「異能」ともいえる際立った能力や実績を持ち、周りから一目置かれるエンジニアの素顔に迫る。今月は、IoT（インターネット・オブ・シングス）を利用した人工知能（AI）ベンチャー「Idein（イデイン）」の創業者である中村晃一氏。多くの参加者を集め半ば伝説と化した「圏論勉強会」の講師としても知られる。今回は、Ideinの取り組みとその狙いについて聞いた。
Ideinという会社のCEOをしています。Ideinは、技術的にはエッジコンピューティングという分野に取り組んでいます。
エッジコンピューティングでは、オンプレミスのサーバーやクラウドではなく、デバイス側で計算を行います。今後ニーズが高まるだろうといわれています。IoTでは膨大なデータがデバイスから発生するので、送られてきたデータをすべてクラウドで処理するのは不可能に近い。そこで、エッジ側で処理するのです。
多くの開発者が、ディープラーニングなどの機械学習技術を使って、異常検知、モニタリング、データ収集などに主に取り組んでいます。そうした仕組みを実現しようとしたときに、オンプレミスやクラウドではコストがかかりすぎて、なかなかスケールしません。
例えばカメラを現場に置いて、人が倒れているといった異常を見つけたいとします。オンプレミスやクラウドのサーバーで計算する方式だと、画像を撮って次々にサーバーに送る必要があります。画像を1秒に1枚送るとすると、カメラ1台で24時間動かし続けた場合、1カ月で約260万枚になります。
それだけの画像をクラウドに送って処理すると、通信料金が膨大になり、クラウドの利用料金もかかります。カメラ1台につき数万円から数十万円のコストです。例えば、小売店舗で客の行動解析をしようとした場合、これだけのコストがかかると難しくなります。
一方、エッジコンピューティングではデバイス側で計算するので、異常を検知するアプリケーションの場合、異常があったときだけその内容を送ればいい。これにより通信回数が桁違いに減ります。データを受け取って計算するサーバーも要らなくなります。アプリケーションサーバーにデータを直接送ればいいのです。
加えて、クラウドにすべてのデータを上げるわけではないので、プライバシーや機密情報の保護も容易になります。
Ideinでは「Actcast」という開発者向けサービスを開発しています。いわゆるPaaS（プラットフォーム・アズ・ア・サービス）です。エッジコンピューティングアーキテクチャーに基づいて、大規模にスケールするAIシステムを開発者が作れるようにするためのサービスです。
重要な技術は主に2つあります。1つはエッジ側の技術。「いかに安価なデバイスで高度な計算をするか」が極めて重要になります。
