エッジAI
エッジAIとは？
エッジAIとは、クラウドや遠隔のサーバーではなく近くに設置されたデバイス自体でAI処理を行う技術です。オフライン利用が可能で、プライバシーデータをローカルで処理することが出来ます。また、低遅延での応答と帯域幅の節約を実現し、IoTからインテリジェント製品まで幅広く活用できます。
生成AIは、エッジAIの世界にも大きな影響を与えています。小規模言語モデル（SLM）がエッジでの生成AI活用を現実のものとします。特定用途のAIでの特化した使い方だけでなく、生成AIの創造性や柔軟性を持った多様な処理能力を活用できます。
エッジAIの特徴
- オフライン利用
インターネット接続なしでも安定した処理が可能。災害時や通信環境の悪い場所でも継続的な運用を実現します。 - プライバシーデータのローカル処理
個人のバイタルデータ（生体情報）や個人を特定できる画像データなどのプライバシーデータをクラウドに送信せず、デバイス内で完結した処理を行うため、情報漏洩リスクを最小限に抑えます。 - 低遅延
データをクラウドに送信する必要がないため、高速な応答を実現。リアルタイム性が求められる用途に最適です。 - 帯域幅の節約
大量のデータをクラウドに送信する必要がないため、通信コストを大幅に削減。ネットワーク負荷も軽減できます。
エッジAIを内蔵あるいは連携した
インテリジェント製品例
Windows for IoTは、エッジAIのプラットフォームとしても最適なプラットフォームです。Windows上で稼働するアプリケーションにエッジAIは新たな付加価値を提供します。特定用途AIと生成AIにはそれぞれの特性があり、組み合わせて活用することも可能です。生成AIは急速に進化し、対応領域を広めています。
エッジAIとして生成AIを運用するための
Windows for IoT採用のメリット
生成AI活用で最も実績のある
プラットフォーム
Copilot + PCの登場により、生成AI（SLM：Phi-Shilica）の最も稼働実績のあるエッジプラットフォームで実現できます。
既存の開発環境・スキルを
活かした効率的な開発
馴染みのある開発ツールとフレームワークで、迅速なアプリケーション開発を実現できます。
多様なデバイスとの高い接続性
幅広いIoTデバイスとの互換性により、様々な用途に適応できます。
包括的なサポートによる
安定した運用環境の提供
OSからアプリケーション、AIまで一貫したサポートで、安定性と信頼性を確保できます。
SLMのエッジ展開の
最適環境
SLM（Small Language Model）のエッジ展開には、適切な環境が不可欠です。Microsoft Oliveフレームワークがその鍵となります。詳細な実装方法や最新のアップデートについては、「GitHub」のmicrosoft/Olive: Olive: Simplify ML Model Finetuning, Conversion, Quantization, and Optimization for CPUs, GPUs and NPUs.で確認できます。
このフレームワークは、ファインチューニングから展開まで一貫したプロセスを提供。各エッジデバイスの特性に合わせて、SLMを最適化できます。モデルの選定や評価基準については、「Journey Series for Generative AI Application Architecture」のModel references and evaluation modelsセクションが参考になります。
注目すべき点は、エッジ環境での独自データ活用方法です。通常のRAG（検索拡張生成）適用が難しい中、ファインチューニングが重要な役割を果たします。
結果として、限られたリソースでも高いパフォーマンスを実現。プライバシーを保護しつつ、迅速な応答が可能になります。
SLMのエッジ展開に最適な環境を整えることで、効率的かつ実用的なAI活用が現実のものとなります。