NPUとCPU・GPUの違いとは？AIプロセッサ処理・対応ソフトで何ができるのか、必要性を考える

AI活用の急速な一般化を受け、さまざまなAI処理をエッジ（デバイス）側にて実行できるプロセッサである、NPUを搭載するPCやスマートフォンが登場しています。

また、既存環境でのAI活用では、AI処理の実行速度やPCにかかる負荷、さらに多大な電力消費など、多くの課題が指摘されていますが、NPUはそれらを解消する手段となるハードウェアとしても期待されています。

本記事では、NPUの基本からCPU・GPUとの違い、搭載製品や必要性の判断基準までを考察していきます。

 

 

NPUとは？CPU・GPUとの違い

NPU（Neural network Processing Unit）とは、AIによる推論処理の高速化を目的に設計されたプロセッサです。ニューラルネットワークをベースとした処理構造を採用しており、画像認識・音声認識・翻訳・生成AIといった、リアルタイムかつ高負荷なタスクに強みを発揮することから、「AIプロセッサ」「AIアクセラレーター」とも呼ばれています。

従来はこうした処理もCPUやGPUが担ってきましたが、汎用型のCPUでは処理が追いつかず、GPUでは消費電力やオーバースペックが課題となっていました。そこで登場したのが、AI処理のためだけに最適化されたNPUです。

NPUは、AI処理において省電力かつ高速であることが最大の強みです。特にスマートフォンやノートPCのように、バッテリーとパフォーマンスの両立が求められる環境では、NPUの存在が処理効率を大きく左右します。

また、高い並列処理能力という特徴から、AI・機械学習分野ではGPUも広く活用されていますが、GPUとNPUの違いには、処理を行う「場所」も挙げられます。GPUでのAI処理はデータセンター（サーバー）で実行される一方、NPUではPCやスマートフォンなどエッジ側にてAI処理がなされます。

 

NPU搭載PC（AI PC）には何ができるのか

NPUを搭載したPCなどのデバイスは、次のような多くの分野・場面にて、その性能を発揮します。

• AIによる写真や画像の処理
• グラフィック性能の向上
• 高速で正確な音声アシスタントの実現
• 文書やドキュメントの自動要約
• 動画制作などアプリの作業効率向上
• 消費電力の省力化
• プライバシー保護の強化

 

AIによる写真や画像の処理

NPUを搭載したPCは、画像認識や補正、エフェクト追加など、写真や画像に関連するAI処理をエッジ側で高速に実行できます。

一方、NPU非搭載のPCでは、これらの処理はネットワークを経由して実行されています。つまりPCへのNPUの搭載は、AI処理のリアルタイム化、高精度化に大きく貢献するということです。

 

グラフィック性能の向上

近年のアプリケーションには、さまざまな機能にAIが活用されています。しかし、それはAI処理のためにCPUやGPUへの負荷が高まるということと同義です。

そこでPCにNPUを搭載し、AI処理をNPUが担うようになれば、GPUはグラフィック処理にリソースを割けるようになります。NPUとGPUが分業することで、具体的には次のようなグラフィック性能の向上効果が期待されます。

• リアルタイムレンダリング：ゲームやVRコンテンツにおいて、よりリアルで滑らかな映像を提供する
• 画像生成：AIを利用した新しい画像の生成や、既存画像の高解像度化を迅速に実行する

 

高速で正確な音声アシスタントの実現

PCへのNPUの搭載は、音声アシスタントの応答速度や精度の改善にも貢献します。

NPU搭載PCは、ユーザーの音声を迅速かつ正確にテキストに変換するリアルタイム音声認識や、複雑な質問に対しても正確に理解し、適切な応答を生成する自然言語処理に優れていることから、生産性の向上にも寄与するでしょう。

 

文書やドキュメントの自動要約

NPUの高度な自然言語処理能力は、大量の文書やドキュメントを迅速に分析し、重要なポイントを抽出して要約するプロセスにおいても極めて有効です。

たとえば議事録の自動要約など、これまではクラウドサービスを使用して対応していたタスクを、エッジ側でいつでも行えるようになります。

 

動画制作などアプリの作業効率向上

動画制作においてもNPUの能力は大いに活用され、GPUとの組み合わせにより、AIを活用した動画編集やエンコードを迅速化します。

たとえば、動画編集においてシーンが変わる箇所を探す作業は、人力では多くの時間が割かれてしまいます。しかし、この作業をAIが担うことにより、シーン転換や自動カットの提案による自動編集や、動画にリアルタイムでエフェクトやフィルターを追加するといったリアルタイムエフェクト適用にも対応できるようになります。

 

消費電力の省力化

CPUやGPUを用いたAI処理では、プロセッサにかかる負荷の高さから多くの電力を必要とします。一方、NPU搭載PCではAI処理タスクにおけるCPUやGPUの負荷が軽減されるため、消費電力も省力化されます。

PCのバッテリー消費が抑えられることで、デバイスの連続使用時間が増加するほか、バッテリーの長寿命化にも貢献します。

 

プライバシー保護の強化

PCにNPUを搭載することで、これまではネットワークを介していたAI処理が、エッジ側にて完結するようになります。

これは、プライバシーに関連する内容も含め、情報をデータセンターにアップロードする必要が無くなるということです。NPUの搭載は、プライバシー保護の強化という観点でも有効といえます。

 

NPU搭載PCは必要か

このように、NPU搭載PCには性能面での多様なメリットがありますが、実際の必要性に関しては検討する余地があるでしょう。

結論からいえば、NPUの必要性は「何をするか」によって大きく変わります。たとえばコーディングやオフィスソフトの利用が中心であれば、NPUがなくても十分です。一方で、AIを活用した処理（画像生成、音声認識、リアルタイム翻訳など）を頻繁に使うなら、NPUの恩恵は大きいでしょう。

なお最近では、Windows 11のCopilotや、画像補正・音声ノイズ除去といったAI機能が標準搭載されたPC（AI PC）も増えてきています。これらの処理は主にNPUが担っており、CPUやGPUに比べて、より省電力かつ高速に動作します。

つまりNPUは、これからのPCやスマホの「快適なAI体験」を支援する存在の立ち位置です。AIアプリや機能を頻繁に使用するか否かが、NPUの必要性を見極めるポイントになります。

 

NPUが搭載された製品と対応ソフト

続々と登場しているNPU搭載スマートフォンやPCについて、その代表的な例を見ていきます。

• Apple M1/M2/M3シリーズ（Neural Engine搭載）：画像認識、音声入力、Face IDなどで活躍
• Intel Core Ultra（Meteor Lake）シリーズ：WindowsのCopilotやAIアシスタントとの連携が強化
• Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2/3シリーズ：スマホ向けに特化したNPUで、写真補正やノイズ除去をリアルタイム処理

これらのデバイスに共通しているのは、「ユーザーの体感」に直結するAI機能をローカル処理で実現していることです。たとえば、次のようなアプリや機能でNPUが活躍しています。

• AIカメラによる自動補正／背景ぼかし
• ノイズキャンセリング／音声文字起こし
• 画像生成・翻訳アプリ
• AIチャットやアシスタント（Copilot、Bing AIなど）

これらはすべて、リアルタイム性が求められる処理です。クラウドに頼らず、端末上で高速に処理するにはNPUの存在が欠かせません。

 

外付けNPU・エッジAIなど新たな選択肢も

PCにNPUが搭載されていない場合には、外付けNPUという選択肢もあります。

たとえば、Googleの「Coral USB Accelerator」は、小型のUSBデバイスながらAIモデルの推論の高速処理に対応。また、NVIDIAのJetsonシリーズなども、エッジAIデバイスとして高い処理能力を発揮します。

こうした製品は、PCや組み込みデバイスに後からAI処理能力を追加したい場合に有効です。とくに、IoT機器や監視カメラ、自動運転支援システムなどでは、クラウドに頼らないリアルタイム処理（＝エッジAI）の重要性が高まっており、NPUはその中核技術としても注目されています。

つまりNPUは、スマホやPCだけのプロセッサではなく、今後のAI社会全体に関わるキーパーツです。エンジニアにとっても、その役割と仕組みを理解しておくことは重要です。

 

NPU搭載製品と主要メーカーのAI戦略

NPUを搭載する、いわゆる「AI PC」「AI スマートフォン」を発表しているメーカーの具体的な取り組みと活用事例を確認していきましょう。

 

Intelの取り組み

Intelは、CPU・GPU・NPUが統合されたプロセッサ「Core™ Ultra」をリリースして、大きな話題を集めました。これはAI PCの先駆けともいえる取り組みで、すでにPCメーカー各社からCore Ultra搭載のデバイスが発売されています。

なお、Core Ultra搭載のPCは、生成AIの効率性最大70％向上、グラフィックス性能最大2倍向上、さらに省電力性最大25%向上といったように、性能や省電力性における大幅なアドバンテージを掲げています。また、同社はNPUを搭載したIntelベースPCが2025年までに1億台以上出荷される見通しを明らかにしています。

さらに同社ではローカルでのAI活用を推進する取り組みとして、画像認識や音声認識などのAIアプリケーション開発を手軽に開始できる「OpenVINO™ ツールキット」を無償で提供しています。

参考：インテル® Core™ Ultra プロセッサー・ファミリー・OpenVINO™ ツールキットとは｜インテル株式会社

 

Microsoftの取り組み

Microsoftは、AI機能を統合したPCやデバイス、ソフトウェアの提供に注力しています。同社は2024年2月、Intelと共同にてAI PCの定義を次のように策定しました。

• AIコンパニオン「Microsoft Copilot」に対応していること
• 「Copilotキー」を搭載すること
• CPUとGPUに加えてNPUを搭載すること

これらを実現したものが、2024年6月にリリースされた「Copilot+ PC」です。「Surface Laptop（第7世代）」には、秒速45兆回の演算能力（45TOPS）を備えたNPUが搭載されています。

参考：Microsoft Copilot・Copilot+ PC Surface Laptop｜日本マイクロソフト株式会社

 

Appleの取り組み

かねてからNPUをデバイスに搭載してきたAppleは、2024年6月、日常的に生成AIを活用できるソリューション「Apple Intelligence」を発表しました。

同社の取り組みのポイントは、まさに「日常的に活用できる」、洗練された操作性にあります。デバイス内のメールや写真、さらにはスケジュール、ウォレットといった個人的な背景を理解し、Apple Intelligenceがそれらに応じた文章や画像を作成したり、質問に答えたりといったように、AIがいわば優秀な秘書のように機能するというものです。

これは昨今の生成AI活用において欠けていた視点でもあり、UXの細部にまでこだわりぬくAppleならではのプロダクトと評価できるでしょう。

Apple IntelligenceはiOS 18、iPad OS 18、macOS Sequoiaに搭載され、2024年秋以降にリリースされるデバイスにて、各種生成AIの利用が実現される見通しです。

参考：iPhone、iPad、Macの中心にパワフルな生成モデルを据えるパーソナルインテリジェンスシステム、Apple Intelligenceが登場｜Apple Inc.