ある小売チェーンが、店舗の天井カメラの映像から売り場ごとの混雑度をリアルタイムに推定したい。映像をクラウドに送らず、カメラの近くに置いた小型の端末で推論するエッジAIの構成を検討している。この構成の利点として、最も適切なものを1つ選べ。
正解と解説を見る
解説
正解 A
この問題の論点：エッジAIを採用する利点
ポイント
エッジAIの利点は、データの発生源の近くで推論することによる低遅延・通信量の削減・プライバシー保護です。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
エッジAIでは、データが発生した場所の近くで推論し、混雑度の数値など必要な結果だけを送ります。通信量や応答の遅れを減らせるほか、個人が映るデータを外に出さずに済むため、プライバシーの面でも有利です。
- B
不適切
エッジ端末のメモリ、計算能力、電力は、一般にクラウドのサーバより限られます。そのため、量子化・プルーニング・蒸留などのモデル圧縮で、端末に収まる大きさにする工夫が必要になります。
- C
不適切
端末ごとにモデルを置く構成では、モデルを改良するたびに多数の端末へ配布し、どの端末がどのバージョンかを管理する必要があります。運用の手間はむしろ増える面があります。
- D
不適切
通信を経由しないことで縮むのは、応答の遅れ（レイテンシ）です。同じモデルに同じ入力を与えれば、どこで計算しても予測は基本的に変わりません。端末向けに軽量化した分、精度がやや下がることもあります。
試験での狙われ方
エッジでの推論とクラウドでの推論を比べ、利点と課題（計算資源の制約、モデル更新の手間）を問う形が典型です。