スマホや金融機関で存在感高めるNPU

　NPUは近年、スマートフォンやエッジデバイスで存在感を高めています。アップルの「iPhone」に搭載されているニューラルエンジンや、「Google Pixel」に搭載される「Tensorプロセッサ」などがその代表です。

　NPUはAI計算専用に設計されており、本来GPUが得意とする行列演算をさらに効率化する構造を持っています。

　製造業の経営に例えるなら、特定業務に特化した熟練工のような存在です。

　サーバールームで巨大モデルを訓練するのではなく、手元の端末で画像分類や音声認識を高速処理する。そのため、クラウド依存を軽減し、セキュリティや電力効率にも寄与します。

　例えば、金融機関では顧客データをクラウドに上げずに端末内で解析するニーズが高まっており、NPU搭載デバイスの重要性が急速に増しています。

　こうした違いを理解すると、企業がどこに投資すべきかという判断がより明確になります。

　巨大なモデルを自社で訓練する必要があるのか、推論だけ高速化したいのか、あるいはエッジ（手元）側での処理を重視するのか。

　目的によって適したプロセッサーは大きく異なります。

　最近、地方の製造業者の経営者から、GPUを買えばAI企業になれるのかと聞かれたことがありました。私は、工具を買っても大工にはなれませんと答えました。

　重要なのは、どのような事業目的でAIを使うかの設計です。

　GPUを導入しても、使いこなす人材やデータ基盤がなければ、宝の持ち腐れになってしまいます。

　むしろ中小企業では、小さなNPU搭載のエッジデバイスを使って、現場の異常検知や熟練工の技能継承にAIを活用する方が投資対効果は高い場面が多いのです。