Hailo-10H搭載キットはUSB型、M.2型、Raspberry Pi向けがあり、手持ちの機器にどれが合うのか迷いますよね。
USB型はUSB Type-C、M.2型はPCIe接続、AI HAT+2はRaspberry Pi 5向けなので、まず使うホストから選ぶと絞りやすいです。
今回は接続方式やメモリ、対応ホストを確認できる6商品を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 接続方式 | 搭載メモリ | 対応ホスト | 対応OS | 参考価格 |
|---|---|---|---|---|---|
 Yahboom Raspberry Pi 5 AI HAT+2 Hailo-10Hキット | Raspberry Pi 5のPCIe | 8GB | Raspberry Pi 5 | — | 54,399円（2026-11-03時点） |
 ASUS UGen300 USB AIアクセラレーター 8GB LPDDR4 | USB 3.1 Gen 2 Type-C（10Gbps） | 8GB LPDDR4 | x86、ARM | Windows、Linux、Android（AndroidはB2B顧客向け） | 53,564円（2026-11-03時点） |
| ASUS S-UGEN300-8GLD4-TC USB AIアクセラレーター | USB 3.1 Gen 2 Type-C（10Gbps） | 8GB LPDDR4 | x86、ARM | Windows、Linux、Android（AndroidはB2B顧客向け） | 50,303円（2026-11-03時点） |
 ASUS UGen300 M.2 AI Module 8GB | PCIe 3.0 x4、M.2 2280 Key-M | 8GB LPDDR4 | x86、ARM | Windows、Linux、Android（AndroidはB2B顧客向け） | 46,444円（2026-11-03時点） |
| ASUS UGen300 M.2 AI Module 2GB | PCIe 3.0 x4、M.2 2280 Key-M | 2GB LPDDR4X | x86、ARM | Windows、Linux、Android（AndroidはB2B顧客向け） | 30,283円（2026-11-03時点） |
 TUOPUONE Raspberry Pi AI HAT+2 | Raspberry Pi HAT+仕様準拠 | 8GB | Raspberry Pi 5 | — | 85,000円（2026-11-03時点） |
Yahboom Raspberry Pi 5 AI HAT+2 Hailo-10Hキット
Raspberry Pi 5でLLMやVLMをローカル実行したい人には、YahboomのHailo-10H搭載AI HAT+2キットがおすすめです。専用オンボードメモリは8GBで、INT4推論性能は40 TOPSです。販売ページでは、最大約60億パラメータのモデルを実行できると案内されています。
対応対象はRaspberry Pi 5で、通信には同機のPCIeインターフェースを使います。最新バージョンのRaspberry Pi OSを使う場合、システムがHailoアクセラレーターを自動認識します。また、カメラアプリのrpicam-appsは、互換性のある後処理にアクセラレーターを呼び出せます。
標準パッケージにはヒートシンク、16mmヘッダー、サポートポスト、ねじが含まれます。
動作温度は周囲温度0～50°Cです。
ASUS UGen300 USB AIアクセラレーター 8GB LPDDR4
x86またはARMの機器でAIモデルをローカル実行したい人には、ASUS UGen300 USB AIアクセラレーターがおすすめです。Hailo-10Hと8GB LPDDR4メモリを搭載し、標準消費電力2.5Wで最大40 TOPS（INT4）の推論性能を備えています。オンラインモデル動物園から、LLM、VLM、Whisper、Vision Networkなど100種類を超える事前学習済みモデルを利用できます。
接続インターフェースはUSB 3.1 Gen 2 Type-C（10Gbps）です。対応OSはWindows、Linux、Androidですが、Android対応は現在B2B顧客向けです。
ASUS S-UGEN300-8GLD4-TC USB AIアクセラレーター
既存のx86またはARM機器でローカルAI推論を使いたい人には、ASUS UGen300 USB AIアクセラレーターがおすすめです。Hailo-10Hと8GB LPDDR4メモリを搭載し、標準消費電力2.5Wで最大40 TOPS（INT4）の推論性能を備えています。オンラインモデル動物園を通じて、LLM、VLM、Whisper、Vision Networkなど150種類超の事前学習済みモデルを利用できます。
接続はUSB 3.1 Gen 2 Type-C（10Gbps）で、対応OSはWindows、Linux、Androidです。Android対応は現在B2B顧客向けです。
ASUS UGen300 M.2 AI Module 8GB
M.2接続のx86またはARM機器で、ローカルAI推論を行いたい人には、ASUS UGen300 M.2 AI Module 8GBがおすすめです。Hailo-10Hと8GB LPDDR4メモリを搭載し、標準消費電力2.5Wで最大40 TOPS（INT4）の推論性能を備えています。オンラインモデル動物園を通じ、LLM、VLM、Whisper、Vision Networkなど150種類超の事前学習済みモデルが提供されています。
接続仕様はPCIe 3.0 x4レーンのM.2 2280 Key-Mです。対応OSはWindows、Linux、Androidですが、Android対応は現在B2B顧客向けです。
ASUS UGen300 M.2 AI Module 2GB
画像認識モデルや小規模言語モデルを扱うエッジAI用途には、ASUS UGen300 M.2 AI Module 2GBがおすすめです。Hailo-10Hを搭載し、画像認識AIと生成AIに対応しています。M.2 2280 Key-M、PCIe 3.0 x4の接続仕様で、搭載メモリは2GB LPDDR4Xです。
対応ホストアーキテクチャはx86とARM、対応OSはWindows、Linux、Androidです。ただし、Android対応は現在B2B顧客向けです。
TUOPUONE Raspberry Pi AI HAT+2
Raspberry Pi 5でLLMやVLMをローカル実行したい人には、TUOPUONE Raspberry Pi AI HAT+2がおすすめです。Hailo-10Hと8GBのオンボードRAMを搭載し、INT4推論性能は40 TOPSです。ネットワーク接続なしでのエッジAI処理にも対応する用途が記載されています。
Raspberry Pi 5向けの製品で、同機のカメラソフトウェアスタックに統合されています。
付属の16mmスタッキングヘッダー、スペーサー、ねじにより、Raspberry Pi Active Coolerを装着した状態でも取り付けられる仕様です。
利用する機器・接続規格から選ぶ
- Raspberry Pi 5で使う場合
- x86またはARM機器にUSB 3.1 Gen 2 Type-Cで接続する場合
- x86またはARM機器のPCIe 3.0 x4、M.2 2280 Key-Mに接続する場合
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