DUE

従来のAIにおいてクラウド側で行っていた予測をエッジデバイス側で行うようにしたAIを、エッジAIと呼びます。この仕組みにおいては、クラウド側のAIで学習した結果として生成される学習モデルをエッジ側に置くことにより、予測のみをエッジ側で処理することができます。
予測をエッジ側で行うことにより、従来のAIにおける通信遅れなどの問題を解消することができます。例えばAIを機械の制御に用いるケースにおいては、予測をエッジ側で行うことができれば、予測から制御のプロセスにおいては通信が介在しないため、通信遅れが問題になることはありません。
このようなエッジAIを活用することにより、より末端の機器（エンドポイント）側でデータ処理を行い、産業用機械や自動運転車などに必要とされるリアルタイム性を確保することができます。
しかしクラウド側でデータの学習を行うため、セキュリティ上の問題でクラウドにデータを上げたくないといったニーズに対しては課題が残ります。またデータの学習を行ってから学習モデルをエッジ側に生成する際には通信が必要とされるため、学習から予測までを完結してリアルタイムに行うことはできません。