Jetson Nanoとは？現行モデルと選び方を解説【2026年最新】

「jetson nanoが何なのかを正しく知りたいし、生産終了と聞いたけれど今から始めても大丈夫なのか、Raspberry Piとどちらを選ぶべきかも判断したい」

こうした疑問に答えます。

本記事の内容

jetson nanoは、NVIDIAが提供するGPU搭載の小型エッジAI開発キットで、初代モデルは生産を終え、現在は後継のJetson Orin Nanoが中心になっています。

本記事を読めば、jetson nanoのスペックや現行モデルとの違い、Raspberry Piとの比較や始め方まで理解でき、自分の目的に合った選び方を判断できます。まずは全体像から順に見ていきましょう。

Jetson NanoとはNVIDIAのエッジAI開発キット

Jetson Nanoは、NVIDIAが提供する手のひらサイズのエッジAI開発キットです。GPUとCUDAコアを搭載し、クレジットカードほどの小型の基板で画像認識などのAI処理を単体で動かせる点が最大の特徴といえます。クラウドに頼らず現場でAIを動かしたい開発者に向けた、入門しやすいプラットフォームとして広く使われてきました。

Jetson Nanoの位置づけと特徴

Jetson Nanoは、NVIDIA Jetsonと呼ばれるエッジAI向け製品群のうち入門モデルにあたります。5ワットから10ワットほどの低い消費電力で動きながら、複数のニューラルネットワークを同時に実行できる設計です。

小型と低消費電力とGPU処理性能を両立している点が、この開発キットの強みになります。ロボットやスマートカメラのように、限られた電力とスペースでAIを動かしたい用途に適したボードです。

GPUとCUDAコアが担う役割

Jetson Nanoが一般的なシングルボードコンピューターと大きく違うのは、AI処理を高速化するGPUを備えている点です。旧モデルはNVIDIA Maxwellアーキテクチャの128基のCUDAコアを搭載し、472GFLOPSの演算性能を実現していました。

CUDAコアは、画像認識や深層学習で繰り返される大量の並列計算を効率よくこなす役割を担います。CUDAとは、NVIDIAのGPUで汎用的な計算を行うための開発環境です。この仕組みにより、CPUだけでは時間のかかるAIの推論処理を短時間で実行できます。

Jetson Nanoという名前が指す範囲

Jetson Nanoという言葉は、文脈によって二つの意味で使われます。一つはMaxwell世代の初代Jetson Nanoで、もう一つは後継となるJetson Orin Nanoを含めたNanoクラス全体を指す場合です。

2026年時点で新規に入手できるのは、後継のJetson Orin Nanoが中心になります。初代モデルは生産を終えているため、これから始める場合は現行モデルとの違いを押さえておくことが大切です。次の章でスペックと現行モデルを詳しく見ていきます。

Jetson Nanoのスペックと現行モデル

Jetson Nanoのスペックを理解するうえで欠かせないのが、初代モデルと現行のJetson Orin Nanoの区別です。世代によってGPUアーキテクチャやAI処理性能が大きく異なるため、どちらを指しているのかを分けて確認する必要があります。ここでは旧モデルと現行モデル、そしてサポート状況を順に整理します。

旧Jetson Nanoの基本スペック

初代Jetson Nano開発者キットは、Maxwellアーキテクチャの128基のCUDAコアを搭載したモデルです。CPUはクアッドコアのARM Cortex-A57で、メモリはLPDDR4を採用し、4GB版と2GB版の二種類が展開されました。

AI処理性能は472GFLOPSで、消費電力は5ワットから10ワットほどに収まります。発売当時の価格は4GB版が99ドル、2GB版が59ドルと、AI開発ボードとしては手が届きやすい水準でした。

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現行のJetson Orin Nanoの性能

現行モデルのJetson Orin Nano Super開発者キットは、Ampereアーキテクチャの1024基のCUDAコアと32基のTensorコアを搭載しています。AI処理性能は最大67TOPSに達し、旧モデルから世代を大きく飛び越えた性能を実現し、Isaac ROSのようなGPU高速化パッケージも本格的に活用できるようになりました。

CPUは6コアのArm Cortex-A78AE、メモリは8GBのLPDDR5を採用し、メモリ帯域は102GB/sに向上しています。消費電力は7ワットから25ワットの範囲で設定でき、価格は249ドルです。旧モデルとの主な違いを次の表にまとめます。

旧モデルの生産終了とサポート状況

初代Jetson Nanoは、すでに生産を終了しています。2GB版は早い時期に生産終了が告知され、対応する開発パッケージのJetPack 4も2024年11月にサポートを終えました。

旧モデルはJetPack 4.6.1までの対応で止まっており、最新のソフトウェア更新は受けられません。2026年から新規に開発を始める場合は、現行のJetson Orin Nanoを選ぶのが現実的な選択になります。JetPack 5も2026年第3四半期にサポート終了が予定されているため、最新の開発環境を確認しておくことが重要です。

Jetson NanoとRaspberry Piの違い

Jetson Nanoを検討する際に最もよく比較されるのが、同じ小型ボードのRaspberry Piです。両者は見た目こそ似ていますが、GPUの有無という設計思想の違いから、Visual SLAMのような処理を得意とするかどうかなど、得意な用途がはっきり分かれます。ここではAI性能と価格、そして使い分けの観点で違いを整理します。

GPU性能とAI処理の違い

最大の違いは、AI処理を高速化する専用GPUを備えているかどうかです。Jetson NanoはCUDAに対応したGPUを搭載し、画像認識や深層学習の推論をリアルタイムで実行でき、現行のJetson Orin Nanoではさらに高い性能を発揮します。

一方のRaspberry Piは、AI処理に特化したGPUを持ちません。CPUや外付けのアクセラレーターでAIモデルを動かせるものの、処理速度はJetsonに大きく及ばない傾向です。物体検出モデルを動かす場合、Jetson側が数倍から数十倍の速度を出す例も報告されています。

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価格と入手性の違い

価格の面では、Raspberry Piのほうが手を出しやすい水準です。Raspberry Pi 5は60ドル前後から購入でき、現行のJetson Orin Nano Superは249ドルからとなります。

入手性にも差があります。Raspberry Piは幅広い流通経路で安定して手に入る一方、初代Jetson Nanoは生産終了により入手が難しくなりました。これから始める場合は、現行のJetson Orin Nanoか、目的に応じてRaspberry Piを選ぶ流れになります。

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用途による使い分け

どちらが優れているかは、作りたいものによって変わります。判断の目安を次のリストにまとめます。

• リアルタイムの画像認識や物体検出を動かしたい場合はJetson Nanoが向いています。
• 電子工作やサーバー用途、学習目的など汎用的な使い方にはRaspberry Piが適しています。
• コストを抑えて試作したい場合はRaspberry Pi、本格的なエッジAIを組みたい場合はJetson Nanoという住み分けです。

機械学習やGPUを使う処理が中心ならJetson Nano、それ以外の汎用的な用途ならRaspberry Piを選ぶのが基本方針になります。ROS2を使ったロボット開発を計画している場合も、目的を先に決めておくと迷わず選べます。

Jetson Nanoでできることと活用事例

Jetson Nanoでできることの中心は、GPUを活かしたリアルタイムのAI処理です。クラウドに送らず現場で映像やセンサー情報を解析できるため、応答速度やプライバシーが求められる用途で強みを発揮します。ここでは代表的な三つの活用領域を紹介します。

画像認識と物体検出

Jetson Nanoが最も得意とするのが、カメラ映像を使った画像認識と物体検出です。GPUの並列処理により、映像に映る人や物をリアルタイムで判別できます。

工場では、生産ライン上の欠陥品を即座に見つける外観検査に活用されています。監視カメラに組み込み、顔認識や車両検出を現場で処理するシステムも実用化されています。姿勢推定やセグメンテーションといった高度な解析にも対応できる点が魅力です。

自律移動ロボットやドローン

低い消費電力と小型の筐体は、電力とスペースが限られるロボットやドローンに適しています。移動しながらリアルタイムで物体を検出し、経路を計画するロボット制御の処理をボード単体で担えます。

自己位置推定と地図作成を同時に行うSLAMと組み合わせれば、自律的に動くロボットを構築でき、Kudan SLAMのような商用グレードの実装を採用する事例もあります。人手による監視が難しい場所でも、機体が自分で判断して動く仕組みを作れる点が評価されています。

生成AIとエッジAIの実装

現行のJetson Orin Nanoでは、性能向上によって生成AIの実装まで視野に入ってきました。NVIDIAは、手のひらサイズで生成AIを動かせる開発キットとして位置づけています。

開発環境のJetPackにはCUDAやTensorRTが含まれ、TensorFlowやPyTorchといった主要なフレームワークと連携できます。小型の言語モデルや画像生成をエッジ側で動かす取り組みも進んでおり、クラウドに依存しないAI活用の幅が広がっています。

Jetson Nanoの始め方とセットアップ

Jetson Nanoは本体だけでは動かせず、周辺機器とソフトウェアの準備が必要です。基本の流れは、必要なものをそろえ、OSと開発環境を書き込んで起動するという順序になります。ここでは現行のJetson Orin Nanoを前提に、始め方の要点を整理します。

開発に必要なものをそろえる

まず本体に加えて、記録媒体と入出力機器を用意します。Jetson Orin Nano開発者キットの場合、64GB以上のmicroSDカード、またはより高速な256GB以上のNVMe SSDが推奨されます。

電源はACアダプターが付属するため、別途用意する手間はありません。あわせて必要になるものを次のリストにまとめます。

• モニターと接続ケーブル。Orin Nanoの映像出力はDisplayPortのみで、HDMIには対応しません。
• キーボードとマウス。初期設定を画面上で進めるために使います。
• インターネット接続。ソフトウェアの取得と更新に必要です。

JetPackとOSのセットアップ手順

セットアップには、microSDカードを使う方法と、SDK Managerを使う方法の二つがあります。手軽に始めたい場合はmicroSDカードにOSイメージを書き込む方式が向いています。

書き込みにはBalena Etcherなどのツールを使い、公式が配布するイメージをカードに焼きます。イメージを書き込んだカードを本体に挿し、電源を入れると初期設定画面が立ち上がります。OSにはUbuntuベースのJetson Linuxが使われ、開発パッケージのJetPackにはCUDAやTensorRTがまとめて含まれています。

つまずきやすいポイント

初めて触れる際につまずきやすいのが、映像出力と電源まわりです。Orin NanoはHDMI非対応のため、手元のモニターがDisplayPortに対応しているかを事前に確認しておくと安心です。

JetPackはバージョンによって対応モデルが異なるため、使うボードに合った版を選ぶ必要があります。旧Jetson NanoはJetPack 4系までの対応で、現行のOrin Nanoとは手順が異なる点に注意してください。書き込みや初期設定でつまずいた場合は、公式のクイックスタートガイドを確認するのが近道です。

まとめ：Jetson NanoはCUDAを搭載したエッジAI開発キット

ここまで、jetson nanoとは何かという基本から、旧モデルと現行モデルのスペック、Raspberry Piとの違い、画像認識やロボットでの活用事例、そして始め方までを紹介してきました。GPUとCUDAコアを備え、現場でAIを動かせる点が最大の価値になります。

本記事のポイントをおさらいします。

jetson nanoの仕組みや現行モデルとの違い、Raspberry Piとの比較を理解したことで、自分の目的に合ったボードを迷わず選べるようになったはずです。

エッジAIの導入や活用を具体的に検討したい場合は、お問い合わせや資料請求からお気軽にご相談ください。

Jetson Nanoに関するよくある質問