アシックスも導入、「AI×IoT」基盤で事業が加速するワケ
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AIデータやIoTデータなどの膨大なデータを効率的に使用するという観点から、エッジコンピューティングが注目を集めている。データを直接クラウドと接続するのではなく、間にエッジサーバをはさみ、そのエッジサーバでデータの処理や加工を行うことで、データ活用の高速化・効率化・低コスト化が実現できるからだ。これらの一連の流れをワンストップで提供するエッジプラットフォームも登場した。AIデータとIoTデータの同一次元での処理を可能にしているこのエッジプラットフォームについて、アシックス フットウエア生産統括部 カスタム生産部 などの導入事例を交えて解説する。
（Photo/Getty Images）
膨大なデータを収集場所の近くで加工するメリット
コロナ禍によって、AIデータやIoTデータの活用される機会が増えている。受付や応対などの接触を伴うサービスの見直しが行われ、人の代わりにAIカメラやセンサーが設置され、自動化・無人化・省力化が進んできたためだ。また、密を避けるという目的で人の密度を計測するセンサーやCO2センサーなどのニーズも増えている。AIカメラやセンサーの活用によって、膨大なデータが生まれるようになった。
そうした背景の中で注目されるようになってきたのが、エッジコンピューティングである。「エッジ」はもともと「端」「淵」などのニュアンスのある言葉で、ITの世界ではデータが発生する場所の近くという意味がある。つまりエッジコンピューティングとは、データ収集のすぐ近くの場所にエッジサーバを設置して、そのエッジサーバでデータを処理・加工してからクラウドに接続してデータを送る技術ということになる。
エッジコンピューティング技術の進歩によって、リアルタイムでデータ処理が必要な「自動運転」、工場での「不良品検査」といった現場で、IoTデータの活用が広がっている。さらに膨大なデータを加工して必要なデータのみを送ることで、高速化・効率化・低コスト化を実現できるようになった。
さらにここにきて、AIとIoTを同一の次元で処理することを可能にした「エッジプラットフォーム」も登場した。AIが生成した結果データとIoTが生成するデータとは仕組みが異なることが多く連携させることが困難だったが、この2種類のデータを統合的に利用することで、何が可能になるのか？ エッジプラットフォームの使い方や、アシックスのデータ活用事例を解説する。
この記事の続き ＞＞
・エッジプラットフォームが利用者に安心感を与える理由
・AIやIoTで収集したデータをリアルタイムで利用する方法
・アシックスや川崎フロンターレの事例
・病院へのAIとセンサー導入で省力化と自動化を実現した事例
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