エッジAI 機種かんたん診断
やりたいこと・動かす場所・重視点を選ぶだけ。自宅ラボの実機ベンチ（Raspberry Pi / Jetson / Mac / スマホ / RTX 4060 など）の実測から、あなたの条件に合う構成を順位付けして提案します。判定理由と実測の根拠つき。
エッジAIの機種選びは「タスク × 動かす場所 × 重視点」でほぼ決まります。3つ選ぶと、検証DBの実測値から候補を順位付けします。カタログのTOPSではなく、タスク別の実測で選ぶのが確実です。
① 何をしたい？
② どこで動かす？
③ 何を重視する？
おすすめ構成：🎯物体検出 × スマホ / タブレット × 速度重視
当ラボ/訪問端末の実測値だけで順位付けしています（推定値は★）。判定理由も明示します。
📱 iPad Air M2
Apple M2 (15 TOPS)
スマホ / タブレットの中で物体検出が最速クラス（54fps・GPU）。
54 fps
GPU実行
📱 iPhone 15 Pro
A17 Pro (35 TOPS)
物体検出を47fpsで実行。速度重視なら上位候補。
47 fps
GPU実行
他 1 機種の実測値は 検証DBの端末×タスク・マトリクス で確認できます。
この診断の仕組み（透明性）
順位は当ラボ/訪問端末の実測値のみで計算しています（推測値は使いません）。 速度＝実測FPS/tok-sの降順、価格・省電力＝「実用ライン（ビジョン≥25fps / LLM≥8 tok/s）を満たす候補を優先し、その中で安い／省電力順」。 非対応・未測定（例：ビジョンNPUでのLLM）は候補から外します。推定値は ★ で明示。値は版・量子化・入力サイズ・前後処理で変動します（経験則・要検証）。
よくある質問
エッジAIの機種はどう選べばいい？
「やりたいタスク（物体検出・姿勢推定・画像分類・チャットLLM）」「動かす場所（スマホ/PC/エッジ実機）」「重視点（速度・価格・省電力）」の3つで概ね決まります。本診断はこの3つを選ぶと、自宅ラボの実機ベンチ実測から候補を順位付けし、判定理由と根拠を示します。カタログのTOPSではなくタスク別の実測で選ぶのが確実です。
ローカルLLMを動かすならどの機種？
メモリ構成が決め手です。専用VRAMを持つGPU（例：RTX 4060ノート）は小型LLMで速い一方、VRAMを超えるモデルでは逆に低下します。Mac/Jetsonの統合メモリはGPU優位が小さく、Raspberry Pi 5でもCPUで日本語約18 char/s（黙読より速い実用圏）。日本語は tok/s ではなく char/s で比較してください。
NPU（Hailo等）を積めばLLMも速くなる？
なりません。Hailoのようなビジョン特化NPUはYOLO等のCNN推論を高FPS・低電力で動かす用途で、GGUF形式のLLMは動かせません。LLM（生成）はGPU/CPU、ビジョンはNPU、と役割で住み分けます。