【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。
セッション資料
エッジAIとクラウドAI
フィジカルAIは最近よく耳にしますが、人によって持っているイメージが異なります。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をエッジとクラウドのどちらで動かすかは、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直結と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したときも、100msを大きく超えて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でしょうか。
クラウドAIでは、100msの軽微な通信レイテンシーを犠牲に、さまざまなモデルで推論できます。
一方でエッジAI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。さらに、モデルのデプロイや運用も考慮する必要があります。
つまるところ、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は 許容できる遅延 です。
シビアな遅延要件がなければ、AWSなどを活用したクラウドAIも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、遅延をキーワードにしたフィジカルAIのアーキテクチャー解説でした。
AIの実行環境にはエッジとクラウドの2通りがあり、人間に違和感を覚えさせない100msまでの遅延が技術選定のポイントです。
AWSはBedrockやSageMakerなどによる クラウドAI もAWS IoT Greengrass等を活用した エッジAI にも対応しています。その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
