2022 年は世界情勢が常に流動的であり、テクノロジのトレンドには停滞したものと加速されたものが混在していました。サプライ チェーンの課題、労働力不足、経済の不透明さなどにより、企業は新しいテクノロジ向けの予算を再検討する必要がありました。

多くの組織にとって、AI は業務の効率化、差別化、自動化、コスト削減をもたらし、多くの不確実性に対する解決策になると考えられています。

これまで、AI はほぼクラウド上のみで運用されてきました。しかし、ストリーミングされるデータの多様化が進み、そのデータがエッジにあるセンサーから絶え間なく生成されています。これらのデータにはリアルタイムの推論が必要であるため、より多くの AI の展開がエッジ コンピューティングに移行しています。

空港、店舗、病院などに、AI は先進的な効率性、自動化、さらにはコスト削減をもたらします。こうした理由から、昨年はエッジ AI の採用が加速しました。

2023 年も同様の困難な環境が予想され、以下のようなエッジ AI のトレンドが進むことになるでしょう。

1. ROI の高い AI ユース ケースに注目が集まる

投資利益率 (ROI) はテクノロジを購入する上で常に重要な要素です。しかし、企業はコストを削減して競争上の優位性を得るための新しい方法を模索しているため、AI プロジェクトがさらに一般的になることが予想されます。

数年前、AI は実験的なものと見なされることが多かったですが、IBM の調査によると、現在では企業の 35% がビジネスで AI を使用し、それ以外にも 42% の企業が AI 導入を検討しているとされています。特に、エッジ AI のユース ケースは、効率向上とコスト削減を実現するため、新たな投資を集中させるにふさわしい分野です。

例えば、スーパーマーケットや大型小売店では、盗難や人為的ミスによる損失を減らすために、自動精算機の AI に多額の投資を行っています。98% の精度でエラーを検出できるソリューションを使用すると、企業はわずか数か月という短期間で投資を回収できます。

AI による工業用検査でも投資の回収がすぐに可能で、工場ラインで人間の検査担当者を強化することができます。合成データを用いて AI を強化することで、はるかに高速に欠陥を検出することが可能になり、手動では認識できない様々な欠陥に対処することができます。その結果、より多くの製品を、より少ない偽陰性または偽陽性で検出できるようになります。

2. 人間とマシンのコラボレーションが拡大

エッジ AI での実現はほど遠いユース ケースと考える人も多いですが、インテリジェント マシンや自律型ロボットの使用が増加しています。即日配達のニーズを満たす自動化された流通施設から、食料品店での食品の流出や在庫切れを監視するロボット、生産ラインで人間と一緒に作業するロボット アームまで、これらのインテリジェント マシンはさらに一般的になりつつあります。

Gartner によると、ロボティクスやインテリジェント マシンの使用は今後 10 年間で大幅に増加すると予想されています。「インテリジェンス、社会的相互作用、人間拡張機能におけるスマート ロボットの進歩により、2030 年までに人間の 80% (現在は 10% 未満) が日常的にスマート ロボットに関与するようになるでしょう。」(Gartner、『Emerging Technologies: AI Roadmap for Smart Robots — Journey to a Super Intelligent Humanoid Robot』、G00761328、2022 年 6 月)

このような未来が実現するために 2023 年に注目すべき分野の 1 つは、人間とマシンのコラボレーションへの支援です。プロセスが自動化されることでロボットの長所とロボットが実行する反復動作を活用できるようになり、人間は人間のスキルにより適した、専門的なタスクや手先の器用さを必要とするタスクを実行することができます。2023 年には、労働力不足とサプライ チェーンの問題を緩和する方法として、組織がこのような人間とマシンのコラボレーションへの投資を増やすことが予想されます。

3. 安全性のための新しい AI ユース ケース

人間とマシンのコラボレーションのトレンドと関連があるのが、AI の機能安全です。これは最初に自動運転車両で見られましたが、今ではさらに多くの企業が AI を使用して産業環境に事前的かつ柔軟な安全対策を追加しようとしています。

従来、機能安全は産業環境で二元的に適用されてきました。安全機能の主な役割は、何らかの事態が発生した際に、即座に対応することで機器に損害や損傷が起こらないようにすることです。一方、AI は状況認識と共に機能して事態の発生を予測します。これにより、AI は将来の安全性に関わる潜在的な事態に関するアラートを事前に送信し、事態が発生する前に防止することができるため、産業環境での安全面にかかわるインシデントや関連するダウンタイムを大幅に削減できます。

安全における AI の使用を定義する新しい機能安全規格が 2023 年に開始される予定であり、工場、倉庫、農業のユース ケースにおいて、早期に採用される可能性があります。AI による安全の採用を目指す最初の分野の 1 つは、作業員の姿勢検出、落下物防止、個人用保護具の検出など、作業員の安全性の向上に重点を置くことになるでしょう。

4. IT 部門はエッジでのサイバーセキュリティを重視

サイバー攻撃は 2021 年に 50% 増加し、それから衰えることはありません。そのため、サイバー攻撃は IT 組織にとって最大の焦点となっています。エッジ コンピューティングは、特に AI のユース ケースと組み合わせると、従来のデータセンターやそのファイアウォールの外に攻撃対象領域を広げてしまうため、多くの組織でサイバー セキュリティのリスクが高まることになるでしょう。

製造、エネルギー、運輸などの業界のエッジ AI では、IT 部門は、これまで運用技術部門が管理していた環境にセキュリティ領域を拡大する必要があります。運用技術部門は一般的に、主な指標として運用効率を重視しており、外部とのネットワーク接続がないエアギャップのあるシステムを多用しています。エッジ AI のユース ケースは今後、このような制約を打破していくことになり、IT 部門は厳格なセキュリティ基準を維持しながらクラウド接続を実現する必要があります。

世界中の数十億のデバイスとセンサーがすべてインターネットつながっている状況で、IT 組織はエッジ デバイスを直接的な攻撃から保護し、ネットワークとクラウドのセキュリティを考慮する必要があります。2023 年には AI がサイバーセキュリティに適用されることが予想されます。IoT ネットワークから生成されたログ データは現在では、インテリジェントなセキュリティ モデルに入力され、疑わしい動作にフラグを立ててセキュリティ チームが対処できるように通知できるようになっています。

5. デジタル ツインをエッジに接続する

デジタル ツインとは、現実世界の資産、プロセス、または環境を物理的に正確に表した、完全に同期した仮想表現のことを指します。昨年、NVIDIA は Siemens と提携して産業用メタバースのユース ケースを実現し、顧客が産業オートメーション テクノロジの採用を加速できるよう支援しました。また、BMW、Lowe’s、PepsiCo、Heavy.AI など、製造、小売、消費財、通信事業にわたる複数の大手企業も、運用環境のシミュレーションと最適化を可能にする運用デジタル ツインの構築に着手しています。

デジタル ツインを物理世界やエッジ コンピューティングにつなげているのは、IoT センサーとデータの急増であり、この 2 つのトレンドを推進しています。2023 年には、物理環境のライブ データを仮想シミュレーションに接続する組織が増えるでしょう。こうした組織は過去のデータに基づくシミュレーションから脱却し、ライブのデジタル環境、つまり真のデジタル ツインに移行していくでしょう。

物理世界のライブ データをデジタル ツインに接続することで、組織は環境に対するリアルタイムの洞察を得ることができ、より迅速で情報に基づいた意思決定を行うことができます。この分野はまだ登場したばかりですが、来年はこの分野でエコシステム プロバイダーが格段に増え、顧客の採用も大幅に拡大すると予想されます。

エッジ AI の年

2023 年の経済環境は依然として不透明ですが、自動化や効率化を推進しようとしている組織にとって、エッジ AI は確実に投資対象となるでしょう。昨年から始まったトレンドの多くは、売上の促進やコストの削減、顧客満足度の向上、運用効率の向上を可能にする取り組みに新しく焦点を当てることで、依然加速を続けています。

NVIDIA のエッジ コンピューティング ソリューションのページにアクセスして、エッジ AI の詳細と、組織が現在の環境にエッジ コンピューティングを実装する上で NVIDIA がどのように役立っているかについてご覧ください。