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データはエッジにとどまらない。マイクロンとともに加速する。

あらゆる領域のエッジAI

エッジは終わりであり、境界、境目、限界であると言われています。しかし、そのエッジこそがAIエクスペリエンスの始まりだとしたら? マイクロンのテクノロジーは、デバイスにデータを保存するだけでなく、データを実用的なインテリジェンスへと迅速に変換します。その詳細をご覧ください。

宇宙へと落ち込むかのような幻想的な海の果てに向かって波に乗るサーファー

データを瞬時にインテリジェンスへ

AIはあらゆる場所に広がっている

AIはクラウドから、データが常駐するエッジデバイスへと拡大しています。マイクロンは、クラウドからエッジまで、あらゆる領域でAIを実現します。

より多く、より速く、より良く

AIには、クラウド、データセンター、エッジデバイスのいずれにおいても、より高速で効率的なメモリとストレージが求められています。

業界から信頼を得た、AIメモリとストレージのアドバイザー

パートナーは、目標達成や新たな機会の獲得、そしてAI革命の加速を実現するために、AIデータの課題解決を私たちに託しています

エッジAIについて知っておくべき5つのこと

AI業界は急速に進化しています。新しい動きや次に何が起こるかを把握することは、難しいかもしれません。この記事では、クラウドからエッジデバイスまで、AIについて知っておくべきこと、AIの成功にメモリとストレージが鍵となること、マイクロンがイノベーションの限界をどのように突破しているかをご紹介します。

高層ビル群が生み出しているL字型の空間と、鮮明なスカイラインが、都市の密集度と幾何学的な美しさを際立たせている空からの眺め。

エッジデバイスにおけるAIの成長

AIアプリケーション向けのメモリとストレージ製品

マイクロンの電力効率に優れたメモリとストレージソリューションの製品ラインナップは、自動車、スマートフォン、PCなど、あらゆるエッジデバイスでのAI活用を可能にします。

一歩踏み出して、エッジの先を見据える

マイクロンがエッジ市場と産業をどのように支えているか、詳細をご覧ください。

よくある質問

AIは分散型モデルを通じて、クラウドとエッジコンピューティングの両方を活用します。これにより、より効率的でスケーラブルなソリューションを実現します。これまでは大規模データセンターに処理を集中していましたが、リアルタイムアプリケーションへの需要の高まりを背景に、分散型AIが普及しました。この方式では、エッジデバイスでデータをローカル処理して即時に意思決定を行い、クラウドで大規模計算やモデル学習を実施します。ほかにも、さまざまな環境でAI機能を活用し、効果を発揮できるのも特長です。こうしたハイブリッドアプローチを支えるのが、マイクロンの高帯域幅メモリ(HBM)やLPDDR5Xなどの先進的なメモリとストレージソリューションです。これらのソリューションにより、多様な環境で効率的かつスケーラブル、応答性の高いAI運用を実現できます。

メモリは、膨大なデータへのアクセスを高速化するため、AIにとって不可欠です。データは、複雑なモデルのトレーニングやリアルタイムの意思決定を行ううえで極めて重要です。データなしにAIはありえません。AIの可能性を最大限に引き出すには、クラウドからエッジに至るまで、データを驚異的な速度と効率性で格納、移動、処理できる必要があります。マイクロンの高性能なメモリソリューションにより、AIシステムが膨大なデータセットを処理し、計算を素早く実行できるため、より精度の高い成果をもたらします。

ストレージは、世界中のデータを効率的に管理するためのインフラを提供するため、AIにとって不可欠です。マイクロンの高性能ストレージソリューションを活用することで、高速なデータアクセスと世界中のデータを格納する容量を確保できます。これにより、AIシステムは膨大なデータセットを迅速に処理し、インテリジェントな意思決定を行うことができます。データに素早くアクセスできることで、さまざまなAIアプリケーションにおけるイノベーションが加速します。

エッジデバイス向けAIの市場は急成長しています。2025年には、企業が生成するデータの約75%が、従来の集約型データセンターやクラウド以外の場所で生成、処理されるとガートナーは推測しており、これは2018年の約10%と比べて大幅な増加になります。この著しい変化は、リアルタイムのデータ処理と効率向上へのニーズを受けて、自動車、スマートフォン、AI搭載PCといった分野でエッジAIの導入が拡大していることを示しています。2024年、エッジAI市場の規模は約125億米ドルでした。この市場は、2025年から2034年にかけて年平均成長率(CAGR)24.8%で成長し、2034年までに1094億米ドルに達すると予測されています。この成長は、ニューラルネットワークテクノロジーの進歩、AI対応デバイスの普及、そして効率的かつ安全なデータ処理への需要によって支えられています。