近年，深層ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習モデルが様々な用途で利用されている．しかし，高精度な機械学習モデルを高速に実行するためには高性能なコンピュータが必要だという課題があり，計算資源が乏しいエッジコンピューティング環境においては推論時間が遅延する問題がある．そこで本研究では，分岐構造を持つ機械学習モデルを複数のエッジデバイスで分散実行することにより遅延の削減を行う手法を設計し，その有効性を評価する．