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エッジAIの本を探すと、深層学習の理論書と組み込み機器にモデルを載せる実装書が並んでいます。推論を実機で動かしたいなら、ボードや開発環境、入力装置まで扱う本が頼りになりますよね。
エッジAIはカメラやセンサーのデータを機器の近くで処理する技術です。クラウドとの通信に頼らず判断を返せるため、応答の速さや通信量が関わる機器で活用されています。
今回の4冊はRaspberry PiやSPRESENSEで推論を実装する本です。画像認識を試す内容から深層学習の基礎まで、扱う範囲は一様ではありません。
4冊の早見表
| 書籍 | 主な内容 | 税込価格の目安 |
|---|---|---|
 Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ ＰｉとＰｙｔｈｏｎでつくる ＡＩアプリ開発実践ガイド | Raspberry Pi 5、YOLO、カメラ工作 | 3,960円 |
 SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI | 省電力ボード、画像・音声・センサー推論 | 3,520円 |
 ディープラーニング実践ガイド ―クラウド、モバイル、ブラウザ、エッジデバイス向けAIアプリ開発入門 | 複数のエッジ端末、推論の軽量化 | 4,950円 |
 改訂TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング | TensorFlowの基礎、Raspberry Piでの実装 | 3,080円 |
いずれも組み込み機器のAIを扱いますが、得意分野は分かれます。内容は実機制作や省電力、複数端末の推論、深層学習の基礎とさまざまです。
価格は税込の公式定価が目安です。実売価格は時期や販売店によって変わるため、購入時には現在の表示額を確認してください。
機器に取り込みたいものは画像、音声、センサーのどれでしょう。入力に注目すると各書の扱う内容が見えてきます。
Piで画像AI
講談社刊の『Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ ＰｉとＰｙｔｈｏｎでつくる ＡＩアプリ開発実践ガイド』は、Raspberry Pi 5で画像系AIアプリを作る実践書です。著者はむらさん。304ページで、紙版は2026年9月10日に発売されています。
Raspberry Piの準備に始まり、PythonとGPIOを扱います。カメラやモーター、センサーを使う内容へ進むのも特徴です。推論コードに加えて、カメラ映像を入力し機構を動かす構成まで扱います。
YOLOによる物体検出とHailoアクセラレーターの活用を扱います。処理速度が気になる人には、モデルとアクセラレーターを実機で試す題材になるでしょう。
制作例にはAI追跡カメラと、昆虫の動きを追う自動観察システムがあります。認識結果を機器の動作につなげる構成を具体的に学べます。Pi 5で画像認識の工作を始めるなら、最初に手に取りたい一冊です。
SPRESENSE実装
オライリー・ジャパン刊の『SPRESENSEではじめるローパワーエッジAI』は、省電力ボードSPRESENSEでの推論を扱います。著者はソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社と太田義則。272ページで、2022年刊です。
開発にはArduino IDEとNeural Network Consoleを使います。組み込み向けのニューラルネットワーク最適化も扱っており、モデルを実機に載せる流れが分かります。
リアルタイム画像認識や音声コマンド認識を扱います。異常検知とモーション認識も題材です。画像、音声、センサーの入力を使う推論があり、IoT機器の用途を広げたい人にも合います。
省電力端末でセンサーや音声を使ったAIを形にしたい人には、この本がおすすめです。公式定価は税込3,520円が目安。実売価格は時期や販売店によって変わります。
複数機器の横断
オライリー・ジャパン刊の『ディープラーニング実践ガイド』は616ページです。クラウドやモバイル、ブラウザとエッジデバイス向けのAIアプリ開発を扱います。著者はAnirudh Koul、Siddha Ganju、Meher Kasamです。2023年4月刊。
掲載機器にはRaspberry Pi、Intel Movidius NCS、Google Coral USBアクセラレータがあります。Jetson NanoやFPGAとPYNQ、Arduinoも扱います。複数端末の実装を見渡したい人におすすめです。
量子化や枝刈り、演算融合など、推論の軽量化や高速化に関わる手法も紹介します。Pythonとディープラーニングの基本知識が前提です。初学者の最初の一冊より、実装の幅を広げたい段階で役立ちます。
複数のハードウェアとモデル最適化をまとめて学びたいなら、この本を選ぶ価値があります。公式定価は税込4,950円で、実売価格は販売店や時期によって変わります。
深層学習の基礎
CQ出版刊の『改訂TensorFlow版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング』は、TensorFlowと深層学習を基礎から学べる304ページの本です。著者は牧野浩二、西崎博光で、発行日は2023年4月1日です。
開発環境はPCとRaspberry Piで、ツールはTensorFlowとAnacondaです。DNNやRNN、CNNのほか、オートエンコーダとDQNも紹介します。各モデルの実装プログラムを通じて深層学習の考え方を学べます。
画像認識や音声認識に加えて、データ分析や深層強化学習のプログラムもあります。省電力ボードやアクセラレーターに進む前に、モデルの働きを理解したい人に適した内容です。
組み込み推論に先立ち、深層学習の基礎を一冊で学ぶなら入口として選びやすい本です。公式定価は税込3,080円が目安。実売価格は時期や販売店によって変わります。
結論
組み込み機器の推論実装を優先するなら『Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ ＰｉとＰｙｔｈｏｎでつくる ＡＩアプリ開発実践ガイド』が第一候補です。Raspberry Pi 5でカメラやHailoを使い、認識から機構の制御まで試せます。
省電力のセンサー機器ならSPRESENSEの本がおすすめです。複数端末やモデルの高速化まで学ぶなら『ディープラーニング実践ガイド』を選びましょう。基礎知識に不安がある人にはTensorFlow版をすすめます。
迷ったときは、作りたい機器の入力を考えてください。画像認識ならRaspberry Piの本、音声や省電力の機器ならSPRESENSEの本をおすすめします。理論の基礎から始めたい人にはTensorFlow版がよいでしょう。対象が定まれば読む本も絞れます。
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