AWS IoT Greengrass 概要解説：エッジコンピューティングの基本

2026-01-15

AWS IoT Greengrass は、クラウドの機能を「エッジ（現場のデバイス）」に拡張するためのサービスです。デバイスがインターネットに接続されていなくてもローカルで処理を行い、必要なデータだけをクラウドに送る仕組みを提供します。

本記事では、Greengrass の概要とそのメリットについて解説します。

🏗️ 1. 概念：なぜ Greengrass が必要なのか？

通常、IoT デバイスはデータをすべてクラウドに送信して処理します。しかし、それでは以下のような課題が発生します。

遅延（レイテンシ）: クラウドとの通信往復に時間がかかる。
通信コスト: 大量のデータをすべて送るとコストがかさむ。
オフライン対応: ネットが切れると動作が止まる。
プライバシー: 機密データを外に出したくない。

Greengrass は、**「クラウドの知能をデバイスのすぐそば（エッジ）に置く」**ことでこれらを解決します。

Point: クラウドの強力な管理機能と、エッジでのリアルタイムな処理能力を組み合わせることで、従来の IoT の課題を一挙に解決できるのが Greengrass の最大の特徴です。

イメージ図：クラウドとエッジの役割分担

graph LR
    subgraph "クラウド (AWS)"
        A[重い処理 / 長期保存]
        B[AIモデルの学習]
    end

    subgraph "エッジ (Greengrass)"
        C[即時判断]
        D[データのフィルタリング]
        E[オフライン動作]
    end

    A <--> C
    B --> C

⚙️ 2. 構成：Greengrass の仕組み

Greengrass は主に「コアデバイス」を中心に構成されます。

主要な構成要素

Greengrass Core デバイス:
- Greengrass ソフトウェアがインストールされた物理デバイス（Raspberry Pi, 産業用 PC, サーバーなど）。
コンポーネント (Components):
- デバイス上で動く「アプリ」や「機能」の単位。Lambda 関数、Docker コンテナ、AWS 提供の既製機能など。
デプロイ (Deployment):
- どのコンポーネントをどのデバイスにインストールするかをクラウドから管理する仕組み。

システム構成図

graph TD
    subgraph "AWS Cloud"
        IoT[AWS IoT Core]
        Deploy[デプロイ管理]
        S3[S3: コンポーネント保存]
    end

    subgraph "Edge (Greengrass Core Device)"
        Nucleus[Greengrass Nucleus<br/>核となる基盤]
        Comp1[Lambda / Docker<br/>自作アプリ]
        Comp2[Stream Manager<br/>データ転送]
        Comp3[Local MQTT Broker<br/>通信管理]
    end

    subgraph "Local Devices"
        Sensor1[温度センサー]
        Sensor2[カメラ]
        Sensor3[PLC]
    end

    Deploy -->|配布| Nucleus
    S3 -->|DL| Nucleus
    Nucleus --- Comp1
    Nucleus --- Comp2
    Nucleus --- Comp3
    Sensor1 --> Comp3
    Sensor2 --> Comp3
    Sensor3 --> Comp3
    Comp2 -->|必要なデータのみ| IoT

🛠️ 3. できること（主な機能）

① ローカルでの計算処理 (Compute)

クラウドに送る前に、デバイス上でデータを加工したり分析したりできます。

Lambda 関数の実行: クラウドと同じコードをエッジで動かす。
Docker コンテナの実行: 既存のアプリケーションをそのままエッジで動かす。

② ローカルメッセージング

デバイス同士がクラウドを介さず直接通信できます。インターネットが切断されていても、センサーが検知した情報を元にアラートを鳴らすといった連携が可能です。

③ データの同期と管理 (Stream Manager)

大量のセンサーデータを効率よく処理します。データをローカルに一時保存し、優先順位をつけてクラウド（S3 や Kinesis）へエッジから転送します。

④ エッジでの機械学習 (ML Inference)

クラウドで学習させた AI モデル（SageMaker など）をエッジに配備します。画像やカメラ映像をその場で解析して不良品を検知する場合、高速でプライバシーも守られます。

⑤ AWS サービスとの連携

デバイスが「AWS の一部」として振る舞います。Secret Manager と連携して認証情報を安全に保持したり、ログを CloudWatch へ自動送信したりできます。

💼 4. 利用シーンの例

分野	活用例
工場 (スマートファクトリー)	設備の稼働データをエッジで解析し、故障の予兆をリアルタイムで検知。
農業	通信が不安定な農地で、土壌センサーの値に応じて自動で散水。
物流・輸送	トラックや船舶内で走行データを蓄積し、港に着いた時だけ一括送信。
小売	店内のカメラ映像を解析し、人の流れをカウント（顔画像は送らず数値のみ送信）。

まとめ

AWS IoT Greengrass は、「クラウドの柔軟な管理機能」と「エッジのリアルタイム性・信頼性」をいいとこ取りできるサービスです。

まとめ: 1 台のデバイスから数千台のデバイス群の管理まで、一貫したフローで運用できるのが最大の強みです。エッジコンピューティングを活用することで、より高度で安定した IoT システムの構築が可能になります。