30秒でわかる要点
クラウドではなく端末（エッジデバイス）側でAI処理を行う技術。低遅延、プライバシー保護、通信コスト削減などのメリットがある。スマートフォン、IoT機器、自動運転車などで活用。
「エッジAI」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1エッジAI（Edge AI）の主な利点として最も適切なものは何か。
- 中央サーバーのみで処理するため、エッジデバイスの負担が増加する
- デバイス上でローカル処理を実行し、遅延削減・プライバシー保護・通信コスト低減が実現される
- インターネット接続が必須となり、オフライン運用は不可能
- すべてのモデルを超大規模にする必要がある
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正解：B
エッジAIはローカルで推論実行→レイテンシ低下・プライバシー保持・通信量削減。IoTセンサー、自動運転、AR等で活用。Aは逆説、C・Dは誤解。
Q2スマートシティ実現におけるエッジAIの役割として最も重要なものは何か。
- すべての処理を中央サーバーで実行する
- 交通制御・災害検知など、リアルタイム対応が必要な用途で低遅延AIを実装
- エッジコンピューティングはスマートシティに不要
- クラウドのみで処理するスマートシティが理想
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正解：B
スマートシティでは交通信号制御・防犯カメラ・災害検知などで数ミリ秒オーダーのレイテンシが必須。エッジAIが有効。A・C・D非現実的。
Q3「連続学習（Continual Learning）」がエッジAIで重要な理由は何か。
- デバイスメモリを無限に増加させる
- 新しいデータが到着した際、既存知識を保持しながら段階的にモデルを更新する
- エッジデバイスはオフラインで動作するため、学習は不要
- 連続学習は計算負荷が高すぎる
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正解：B
エッジAIでは中央サーバーへのデータ送信不可能な環境が多いため、ローカルで段階的学習が必須。破壊的忘却を避けることも重要。A・C・D誤解。
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