ビジネスインダストリ
IoTシステムにおいて、センサやゲートウェイなどのデバイスに近い場所でデータを処理・分析するアーキテクチャの説明として、最も適切なものはどれか。
ア.データ収集端末の近傍にある機器でリアルタイム処理を行い、必要な情報だけをクラウドに送信することで、通信量の削減と低遅延を実現する。正解
イ.すべてのセンサデータをクラウドサーバに集約し、機械学習モデルで一括処理することで、高精度な分析を実現する。
ウ.地理的に分散した複数のクラウドデータセンタ間でデータを冗長化することで、可用性と応答速度を向上させる。
エ.IoTデバイスのOSやファームウェアをネットワーク経由で遠隔更新することで、セキュリティパッチを迅速に適用する。
解説
エッジコンピューティングは「出前の拠点を現場の近くに置く」発想です。工場のラインで例えると、品質チェックの判断を本社（クラウド）に問い合わせるのではなく、ライン横の小型コンピュータ（エッジ）がその場で即断する仕組みです。
なぜ ア が正解か
エッジコンピューティングでは、センサやカメラに近いゲートウェイや小型サーバがデータをその場で処理します。クラウドへは最終的な判断結果や要約データだけを送るため、ネットワーク帯域の節約と応答遅延（レイテンシ）の大幅な削減を同時に実現できます。自動運転や工場の異常検知など「ミリ秒単位の即時判断」が求められる場面で特に有効です。
出典: AI生成問題（学習用）