解説

エッジAIにおけるクラウドとエッジデバイスの役割分担を理解する問題です。クラウドで「学習（Training）」を行い、エッジデバイスで「推論（Inference）」を行うのがエッジAIの基本モデルです。推論とは「学習済みモデルに従い、実際に入力データに対して識別・分類・予測等の処理を行うプロセス」です（選択肢b）。エッジデバイスでリアルタイムに推論することで、クラウドへの通信遅延なしに現場での判断が可能になります。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 ア

「試行錯誤で行動に報酬を与えて学習するプロセス」は強化学習の説明です。これは学習プロセスであり、エッジデバイスの推論処理ではありません。

選択肢 ウ

「正解のラベルを付けたデータによってモデルを作成するプロセス」は教師あり学習（Training）の説明です。クラウドで行う学習プロセスであり、エッジの推論ではありません。

選択肢 エ

「正解のラベルなしデータでモデルを作成するプロセス」は教師なし学習（Training）の説明です。これも学習（クラウド側）であり、エッジデバイスの推論とは異なります。

解くときのポイント

エッジAIの役割分担：クラウド＝学習（Training）、エッジ＝推論（Inference）。推論＝「既存モデルを使って実データを識別・予測すること」。学習の説明（強化学習・教師あり・教師なし）は全てクラウド側の処理。