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公開：2025-04-24

AkamaiとVAST Dataがエッジコンピューティング契約を締結、AIワークロードの効率化とコスト削減を実現へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• AkamaiとVAST Dataが契約を締結しエッジAI推論を強化
• 分散型プラットフォームとデータ集約型コンピューティングを統合
• クラウドからエッジまでの効率的なAI処理を実現

AkamaiとVAST Dataのエッジコンピューティング強化契約

AkamaiはAIデータプラットフォーム企業のVAST Dataと2025年3月18日に契約を締結し、データ集約型AI推論の効率化を目指す取り組みを開始した。両社の技術を組み合わせることにより、大規模かつ分散した顧客向けにローカルの応答時間と分散型推論のためのローカリゼーションを提供することが可能になる。^[1]

AIアプリケーションの大規模展開における課題であるレイテンシー、コスト、スケーラビリティの問題に対し、Akamai CloudにVAST Dataを統合することで解決を図る。トレーニングとは異なり継続的かつオンデマンドな運用が必要な推論において、超低レイテンシーでの処理を実現することでエッジAIコンピューティングの一般化を促進する。

世界で最も分散したクラウドを持つAkamaiは、エッジでAI推論を提供する唯一の存在として、企業のローカル応答時間とローカリゼーション要件に対応している。VAST Dataとの提携により、エッジからクラウドまでの一貫したグローバルネームスペースを通じて、組織の全データへの高速かつ安全なアクセスを実現する。

エッジAI推論の主要機能まとめ

AI推論について

AI推論とは、トレーニング済みのAIモデルを使用してリアルタイムで予測や判断を行うプロセスのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 継続的かつオンデマンドな運用が必要
• 超低レイテンシーでの処理が求められる
• トレーニングと比べてリソース消費が分散的

エッジでのAI推論は、データセンターからエンドポイントまでの通信遅延を最小限に抑え、リアルタイムな処理を可能にする重要な技術である。Akamaiの分散型プラットフォームとVAST Dataの技術統合により、より効率的なエッジAI推論の実現が期待されている。

エッジAI推論の強化に関する考察

AkamaiとVAST Dataの提携は、増加するエッジコンピューティングの需要に対応する重要な一歩となるだろう。クラウドからエッジまでの一貫したデータアクセス環境を提供することで、企業のAIワークロードの効率化とコスト削減が実現できる可能性が高い。

今後の課題として、異なるエッジロケーション間でのデータ同期やセキュリティの確保が挙げられる。分散システムの特性上、データの整合性維持やプライバシー保護には特別な配慮が必要となるだろう。解決策としては、ブロックチェーン技術の活用や暗号化技術の強化が考えられる。

将来的には、5G・6Gネットワークとの連携によるさらなる低遅延化や、エッジデバイス間の自律的な協調処理機能の実装が期待される。エッジAIの進化により、自動運転や産業用IoT、拡張現実など、リアルタイム性が求められるアプリケーションの発展が加速するだろう。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Akamai と VAST Data がエッジ AI 推論を実現する新しい時代を切り開く | アカマイ・テクノロジーズ合同会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000247.000031697.html, (参照 25-04-24).
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