IDC Japanは4月8日、国内IoTインフラ市場におけるインテリジェントエッジの利用状況について、ユーザー調査の結果を発表した。
これは、IoTプロジェクトを推進している国内企業・団体の経営層、事業部門長、部課長、係長、主任クラスを対象にアンケート形式で調査し、564の組織から得られた回答をもとにインテリジェントエッジの利用状況をまとめたもの。アンケート調査は2020年1月に実施された。
IDCでは、IoTの基本アーキテクチャーとして「3層モデル」を定義している（図1）。IoTの3層モデルをもとに「IoTコアインフラ」と「IoTエッジインフラ」を定義し、さらに「IoTエッジインフラ」を「インテリジェントエッジ」と「それ以外のIoTエッジインフラ」に分類する。
図1. IoTの3層モデル（出典：IDC Japan）
「インテリジェントエッジ」は、データ分析などの高度なコンピュート処理を可能にするIoTエッジインフラを指し、「それ以外のIoTエッジインフラ」 はIoTゲートウェイやルーターなど、データ分析を行わないIoTエッジインフラを指す。
今回の調査では、IoTインフラユーザーにおけるIoTエッジインフラの利用形態とベンダーの選定基準について調査した。
調査によると、IoTエッジインフラにおける制御や分析処理で最も重要なものは、現在は「OT（制御システム）の監視」（22.3％）、3年後は「データ分析（AI〈人工知能〉を利用した深層学習）」（20.4％）が最上位項目だった（図2）。現在、回答者の4割弱（38.5％）がデータ分析処理と回答しており、3年後にデータ分析処理を選択する割合は回答者の半数近く（46.5％）になった。
図2．IoTエッジインフラで行っている最も重要な処理（出典：IDC Japan）
データ分析処理を、IoTエッジインフラで行う理由については「データ処理が速い」が最上位項目だった。また、分析処理で使用するデータに関しては、3年後は「画像データ（動画）」が最上位項目となった。AIによる画像認識精度の向上が進む中、IoTエッジインフラにAI技術を搭載し、動画をデータ分析に活用するケースが増えてくるとIDCは見ている。
エンドポイントから分析用データを収集するタイミングについては、「常時（ストリーミング）」が「現在」と「3年後」でともに最上位項目だった。また、収集したデータをIoTエッジインフラで保存する期間については「1年以上」が同様に最上位項目だった。
また、「現在」と「3年後」を比較し、3年後の収集タイミング、保存期間としてそれぞれ 「常時（ストリーミング）」「1年以上」を選択した割合が多い結果となった。データ収集をストリーミング方式で行うケースが増え、またデータ保存期間がより長くなることから、IoTエッジインフラの分析処理で使用されるデータ量が今後増大し、インテリジェントエッジのニーズ拡大につながるとIDCは見ている。
また、最も重要な処理を行うIoTエッジインフラの採用意向に関する質問では、現在は
回答者の5割以上が汎用サーバーを選択した。3年後の採用意向では、汎用サーバーを選択する割合は減少し、IoTエッジ専用製品とクラウドサービスベンダーのIoTエッジサービスを選択する割合が増加した。
