AI推論用のUSBアクセラレーターを選ぶとき、手持ちの機器や開発環境に合うものはどれか迷いますよね。
USB経由でシステムにAI処理機能を追加でき、ローカルで推論を行える製品もあります。
今回は、接続方式や対応OSを比べられる6商品を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | USB接続 | 対応OS | 参考価格 |
|---|---|---|---|
 Coral USB Accelerator | USB 3.0／USB 3.1 Gen 1 Type-C | — | 18,880円（2026年10月28日時点） |
 Intel NCS2 Movidius Neural Compute Stick 2 | USB 3.0 Type-A | Ubuntu 16.04.3 LTS、CentOS 7.4、Windows 10（各64ビット） | 29,999円（2026年10月28日時点） |
 ASUS UGen300 USB AI Accelerator | USB 3.1 Gen 2 Type-C | Windows、Linux、Android（B2B向け） | 50,303円（2026年10月28日時点） |
| Mobilint MLD-R1 AI USB | USB 3.1 Gen 1 | Windows 11、Linux 22.04.5（更新予定） | — |
| Kneron AI Dongle | USB 2.0 | Linux、macOS、Windows 10 | — |
| Firefly USB Neural Network Computing Card | USB | Ubuntu 16.04、Firefly提供のAndroid（USB Dongle向けSDK） | — |
Coral USB Accelerator
USB経由でAI処理機能を追加し、ローカルで使いたい人にはCoral USB Acceleratorがおすすめです。Google Edge TPUを搭載し、INT8での合計ピーク性能は4 TOPSです。
本体にはUSB 3.0（USB 3.1 Gen 1）のType-Cソケットがあり、Type-CからType-Aの30cmケーブルが付属します。ホスト側にはEdge TPUランタイムとAPIライブラリが必要で、システム要件にはPython 3.5、3.6または3.7が記載されています。接続には、5Vで少なくとも500mAを供給するUSBケーブルが必要です。
Intel NCS2 Movidius Neural Compute Stick 2
ディープニューラルネットワークのアプリケーションを高速化したい人には、Intel NCS2 Movidius Neural Compute Stick 2がおすすめです。Intel Movidius Myriad X VPUを搭載し、TensorFlowとCaffeが対応フレームワークとして記載されています。
接続方式はUSB 3.0 Type-Aです。対応対象として、Ubuntu 16.04.3 LTS、CentOS 7.4、Windows 10の各64ビット版を実行するコンピューターが記載されています。
ASUS UGen300 USB AI Accelerator
従来型AIと生成AIの両方を扱いたい人には、ASUS UGen300 USB AI Acceleratorがおすすめです。Hailo-10Hと8GBのLPDDR4メモリを搭載し、AI演算性能はINT4で最大40 TOPSです。オンラインのモデルズーでは、LLMやVLM、Whisperなど150以上の事前学習済みモデルが提供されています。
USB 3.1 Gen 2 Type-Cに対応し、ホストアーキテクチャーはx86とARM、OSはWindows、Linux、Androidに対応します。Android対応はB2B向けで、Windows向けドライバーについては2026年5月中旬に提供予定との記載があります。
Mobilint MLD-R1 AI USB
USB接続でオンデバイスAI推論を行いたい人には、Mobilint MLD-R1 AI USBがおすすめです。REGULUS AI SoCを搭載し、INT8で10 TOPSの推論性能を公称しています。SDK qbを通じてTensorFlowやPyTorch、ONNXなどに対応するので、これらのフレームワークを使う開発環境で検討できます。
データインターフェースはUSB 3.1 Gen 1で、ホストアーキテクチャーとしてx86とARMが記載されています。対応OSにはWindows 11とLinux 22.04.5が挙げられ、更新予定の注記があります。
Kneron AI Dongle
USB接続でAIや機械学習の推論を行いたい人には、Kneron AI Dongleがおすすめです。Kneron KL520 SoCを搭載したドングルで、USB 2.0で接続します。
ホストはLinux、macOS、Windows 10に対応し、Edge NPUランタイムとAPIライブラリが必要です。動作温度範囲は0〜40℃、湿度条件は結露しない環境で5〜95％です。
Firefly USB Neural Network Computing Card
画像分類や物体検出の推論をUSB接続で扱いたい人には、Firefly USB Neural Network Computing Cardがおすすめです。Lightspeeur SPR2801Sを搭載し、物体検出ネットワークとしてSSDに対応します。
対応システムにはUbuntu 16.04が挙げられ、USB Dongle向けAndroid SDKはFireflyがリリースしたAndroidバージョンに対応します。Fireflyの開発ボードで使う場合はsg.koドライバーモジュールが必要で、SDKにはg++ 7.2.1以上が必要です。
用途に合わせた選び方
- ローカルでAI処理や推論を行いたい人
- TensorFlowを使う人
- 生成AIを扱いたい人
- macOSのホストで使いたい人
- 画像分類や物体検出を扱いたい人
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