エッジコンピューティングとは？活用するメリットと課題について詳しく解説

IT分野に関わる人であれば、エッジコンピューティングという言葉を聞いたことがあるでしょう。近年、IoTなどの技術が発達していく中、エッジコンピューティングの重要性も高まっているといえます。

今回はエッジコンピューティングについて基本から理解したい人、今後活用したいと考えている人に向けて、エッジコンピューティングの概要、クラウドをはじめとした他の技術と関係、活用のメリットなどを解説します。

また、エッジコンピューティングを担うIoTエンジニアについても触れるため、IoTエンジニアに興味がある人にも有益な内容として活用していただけるはずです。ぜひお読みください。

ここではエッジコンピューティングとは何か、基本的な概要に加え、クラウドコンピューティングといった関連性のある技術について解説します。

エッジコンピューティングとは、現場のデータを収集する末端機器（センサー、カメラなど）から物理的に近い位置でデータ処理を行う考え方のことです。エッジコンピューティングのエッジが「縁（ふち）」という意味であることからも、システムの周縁部で動く仕組みであることがわかります。

膨大なデータが発生するIoTの領域では、通信の高速化やネットワークの負荷を軽減する上で欠かせない技術です。IoTは製造業をはじめとして幅広い業界で活用が進んでいますが、エッジコンピューティングもIoTと同様にあらゆる分野で活躍する技術といえるでしょう。

クラウドコンピューティングは、エッジコンピューティングと同じ文脈で語られることの多い概念です。ここでクラウドコンピューティング、つまりクラウドの意味についておさらいしましょう。

クラウドとは、簡単に表現すると「自前でハードウェア及びソフトウェアを準備せず、オンデマンドでITサービスを利用する」という考え方のことです。クラウドを前提としたシステムでは、基幹となるインフラをデータセンターなどに集約して全体管理するケースが多いです。

しかし、近年はIoT技術の発達によってシステムで扱うデータが膨大になり、ネットワークの負荷が高くなってしまうことが増えました。そこで、センサーなどのIoT機器から物理的に近い位置でデータを処理することが求められるようになり、エッジコンピューティングが広がったのです。

このことから、クラウドとエッジコンピューティングは相互を補完し合う関係にあるといえるでしょう。

ここでは、エッジコンピューティングと関連性の深い技術である5GとIoTについて解説します。

5Gとは「第5世代移動通信システム」の略称であり、スマートフォンをはじめとした通信機器で利用される規格です。5Gでは通信の高速化、大容量化を実現できるため、リアルタイムでの通信が必要となる自動運転、VRなどの基幹技術として注目されています。

エッジコンピューティングがデータの高速処理を担うのに対し、5Gは高速なネットワーク環境を提供するため、システム全体で見ると両者は補完し合う関係にあるといえるでしょう。

IoTはInternet of Thingsの略称であり、「モノのインターネット」と呼ばれる概念です。IoTではセンサーなどの機器から膨大なデータを収集し、リアルタイムで処理することが求められます。

クラウドで構成されたIoTでは、現場で収集したデータをクラウド側に転送するため通信の遅延が発生していました。そこで注目されたのがエッジコンピューティングです。

エッジコンピューティングによって、現場から近い場所でのデータ処理が可能となり、さらなる性能向上が期待できるようになったのです。

クラウド、IoT、5Gといった現在進行形で普及が進む技術と関係が深いエッジコンピューティングですが、現在はどのような状況なのでしょうか。

国内におけるIoTインフラの市場は、年間10%を超える勢いで拡大しています。特にエッジコンピューティングは、今後もクラウドで扱われるデータ量の増加により2030年までは市場の拡大が続くと見られているのです。

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  参照元：国内エッジインフラ市場予測を発表 │ IDC Japan株式会社
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  参照元：エッジコンピューティングの世界市場（2022-2030年）：市場予測（コンポーネント・用途・企業規模・産業）・COVID-19の影響・地域的展望・成長の潜在性・市場シェア │ 株式会社グローバルインフォメーション

エッジコンピューティングを活用することで、具体的に何ができるのでしょうか。ここでは、代表的な事例をいくつか紹介します。

現在、最もIoTが活用されている領域の一つが製造業です。特に工場においては、生産管理、品質管理設備保全など広い用途でIoTが使われており、エッジコンピューティングも重要な役割を果たしています。

工場では多様かつ大量のデータが発生し続けるため、これらのデータを全てクラウドで処理すると、通信の遅延が発生しリアルタイムでの状況把握ができなくなります。

エッジコンピューティングを活用することで、即時性が求められるデータは工場内で処理できるようになり、システム全体の性能向上につながるでしょう。

近年研究が進められている自動運転においても、エッジコンピューティングは必須の技術です。

自動運転では走行経路上にある障害物を画像から瞬時に認識し、適切な方向転換を図る必要があります。車両内部にエッジコンピューティングの仕組みを備えることで、画像データをリアルタイムで分析することが可能です。

また、エッジとなるデバイスについても小型かつ高性能に進化しており、複雑な画像分析を可能にするGPU（画像処理半導体）が搭載されるようになっています。

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  参照元：自律走行に伴うエッジコンピューティングの進化 │ アクシオン

近年は慢性化する人手不足から店舗を無人化する試みが各所でなされていますが、ここでもエッジコンピューティングが活躍します。無人化された店舗では、来店客の認識や購入品の決済などを行うために、カメラから収集した画像を認識してリアルタイムで処理する必要があります。

無人店舗においても自動運転と同様にGPUがエッジデバイスとして活用されており、人手に頼らない円滑な店舗オペレーションを実現しているのです。

ここでは、エッジコンピューティングの担い手となるIoTエンジニアについて解説します。

IoTエンジニアは、IoT技術の導入や開発を担う職業です。IoTに関する広い知識とスキルが求められることから、常に最新技術について学習することが求められるでしょう。

IoTエンジニアには、IoT機器の扱いやプログラミングに留まらず、システムを構成するネットワーク、クラウドも含めた総合的なスキルが求められます。しかし、全てのスキルに精通している必要はなく、不足している部分については各分野の専門家に協力を仰ぐことが重要です。

• IoTデバイスの操作
• ネットワーク
• データ分析
• プログラミング言語（Python, Javaなど）

あらゆる分野でリアルタイムでのデータ処理が求められる現代においては、IoTの重要性も高まっています。そのため、IoTエンジニアへのニーズは今後も増えていくと予想されるでしょう。

日本においてIoT産業はまだ発展途上であり、十分なスキルを持ったIoTエンジニアが不足しているのが現状です。また、年齢次第ではあるものの、未経験での求人もあるため、IoTエンジニアは今後も目指せる職業だといえるでしょう。