TECH BUYER 2023/02 - IDC Perspective - Doc # JPJ48192922
2023年 国内エッジインフラ市場:エッジコンピューティング利用事例
By: Masayuki Shimokawabe
税抜価格: ¥937,500
レポートページ数:全24ページ
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Abstract :概要
本調査レポートは、国内エッジインフラ市場における、エッジコンピューティングの利用動向を調査したものである。エッジコンピューティングにおいて画像データ(動画データまたは静止画)を対象に、AI(Artificial Intelligence:人工知能)によるデータ分析処理を行っている事例を取材し、当該エッジインフラの導入経緯、導入効果、選定時の課題、および今後の予定などを調査した。エッジコンピューティングでは、エッジ-コア一体となったシームレスな連携処理が求められる。したがって、本調査レポートでは、エッジ-コアの連携処理において、コアインフラでAIによるデータ分析処理を行っているケースも取り上げている。
IDC Japan、Data and Analyticsのリサーチマネージャーである下河邊 雅行は「国内エッジインフラ市場において、AIによるデータ分析のニーズが高まり、エッジコンピューティングを利用するユーザーが増加してくる。利用を開始したエッジコンピューティングが、実証実験で終わることなく、社内で本格展開させるためには、まずは、その活用目的を明確にする必要がある」と説明している。
Table of Contents:目次
Executive Snapshot
Figure: Executive Snapshot:2023年 国内エッジインフラ市場:エッジコンピューティング利用事例
概況
はじめに
Figure: エッジインフラにおける主要なコンピューター処理
ユーザーの身の回りに潜むエッジコンピューティングニーズ
ユーザー事例の分析
堺化学工業
事例:AI画像解析サービス「DeepCle(ディープクル)」
エッジコンピューティングの状況
エッジインフラの導入経緯
エッジインフラの導入効果
エッジインフラ選定時の課題
今後の課題や取り組み
三菱地所パークス
事例:AIによる駐車場での車番認識システム
Figure: AIによる駐車場での車番認識システム
エッジコンピューティングの状況
エッジインフラの導入経緯
エッジインフラの導入効果
エッジインフラ選定時の課題
今後の課題や取り組み
中部電力パワーグリッド
事例:ドローンを用いた送電設備自動点検技術
Figure: ドローンを用いた送電設備自動点検技術
エッジコンピューティングの状況
エッジインフラの導入経緯
エッジインフラ導入効果
エッジインフラ選定時の課題
今後の課題や取り組み
JRCS
事例:船舶の安全運航を支援するソリューション(command)
Figure: JRCSの船舶の安全運航を支援するソリューション(command)
エッジコンピューティングの状況
エッジインフラの導入経緯
エッジインフラの導入効果
エッジインフラ選定時の課題
今後の課題や取り組み
ITバイヤーへの提言
参考資料
調査方法
市場定義
Figure: The Core-Edge-Endpoint Continuum
The Core-Edge-Endpoint Continuumの説明
Core(コア):Central Datacenter(中央データセンター)
Edge(エッジ):Core and Endpoints間のすべて
Endpoints(エンドポイント)
国内エッジインフラ市場
関連調査
Synopsis
List of Figures (7)
- Executive Snapshot:2023年 国内エッジインフラ市場:エッジコンピューティング利用事例
- エッジインフラにおける主要なコンピューター処理
- AIによる駐車場での車番認識システム
- ドローンを用いた送電設備自動点検技術
- JRCSの船舶の安全運航を支援するソリューション(command)
- The Core-Edge-Endpoint Continuum
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※このレポートは、年間情報サービス 「Japan Edge Strategies」 として発行されています。
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