はじめに

G検定の出題範囲は広く、AIアルゴリズムからインフラ関連の用語まで網羅されている。
中でも、現場のAI導入で注目されるのが「エッジコンピューティング」だ。

この記事では、G検定の過去問を通して、「エッジコンピューティングとは何か？」を解説する。試験対策だけでなく、実務にも直結する知識となるため、しっかり理解しておきたい。

Contents

問題を見てみよう

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

工場などの現場にサーバーを分散配置するような、端末の近くにサーバを分散配置することを(●)という。

End-to-End Learning

エッジコンピューティング

Spark

Industry4.0

正解は「2. エッジコンピューティング」

エッジコンピューティングとは、データ処理をクラウドだけに頼るのではなく、デバイスの近くにあるサーバーや端末側で処理を行う仕組みを指す。

たとえば、工場内で動作するロボットに対して、毎回クラウドにデータを送っていては、通信遅延やトラブル時に影響が大きい。そこで、現場の近くにサーバーを設けてリアルタイムに処理を行うことで、反応速度や安定性が格段に向上する。

これは、AIの推論処理を現場で完結させる「オンサイトAI」とも関係が深い。

G検定では、単に正解を覚えるだけでは不十分だ。他の選択肢がなぜ誤っているのかを理解することで、応用力が身につく。

選択肢	説明	不正解の理由
End-to-End Learning	入力から出力まで一連の処理を一括で学習させる手法。主に深層学習で使われる概念。	処理の学習手法であり、ネットワーク配置の話ではない。
Spark	大規模データ処理に用いる分散処理フレームワーク。	データ処理技術の一種で、物理的なサーバ配置の話とは無関係。
Industry4.0	第4次産業革命の総称で、IoT・AIなどを活用した製造業の高度化。	概念としては関連があるが、サーバー配置という具体行動を指していない。

実務でのAI活用において、エッジコンピューティングは次のような場面で有効だ。

工場にセンサーやカメラを設置し、異常検知や自動制御を行う。ネットワーク遅延を避けるため、現場内で推論処理を完結させる設計が求められる。

例：

車載カメラやLiDAR（レーザーセンサー）のデータは、瞬時の判断が必要となる。そのため、クラウドではなく車内のエッジデバイスで処理を行うのが主流となっている。

監視カメラ映像をクラウドに送信するには回線帯域が大きくなる。店舗内のサーバーで人流解析などを行えば、コストを抑えつつスピーディな対応が可能だ。

エッジコンピューティングを導入する際は、以下のような視点が必要になる。

G検定では、AI技術そのものだけでなく、それを支えるインフラの理解も重要視されている。
今回の問題で登場した「エッジコンピューティング」は、リアルタイム性が求められる現場で欠かせない考え方だ。

✅ エッジコンピューティングとは、端末の近くにサーバーを設置して処理を分散する手法
✅ 工場、車、店舗など、AIを現場で活用するための基盤として必須
✅ 試験対策としては、他の選択肢との違いを正しく理解することが合格のカギ

インフラの理解を深めることは、単なる試験対策にとどまらず、実務に直結する力となる。この機会にエッジコンピューティングの概念をしっかり押さえておこう。