NPUとは？初心者向けに分かりやすく解説します

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経系であるニューロンを数理モデル化したものです。脳の神経細胞が入力された情報を伝播し、出力する様子を模したものがニューラルネットワークで、NPUはこの推論処理を高速化する役割を担っています。NPUが登場する前はCPUやGPUがAIの推論処理を行っていましたが、高い負荷がかかるため他のアプリの処理速度が落ちるなどの問題点がありました。NPUは大量のデータを同時に扱う並列演算を効率よく実行できる構造を持っており、AI処理に求められる膨大な計算を高速かつ低消費電力でこなすことができます。

近年は幅広い分野でAIの導入が進んでおり、パソコン上でもAI機能を活用する機会が急速に増えています。従来のパソコンにはCPUが搭載されているのに対し、AIパソコンにはCPUに加えてNPUが搭載されたことで、さまざまなAI処理が可能となりました。背景にあるのは、クラウド依存から端末内処理への移行という流れです。クラウドAIはサーバー側で処理を行うためインターネット環境が必須でしたが、NPUを搭載したパソコンならオフライン環境でもAI機能を利用できます。加えて、Microsoftが2024年に提唱したCopilot+PCという新たな規格が登場したことで、NPU性能がパソコン選びの重要な指標として注目されるようになりました。今後もAIの重要性は増していくと考えられ、NPUを搭載したパソコンの普及率もさらに高まっていくでしょう。

AIパソコンという名称が広く知られ始めたのは2023年頃からですが、実は以前からNPUはスマホや一部のパソコンに搭載されていました。これまでに発表されたNPU搭載のSoCとしては次のようなものがあります。

CPUは中央演算処理装置とも呼ばれ、パソコンの頭脳に相当する役割を担っています。パソコンの演算や各デバイスの制御を行うのもCPUで、多用なワークロードを処理できるのがCPUの強味です。ただし、CPUは限られた数個のコアで処理を行うため、並列で大量の処理にはあまり適していません。AI処理では並列タスクを効率的に処理することが重要となってくるため、ニューラルネットワークの処理に特化したNPUは、AI処理においてCPUの弱点を補っています。

GPUとは、グラフィック処理に特化したプロセッサーのこと。ゲームのグラフィック処理などに使われることが多いGPUですが、陰影や光の反射の描画などでは膨大な演算を必要とします。この膨大なタスクを高速で並列計算できるGPUの特徴を生かし、データセンターでの大規模な機械学習やビッグデータの処理などでも活用されています。一方、NPUは低電力で高速かつ効率的なAI推論を行うことを得意とし、それぞれの端末内でAI機能をサポートします。

NPUを搭載したパソコンでは、リアルタイム翻訳や音声認識の精度・速度が大幅に向上します。例えば、オンライン会議中に話された外国語を即座に字幕として表示したり、音声入力した内容をリアルタイムでテキストに変換したりといった機能を、インターネット接続なしで端末内だけで実行することが可能です。

Windowsの機能である「ライブキャプション」では、動画や音声のセリフをリアルタイムで字幕化することができ、Copilot+PCではこれを英語以外の言語にも翻訳できるようになりました。クラウドを経由しないため応答速度が速く、プライバシーの観点からも安心して利用することができます。

NPUを活用することで、画像生成や写真編集に関わるAI処理を高速化することができます。例えば、Windowsに標準搭載されている「ペイント」アプリでは、テキストを入力するだけでAIが画像を生成する機能が利用可能です。また、写真編集アプリでは背景の自動除去や被写体の切り抜き、ノイズ除去といった処理をNPUが担うことで、CPUやGPUに負荷をかけずに素早く編集を完了できます。高性能なGPUがなくても一定のAI画像処理を快適に実行できるのは、NPU搭載パソコンならではのメリットといえるでしょう。

ビジネスシーンで役立つのが、会議録音などの文字起こしや、長い文章の要約機能です。NPUを搭載したパソコンでは、録音した音声データからテキストへの変換をデバイス内で完結させることができます。

これにより、外部サーバーへデータを送信する手間やリスクを省きながら、会議終了と同時に議事録の草案を作成するといった使い方が可能になります。膨大な情報を瞬時に解析して要点をまとめるテキスト要約も、NPUの並列処理能力を活用することでストレスなく実行でき、日々のデスクワークの負担を大きく軽減してくれるでしょう。

エッジAIとは、ユーザーの手元にある端末に直接搭載したAIのことをいいます。従来はクラウドAIが主流で、AI処理を行う際は一旦データをクラウド上にアップロードし、クラウド上にあるAIで処理を行っていました。手元の端末にAIが搭載されることにより、同時翻訳やリアルタイムの会話型AIなどの機能を使用することができるようになりました。ただし、エッジAIは機能に限界があるため、大規模なデータの分析や処理はクラウドAIを使用するなど用途に応じて使い分けることが大切です。

画像生成などのAI処理は、高性能なGPUを搭載していない普通のパソコンでも一応は実行することができます。ただし、1枚当たりの生成時間が長くなってしまうため、本格的な作業には単体GPUが推奨されます。NPUを搭載していない普通のパソコンでAI処理を行う場合、CPUのリソースがAI処理に割かれてしまい、他の処理が重くなってしまう可能性があります。しかし、NPUを搭載したAIパソコンなら、単体GPUなしでもある程度の動画編集などのAI処理を快適に行うことができるでしょう。

CPUやGPUでAI処理を行うよりも、NPUの方が消費電力が少なくて済むというメリットがあります。CPUの場合は32ビットなど精度の高い浮動小数点演算を行いますが、機械学習においてはそこまで精度の高い演算が必要ないことも。NPUは8ビットや16ビットなどの低精度演算を使用することで、低消費電力でのAI処理が可能です。ちなみに低精度であるからと言ってAI処理の精度にはほとんど影響はないと言われており、NPUを搭載することでノートパソコンのバッテリー駆動時間は今後さらに延びるだろうと期待されています。

エッジAIでは処理を行う際にクラウドにデータをアップする必要がないため、セキュリティ面でのリスクを軽減できるのも魅力です。クラウドAIの場合はデータを処理するのにインターネットを介するため、どうしても不正アクセスや情報漏えいといったリスクが潜んでいます。もちろん全てのAI処理を手元の端末に搭載されたAIだけで行うのではなく、必要に応じてエッジAIとクラウドAIを併用することも大切です。しかし、機密性の高い重要なデータを扱う企業にとっては、一々クラウドにデータを送信しなくても良いというのは大きなメリットとなるでしょう。

TOPSは「Tera（またはTrillions） of Operations Per Second」の頭文字をつなげたもので、TeraやTrillionsは兆を意味します。つまりTOPSとは、1秒間に何兆回の演算処理を実行することができるかを表す指標ということになります。ここでいう演算処理とはAIの機械学習でよく使用される整数演算である場合がほとんどで、TOPSはAIの動作速度を示す指標として重要な意味を持っています。

AIパソコンとしてはTOPSの性能が気になりがちですが、パソコンの性能はTOPSだけで判断できるものではありません。CPUやGPU、メモリー、ストレージなどにかかる負荷の大きさや各リソースの使用状況などによって、処理能力は大きく変動することがあります。また、通信環境など複合的な要因によってもパソコンの処理速度は変わってくるため、AI用途でパソコンを使用するからといってTOPSだけに注目すれば良いわけではないという点は留意しておきましょう。

一般的にAI機能を快適に利用するためには、40TOPS前後のNPU性能が一つの目安とされています。これはCopilot+PCの要件としても採用されている基準で、リアルタイム翻訳や画像処理などのAI機能をパソコン上でスムーズに実行するための性能ラインと考えられています。

Copilot+PCを称するためにはMicrosoftが策定した要件を満たし、さらにMicrosoftの認証を受ける必要があります。以下がハードウエア要件です。

• NPUの処理能力が40TOPS以上
• メインメモリーは16GB以上
• ストレージは256GB以上のSSD

ポイントとしては、パソコン全体のTOPSではなくNPU単体のTOPSが40以上であることです。この基準をクリアすることで、クラウドに頼らず端末内で高度なAI処理を完結させることが可能になります。

当初、この要件を満たす製品はQualcommのSnapdragon Xシリーズが中心でしたが、現在ではIntelのCore UltraプロセッサーやAMDのRyzen AIシリーズなど、主要メーカー各社から40TOPSを超えるNPUを搭載した製品が続々と登場しています。これにより、ユーザーは自分の好みのメーカーや用途に合わせて、最適なCopilot+ PCを選べる環境が整っています。

Qualcommはアメリカに本社を置く、半導体製造や通信技術関連の設計開発などを行っている企業です。3G携帯電話の通信技術である「CDMA」を実用化したり、スマホ用のチップセットである「Snapdragon」を開発したりするなど、モバイル関連の半導体の設計・開発に強みを持っています。2024年にはCopilot+PCとしての要件を満たす、NPU性能が45TOPSのSoC「Snapdragon X Elite/Plus」を発表しました。

Appleはアメリカに本社を置く、iPhoneやiPad、Macなどでおなじみの企業です。2020年には当時最もパワフルなチップとしてMac用のSoC「M1」を発表。それから4年後の2024年5月には次世代SoC「M4」が発表されました。M4は38TOPSという高いNPU性能を持ち、Mac・iPadでのAI処理を支えています。なお、Copilot+PCはWindows向けの規格であるため直接の比較対象ではありませんが、AppleシリコンはApple独自のエコシステムの中で高度なAI機能を実現しています。

Intelはアメリカに本社を置く半導体メーカーで、パソコン用のCPUは世界的に大きなシェアを獲得しています。そんなIntelは2023年12月にNPUを搭載したプロセッサー「Core Ultra」を発表。Meteor LakeアーキテクチャをベースとしたCore UltraにはNPUが搭載されており、リアルタイム翻訳などのAI機能を利用できるようになりました。2024年5月にはMeteor Lakeの後継となるLunar Lakeが発表されています。

詳しくは：IntelのNPUについて初心者向けに分かりやすく解説します

Core UltraプロセッサーのNPU性能や特徴について解説します

AMDはアメリカに本社を置く半導体メーカーで、CPUのRyzenシリーズやグラボのRadeonは世界中で高い人気を誇ります。2023年1月に発表したエントリーモデルを除くRyzen 7040シリーズでは既にNPUが搭載されており、x86プラットフォームとしては世界初のAIエンジン搭載モデルとして注目を集めました。2024年6月にはCopilot+PCの要件を満たす55TOPSのNPUを搭載したRyzen AI 300も発表しています。

詳しくは：AMDのNPUについて初心者向けに分かりやすく解説します

NPU搭載パソコンが特におすすめなのは、AI機能を日常的に活用したいと考えている人です。例えば、次のような人が該当します。

• オンライン会議でのリアルタイム翻訳や音声認識を頻繁に使う人
• 写真・動画編集でAIによる自動補正や背景除去を活用したい人
• 議事録の文字起こしや文章の要約といった業務効率化にAIを役立てたい人

また、機密性の高いデータを扱うビジネスユーザーにとっても、クラウドにデータを送信せずにローカルでAI処理を実行できるNPU搭載パソコンは、セキュリティの観点から有力な選択肢となるでしょう。外出先での利用が多い人にとっても、バッテリー効率の良いNPUは心強い存在です。

一方、高性能なGPUを搭載したパソコンで十分なケースもあります。画像生成AIを大量に使用したい、動画のAIアップスケーリングを高品質で行いたいといった、処理負荷の高い生成AI用途では、現状NPUよりも高性能なGPUの方が優れたパフォーマンスを発揮します。

また、3DゲームやCG制作など、元々GPUを必要とする作業をメインとしている人は、NPU搭載パソコンよりもゲーミングPCやクリエイター向けパソコンを選んだ方が、同じ予算でより高い性能を得られる場合があります。現時点で生成AIをフル活用したいのであれば、NPUよりもGPUを優先して検討することをおすすめします。

NPUは近い将来、CPUやGPUと同様にパソコンの「当たり前」の構成要素になると予測されます。実際に、主要な半導体メーカー各社が開発する最新プロセッサーには、既に標準的にNPUが組み込まれ始めています。

OS（Windows）自体がAIと深く統合される流れにあるため、将来的にOSのアップデートに伴う新機能をフルに活用するには、NPUの存在が不可欠になるかもしれません。今は「AIパソコン」という特別な呼び方をされていますが、数年もすれば「パソコンを購入したら、当然のように高性能なNPUが搭載されていた」という環境が標準的になると考えられます。

NPU性能の高いSoCを搭載したCopilot+PCなら、クラウドを経由しなくてもさまざまなAI処理を端末のみで実行することができます。当初はQualcommのSnapdragon Xシリーズを搭載したパソコンのみがCopilot+PCとして認証されていましたが、現在ではIntelやAMDの対応製品も登場しています。かつてはQualcommのアーキテクチャはIntelやAMDとは異なることで、Snapdragon搭載モデルでは古いアプリが動作しないケースが課題となっていましたが、現在は多くの主要アプリがネーティブ対応しています。ただし、特殊な古い周辺機器や一部のゲームでは依然として注意が必要です。

パソコンがAI処理を実行できるスペックを持っていても、実際に処理を行うためのアプリが無ければAI機能を使うことができません。AIパソコンはまだ登場して間もないため、アプリ側がAIに対応していないというケースも多いでしょう。今後さまざまなアプリがAIに対応していくと考えられますが、現時点ではまだできることは少ないため過度な期待は禁物です。

Snapdragonを搭載したパソコンは安いものなら13万円程度で購入することができますが、より上位のモデルになると30万円を超えるモデルもあります。NPUを搭載していない一般的なパソコンと比べると価格が高めになる傾向があるため、予算と用途のバランスを踏まえてパソコンを選ぶことが大切です。現時点で生成AIなどを利用したい人は、NPUよりもグラボを優先した方が良いかもしれません。

ThinkPad X9 14 Gen 1 Aura Edition

「ThinkPad X9 14 Gen 1 Aura Edition」はIntelと共同開発したAura Edition仕様の14型ノートパソコンです。Copilot+PCとしての認証を受けており、最大48TOPSの性能を誇るNPUを搭載。キーボードにはCopilotキーを備え、AIアシスタントをすぐに呼び出すことができます。約1.21kgの軽量ボディながら、Attention ModeやShield Modeなど日常の生産性とセキュリティをAIがサポートするLenovo Aura Edition機能を搭載しているのも魅力です。

Lenovo Yoga Pro 7 Gen 10

「Lenovo Yoga Pro 7 Gen 10」はAMD Ryzen™ AI 7 350を搭載した、クリエイター向けの14.5型ノートパソコンです。Copilot+PCとしての認証を受けており、NPUによる高速なAI処理が可能です。14.5型の2.9K OLEDディスプレイは100% DCI-P3の色域をカバーし、写真・動画編集でも正確な色再現を実現。32GBのメモリーとAMD Radeon™ 860Mグラフィックスを備え、AI機能と高いクリエイティブ性能を両立した一台です。

IdeaCentre Tower 08AKP10

「IdeaCentre Tower 08AKP10」はAMD Ryzen™ AI 5 330を搭載したCopilot+PC対応のデスクトップパソコンです。NPUによるオンデバイスAI処理により、リアルタイムの応答性とシームレスなマルチタスクを実現します。USB Type-CおよびUSB Type-Aポートを合計7つ備えるなど接続性も充実しており、DDR5-5600メモリーと高速SSDの組み合わせで快適な操作環境を構築できます。8万円台というリーズナブルな価格でCopilot+PCを導入できる点も魅力です。

CPUは多様な処理を汎用的にこなす「頭脳」、GPUは映像や大量の並列演算を得意とする「描画特化プロセッサー」です。NPUはこれらとは別に、ニューラルネットワークのAI処理だけに特化した専用チップです。AI推論をNPUに任せることで、CPUやGPUに負荷をかけず、低消費電力・高速にAI機能を動かせます。

NPUの性能はTOPS（Tera Operations Per Second：毎秒1兆回の演算）という指標で表されます。数値が高いほど高速なAI処理が可能です。Microsoftが定めるCopilot+ PC認定には40TOPS以上が必要で、最新のIntel Core UltraやAMD Ryzen AI 300シリーズは40〜50TOPS以上を達成しています。

はい、CPUやGPUでもAI処理は可能です。ただしNPUがない場合、AI処理の負荷がCPU・GPUにかかるため、処理速度の低下やバッテリー消費の増加につながります。また、Windows 11の「Copilot+」機能など一部のAI機能はNPU搭載（40TOPS以上）が動作要件となっており、使えない場合があります。

詳しくは：AI PCで何ができる？特徴や活用事例について解説します