エッジAI用語集

クラウド（インターネット上のサーバー）ではなく、手元のデバイス（スマホ・PC・Raspberry Piなど）でAIを動かす技術のこと。データを外部に送る必要がないため、プライバシーが守られます。

データをインターネット経由でサーバーに送り、サーバー上でAI処理を行う方式。ChatGPTやGoogle翻訳がこの方式です。高性能だが、通信が必要でプライバシーの懸念があります。

AIが「何かを判断する」ためのプログラムのこと。例えるなら、料理のレシピのようなもの。大量のデータから「こういう入力にはこう答える」というパターンを学習した結果がモデルです。

学習済みのAIモデルを使って、新しいデータに対して答えを出すこと。例えば、カメラに映った物体が「猫」であると判定する処理が推論です。学習（トレーニング）とは違い、軽い処理で済みます。

大量のデータを使って、AIモデルに「パターン」を覚えさせること。何万枚もの写真を見せて「これが猫」「これが犬」と教える作業です。膨大な計算が必要で、通常はクラウドで行います。

ソフトウェア同士がデータをやり取りするための窓口。ChatGPTのAPIを使うと、自分のアプリからChatGPTの機能を呼び出せますが、通常は利用量に応じて料金がかかります。

入力してから結果が返ってくるまでの待ち時間のこと。クラウドAIではデータの送受信に時間がかかりますが、エッジAIはデバイス内で処理するため、ほぼ待ち時間ゼロです。

データが入ってきた瞬間に処理して結果を返すこと。目安として、映像処理では1秒間に15〜30回以上処理できれば「リアルタイム」と呼ばれます。

処理をすべて手元のデバイス（スマホ・PC）の中で完結させること。インターネット接続が不要で、データが外に出ないため安全です。

AIチップの計算速度を表す単位。1 TOPSは「1秒間に1兆回の計算」ができるという意味。数字が大きいほど、AIの処理が速くなります。スマホは約10〜15 TOPS、専用チップは40 TOPS以上。

AI計算に特化した専用チップ。通常のCPUやGPUとは違い、AIの推論処理を超高速・超低消費電力で実行できるよう設計されています。最新スマホやPCに内蔵されつつあります。

もともと画像描画用のチップですが、大量の並列計算が得意なためAIの処理にも使われます。NVIDIA製GPU（GeForce, Jetson）がAI分野では特に有名です。

Google が開発したAI専用チップ。Google Coral USB AcceleratorにはEdge TPUが搭載されており、USB接続するだけでAI推論を高速化できます。

画像・映像処理に特化したAIチップ。Intel Movidius や OAK-DカメラのMyriad Xが代表例。カメラ映像のAI処理を省電力で行えます。

手のひらサイズの基板1枚でできたコンピュータ。Raspberry PiやJetsonが代表例。安価（1〜3万円）でLinuxが動き、カメラやセンサーを接続してAI開発ができます。

既存のコンピュータに追加して、AI処理を高速化するための拡張デバイス。USB接続タイプ（Coral USB）やM.2スロットタイプ（Hailo-8）があります。

複数のIoTセンサーからのデータを集約し、現場でAI処理するための中継デバイス。工場や店舗に設置して、カメラ映像の分析や異常検知をクラウドに送らず現場で行います。

モノのインターネット。センサーやカメラなどの機器をネットワークに接続し、データを収集・活用する仕組み。スマート家電や工場のセンサーなどが例です。

マイコン（Arduino、ESP32等）のような超小型・超低消費電力のデバイスでAIを動かす技術。消費電力が数mWで、電池で何ヶ月も動作できます。

AIアプリを作るための「道具箱」のようなもの。TensorFlow.jsやMediaPipeがこれにあたります。ゼロからコードを書く代わりに、フレームワークの機能を使って効率的にAIを動かせます。

Googleが開発した、ブラウザ上でAIを動かすためのフレームワーク。画像認識や物体検出のモデルが豊富に揃っています。このサイトの物体検出・画像分類デモで使用。

Googleが開発した、リアルタイムの映像解析に特化したフレームワーク。顔認識・手の検出・ポーズ推定・背景除去などが超高速に動きます。

異なるAIフレームワーク間でモデルを共有するための共通フォーマット。PyTorchで学習したモデルをONNX形式に変換すれば、ブラウザやスマホでも動かせます。

NVIDIA製GPUでAI計算を高速に行うための技術。Jetsonシリーズやゲーミング用GeForce GPUで利用でき、AI開発の業界標準です。

AIモデルが学習した「知識」の量を表す数値。「1.5Bパラメータ」は15億個の数値を持つモデルという意味。パラメータが多いほど賢いですが、動作に必要なメモリも増えます。

AIモデルのサイズを小さくする技術。通常のモデルは高精度な数値（32ビット）を使いますが、これを8ビットや4ビットに圧縮します。例えるなら、高画質写真をJPEGに圧縮するイメージ。精度はわずかに下がりますが、サイズは1/4〜1/8になります。

大きくて賢いAIモデル（先生）の知識を、小さなモデル（生徒）に教え込む技術。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bは、671Bの巨大モデルの能力を1.5Bの小型モデルに蒸留した例です。

ChatGPTのような、テキストで会話できるAI。大量の文章を学習して、人間のような受け答えができます。最近は小型化が進み、ブラウザやスマホでも動くLLMが登場しています。

テキストだけでなく、画像・音声・動画など複数の種類のデータを同時に理解できるAIのこと。例えば写真を見せて「これは何？」と聞くと答えてくれるAIがマルチモーダルです。

ブラウザからGPU（グラフィックチップ）の計算力を使うための最新技術。これにより、ブラウザ上でもAIの高速な計算が可能に。Chrome・Edgeの最新版で利用できます。

ブラウザ上でC++などの高速なプログラムを動かすための技術。通常のJavaScriptより高速に処理でき、AIモデルの推論もブラウザ内でスムーズに実行できます。

ブラウザで3DグラフィックやGPU計算を行うための技術。WebGPUより古い技術ですが、ほぼすべてのブラウザで動作するため互換性が高いです。

1秒間に何回画面を更新（処理）できるかを表す数値。映像のAI処理では、15FPS以上あればスムーズ、30FPS以上なら快適と言われます。