よくある質問（FAQ）

ブラウザから端末内AI、センサー計測、画像解析を体験できるポータルサイトです。物体検出、ポーズ推定、音声認識、生成AI、計測ツールなど80種類以上を、サイト利用料とアカウント登録なしで試せます。対応端末と必要な通信は各ページで確認してください。端末内推論に対応するブラウザAIデモでは、カメラ映像・音声・AIへの入力テキスト・アップロード画像を、推論のために外部サーバーへ送信しません。外部処理を選べる機能では、通信前に個別に案内します。

クラウドAIはサーバー側で推論し、エッジAIはスマホ、PC、組み込み機器など入力に近い端末側で推論します。両方を組み合わせる構成も一般的です。エッジ側で処理すると、推論入力をサーバーへ送らない設計、オフライン対応、通信往復の削減が可能になります。実際の対応状況はシステムやデモごとに異なります。入力データを推論サーバーへ送信しないことで、通信・外部保管に伴う情報漏えいリスクを低減します。

公開デモとツールにはサイト利用料がなく、アカウント登録も不要です。このサイトから公開デモ用のAPI利用料や月額料金を請求することはありません。通信料、端末の電力、機材購入、外部サービスの利用料は含みません。

公開デモを体験するだけなら、プログラミングの知識は基本的に不要です。モデルの取得や端末の権限設定が必要な場合は、各ページの案内に沿って操作してください。自分でプロジェクトを作る場合は、JavaScriptやPythonの基礎知識が役立ちます。

初めての方には「物体検出」デモがおすすめです。カメラ映像に検出候補が重なるため、端末内推論の流れを確認しやすいデモです。処理速度は端末によって異なります。次に「ポーズ推定」を試すと、画像分類とは異なる出力を比較できます。

端末内推論に対応するブラウザAIデモでは、カメラ映像・音声・AIへの入力テキスト・アップロード画像を、推論のために外部サーバーへ送信しません。外部処理を選べる機能では、通信前に個別に案内します。 ページ表示、モデル・ライブラリの初回取得、通常のアクセスログ／アクセス解析、同意した場合の端末動作情報、およびメール登録など利用者が明示的に送信する機能では通信が発生します。 連合学習の重み共有など、送信を伴うデモでは実行前にその内容を明示します。

対応状況はデモ、端末、OS、ブラウザによって異なります。カメラやセンサーを使うデモは権限が必要です。WebGPUや大容量モデルを使うデモはスマートフォンで動かない場合があります。各デモの対応環境と容量表示を確認してください。

デモによって異なります。カードのモデル容量は、ページ表示後に追加取得するモデル関連ファイルの目安です。ページ本体、画像、共通JavaScript、アクセス解析などの通信は含みません。個別の容量説明がある場合はそちらを優先してください。実際の時間は回線、キャッシュ、端末、配信元によって変わり、モデル更新やキャッシュ削除後は再取得が必要です。

以下を確認してください：(1) ブラウザのカメラ権限を許可していますか？アドレスバー左のアイコンから権限設定を確認できます。(2) 他のアプリ（ZoomやTeamsなど）がカメラを使用中ではありませんか？一度閉じてから再試行してください。(3) PCの場合、外付けカメラが接続されていますか？内蔵カメラのないデスクトップPCでは外付けカメラが必要です。

AIモデルのダウンロード中にネットワーク接続が不安定だと停止することがあります。ページを再読み込み（F5キー）してください。それでも解決しない場合は、ブラウザのキャッシュをクリアして再試行してみてください（設定 → 閲覧データの削除）。

端末性能、モデル容量、実行方式の影響が考えられます。他のタブやアプリを閉じ、対応ブラウザを最新版にし、ハードウェアアクセラレーションを確認してください。WebGPUとWASMで速度が異なるため、デモに実行方式と処理時間が表示される場合はその値も確認してください。

チャットAIデモにはWebGPUが必要です。対応状況はブラウザ、OS、GPU、ドライバーによって変わります。ブラウザを最新版にし、デモページの環境判定を確認してください。WebGPUが無効または未対応の場合、そのデモは実行できません。

ブラウザのマイク権限を確認してください。HTTPS接続（アドレスが https:// で始まる）でないとマイク機能は使えません。ローカル開発時は http://localhost は例外的に許可されます。外部マイクを使用している場合は、ブラウザの設定で正しいマイクが選択されているか確認してください。

最初に対象モデル、入力機器、必要な応答時間、消費電力、予算を決めてください。軽量な画像処理やセンサー連携にはRaspberry Pi、高いGPU性能やCUDA対応が必要な処理にはJetsonが候補になります。カメラ、電源、冷却、ストレージも含め、購入時点の互換性と価格を確認してください。

Raspberry Piは汎用CPUを中心に、必要に応じて対応するAIアクセラレータを追加します。JetsonはNVIDIA GPUとCUDA環境を備え、対応モデルのGPU推論やロボティクス開発に向きます。TOPS値だけでは実際の速度を比較できないため、使うモデル、精度、消費電力、周辺機器を同じ条件で確認してください。

AIアクセラレータは、PCやRaspberry Piへ追加して対応モデルの推論を処理するデバイスです。効果はモデル形式、対応演算子、ランタイム、端末によって異なります。まず対象モデルをCPUで測定し、必要な応答時間や消費電力を満たさない場合に、対応アクセラレータを比較してください。

主な購入先：Amazon.co.jp（品揃え豊富・配送が早い）、スイッチサイエンス（電子部品専門・技術情報が充実）、秋月電子通商（マイコン・センサーが安い）、KSY（Raspberry Pi正規代理店）。海外サイトではPimoroni、Adafruit、SparkFunも定番です。当サイトのハードウェアガイドから各製品の購入リンクを確認できます。

まずデモで入出力と通信条件を確認し、「エッジAIとは」と用語集で基本概念を整理します。次にGitHubのサンプルを手元で動かし、実機が必要になった段階で、対象モデルと入出力に合う機材を選びます。学習パスページも参考にしてください。

製造、建設、物流、介護など、端末側で画像・音声・センサーを処理する業務で活用できます。採用需要や必要な機材は職種と企業によって異なります。モデル評価、端末への実装、通信断への対応、運用監視まで説明できる成果物は、実務経験を示す材料になります。

当サイトの「最新リソース」ページにフレームワーク比較やGitHubプロジェクトをまとめています。TensorFlow.js、MediaPipe、Raspberry Piの公式ドキュメントと、TinyMLの学習・評価環境を提供するEdge Impulseも候補です。利用条件と料金は各公式サイトで確認してください。