IoTとは、様々なモノがインターネットに接続され、情報をやり取りすることです。例えば、スマートウォッチや体重計などの健康管理機器、スマートスピーカーなどの家電製品、工場の機械設備などがインターネットに接続されることで、遠隔からの操作や状態監視、データ収集などが可能になります。

しかし、IoTデバイスの数が増えるにつれ、大量のデータがインターネットを介して中央のサーバに送信されるため、ネットワークの負荷が高まり、レスポンスの遅延などの問題が生じます。そこで登場したのが、エッジコンピューティングです。

エッジコンピューティングとは、IoTデバイスの近くに処理能力を持つ機器（エッジ）を配置し、そこでデータの処理や分析を行う技術です。これにより、中央のサーバへの負荷を軽減し、レスポンスを高速化できます。

例えば、スマートカメラによる顔認識システムの場合、以下のようなメリットがあります。

graph LR
A[スマートカメラ] -- 大量の画像データ --> B[エッジ機器]
B -- 顔認識結果 --> C[中央サーバ]

• カメラで撮影した大量の画像データをそのまま中央サーバに送信するのではなく、エッジ機器で顔認識処理を行い、結果だけを送信することで、ネットワーク負荷を大幅に軽減できます。
• 顔認識処理をエッジ機器で行うことで、レスポンスを高速化できます。中央サーバまでデータを送信し、処理結果を待つ必要がないためです。

このように、エッジコンピューティングはIoTシステムにおいて重要な役割を果たしています。

・IoTデバイスの増加によるIoTサーバの負荷を軽減するために、IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う。
IoTデバイスの近くに処理能力を持つエッジ機器を配置し、データの処理や分析を行うことで、中央のサーバへの負荷を軽減し、レスポンスを高速化するのがエッジコンピューティングです。IoTデバイスの増加に伴うサーバの負荷増大という課題に対応するための技術であり、IoTシステムにおける重要な概念です。

・一定時間ごとに複数の取引をまとめたデータを作成し、そのデータに直前のデータのハッシュ値を埋め込むことによって、データを相互に関連付け、改ざんすることを困難にすることによって、データの信頼性を高める。
ブロックチェーンの概要です。ブロックチェーンは、取引データをブロックと呼ばれる単位でまとめ、各ブロックに前のブロックのハッシュ値を含めることで、データの改ざんを困難にする技術です。これにより、データの信頼性を高めることができます。ただし、これはエッジコンピューティングとは直接関係のない技術です。

・ネットワークの先にあるデータセンター上に集約されたコンピュータ資源を、ネットワークを介して遠隔地から利用する。
クラウドコンピューティングの概要です。クラウドコンピューティングは、インターネット上のデータセンターに集約されたコンピュータ資源を、ネットワークを介して利用する技術です。ユーザは自分でサーバを用意することなく、必要な分だけリソースを利用できるため、コスト削減やスケーラビリティの向上などのメリットがあります。ただし、これはエッジコンピューティングとは異なる概念です。

・明示的にプログラミングすることなく、入力されたデータからコンピュータが新たな知識やルールを獲得できるようにする。
機械学習の概要です。機械学習は、大量のデータを分析することで、コンピュータが自動的にデータの特徴やパターンを見つけ出し、新たな知識やルールを獲得する技術です。明示的なプログラミングは必要ありません。ただし、これはエッジコンピューティングとは直接関係のない技術です。

以上の解説から、正解は「IoTデバイスの増加によるIoTサーバの負荷を軽減するために、IoTデバイスに近いところで可能な限りのデータ処理を行う。」となります。