NVIDIA Jetson（ジェットソン）は、エッジAI・ロボティクス開発向けに設計された超高性能な組み込みAIコンピューティングプラットフォームです。小型省電力ながら、クラウド並みのAI処理能力をエッジデバイスで実現できるため、ロボット、自動運転、スマートカメラ、産業用IoTなど、幅広い分野で活用されています。
この記事では、2026年最新のJetsonシリーズを徹底比較し、それぞれの特徴や選び方のポイントを詳しく解説します。
NVIDIA Jetsonとは？
NVIDIA Jetsonは、NVIDIAが提供するエッジAI・ロボティクス向けのAIコンピューティングプラットフォームです。GPU、CPU、ディープラーニングアクセラレータ（DLA）、ビデョプロセッサ（PVA）を統合したSoCモジュールで、省電力かつ小型のフォームファクタで、高度なAI推論を実現します。
Jetsonの主な特徴
| 特徴 | 説明 |
|---|
| 高いAI性能 | 数十TOPSから最大2,070 TFLOPSまでのAI演算能力 |
| 省電力設計 | 7W〜130Wの広範囲な電力設定に対応 |
| 小型・コンパクト | モジュール形式で組み込みに最適 |
| 統合ソフトウェアスタック | JetPack SDKで一貫した開発環境 |
| 豊富なIO | カメラ、センサー、ネットワーク等のインターフェース |
Jetsonの主な用途
- ロボティクス: 産業用ロボット、サービスロボット、ヒューマノイドロボット
- 自動運転・ADAS: 自動運転車、ドローン、AGV
- スマートカメラ: 監視カメラ、顔認証、物体検知
- 産業用IoT: 予知保全、品質検査、異常検知
- 医療機器: 医用画像診断、手術支援ロボット
- スマートリテール: 自動精算機、顧客分析
Jetson製品ラインナップ徹底比較
Jetsonシリーズは、用途や性能要件に合わせて複数のモデルが展開されています。2026年現在、最新のJetson Thorからエントリーモデルまでを比較します。
1. Jetson AGX Thor Series（最上位モデル）
物理AI・ロボティクスの究極プラットフォーム
Jetson AGX Thorは、2026年に登場した最新の最上位モデルです。NVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用し、最大2,070 TFLOPSのAI性能を誇ります。
主なスペック:
- AI性能: 最大2,070 TFLOPS（FP4）
- GPU: Blackwellアーキテクチャ
- メモリ: 最大128GB
- 電力: 40W〜130W（可変）
- 特徴: ヒューマノイドロボット、エージェンシックAI、高度なセンサーフュージョン
用途:
- ヒューマノイドロボット
- 高度な物理AIアプリケーション
- リアルタイム推論・マルチセンサー処理
- 生成AIのエッジ実行
2. Jetson AGX Orin Series（ハイエンドモデル）
世界最強のエッジAIコンピューター
Jetson AGX Orinは、これまでの主力モデルで、最大275 TOPSのAI性能を提供します。
主なスペック:
- AI性能: 275 TOPS（64GBモデル）/ 248 TOPS（64GB Industrial）/ 200 TOPS（32GBモデル）
- GPU: 2048-core Ampere GPU（64 Tensor Cores）
- CPU: 12-core Arm Cortex-A78AE v8.2
- メモリ: 64GB/32GB LPDDR5
- 電力: 15W〜60W（64GB）/ 15W〜40W（32GB）
用途:
- 産業用ロボット
- 自動運転
- 高度なAI推論
- マルチカメラシステム
3. Jetson Orin NX Series（ミドルレンジモデル）
コンパクトなフォームファクタで高性能AI
小型ながら最大157 TOPSのAI性能を提供するバランスモデル。
主なスペック:
- AI性能: 157 TOPS（16GB）/ 117 TOPS（8GB）
- GPU: 1024-core Ampere GPU（32 Tensor Cores）/ 512-core（16 Tensor Cores）
- CPU: 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2
- メモリ: 16GB/8GB LPDDR5
- 電力: 10W〜25W
用途:
- 小型ロボット
- スマートカメラ
- ドローン
- エッジゲートウェイ
4. Jetson Orin Nano Series（エントリーモデル）
エントリーレベルの新基準
Jetson Orin Nanoは、エントリーモデルながら最大67 TOPSのAI性能を提供し、前世代のJetson Nanoと比べて最大140倍の性能を実現しました。
主なスペック:
- AI性能: 67 TOPS（8GB）/ 34 TOPS（4GB）
- GPU: 1024-core Ampere GPU（32 Tensor Cores）
- CPU: 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2
- メモリ: 8GB/4GB LPDDR5
- 電力: 7W〜25W
用途:
- 学習・プロトタイピング
- 簡易的なAI推論
- IoTデバイス
- エッジAI入門
5. 旧世代モデル
Jetson Xavier NX、Jetson TX2、Jetson Nanoなどは、引き続き一部用途で活用されていますが、新規開発ではOrinシリーズの採用が推奨されています。
各シリーズ比較表
| モデル | AI性能 | メモリ | 電力 | 用途 | 価格帯 |
|---|
| Jetson AGX Thor | 2,070 TFLOPS | 最大128GB | 40W〜130W | ヒューマノイドロボット、高度な物理AI | 高価格帯 |
| Jetson AGX Orin | 200〜275 TOPS | 32GB〜64GB | 15W〜60W | 産業用ロボット、自動運転 | 高価格帯 |
| Jetson Orin NX | 117〜157 TOPS | 8GB〜16GB | 10W〜25W | 小型ロボット、スマートカメラ | 中価格帯 |
| Jetson Orin Nano | 34〜67 TOPS | 4GB〜8GB | 7W〜25W | 学習・プロトタイピング、IoT | 低〜中価格帯 |
Jetsonの開発環境
JetPack SDK
JetPack SDKは、Jetson向けの統合ソフトウェアスタックで、以下を含んでいます：
- Jetson Linux: Jetson用に最適化されたLinux OS
- CUDA Toolkit: GPUアクセラレーション用開発ツール
- TensorRT: AI推論の最適化ツール
- DeepStream: ビデオ分析用プラットフォーム
- cuDNN: 深層学習用GPUアクセラレーションライブラリ
これらを一度にインストールでき、AIアプリケーション開発を効率化できます。
NVIDIA Isaac
ロボティクス開発向けのプラットフォームで、以下を提供します：
- Isaac Sim: 物理シミュレーション環境
- Isaac Lab: ロボット学習フレームワーク
- Isaac Perceptor: 視覚AI用パッケージ
- GR00T: 汎用ヒューマノイドロボット向け基盤モデル
用途別おすすめJetsonモデル
1. ヒューマノイドロボットを開発したい
→ Jetson AGX Thor
最新のBlackwell GPUと大容量メモリで、複雑な物理AIとリアルタイム推論に対応。GR00Tなどの高度なAIモデルを実行できます。
2. 産業用ロボット・自動運転を開発したい
→ Jetson AGX Orin 64GB
最大275 TOPSのAI性能と64GBメモリで、高度なAI推論とマルチカメラ処理に対応。産業グレードの信頼性も備えています。
3. 小型ロボット・スマートカメラを開発したい
→ Jetson Orin NX 16GB
コンパクトなフォームファクタで157 TOPSのAI性能。小型デバイスに高機能AIを搭載したい場合に最適です。
4. 学習・プロトタイピングを始めたい
→ Jetson Orin Nano Super Developer Kit
手頃な価格で67 TOPSのAI性能。AI開発の入門やプロトタイピングに最適です。
5. 生成AIをエッジで動かしたい
→ Jetson AGX Thor または Jetson AGX Orin 64GB
大容量メモリと高いGPU性能で、LLMやVLMなどの生成AIモデルをエッジで実行できます。
Jetson導入前に考慮すべきポイント
1. AI性能要件
- 実行したいAIモデルの推論時間・スループット要件を確認
- 必要なTOPS/TFLOPSを見積もる
2. 電力制約
- 設置環境の電源容量を確認
- 省電力運転モードの活用を検討
3. フォームファクタ
- 設置スペースに合うサイズを選択
- 必要なインターフェース（カメラ、センサー等）を確認
4. コスト
- モジュール価格だけでなく、開発キットや周辺機器のコストも考慮
- 量産時のスケーラビリティを確認
5. 開発環境
- JetPack SDKの対応バージョンを確認
- 必要なライブラリ・フレームワークのサポート状況を確認
Jetson開発キットの価格
参考価格（2026年時点）:
| 開発キット | 概算価格 |
|---|
| Jetson AGX Thor Developer Kit | ¥300,000〜 |
| Jetson AGX Orin Developer Kit (64GB) | ¥200,000〜 |
| Jetson Orin NX Developer Kit | ¥80,000〜 |
| Jetson Orin Nano Super Developer Kit | ¥20,000〜 |
※価格は変動するため、公式サイトまたは正規代理店で最新価格をご確認ください。
よくある質問
Q. JetsonとRaspberry Piはどう違う？
Raspberry Piは汎用的なシングルボードコンピューターで、JetsonはAI推論に特化したプラットフォームです。Jetsonは強力なGPUとAIアクセラレータを搭載しており、AI処理性能はRaspberry Piを大きく上回ります。
Q. プログラミング言語は何が使える？
Python、C/C++が主に使われます。PyTorch、TensorFlow、ONNXなどの主要なAIフレームワークもサポートしています。
Q. 既存のAIモデルを転用できるか？
はい、TensorRTを使って既存のPyTorch/TensorFlowモデルを最適化・転用できます。
Q. 量産向けモジュールはどう購入するか？
開発キットで検証後、量産向けモジュールをNVIDIAのパートナー企業から購入できます。産業用途にはIndustrialモデルも用意されています。
Q. JetPack SDKのバージョン管理は？
JetPackはJetson OSとリリースされています。安定版（JetPack 6.xなど）とLTS（長期サポート）版が提供されています。
まとめ
NVIDIA Jetsonは、エッジAI・ロボティクス開発において欠かせないプラットフォームです。用途に合わせて適切なモデルを選択することで、効率的にAI開発を進めることができます。
- 最も高度な物理AI・ロボティクス → Jetson AGX Thor
- 産業用ロボット・自動運転 → Jetson AGX Orin
- 小型ロボット・スマートカメラ → Jetson Orin NX
- 学習・プロトタイピング → Jetson Orin Nano
NVIDIA Jetson（ジェットソン）は、エッジAI・ロボティクス開発向けに設計された超高性能な組み込みAIコンピューティングプラットフォームです。小型省電力ながら、クラウド並みのAI処理能力をエッジデバイスで実現できるため、ロボット、自動運転、スマートカメラ、産業用IoTなど、幅広い分野で活用されています。
この記事では、2026年最新のJetsonシリーズを徹底比較し、それぞれの特徴や選び方のポイントを詳しく解説します。
NVIDIA Jetsonとは？
NVIDIA Jetsonは、NVIDIAが提供するエッジAI・ロボティクス向けのAIコンピューティングプラットフォームです。GPU、CPU、ディープラーニングアクセラレータ（DLA）、ビデョプロセッサ（PVA）を統合したSoCモジュールで、省電力かつ小型のフォームファクタで、高度なAI推論を実現します。
Jetsonの主な特徴
| 特徴 | 説明 |
|---|
| 高いAI性能 | 数十TOPSから最大2,070 TFLOPSまでのAI演算能力 |
| 省電力設計 | 7W〜130Wの広範囲な電力設定に対応 |
| 小型・コンパクト | モジュール形式で組み込みに最適 |
| 統合ソフトウェアスタック | JetPack SDKで一貫した開発環境 |
| 豊富なIO | カメラ、センサー、ネットワーク等のインターフェース |
Jetsonの主な用途
- ロボティクス: 産業用ロボット、サービスロボット、ヒューマノイドロボット
- 自動運転・ADAS: 自動運転車、ドローン、AGV
- スマートカメラ: 監視カメラ、顔認証、物体検知
- 産業用IoT: 予知保全、品質検査、異常検知
- 医療機器: 医用画像診断、手術支援ロボット
- スマートリテール: 自動精算機、顧客分析
Jetson製品ラインナップ徹底比較
Jetsonシリーズは、用途や性能要件に合わせて複数のモデルが展開されています。2026年現在、最新のJetson Thorからエントリーモデルまでを比較します。
1. Jetson AGX Thor Series（最上位モデル）
物理AI・ロボティクスの究極プラットフォーム
Jetson AGX Thorは、2026年に登場した最新の最上位モデルです。NVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用し、最大2,070 TFLOPSのAI性能を誇ります。
主なスペック:
- AI性能: 最大2,070 TFLOPS（FP4）
- GPU: Blackwellアーキテクチャ
- メモリ: 最大128GB
- 電力: 40W〜130W（可変）
- 特徴: ヒューマノイドロボット、エージェンシックAI、高度なセンサーフュージョン
用途:
- ヒューマノイドロボット
- 高度な物理AIアプリケーション
- リアルタイム推論・マルチセンサー処理
- 生成AIのエッジ実行
2. Jetson AGX Orin Series（ハイエンドモデル）
世界最強のエッジAIコンピューター
Jetson AGX Orinは、これまでの主力モデルで、最大275 TOPSのAI性能を提供します。
主なスペック:
- AI性能: 275 TOPS（64GBモデル）/ 248 TOPS（64GB Industrial）/ 200 TOPS（32GBモデル）
- GPU: 2048-core Ampere GPU（64 Tensor Cores）
- CPU: 12-core Arm Cortex-A78AE v8.2
- メモリ: 64GB/32GB LPDDR5
- 電力: 15W〜60W（64GB）/ 15W〜40W（32GB）
用途:
- 産業用ロボット
- 自動運転
- 高度なAI推論
- マルチカメラシステム
3. Jetson Orin NX Series（ミドルレンジモデル）
コンパクトなフォームファクタで高性能AI
小型ながら最大157 TOPSのAI性能を提供するバランスモデル。
主なスペック:
- AI性能: 157 TOPS（16GB）/ 117 TOPS（8GB）
- GPU: 1024-core Ampere GPU（32 Tensor Cores）/ 512-core（16 Tensor Cores）
- CPU: 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2
- メモリ: 16GB/8GB LPDDR5
- 電力: 10W〜25W
用途:
- 小型ロボット
- スマートカメラ
- ドローン
- エッジゲートウェイ
4. Jetson Orin Nano Series（エントリーモデル）
エントリーレベルの新基準
Jetson Orin Nanoは、エントリーモデルながら最大67 TOPSのAI性能を提供し、前世代のJetson Nanoと比べて最大140倍の性能を実現しました。
主なスペック:
- AI性能: 67 TOPS（8GB）/ 34 TOPS（4GB）
- GPU: 1024-core Ampere GPU（32 Tensor Cores）
- CPU: 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2
- メモリ: 8GB/4GB LPDDR5
- 電力: 7W〜25W
用途:
- 学習・プロトタイピング
- 簡易的なAI推論
- IoTデバイス
- エッジAI入門
5. 旧世代モデル
Jetson Xavier NX、Jetson TX2、Jetson Nanoなどは、引き続き一部用途で活用されていますが、新規開発ではOrinシリーズの採用が推奨されています。
各シリーズ比較表
| モデル | AI性能 | メモリ | 電力 | 用途 | 価格帯 |
|---|
| Jetson AGX Thor | 2,070 TFLOPS | 最大128GB | 40W〜130W | ヒューマノイドロボット、高度な物理AI | 高価格帯 |
| Jetson AGX Orin | 200〜275 TOPS | 32GB〜64GB | 15W〜60W | 産業用ロボット、自動運転 | 高価格帯 |
| Jetson Orin NX | 117〜157 TOPS | 8GB〜16GB | 10W〜25W | 小型ロボット、スマートカメラ | 中価格帯 |
| Jetson Orin Nano | 34〜67 TOPS | 4GB〜8GB | 7W〜25W | 学習・プロトタイピング、IoT | 低〜中価格帯 |
Jetsonの開発環境
JetPack SDK
JetPack SDKは、Jetson向けの統合ソフトウェアスタックで、以下を含んでいます：
- Jetson Linux: Jetson用に最適化されたLinux OS
- CUDA Toolkit: GPUアクセラレーション用開発ツール
- TensorRT: AI推論の最適化ツール
- DeepStream: ビデオ分析用プラットフォーム
- cuDNN: 深層学習用GPUアクセラレーションライブラリ
これらを一度にインストールでき、AIアプリケーション開発を効率化できます。
NVIDIA Isaac
ロボティクス開発向けのプラットフォームで、以下を提供します：
- Isaac Sim: 物理シミュレーション環境
- Isaac Lab: ロボット学習フレームワーク
- Isaac Perceptor: 視覚AI用パッケージ
- GR00T: 汎用ヒューマノイドロボット向け基盤モデル
用途別おすすめJetsonモデル
1. ヒューマノイドロボットを開発したい
→ Jetson AGX Thor
最新のBlackwell GPUと大容量メモリで、複雑な物理AIとリアルタイム推論に対応。GR00Tなどの高度なAIモデルを実行できます。
2. 産業用ロボット・自動運転を開発したい
→ Jetson AGX Orin 64GB
最大275 TOPSのAI性能と64GBメモリで、高度なAI推論とマルチカメラ処理に対応。産業グレードの信頼性も備えています。
3. 小型ロボット・スマートカメラを開発したい
→ Jetson Orin NX 16GB
コンパクトなフォームファクタで157 TOPSのAI性能。小型デバイスに高機能AIを搭載したい場合に最適です。
4. 学習・プロトタイピングを始めたい
→ Jetson Orin Nano Super Developer Kit
手頃な価格で67 TOPSのAI性能。AI開発の入門やプロトタイピングに最適です。
5. 生成AIをエッジで動かしたい
→ Jetson AGX Thor または Jetson AGX Orin 64GB
大容量メモリと高いGPU性能で、LLMやVLMなどの生成AIモデルをエッジで実行できます。
Jetson導入前に考慮すべきポイント
1. AI性能要件
- 実行したいAIモデルの推論時間・スループット要件を確認
- 必要なTOPS/TFLOPSを見積もる
2. 電力制約
- 設置環境の電源容量を確認
- 省電力運転モードの活用を検討
3. フォームファクタ
- 設置スペースに合うサイズを選択
- 必要なインターフェース（カメラ、センサー等）を確認
4. コスト
- モジュール価格だけでなく、開発キットや周辺機器のコストも考慮
- 量産時のスケーラビリティを確認
5. 開発環境
- JetPack SDKの対応バージョンを確認
- 必要なライブラリ・フレームワークのサポート状況を確認
Jetson開発キットの価格
参考価格（2026年時点）:
| 開発キット | 概算価格 |
|---|
| Jetson AGX Thor Developer Kit | ¥300,000〜 |
| Jetson AGX Orin Developer Kit (64GB) | ¥200,000〜 |
| Jetson Orin NX Developer Kit | ¥80,000〜 |
| Jetson Orin Nano Super Developer Kit | ¥20,000〜 |
※価格は変動するため、公式サイトまたは正規代理店で最新価格をご確認ください。
よくある質問
Q. JetsonとRaspberry Piはどう違う？
Raspberry Piは汎用的なシングルボードコンピューターで、JetsonはAI推論に特化したプラットフォームです。Jetsonは強力なGPUとAIアクセラレータを搭載しており、AI処理性能はRaspberry Piを大きく上回ります。
Q. プログラミング言語は何が使える？
Python、C/C++が主に使われます。PyTorch、TensorFlow、ONNXなどの主要なAIフレームワークもサポートしています。
Q. 既存のAIモデルを転用できるか？
はい、TensorRTを使って既存のPyTorch/TensorFlowモデルを最適化・転用できます。
Q. 量産向けモジュールはどう購入するか？
開発キットで検証後、量産向けモジュールをNVIDIAのパートナー企業から購入できます。産業用途にはIndustrialモデルも用意されています。
Q. JetPack SDKのバージョン管理は？
JetPackはJetson OSとリリースされています。安定版（JetPack 6.xなど）とLTS（長期サポート）版が提供されています。
まとめ
NVIDIA Jetsonは、エッジAI・ロボティクス開発において欠かせないプラットフォームです。用途に合わせて適切なモデルを選択することで、効率的にAI開発を進めることができます。
- 最も高度な物理AI・ロボティクス → Jetson AGX Thor
- 産業用ロボット・自動運転 → Jetson AGX Orin
- 小型ロボット・スマートカメラ → Jetson Orin NX
- 学習・プロトタイピング → Jetson Orin Nano
まずはJetson Orin Nano Super Developer KitでエッジAI開発を始め、プロジェクトの要件に合わせて上位モデルへスケールアップすることをおすすめします。NVIDIA Developerフォーラムや公式ドキュメントも活用しながら、Jetsonの世界へ踏み出してみてください。
