エンジニア全般
システム開発に取り組みたいが、社内にリソースや体制がないと悩んでいる方も多いかと思います。
この記事を読めば、エッジコンピューティングを活用したシステム開発のメリットがわかる上に、セキュリティ対策や成功事例も参考にできます。
エッジコンピューティングとは、端末側でデータ処理を行う技術です。レスポンス速度が向上し、ネットワークトラフィックも削減できるため、システム開発に最適です。
IoTやスマートファクトリーでの活用事例も紹介しています。データ保護からインフラ整備まで、課題と対策も詳解します。 エッジコンピューティングなら社内リソースが少なくてもシステム開発が可能です。
その戦略的重要性と可能性が、この記事から理解できるかと思います。
近畿大学理工学部生命科学科を卒業後、独学でReactやNext.jsを中心としたフロントエンド開発に特化し、2022年10月よりフリーランスエンジニアとして活動。ヨーロッパや東南アジアを旅しながら、いろんな文化や人との出会いを楽しみつつ、クリエイティブなUI/UX設計に取り組んでいます。
エッジコンピューティングの基本
エッジコンピューティングとは？
エッジコンピューティングとは
エッジコンピューティングとは、ネットワークの端末側である「エッジ」でデータの処理や解析を行うコンピューティング手法です。端末側にサーバーや、ストレージなどのコンピューティングリソースを配置し、迅速な処理を実現します。
具体的には、工場や店舗、自動車などの端末に小規模なサーバーを設置し、そこでデータの前処理や解析を行います。そのため、クラウド上のデータセンターと比べて、端末からの距離が近くなり、低遅延での処理が可能になります。
エッジコンピューティングを利用することで、エッジデバイスから発生する大量のデータをリアルタイムに処理できるようになり、映像解析や意思決定などの用途に効果を発揮します。自動運転やバーチャルリアリティ、スマートファクトリーといった分野での活用が期待されています。
このように、処理を端末側で行うことによるメリットを生かすコンピューティング手法が、エッジコンピューティングです。IoTの発展と共に、重要性が高まってきている最新のテクノロジーといえます。
クラウドコンピューティングとの違い
| 比較点 | エッジコンピューティング | クラウドコンピューティング |
| コンピューティングリソースの位置 | ネットワークのエッジ（端末側）に分散配置 | データセンターに集中配置 |
| 遅延時間 | 低い（リアルタイム処理可能） | ある程度高い |
| ネットワークトラフィック | 少量 | 多量 |
| 処理内容 | リアルタイム解析、意思決定 | 大量データの蓄積・解析 |
| 主な用途 | IoT、自動運転、スマートファクトリー等 | ビッグデータ、AI、クラウドサービス等 |
| データセキュリティ | 課題がある | 高い |
クラウドコンピューティングが、データセンターでの一括処理が基本ですが、エッジコンピューティングは端末側での分散処理がポイントです。距離として、サーバーから遠い場所でも処理できるため、事業現場などでの活用が期待されます。
クラウドコンピューティングは、データセンターやサーバールーム内に集中配置されたサーバー・ストレージでアプリケーションを実行します。一方、エッジコンピューティングはそうしたデータセンターから離れた場所に分散配置された小規模なサーバーで処理を行います。
例えば、工場や店舗、自動車や家電などの「エッジ」に存在する端末にサーバーを設置し、そこでデータの前処理を行ったり、解析した結果を即時に活用できるようにすることが特徴です。
このため、エッジコンピューティングは、遅延を最小限に抑えた低レイテンシでの処理が必要とされる用途に適しています。自動運転やリアルタイム映像解析、VR/AR、スマートシティーなどが主な活用先としてあげられています。
クラウドとエッジの両方の特徴を生かす、クラウド-エッジ協調のアーキテクチャも重要視されており、それぞれの場面でのメリットを享受できる柔軟なシステム設計が求められています。
エッジコンピューティングのメリット
レスポンスタイムの短縮
クラウドと比べて端末側で処理するため、待ち時間が短くなりタイムリーなサービスが実現できます。3D映像や自動運転などの、時間制約のある処理に最適です。
エッジコンピューティングでは、エッジデバイスに近接してサーバーを配置することで、クラウドとの距離を短縮できます。これにより、ネットワーク越しのデータ送受信にかかるレイテンシ（遅延時間）を大幅に低減できます。
例えば、工場内の機械に設置したセンサーからのデータをその場で解析し、制御に反映させることで、リアルタイム性の高いプロセス調整が可能になります。自動運転車両が、カメラ映像を解析して危険回避する際にも、車載コンピュータでのエッジ処理が欠かせません。
クラウド上での高度な解析処理に比べれば、エッジコンピューティングの処理能力には制限があります。しかし、迅速な応答性が重要視されるシーンでは、十分な効果が得られると期待されています。事業の現場で発生する、膨大なデータをタイムリーに処理する手段として、有用性は高いでしょう。
ネットワークトラフィックの削減
データセンターまで通信する必要がないので、ネットワーク負荷が減少します。IoT機器の普及で、トラフィックが増大する中で、有効な対策になりえます。
エッジコンピューティングでは、エッジデバイスで発生したデータを外部に送信することなく、局所的に処理します。これによりネットワークインフラにかかる負荷を大幅に減らすことができます。
例えば、工場の機器から発生するセンサーデータや映像情報は非常に膨大ですが、エッジサーバー上でリアルタイム解析を行えば、本当に必要な情報だけをクラウドに送れば良いことになります。
ネットワーク帯域に制約のある地域でも、エッジコンピューティングなら活用できるため、通信インフラが未整備の拠点でのシステム構築にも有効です。
IoTの進展に伴う通信量の増大が課題視される中、ネットワークの輻輳を回避するトラフィック削減効果は大きなメリットといえます。限られた通信リソースを、必要な用途に集中させることが可能になります。コスト面でもエッジコンピューティングの利点が生かせるでしょう。
エッジコンピューティングの活用事例
エッジコンピューティングは、工場やインフラ、自動車等の様々な場面で応用が進んでいます。その中から代表的な利用例をいくつか取り上げて解説します。
エッジコンピューティングの応用
IoTデバイスでの利用
IoTデバイスから発生する大量のデータを、リアルタイム処理するために、エッジコンピューティングは有効です。例えば、スマートメーターで計測した使用電力データを局所的に解析し、異常検知したり必要な制御を即座に行うことができます。
工場やインフラ設備、自動車等に多数のセンサーが設置され、モニタリングや制御に利用されるケースが増えています。こうしたIoTデバイスから連続的に発生するビッグデータを、全てクラウドに送信することは現実的でなく、通信負荷や遅延の問題が生じます。
このため、データ取得点であるエッジ部分に小型サーバーを設置し、収集データを局所的に処理することで、トラフィックとレイテンシを大幅に削減できます。異常値の検知や、必要なフィルタリングをエッジで行うことも可能です。
エッジコンピューティングによって、IoT現場で発生するビッグデータをリアルタイム処理し、スマート化を推進する上で大いに効果を発揮することが期待されています。データ駆動型のシステム運用が、身近なものになるでしょう。
スマートファクトリーでの応用
工場の設備や機器から出る生産データを、工場内のエッジで処理することで、作業の効率化や最適化を図るスマートファクトリーを実現できます。機械の故障予兆もタイムリーに検知できるようになります。
工場の設備から連続的に生成される、センサーデータや動作ログは膨大な量に及びます。これを、外部のクラウドまで送信して処理することはネットワーク負荷や遅延の観点から非効率です。
そこで、工場内にエッジコンピューティング基盤を構築し、局所データを即時解析することで、機器異常の早期検知や製造プロセスの最適化を高速で実現できます。
例えば、コンベア速度や機器の稼働状況をリアルタイムで判断して、ボトルネックを回避するスケジューリング最適化が可能です。このようにして、工場全体のスマート化・自動化を推進する動きが活発化しています。
エッジコンピューティングは、スマートファクトリーを実現するうえで欠かせない基盤技術として、製造業のIoT化を強力に後押しします。生産性と付加価値の向上が、大きく期待されています。
エッジコンピューティングの成功事例
農業機器での事例
事例の説明
OPTiM社のスマート農業ソリューションでは、陸上走行型ロボット「OPTiM Crawler」にエッジコンピューティングが採用されています。 Crawker内に小型コンピュータを搭載し、収集した農作物の画像データを局所的に解析しています。
エッジ上で画像認識やAIによる判定処理を実行することで、クラウドとのデータ通信を最小限に抑えながら、ロボットの自律制御を高精度に行えます。作物の成長予測や収穫時期の判断といった情報駆動型の農業を実現しています。
成功の要因と影響
要因は、データ処理を機体内で完結させることができる、低遅延なエッジコンピューティングを利用した点です。リアルタイム性が求められるロボット操作とAI判定を両立させることができています。
影響としては、通信コストと遅延を抑えつつ、自動制御農機が導入しやすくなる点が大きいでしょう。データ駆動型スマート農業の足がかりとなるサービスといえます。
ドローンでの事例
事例の説明
KDDIとアラヤは、ドローンにエッジコンピューティングとAIを組み合わせた自律制御機能を搭載する計画です。飛行ルート設計や障害物回避など、ドローン自身で判断と処理を行います。
エッジ上で、画像認識と制御ソフトを実行することで、クラウドとの通信を最小限にしつつ自律性を高めます。また5Gとの連携により、複雑なデータ解析はクラウドに任せるハイブリッド型アーキテクチャも検討しています。
成功の要因と影響
要因は、エッジでの低遅延処理により、ドローンのリアルタイム性が確保される点です。影響としては、通信インフラに依存しないドローン管理が実現し、様々なシーンでの活用が期待できます。配送業では、特に大きなメリットがあるでしょう。
気象予報システムでの事例
事例の説明
NTTとJAMSTECが共同で、エッジコンピューティングを用いた局所的な、高精度気象予報システムの研究を進めています。必要な地域だけに焦点を当てた、気象シミュレーションをエッジ上で実行することで、広域をカバーしつつリアルタイム性と精度を両立させます。
成功の要因と影響
要因は、エッジ上での局所気象シミュレーションによって、コストと精度のバランスが最適化できる点です。農業やインフラ、イベント等の様々な気象活用ニーズに応えられるでしょう。
エッジコンピューティングのセキュリティ
エッジコンピューティングにおいて、データとデバイスのセキュリティ確保が重要な課題となります。代表的な脅威と対策を見ていきましょう。
エッジコンピューティングのセキュリティ課題
データの保護と暗号化
エッジで扱うデータを暗号化し、漏えいや改ざんから守る必要があります。
エッジコンピューティングでは、様々な端末や小規模データセンターにデータが分散配置されるため、データを適切に保護することが課題となります。特に、個人情報や機密情報が含まれる場合は注意が必要です。
エッジ全体のデータを暗号化したり、重要なデータだけ選択し暗号化したりする必要があります。暗号化キーの管理も安全な方法で行う必要があります。
併せて、エッジ内の不正なデータコピーや改ざんからの防御も重要です。ブロックチェーン技術を使って、データの整合性を担保する手法も研究されています。
適切なデータ暗号化と改ざん検知機能を備えることで、分散型環境であるエッジにおいても、データを安全に保護できるようになります。慎重な設計と運用が、欠かせません。
デバイスとネットワークのセキュリティ
エッジデバイスや内部ネットワークは、外部からのサイバー攻撃に晒されます。
エッジコンピューティングは、ネットワークのエッジ側、すなわち端末に近い場所に分散したサーバーやデータストアを配置します。これらは、素のインターネットに面している場合が多く、標的型サイバー攻撃を受ける可能性があります。
不正アクセスやサービス妨害等の脅威に対して、エッジデバイス自体の強靱化だけでなく、内部ネットワーク構成の安全性確保も欠かせません。ファイアウォールやVPN等による多層防御、侵入検知・防止システムの導入など、セキュリティ対策は必須です。
併せてエッジとクラウドの安全な通信も確保する等、総合的なインフラ保護対策が求められています。
セキュリティ対策とベストプラクティス
セキュリティ対策
データの適切な暗号化
機密データは必ず暗号化する必要があります。
エッジコンピューティング環境下でのデータ暗号化にあたっては、適切なアルゴリズムとキーの選択が重要です。耐量子計算機暗号等の、次世代標準規格に基づいた暗号アルゴリズムを採用し、十分な鍵長を確保する必要があります。
併せて、暗号化処理の負荷が懸念される場合、エッジデバイス上で軽量な暗号化を施したうえで、内部ネットワークやクラウド上でより強固な暗号化を追加する、階層型の実装設計も有効です。
処理性能とセキュリティレベルを総合的に勘案して、多層的暗号化構成を柔軟に設定できるアーキテクチャが望まれます。
デバイスとネットワークへのアクセス制御の徹底
認証と認可を厳格に設定します。
エッジコンピューティング領域に対するアクセス制御は、許可ベースの最小特権の原則に基づき実装する必要があります。デフォルトは全面拒否とし、業務に必要な範囲でのみアクセスを開放することが重要です。
多要素認証や生体認証などを組み合わせた、強固なユーザー認証に加えて、TLS証明書やIPアドレスホワイトリストも活用した参照先制限を行う等、技術と運用の両面からアクセス制御を徹底することが求められます。
Identity and Access Management（IAM）システムを導入して、一元管理することも検討すべき対応の一つです。
※Identity and Access Management（IAM）・・・組織内の認証、認可、アクセス制御を一元的に管理するためのシステムやソリューションの総称です。
ユーザーのID登録からアクセス権限の発行・管理までを一貫して行い、個人やシステムが情報資産や技術リソースにアクセスすることを制御します。
システム構成の脆弱性検査と対応
定期的にセキュリティ診断を行います。
エッジコンピューティング基盤は、サーバーやネットワーク機器、エンドポイント等の複合的なシステムからなります。これらすべての構成要素に対して、継続的に脆弱性診断を実施する必要があります。
近年脆弱性情報が頻繁にリリースされる状況を考えると、少なくとも月次で全環境の診断を走らせ、エッジ基盤内に存在し得るセキュリティホールを特定する作業が欠かせません。
検出された脆弱性に対しては、事業リスクの観点から深刻度を評価した上で優先順位をつけ、計画的にセキュリティパッチの適用や環境改善を実施していきます。
エッジコンピューティングのリスク管理
脅威分析と監視体制の整備が欠かせません。
エッジコンピューティングを導入する際には、事前にエッジインフラ全体のリスク評価を実施する必要があります。想定される脅威の内容を整理分析し、対象アセット、発生可能性、影響度等を明確化します。
コストとリスク削減効果を比較考量した上で、各脅威への対策を分析・実行するプロセスが重要です。
加えて、エッジシステムのセキュリティ状況を、24時間365日監視する体制と可視化・管理機能が欠かせません。ログ分析等によりアクシデントが発生していないことを、継続的に確認できる仕組みを構築します。
リスクマネジメントプロセスを適切に運用することが、エッジ領域のセキュリティ確保には不可欠です。これによって、初期投資と運用コストの最適化も図れます。
エッジコンピューティングの課題と今後の展望
エッジコンピューティングにもさまざまな課題がありますが、今後の発展が大いに期待される分野です。
エッジコンピューティングの主な課題
テクノロジーの進化と課題
最適なアーキテクチャ設計等が課題です。
エッジコンピューティング市場は、端末側のハードウェア性能向上や5G等の通信インフラ高度化とともに進化しています。最新の技術動向を踏まえて、コストと効果のバランスが取れた最適なアーキテクチャを設計していくことが重要な課題といえます。
例えば、GPU等の高速ハードウェアを活用する場合、処理内容に応じた最適な機器選定が欠かせません。設置環境のスペース・電力制約や、冗長性確保の要件とのトレードオフも検討が必要です。
継続的に、自社のユースケースとベンダー各社の最新ソリューション動向を考慮し、需要とコスト面を考慮した柔軟な対応が求められます。
インフラストラクチャの整備
北海道の田舎が拠点でも実現可能な環境を作ることが大切です。
エッジコンピューティングを導入するにあたっての課題の一つが、必要な通信インフラやデータセンター環境の整備コストです。例えば、北海道のような地方が拠点でも、迅速に構築できることが望まれます。
5Gの商用展開や、LTEの隅々までのカバレッジ拡大、さらには衛星通信も視野に入れたネットワークインフラの整備が進めば、エッジコンピューティングが適用できる領域は飛躍的に広がるでしょう。
また、コンテナ型データセンターやマイクロDC等の活用によって、地域サーバー集約の初期コストも大幅に削減できるようになってきています。こうした最新動向を見据えた準備が望まれます。
エッジコンピューティングの未来
技術革新とトレンド
エッジコンピューティングは、この先自動運転等で注目度が高まります。
エッジコンピューティング市場には、今後大きな技術革新がもたらされることが予想されています。自動運転やスマートシティーといった分野のイノベーションと共に、世界的にも注目度が急上昇するでしょう。
例えば、自動運転車の普及に向けて、車載コンピューターの小型高性能化とともに、道路インフラ側のエッジ処理基盤整備も進みつつあります。交通管理システムとのリアルタイム連携による、最適制御を実現しようという動きも活発化しているのが現状です。
AIと5Gを組み合わせることで、ほぼ全てのモノがインターネットに接続される世界が到来するとも言われています。エッジ領域でのデータ活用が最大限引き出される環境が整うことで、デジタルトランスフォーメーションのさらなる進展が期待されています。
ビジネスへの影響と可能性
エッジコンピューティングは、ビジネス及び社会に様々な影響を与え得る、新たなパラダイムシフトを引き起こす可能性を秘めています。例えば、自然災害時の事業継続性（BCP）対策として、通信途絶に対する耐性が高まる効果が期待できます。
スマートロジスティクスや自動運転配送をはじめ、リアルタイムな判断と制御を必要とする用途での利便性向上は計り知れません。製造業における、意思決定プロセスのスピードアップも実現できるでしょう。
テレワーク環境を始め、在宅医療や遠隔教育等、非対面型サービスの分野においても活用範囲は広がる一方です。今後さらなる技術革新や産業構造の変革がもたらされることが予想されます。
まとめ：エッジコンピューティングの重要性
エッジコンピューティングの戦略的重要性
DX時代に、エッジ領域のデータ駆動型処理は欠かせません。リアルタイム解析と最適制御を担い、IoT化とスマート化を強力に推進します。
デジタル化とIoTの進展により、社会や産業の仕組みそのものがデータ駆動型に変容しつつあります。この潮流を先取りして事業変革していくには、リアルタイムなデータ処理と即時の最適制御が全ての基盤となります。
エッジコンピューティングは、データを活用した社会の「第一線」でリアルタイム処理を担う最も重要なテクノロジーです。DX時代には、業務上不可欠な中心的な役割を果たしていくでしょう。
エッジ領域でのデータ利活用こそが、スピーディーな意思決定とサービス提供を可能にします。DX戦略上、中核的な位置づけになることは間違いありません。
今後の産業界への影響と成長
自動車や工場をはじめ、様々な業界で影響力を高めます。5Gとの相乗効果も大きく、破壊的イノベーションをもたらす可能性があります。
エッジコンピューティングへの対応は看過できず、今後の産業競争力に直結します。
自動車やエネルギーを始め、製造業やインフラ分野において、産業用IoTとエッジ処理は今後大きな成長市場です。複合的なリアルタイムデータを活用した、省人化と自動制御が進み、生産性革命がもたらされるでしょう。
また高速・大容量の5Gと組み合わせることで、ARやVR、自動運転といったイノベーション領域においても、大きな可能性が開けていくことが予想されています。
デジタルインフラとしての重要性は、高まる一方です。戦略投資対象や事業上の優先課題と位置づけて取り組むべきでしょう。
導入にあたっての課題や、留意点が気になる方は、株式会社Jiteraにお問い合わせください。当社のエキスパートが、導入のサポート・アドバイスをさせていただきます。
