Hailo

ウェブサイトを開く

ツール紹介:

生成AIと映像認識を端末で高速処理。低消費電力でプライバシー重視、オンデバイス高性能・セキュアなエッジAIプロセッサ。
登録日:

2025-10-28
ソーシャルメディアとメール:

ウェブサイトお問い合わせ価格 AI画像認識 AI開発者向けツール AIビデオエンハンサー AIモデル

ツール情報

Hailoとは？

Hailoは、エッジデバイス向けに設計された高性能なAIプロセッサを提供する企業で、ディープラーニングの推論をクラウドに頼らず端末側で実行できる点が特長です。生成AI時代に対応し、エッジ上でのテキスト・画像・音声の生成や変換を支えるとともに、カメラ用途での認識（Perception）や映像強調を高速・低遅延・省電力で実現します。小型フォームファクタのAIアクセラレータやビジョンプロセッサを幅広く揃え、スマートカメラ、産業機器、ロボット、IoTゲートウェイなど様々な機器に組み込み可能です。オンデバイス処理によりプライバシーとセキュリティを確保しながら、リアルタイム性とコスト効率を両立。開発者向けのSDKや最適化ツールにより、既存の学習済みモデルを効率よく移植・最適化でき、現場で求められる性能と電力要件のバランスを取りながら、製品化までの期間短縮に貢献します。

Hailoの主な機能

エッジAI向けに最適化された高スループット推論により、低遅延でリアルタイム分析を実現
生成AIをエッジで実行できるアーキテクチャにより、テキスト・画像・音声の生成/変換に対応
ビジョンプロセッサによる映像強調（例：超解像や低照度補正）と高精度な認識処理を同時に実行
省電力設計で発熱と消費電力を抑え、バッテリー駆動やファンレス筐体にも適合
マルチストリーム/マルチセンサー処理に対応し、カメラやセンサーを多数接続する用途に強い
SDK・モデル最適化ツールにより、一般的なフレームワークの学習済みモデルを簡便に移植
小型モジュールから組み込み用チップ、拡張カードまで、用途に合わせた柔軟なフォームファクタ
オンデバイス処理によりプライバシーを保護し、ネットワーク帯域やクラウド費用の削減に寄与

Hailoの対象ユーザー

Hailoは、リアルタイムなAI推論を必要とするエッジ機器のメーカーやシステムインテグレーターに適しています。具体的には、スマートカメラやNVR、産業用検査装置、協働ロボットやAGV/AMR、ドローン、スマートリテール、スマートシティ向けデバイス、ホーム/ビルオートメーション、医療・ヘルスケア機器、エッジゲートウェイや産業PCのOEM/ODMなどです。クラウド依存を減らし、低遅延・高信頼・省電力を重視するプロジェクト、現場での意思決定を高速化したい用途、あるいはプライバシーの観点からオンデバイス処理を求めるユースケースに特に向いています。

Hailoの使い方

要件定義：必要なフレームレート、解像度、モデル規模、消費電力や温度条件などを整理します。
製品選定：アクセラレータ/ビジョンプロセッサのフォームファクタやスループットを比較し、機器の制約に合うSKUを選びます。
開発環境準備：提供されるSDK・ランタイム・ドライバをセットアップし、ツールチェーンを整備します。
モデル移植：学習済みモデルをONNX等の中間表現へ変換し、最適化や量子化を行ってコンパイルします。
アプリ統合：前処理/後処理や映像パイプラインと統合し、カメラ入力やセンサー制御と連携させます。
性能検証：スループット、遅延、精度、消費電力を測定し、ボトルネックをプロファイルしてチューニングします。
運用展開：量産設定、監視、ログ収集、必要に応じたモデル/ファームウェア更新の仕組みを整備します。

Hailoの業界での活用事例

小売では、店内カメラでの人数カウントや棚在庫検知、映像強調による可視性向上をエッジで処理し、即時のオペレーション最適化に活用されています。製造業では、外観検査や異常検知をライン側で実行し、不良流出の抑制とトレーサビリティ強化に寄与します。スマートシティでは、交差点の車両/歩行者検知や低照度環境での映像強調により、安全性と交通最適化を支援。ロボティクス分野では、物体認識やセマンティックセグメンテーションを低遅延で実行し、自律移動や把持の安定化に貢献します。さらに、生成AIをエッジで用いることで、オフライン対話や要約などの機能を端末内で完結でき、プライバシー要件の厳しい現場にも適合します。

Hailoの料金プラン

Hailoはハードウェア（チップ、モジュール、カード）と開発・商用サポートを組み合わせて提供され、価格は構成や数量、サポート範囲によって変動します。評価・検証を目的とした開発キットやリファレンス設計が用意される場合があり、量産に向けた見積もりや技術支援は販売パートナー経由で相談するのが一般的です。最新の提供形態や価格はプロジェクト要件に基づく個別見積もりで確認するのが確実です。

Hailoのメリットとデメリット

メリット：

低遅延・省電力で高性能なエッジ推論を実現し、リアルタイム性が求められる現場に適合
オンデバイス処理によりプライバシーとセキュリティを確保、通信帯域やクラウド費用も削減
アクセラレータとビジョンプロセッサのラインアップで、認識と映像強調をワンストップに統合可能
SDKと最適化ツールにより、既存モデルの移植や量産展開を効率化
小型フォームファクタで組み込みやすく、スケールアウト構成にも対応
生成AIワークロードにも対応し、エッジアプリの表現力と付加価値を拡張

デメリット：

学習は別環境で実施する必要があり、推論向けにモデル最適化や量子化の調整が発生
極めて大規模なモデルはエッジではリソース制約が厳しく、分割や蒸留などの工夫が必要
汎用GPUと比べるとワークロードの柔軟性に差があり、設計段階で要件の明確化が不可欠
筐体や熱設計、電源設計などハードウェア側の配慮がプロジェクトコストに影響

Hailoに関するよくある質問

質問：GPUと比べて何が違いますか？

エッジ推論に特化したアーキテクチャにより、低遅延・省電力で高い効率を発揮します。リアルタイム処理やバッテリー駆動機器、発熱制約のある製品で特に有利です。
質問：どのフレームワークのモデルを動かせますか？

一般的なフレームワークで学習したモデルを中間表現へ変換し、最適化・量子化して実行します。既存モデルの再学習なしで移植できるケースが多いです。
質問：生成AIはエッジでどの程度動作しますか？

用途に合わせた軽量モデルや蒸留モデルを用いることで、要約・分類・画像生成補助などを端末側で実行できます。長大なモデルは分割処理やハイブリッド構成が有効です。
質問：プライバシーやセキュリティ面の利点は？

映像や音声、センサーデータをクラウドへ送信せずに処理できるため、機微情報の外部流出リスクを抑え、規制要件にも対応しやすくなります。
質問：開発開始までに必要なものは？

対象デバイス、評価ボードやモジュール、SDK・ランタイム、サンプルアプリ、学習済みモデルがあればスムーズに検証を始められます。性能要件と温度・電力条件の整理も重要です。