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ローカルAIで実現する次世代エッジAIデモ

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エッジで実行するローカルAIデモ

AMD Ryzen™ AI 9 HX370を活用し、音声AI、マルチモーダルAI、AIエージェント、リアルタイム推論、マルチOS UIをローカル環境で実行するデモをご紹介します。
低遅延応答やデータ保護が求められるエッジ環境において、制御・ビジョン・生成AIを組み合わせた実用的なAI活用イメージを確認できます。
 
 

デモ環境の主な構成

以下は、5つのローカルAIデモを動作させている共通の実行環境です。
CPU、GPU、大容量メモリ、ストレージを組み合わせ、複数のAIワークロードをローカルで実行します。

12コア
24スレッドCPU
5.1GHz
最大周波数
64GB
LPDDR5Xメモリ
1TB
SSDストレージ


 

エッジAI活用を具体化する5つのデモ

本ページでは、AMD Ryzen™ AI 9 HX370上で動作する5つのローカルAIデモを紹介します。
音声対話、画像理解、ブラウザ操作自動化、リアルタイム判断、マルチOS表示を通じて、産業、車載、ロボティクス、HMIなどの幅広いユースケースにおけるAI活用を具体的にご覧いただけます。

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AMD Ryzen™ AI 9 HX370 プロセッサ

デモ概要

  • 音声入力からLLM応答までをローカルで完結するAIアシスタント構成
  • クラウド依存を抑え、企業内AI・エッジAI・セキュア環境での活用を想定

スペック/構成

  • CPU: Ryzen™ AI 9 HX370 / 12コア・24スレッド / 最大5.1GHz
  • GPU: Radeon™ Graphics 890M / メモリ: 64GB LPDDR5X / SSD: 1TB
  • OS: Ubuntu 24.04 LTS
  • AI構成: LLM Qwen3.6 / STT WhisperX

AMD Ryzen™ AI 9 HX370 プロセッサ

デモ概要

  • 画像とテキストを同時に扱うマルチモーダルAIデモ
  • 物体検知結果を自然言語で説明するなど、
    視覚と言語を統合したAI処理を訴求

スペック/構成

  • CPU: Ryzen™ AI 9 HX370 / 12コア・24スレッド / 最大5.1GHz
  • GPU: Radeon™ Graphics 890M / メモリ: 64GB LPDDR5X / SSD: 1TB
  • OS: Ubuntu 24.04 LTS
  • AI構成: VLM Nemotron 3 / 物体検知 YOLO11m

AIアシスタントによるブラウザ操作

デモ概要

  • AIがユーザー指示を理解し、Google Earthのブラウザ操作を自動実行
  • 対話だけでなく実際のアプリ操作まで行う「行動するAI」を示すデモ

スペック/構成

  • CPU: Ryzen™ AI 9 HX370 / 12コア・24スレッド / 最大5.1GHz
  • GPU: Radeon™ Graphics 890M / メモリ: 64GB LPDDR5X / SSD: 1TB
  • OS: Ubuntu 24.04 LTS
  • 操作構成: aiohttp / Playwright

AMD Ryzen™ AI 9 HX370 プロセッサ

デモ概要

  • AIが画面状態を認識し、判断・操作・実況説明を一体で実行
  • ゲームデモを通じて、リアルタイム推論や意思決定AIの応用可能性を提示

スペック/構成

  • CPU: Ryzen™ AI 9 HX370 / 12コア・24スレッド / 最大5.1GHz
  • GPU: Radeon™ Graphics 890M / メモリ: 64GB LPDDR5X / SSD: 1TB
  • OS: Ubuntu 24.04 LTS
  • 操作構成: OpenClaw

AMD Ryzen™ Embedded AI 9 HX370

デモ概要

  • Linux/Androidなど複数OS・複数UIの共存を想定したEmbedded向けデモ
  • 車載インフォテイメント、産業HMI、エッジ端末への展開を示す構成

スペック/構成

  • CPU: Ryzen™ Embedded AI 9 HX370 / 12コア・24スレッド / 最大5.1GHz
  • GPU: Radeon™ Graphics 890M / メモリ: 64GB LPDDR5X / SSD: 1TB
  • OS: Ubuntu 24.04 LTS
  • 表示構成: Linuxインフォテイメント / Linux Steam / Androidクラスター画面

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想定アプリケーション

ローカルAI推論、画像理解、操作自動化、マルチOS UIを組み合わせることで、幅広いエッジAI用途に展開できます。

  • 産業オートメーション:  外観検査、異常検知、作業支援UI、オンプレミスAI推論
  • ロボティクス: 視覚認識、自然言語指示、エージェント操作、リアルタイム判断
  • 車載 / HMI: インフォテイメント、クラスター画面、マルチOS表示、音声アシスタント
  • 医療・検査装置: 画像解析、ローカル推論、データ保護が必要な環境でのAI活用
  • プロフェッショナルA/V: 映像理解、ライブ解析、説明生成、インタラクティブ操作
  • エッジ端末: クラウド依存を抑えたAI処理、低遅延応答、セキュアなローカル運用

 

エッジAIのPoCを、より実装に近い形で

音声、画像、Web操作、ゲーム実況、マルチOSを1つのデモストーリーとして見せることで、Ryzen™ AIプラットフォームの適用範囲を具体的に訴求できます。

 

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