エッジ分析のユースケース【後編】
魔法の手法「エッジ分析」の失敗を避けるためのポイント
データが生成される場所で処理を実施して洞察を得る「エッジ分析」は企業にさまざまな利点をもたらすが、実施に当たっての課題もある。エッジ分析の課題と解決方法を紹介する。
現場で収集したデータをデータセンターに送信し現場から離れた所で分析すれば、遅延が発生してリアルタイム分析ができない可能性がある。データが生成される場所で処理を実施し遅延を避けられるのは、「エッジ分析」だ。エッジ分析は製造や物流、小売りなどさまざまな業界で注目を集めている。しかしエッジ分析の実施に際しては課題もある。どのようなものなのか。
エッジ分析に当たっての課題と解決方法
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連載：エッジ分析のユースケース
エッジコンピューティングの知識を深めるには
一般的に、エッジ分析を採用するかどうかは、具体的なユースケースによる。前編でも取り上げたような、機械の故障予測や配送ルートの最適化といった「すぐにリアクションが必要なユースケース」だと、エッジ分析が最適だ。一方で、長期にわたるパターン分析やトレンド分析といった高度なデータ処理が必要な場合は、計算能力に優れたデータセンター（クラウドサービス）でデータを分析したほうがいいと考えられる。
エッジ分析に取り組む際に課題として直面するのは、さまざまなセンサーで集めてそれぞれフォーマットが違うデータの統合だ。データを分析しやすくするために、データを標準化する必要がある。どの機械やセンサーで取得したデータでも、全てのデータに互換性を持たさなければならない。Amazon Web Services（AWS）の「AWS IoT Greengrass」やMicrosoftの「Azure IoT Edge」など、大手ベンダーのIoTサービスを利用すれば、データ管理を簡素化できる。
企業はエッジ分析を成功させるために、まずパイロットプロジェクトを立ち上げ、段階的に取り組むことが有効だ。
- まず、一つの施設内でリスクの高い設備を特定してエッジ分析を取り入れる。これによって、エッジ分析技術の運用を、他の施設に広げる前に検証できる。
- データ分析の用途に応じて十分な計算能力を持つ産業用ゲートウェイを設置する。産業用ゲートウェイによってセンサーデータを継続的に監視し、機械故障のパターンを検出できる。
- アラートが発生しない限り、センサーデータはローカルに保持する。
- 毎時間、データ要約をクラウドサービスに送信する。
教育も欠かせない
エッジ分析は技術だけではなく、人間のスキルも問われる。エッジでデータを処理すれば、異常検出の際にすぐにアラートが発され、担当者は即座に対応しなければならない。そのため、エッジ分析を採用した現場は、レポート分析よりも迅速な対応力が求められる。企業はスキルギャップが生じないようにするために、従業員向けのトレーニングが重要だ。自社でのアラート対応が難しければ、ベンダーによるマネージド型サービスを利用するという手もある。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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