おえかき当てクイズ（軽量・携帯版）
スケッチ専用の軽量分類器（8.6MB）だけで即答する、携帯・タブレット向けの身軽版。インストール不要・データ送信なし。
フル版「おえかきAI対決」との違い
| 観点 | 本デモ（軽量・携帯版） | フル版「おえかきAI対決」 |
|---|---|---|
| 使うAI | 🟠 きつと（分類器）のみ | 🟣 いつか（VLM）＋🟠 きつと（分類器）＋会話LLM |
| ダウンロード量 | 8.6MB | 約630MB（VLM約120MB＋会話LLM約500MB＋分類器8.6MB） |
| 体験 | きつとが即答するシンプルなクイズ | 2体のAIが別々に推測し「相談」する様子を見るマルチエージェント・ディベート |
| 向いている環境 | スマホ・タブレット、回線が細い環境 | PC・WebGPU対応環境でじっくり |
学習メモリ（端末内に貯まる「教えた正解」）はフル版と共有されます。 どちらで教えても、もう一方でも「似た絵」を思い出せます。
じっくり2体の相談を見たい方はフル版「おえかきAI対決」もどうぞ（PC推奨）。
しくみ — 分類器だけで即断＋端末内学習
① 落書きを描く
ブラウザのキャンバスに絵を描く。ストロークは端末内だけで処理され、送信されません。
② きつと（分類器）が即断
自作の小型CNN（Quick,Draw! 59カテゴリ・ONNX 8.6MB）が候補と確信度を算出。ダウンロードはこれだけ。
③ はずれを教えると学習
正解を教えると、絵の特徴＋正解を端末内に蓄積。次から似た絵をk近傍（コサイン類似）で思い出して当てる。
「得意/枠外」が味噌： 分類器は学習した59カテゴリの中は高確信でズバリ当て、 未学習の絵は確信度が落ちて迷います。「学んだ範囲では強いが、外では弱い」というローカルAIの本質を、 教えるほど賢くなる学習メモリとあわせて体感できます。
「データを送らずに現場で動く」エッジAIの設計や、小型モデルを使ったモバイル向けアプリのご相談はLink Fieldへ。
軽量エッジAI・モバイル向け設計の相談
ローカルAI・モバイル向けエッジAI機材
ブラウザ体験のあと、実機でローカルAIを動かすための推奨機材です。
Raspberry Pi 5（8GB）単体。CPU推論で小型LLMが動き、チャットAIならこれ1台からでも始められる。
NVIDIA Jetson Orin Nano。GPUでより大きなLLMを快適・安定に動かせる本格構成。
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。
※ 上記リンクはアフィリエイトリンクです（購入で当サイトに収益が発生する場合があります）。 価格は目安で、最新価格・在庫はリンク先でご確認ください。構成は用途の一例です。
関連デモ
2体のローカルAI、いつか（VLM）と きつと（分類器）が別々に当てて相談。はずれを教えるほど端末内で学習し、似た絵をk近傍で当てる。全部ブラウザ内・データ送信なし
🔴 分類器8.6MB＋会話LLM約500MB（押したら読込）小さなニューラルネットを進化戦略でブラウザ内学習。におい勾配を登って缶に最短到達する方策を獲得し、学習なしのルール猫と競走。学習も推論も端末内で完結
🟢 0MB（ブラウザ内ES学習）粘着トラップの写真から捕獲数をブラウザ内画像処理で自動カウント。ビル環境衛生(IPM)のモニタリングを効率化
🟢 0MB（モデル不要）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。