エッジAIラボ
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デバイス別ベンチマーク比較

Jetson・Raspberry Pi・iPhone・MacBookなど10+デバイスのAI推論性能をインタラクティブに比較。あなたの端末もベンチマーク可能。

ブラウザで実行 — 入力データと通信条件は各デモ内に表示🟢 📦 約8MB⚙️ MobileNetV2 (ライブベンチ用)⚖️ Apache 2.0

このベンチマークツールの特徴

実機検証済みデータ

Jetson Orin Nano Super、Raspberry Pi 5 + AI HAT+、Coral USB Acceleratorなど実際に所有するデバイスで計測した信頼できるベンチマーク。

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インタラクティブ比較

棒グラフ・レーダーチャート・価格性能散布図で、用途に最適なデバイスを直感的に選定。

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あなたの端末もテスト

MobileNetV2をブラウザ内実行し、今お使いの端末のAI推論性能をリアルタイム計測。全デバイスと比較可能。

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コストパフォーマンス分析

価格あたりの推論性能を可視化。予算に応じた最適なデバイス選定を支援。

計測条件:ブラウザ(Chrome最新版)でのTensorFlow.js / ONNX Runtime Web実行結果。 エッジデバイスはネイティブランタイムでの計測値を含みます。 実際のパフォーマンスはブラウザバージョン、バックグラウンドタスク、温度状態等で変動します。 「推定」マークのある値は公開スペックからの推計値です。

エッジAIデバイス導入のメリット

低消費電力で常時稼働

Jetson Orin Nanoは15W、Raspberry Pi 5は5Wで動作。24時間稼働のエッジAIシステムに最適です。

オフライン・低遅延

クラウドへの通信不要。ネットワーク遅延ゼロでリアルタイムAI推論を実現します。

データプライバシー

映像・センサーデータを外部送信せずに端末内で完結。機密性の高い現場に最適です。

低コストでスケール

1台1万円台から導入可能。クラウドAPI課金なしで、台数を増やしてもランニングコストは電気代のみ。

エッジAIの導入をご検討ですか?

デバイス選定から推論パイプライン構築まで、実機経験に基づいたご提案が可能です。

お問い合わせ(Link Field公式サイト)

運営会社 Link Field のお問い合わせページに移動します

ベンチマーク計測に使用したエッジAI機材

このページのベンチマーク値は、以下の実機で計測しています。

🧰 構成の目安(用途で選ぶ・全部を合算する必要はありません)
最安構成¥35,000

Raspberry Pi 5 + AI Camera(IMX500)。現場の一次検証・PoCに手頃。

安定構成¥68,000

NVIDIA Jetson Orin Nano + AI Camera(IMX500)。複数カメラ・高精度・連続稼働に対応。

価格は目安(変動あり)。下のカードから用途に合うものを選んでください(全点を揃える必要はありません)。

大型構成もっと大きなモデルを本格的に動かすなら(高性能ミニPC)

大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。

👑 まずこの1台
高性能目安 ¥55,000

NVIDIA Jetson Orin Nano

最大67 TOPSのAI性能。複数カメラの同時処理や高精度モデルの実行に最適なエッジAIボード。

📷おすすめ目安 ¥13,000

Raspberry Pi AI Camera(IMX500)

Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。

🖥️定番目安 ¥22,000

Raspberry Pi 5

エッジAIの定番ボード。8GB RAMモデルでAI推論からカメラ制御まで幅広く対応。

🎥目安 ¥5,000

4K Webカメラ(AI対応)

高解像度のWebカメラでAI認識の精度が向上。オートフォーカス・広角対応モデルがおすすめ。

🧠GenAI対応目安 ¥20,000

Raspberry Pi AI HAT+2(Hailo-10H)

2026年1月発売の公式GenAIアドオン。40 TOPS・8GB専用オンボードRAM搭載。hailo-ollama経由でNPU上のLLM推論にも対応(実測はHailo-10Hレビュー参照)。

🧠高性能目安 ¥13,000

Hailo-8L AIアクセラレータ

13 TOPSのAI推論性能。Raspberry Pi 5のM.2スロットに装着してAI処理を高速化。

🔌目安 ¥13,000

Google Coral USB Accelerator

既存のPCやRaspberry PiにUSB接続するだけでAI推論を高速化。4 TOPSのEdge TPU搭載。

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このデモを「実機」で使うには?

実測データで最適な機種を選び、つまずいたら原因→対処をたどれます。

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