Edge AIの展開戦略を選択する際には、単一のKPIだけでなく複数のKPIをトレードオフとして考慮することが重要です。以下は、考慮すべき主なKPIの例です。
推論レイテンシー（Latency）: モデルの推論処理にかかる時間は重要な指標です。低いレイテンシーはリアルタイム性を向上させますが、高いレイテンシーはユーザーエクスペリエンスに悪影響を与える可能性があります。
モデル精度（Model Performance）: モデルの精度は、推論結果の信頼性を示す重要な指標です。高い精度は正確な予測を提供しますが、低い精度は誤った結果をもたらす可能性があります。
リソース利用率（Resource Utilization）: モバイル、エッジ、クラウドなどの各ティアでのリソース利用率を考慮することが重要です。効率的なリソース利用はコスト削減やパフォーマンス向上につながります。
データプライバシー（Data Privacy）: データの転送や処理におけるプライバシー保護も重要な要素です。データセキュリティを確保しつつ、適切な展開戦略を選択する必要があります。
これらのKPIをバランスよく考慮し、展開戦略を選択することで、Edge AIシステム全体のパフォーマンスと効率性を最適化することが可能となります。