Raspberry Pi 5 と Hailo 10H で実用的なローカル生成AIは可能なのか？
背景
現在発売されている Raspberry Pi AI Kit は Hailo-8 が採用されています。
エッジデバイスでの生成AI実行に注目が集まる中、Hailo Technologies の新しいAIアクセラレータ「Hailo-10H」がRaspberry Pi 5での利用可能な見込みです。実際の性能と制限を踏まえながら、医療分野での現実的な活用方法について考えてみます。
Hailo-10H M.2 Generative AI Acceleration Module
Hailo 10Hの概要と性能限界
Hailo-10H は、エッジデバイス向けに設計された最新のAIアクセラレータです。主な仕様と、それに伴う制限は以下の通りです。
- 演算性能：40 TOPS（INT4）
- INT4量子化による精度への影響を考慮する必要あり
- 大規模言語モデルの実行には制限あり
- メモリ：4GB/8GB LPDDR4
- 大規模な医療特化型モデルの展開は困難
- 処理できる文書の長さに制限あり
- PCIe Gen-3.0 x4インターフェース
- Raspberry Pi 5との相性は良好
- データ転送速度は十分確保可能
- 消費電力：3.5W（標準時）
- 24時間運用にも対応可能
- 発熱対策は必要最小限
Hailo-10H と Hailo-8 ( Raspberry Pi AI Kit ) の比較
| 項目 | Hailo 10H | Raspberry Pi AI Kit | 影響 |
|---|---|---|---|
| 演算性能 | 40 TOPS (INT4) | 126 TOPS | Hailo 10Hは低精度でより高い演算性能 |
| フォームファクター | M.2 Key M (2280) | M.2 Key M (2242) | |
| メモリ | 4GB/8GB LPDDR4 | 内蔵メモリのみ | Hailo 10Hは大きなモデルの展開が可能 |
| インターフェース | PCIe Gen-3.0 x4 | PCIe Gen-2.0 | Hailo 10Hはデータ転送が高速 |
実現可能な処理の違い
以下、Claude 3.5 Sonnet で医療向けの活用見込んだ比較をしてもらいました。
Hailo 10Hでのみ現実的に実行可能な処理
-
より大規模な言語モデルの実行
- Phi-2（2.7B）やRWKV-4などの比較的大きなモデルの量子化版を実行可能
- 8GBのメモリにより、モデルの完全な展開が可能
-
長文処理
- より長いコンテキストウィンドウでの処理が可能
- 診療録全体を一度に処理できる可能性が高い
-
複数モデルの同時実行
- 異なる用途の複数のモデルを同時にメモリに保持可能
- 例：テキスト要約と固有表現抽出を別モデルで並行処理
Hailo 8でも実行可能な処理
-
基本的なテキスト分類
- 単純な文書分類タスク
- キーワードベースの情報抽出
-
短文生成
- 定型文の生成
- 簡単な要約タスク
-
構造化データの処理
- 定型フォーマットのデータ変換
- 単純なパターンマッチング
Hailo 8では困難な処理
-
複雑な文脈理解を要する処理
- 長期的な文脈を考慮した要約生成
- 複雑な医学用語の関係性の理解
-
リアルタイムの対話処理
- メモリ制限により、文脈の保持が困難
- 応答生成に時間がかかる
-
高度な推論を要する処理
- 複数の文書間の関係性の理解
- 暗黙的な情報の推論
医療機関での現実的な活用方法
診療録サマリ作成支援システム
最も実現可能性の高い活用方法として、診療録サマリの作成支援が挙げられます。軽量な言語モデル（Phi-2やRWKV-4）を用いることで基本的な要約機能を実現できる見込みです。
具体的な支援内容
- 日々の診療記録からの重要イベント抽出
- 検査値や処方内容の時系列的な整理
- 定型的な文章の自動生成
注意点
- 生成された内容は必ず医療従事者による確認が必要
- 複雑な医学的判断を要する部分は人間が補完
- 長文の処理には時間がかかる可能性あり
がん登録データ作成支援
がん登録データ等の作成支援については、限定的な範囲での実現が可能です。ただし構造化されやすいデータの抽出から段階的に導入する必要があります。
実現可能な機能
- 病理診断レポートからの基本情報抽出
- TNM分類の候補提示
- 治療内容の分類と整理
現時点での制限事項
- 専門用語の完全な理解には制限あり
- 複雑な症例の判断は人間による実施が必要
- 抽出された情報は必ずダブルチェックが必要
学会・研究用データ収集支援
研究データの収集支援については、基本的なデータ抽出と整理の補助ツールとしての利用が現実的です。
可能な処理
- 基本的な診療情報の構造化
- 定型フォーマットへの変換補助
- 単純な条件に基づく症例抽出
制限事項
- 複雑な包含/除外基準の判断は困難
- 大量データの処理には時間を要する
- 特殊な条件の理解には限界あり
実運用に向けた推奨アプローチ
段階的な導入
-
フェーズ1：基本機能の確立
- 単純な文書要約機能の実装
- 定型的なデータ抽出の確認
- 運用フローの確立
-
フェーズ2：機能の拡張
- 専門用語の理解度向上
- より複雑なデータ抽出の実装
- エラー検出機能の強化
-
フェーズ3：本格運用
- 複数のユースケースへの対応
- 処理の自動化範囲の拡大
- 継続的な精度向上
安全な運用のための施策
セキュリティと品質管理の観点から、以下の対策が必要です
- 全ての出力に対する人間による確認プロセスの確立
- アクセス権限の厳密な管理
- 操作ログの保管と定期的な監査
- データのバックアップ体制の整備
- システム障害時の代替手段の確保
まとめ
Hailo-10H と Raspberry Pi 5 の組み合わせは医療機関における生成AI活用の安価な第一歩として有望です。完全なオンプレミス環境での運用が可能な点は、個人情報保護の観点から大きな利点となります。ただし現時点での技術的制限を理解し、人間による適切な監督のもとでの運用が不可欠です。生成AIはあくまでも医療従事者の業務を支援するツールとして位置づけ、診断・判断は医師が行う必要があります。今後、モデルの最適化や運用ノウハウの蓄積により、活用できる範囲は徐々に広がっていくことが期待されます。その過程では、現場のフィードバックを積極的に取り入れながら、安全性と有用性のバランスを保った展開を進めることが重要です。
Hailo-10Hの発表が2024年4月なので、そろそろ発売され欲しいですね。CES 2025ではデモもされていたっぽいので、期待が膨らみますね！
Hailo AI Edge Devices による AI ブログおよびエッジ コンピューティング ブログ > CES 2025: The Year Edge AI Took Over
