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エッジコンピューティングによるデジタル変革 > エッジコンピューティングによるデジタル変革 01

エッジコンピューティングの概要と展望


概要:
現在、データ処理にはクラウドの存在が欠かせないが、情報過多の時代になってクラウドにかかる負荷が重くなってきた。そこで、エッジサーバーをデバイスの近くに置いて最適なデータ処理をする概念が出てきた。本講座はエッジコンピューティングのリアルな現状を、導入事例を交えながら解説する。講師は、シリコンバレーにあるFogHorn Systemsで副社長兼アジア太平洋事業本部長を務める遠藤雄太氏。本講義ではエッジの歴史と変遷をたどりながら今後の展望を見ていき、次回以降はエッジ関係者と対談を行う。
2010年前後はまだエッジの概念がなく、Cisco内で立ち上げたベンチャーはIndustrial Internet of Thingsを意識したPLCコントローラー中心だった。その後Industry4.0ができ、オンライン化への進展でクラウドが現れたが、工場やロボットから大量の情報が流れるようになり、現場ではクラウドとセンサーの間にもう一階層のフォグが求められた。

2015年、エッジの前身であるフォグコンピューティングを概念にFogHorn が設立され、即効でデータ処理をするソフトを開発、立ち上げ1年はOEM案件が中心で現場への浸透は少なかったが、2017年ごろから、ソフトをインストールして現場でデータ収集・可視化を行い、業務に生かす企業が増えた。成功例を挙げると、中国電力・エネコムは水力発電システムの効率化、故障の検知、環境のリアルタイム監視のために導入、IoTデータを可視化し、数値の変動をチェックして業務改善につなげている。大阪の変圧器メーカーのダイヘンは、全体オペレーションを可視化して工数削減と問題の早期発見に結びついた。

2020年にはエッジコンピューティングが本格化し、さらに現在はエッジAIが注目されている。AIは良質なデータを投入するといい答えが返ってくるものであり、同時に価値(利益)あるデータとして保存できる。今、世界はコロナ禍に陥っているが、コロナ以前にDXへ投資をしていた企業とそうではない企業とは、大変な企業間格差が生まれている。

今後の展望は、エッジAIを動かすハードウエアがコモディティ化し、小さなチップだけで動かせるようになる。さらに5Gと組み合わせるとエッジAIの展開が広がり、クラウドとエッジとの境界線も曖昧になって連携がスムーズになる。現状は点の情報であるセンサーが中心だが、奥行きも取れるVision(画像)データに大半が置き換わっていく。エッジの処理は安価に行えるようになってきたので、今後はAI全般を通して導入するかが大きな差を生むことになり、画像データをどのように使っていくかもポイントになる。

 講義タイムテーブル:
スライド 時間 タイトル
00: 00: 00 エッジコンピューティングによるデジタル変革#1 エッジコンピューティングの概要と展望
00: 00: 49 講師プロフィール
00: 01: 42 シリーズ一覧
00: 02: 11 自己紹介
00: 04: 26 Agenda
00: 04: 51 1.Edgeとの関わり
00: 05: 15 2.既存PLC期
00: 06: 54 3.Edge 黎明期
00: 14: 14 資料(1)
00: 15: 09 4.OEM/Platform期
00: 18: 36 5.データ収集期
00: 20: 34 成功事例: ダイヘン様(1)
00: 22: 14 成功事例: ダイヘン様(2)
00: 25: 09 成功事例: 中国電力・エネコム
00: 27: 17 中国電力Project 概要(1)
00: 28: 38 中国電力Project 概要(2)
00: 28: 55 中国電力Project 概要(3)
00: 30: 03 資料(2)
00: 30: 24 6.Edge AI期
00: 32: 13 6.Edge AI期 cont.(1)
00: 34: 28 6.Edge AI期 cont.(2)
00: 38: 32 6.Edge AI期 cont.(3)
00: 38: 58 成功事例: フロリダの小学校への導入(1)
00: 39: 15 成功事例: フロリダの小学校への導入(2)
00: 41: 12 資料(3)
00: 41: 49 7.5G&HWコモディティ期
00: 44: 23 8. Edge Computing 今後のトレンド(1)
00: 45: 32 8. Edge Computing 今後のトレンド(2)
00: 45: 50 9. 長期的な大きな動向(1)
00: 46: 15 9. 長期的な大きな動向(2)
00: 47: 21 9. 長期的な大きな動向 cont.(1)
00: 47: 50 資料(4)
00: 48: 14 資料(5)
00: 48: 52 Vision vs. Lidar + HD Map approach
00: 49: 05 8 cameras measuring [1280 x 960 x 3] unit8 @ 36Hz
00: 50: 32 Results: (Very) Harsh Breaking
00: 51: 22 9. 長期的な大きな動向 cont.(2)
00: 52: 50 10. Edgeの今後 まとめ
00: 54: 04 Next Movement...
講師紹介: 遠藤 雄太(えんどう ゆうた)


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  アシスタント:坂本 安代

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