【チョークトークレポート】フィジカルAIはクラウド？エッジ？決め手は「許容できる◯◯」─ソラコム松下さんが解説
AWS Summit Tokyo 2026でIoT システムを構築・運用するための IoT プラットフォームを提供するソラコムの松下享平さんによるチョークトークに参加してきました。
- タイトル : クラウド?エッジ？どっち？~ロボアームとAWSサービスで考えるフィジカルAIアーキテクチャ
- スピーカー : ソラコム松下享平
- 2026/06/25(木) 11:30-12:00
- 形式 : チョークトーク
スピーカーが一方通行に話す一般的なセッションとは異なり、チョークトークは、スピーカーと参加者が双方向にやり取りする対話型のセッションです。
エッジAIとクラウドAI
フィジカルAIはよく耳にしますが、冒頭で参加者に意味を確認しながら、ベースラインを揃えて、セッションが始まります。チョークトークならではですね。
フィジカルAIはAIをエッジとクラウドのどちらで動かすのかは大きな技術選定です
ロボットアームをデモで操作すると、USB直とAWS(クラウド)経由で同じように動きます。
クラウド経由のレイテンシーを参加者に予想してもらい、実測すると100ms程度です。
UXの100msの遅延の壁
ニールセン・ノーマン・グループの研究によると、「人間は100ms以上の遅延で違和感を感じ始めます」
自販機でボタンを押す際も、100msを大きく超える、1秒後に反応すると、人間は「あれ？故障しているのかな?」と感じます。
クラウド通信時のレイテンシー(100ms)は、人間にとって、許容できることを意味します。
全体の遅延
では、全体の処理時間を見るとどうなるのか?
クラウドAIでは、100msの軽微な通信レイテンシーを犠牲に、様々なモデルで推論できます。
一方で、エッジAIでは、ネットワークレイテンシーこそないものの、モデルのサイズやハードウェアに制約があり、推論時間が長くなる傾向があります。更には、モデルのデプロイ運用なども考慮する必要があります。
つまるところ、 許容できる遅延 がフィジカルAIでクラウドAIとエッジAIを使い分ける重要なポイントとなり、シビアな遅延要件がなければ、AWS等を活用したクラウドAIは十分に検討の余地があります
また、エッジAI、つまりエッジにモデルをデプロイする場合も、スピーカーである松下さんがbuilders.flashに AWS IoT Greengrass を使った解説記事を執筆しています。
フィジカル AI 時代に向けた、AWS IoT Greengrass における巨大ファイル配信手法 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
最後に
ソラコム松下さんによる遅延をキーワードとしたフィジカルAIのアーキテクチャー解説です。
AIの実行環境はエッジとクラウドが2通りあり、違和感を感じさせない 100ms までの遅延がポイントです
AWSはBedrockやSageMaker等による クラウドAI もAWS IoT Greengrass等を活用した エッジAI にも対応しており、エッジとクラウドを 通信 でつなぐIoTプラットフォームを提供するのが、 ソラコム です。
なお、今回のチョークトークは re:Invent 2025 のセッション「AWS re:Invent 2025 - Designing local Generative AI inference with AWS IoT Greengrass (DEV316)」をアレンジしたものとのことです。ぜひご視聴ください
