張することが可能です。

たとえば、GoogleはAI開発プラットフォームである「Vertex AI」の機能拡張に力を入れており、画像生成が得意な「Imagen」に「スタイルチューニング」という新機能を追加しました。

この新機能により、ユーザーは自社のデザインスタイルを学習して、生成するイメージの仕様を自社向けにチューニング可能です。

プライバシー保護技術の進化

クラウドAIはインターネット経由でデータの送受信を行います。そのため、ウイルス感染や情報漏えいのリスクがエッジAIよりも高いです。

しかし、近年はプライバシー保護技術が向上しており、セキュリティ上のリスクは以前より低くなっています。

各サービス事業者もプライバシー保護技術の強化に取り組んでいるので、今後さらにセキュリティの向上が期待できるでしょう。

エッジAIとの融合

たくさんのメリットがあるクラウドAIですが、タイムラグが生じるなどデメリットもあります。しかし、エッジAIと併用すればタイムラグの問題を解消可能です。

このように、クラウドAIとエッジAIのメリットを取り入れたシステムを構築すれば、より便利で効率的なシステムを構築できます。

クラウドAIのデメリットを解消した「Safie One（セーフィー ワン）」

クラウドAIを取り入れたサービスは、各メーカーからさまざまなものが提供されています。しかし、クラウドAIには前述したようなタイムラグの発生や処理速度が遅いというデメリットがあります。このクラウドAIのデメリットを解消したAIがエッジAIです。

エッジAIを搭載したクラウドカメラ「Safie One」は、PC・スマホでいつでも映像を確認でき、店舗の状況をリアルタイムでモニタリングすることが可能です。

ここではエッジAIを搭載したサービスについて解説します。

人数推移を把握できるアプリケーション「AI-App 人数カウント」

「AI-App 人数カウント」は、「Safie One」の有料オプションで、画像解析による人検知ができるAIアプリケーションです。オペレーション分析やマーケティングに役立てることが可能。「AI-App（人数カウント）」を活用すれば、時系列で人数推移を可視化でき、エリアごとの立ち入り人数のデータ計測もできます。

時系列で人数推移を可視化

「AI-App（人数カウント）」には「通過人数カウント」のアプリがあります。設定した検知エリアに対して、時系列で通過した人数の推移を可視化できるのが魅力です。人数は自動集計され、グラフやデータをダウンロードできます。

通過人数カウントで集計したデータを活用すれば、集客力・販売力、業務効率の改善につなげることが可能です。たとえば、商品入れ替えやイベントなどによる人数の変化を可視化するのに役立ちます。

エリア毎にデータ計測

「立ち入りカウント」アプリでは、入り口や特定の棚など、エリアを設定して出入りした人数をカウントできます。たとえば、レジ前の混雑状況を検知して、人員の配置を最適化することが可能です。

また、エリア毎の滞留率も計測できるため、どこに人が集まりやすいかデータを活用して分析できます。

目的にあったAIの導入を検討しよう

クラウドAIは、クラウド上でデータの分析や予測を行うことができる優れた技術・サービスです。しかし、タイムラグが生じる可能性があるなど、注意しなければならない点もあります。そのため、状況や目的に応じてエッジAIと併用するのがおすすめです。

本記事では、クラウドAIとエッジAIの違いやメリット・デメリット、活用事例をご紹介しました。

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