• モバイルエッジコンピューティング（Mobile Edge Computing）は、クラウドコンピューティングの能力をネットワークのエッジ近くにまで拡張するエッジコンピューティングの一種です。
  • MEC の将来の成長を活かすには、通信事業者は相乗効果を活用するために、複数分野でサービスを開発する必要があります。

本記事では、モバイルエッジコンピューティング（Mobile Edge Computing）の定義、事例、そして未来について説明します。

モバイルエッジコンピューティングとは？

マルチアクセスエッジコンピューティング（MEC）は、以前はモバイルエッジコンピューティングと呼ばれ、クラウドコンピューティングの能力をネットワークのエッジ近くにまで拡張するエッジコンピューティングの一種です。当初は ETSI の取り組みの下でモバイルネットワークに焦点を当てていましたが、現在では固定ネットワークや統合ネットワークにも拡張されています。

ユーザーから遠く離れたリモートサーバーに集中化された従来のクラウドコンピューティングとは異なり、MEC は基地局や電話交換機などのエッジノードに処理を分散します。このアプローチにより、モバイルネットワークの混雑が軽減され、レイテンシが低下し、クラウドコンピューティングタスクを近隣のサーバーに配置することで、エンドユーザーの体感品質（QoE）が向上します。

あわせて読みたい：クラウドコンピューティングの基礎：セキュリティとその先（btw.media）

あわせて読みたい：クラウドコンピューティングがセキュリティ運用に与える 3 つの主な影響（btw.media）

MEC のユースケース事例

1. コネクテッドカーおよび自動運転車の機能

MEC を利用することで、自動運転車は、道路状況、歩行者、他の車両、動物の位置、気象条件などのリアルタイム更新情報を、中央のクラウドサーバーではなく、ローカルのエッジノードから直接受け取ることができます。MEC と AI/ML の統合により、車両が周囲を継続的に監視する能力が向上します。MEC が提供する低遅延は、自動運転車の安全な運行を確保するために極めて重要です。クラウドからの情報処理の遅延が、リアルタイムの意思決定を損なう可能性があるからです。

2. 複合現実（MR）、拡張現実（AR）、仮想現実（VR）の業務アプリケーション

AR/VR と統合された MEC は、現場での保守・修理作業を遠隔で行う作業員を支援します。このソリューションは、修理対象の特定の資産に関する詳細情報を、現場作業員のヘルメットやモバイルデバイスの画面にオーバーレイ表示します。現在の 3D モデルは、エンドデバイスでレンダリングするには複雑すぎ、クラウドで処理する場合にはレイテンシの問題があります。MEC は、デバイス外部でのデータ処理と 3D モデルのレンダリングを容易にし、デジタルツインモデルが作業員の視界を補強することを可能にします。さらに、遠隔の専門家が、ヘルメットやモバイルデバイスからストリーミングされた画像や動画にリアルタイムで注釈を付けることができます。

3. 映像分析

都市や企業でのビデオ監視の導入が増加しており、カメラ台数の増加と高画質化の両方によりデータ量が増大しています。MEC は、分析のために映像データを中央の管理センターに送信する代わりに、ネットワークエッジでローカルに処理・分析することを可能にします。このアプローチにより、さまざまな種類のカメラからのビデオストリームを統合し、リアルタイムの顔認識、資産監視、人流分析など、多様な映像分析アプリケーションをサポートします。MEC は、クラウドや中央サーバーでの処理に依存するのではなく、ローカル分析に基づいたリアルタイムトリガーを可能にすることで、コストを削減し、データ転送量を低減し、応答時間を短縮します。

MEC の未来

モバイルエッジコンピューティング（MEC）は依然として新興市場です。5G との整合性、通信プロバイダーによるモビリティ促進能力、AR/VR やドローン制御などのアプリケーションにおける潜在的な大規模展開は、MEC を通信事業者にとって戦略的に重要なものと位置付けています。

MEC の将来の成長を活用するには、通信企業は相乗効果を得て段階的な利益を獲得するために、複数分野でサービスを開発する必要があります。これには、エッジコンピューティングのさまざまな分野で実際の顧客と協力し、異なるユースケース間の共通ニーズを特定し、効果的なビジネスモデルを定義するために顧客と協力することが含まれます。