AMD Kria SOMとは？K24・K26・新Kria AI SOMの違いや選び方を徹底解説

AMD Kria SOMは、AMD（旧Xilinx）が展開する組込機器向けシステムオンモジュール（SOM）シリーズで、2026年時点でK24・K26・新Kria AI SOMの3ラインが並列稼働しています。

3ラインはモーター制御・ビジョンAI・ロボットの脳（Physical AI）というターゲットが明確に分かれ、いずれもスターターキットで評価→カスタムキャリア＋量産SOM投入という2段構えの導入パスを備えます。ただし開発ツールチェーンはK24/K26系（Vitis AI・Vivado・PetaLinux）と新Kria AI SOM系（AMD ROCm・ROS 2・Robotics Software Suite）で別系統である点は先に押さえておく必要があります。

本記事では、3ラインの基本仕様・料金と供給保証・開発環境・NVIDIA Jetson等競合との位置関係・用途別の推奨と実務観点まで、シリーズ横断で選定判断に足りる情報を体系的に整理します。

AMD Kria SOMとは？評価から量産までを一枚で賄う組込SOMシリーズ

AMD Kria SOMとは、AMD（旧Xilinx）が本番運用（プロダクション）向けに設計した組込SOMシリーズで、評価ボードから量産機器までを一枚のモジュールで賄えるように整備されたポートフォリオです。

シリーズは2026年時点で、モーター制御・DSP向けのK24 SOM、ビジョンAI・スマートカメラ向けのK26 SOM、Physical AI・自律ロボット向けに2026年7月発表の新Kria AI SOM（Ryzen AI Embedded X100搭載）の3ラインで構成されます。

AMD Kria SOMシリーズの最新ラインナップ：新Kria AI SOM本体（左）とAI Robotics Developer Platform筐体（右）（出典：AMD Kria AI Solutions）

AMDはK24/K26のProduct Availability 10年（各SOMの発表年からの10年）を掲げ、Ryzen AI Embedded X100 Seriesプロセッサ（X199i等）は2037年まで購入可能とAMDが公表しています（ODM製Kria AI SOMそのものの供給期間は個別ODMの公表次第）。ソフトウェア面では、K24/K26系がVitis AI・Vivado・PetaLinuxのFPGA/SoC設計ツールチェーン、新Kria AI SOM系がAMD ROCm・ROS 2・Robotics Software SuiteとPyTorch/ONNX連携という別系統でサポートされます。

「評価で終わらせず、そのまま量産機器に組み込める」というのがKriaシリーズ全体を貫く設計思想で、ここが同じエッジAI向けSOMでも従来型の評価ボード＋別途カスタム基板という組み合わせと大きく異なる点です。

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Kria SOMシリーズの3ラインナップと基本仕様

Kria SOMシリーズは、SoC・対応用途・供給保証といった軸で3ラインが明確に分かれており、まず全体像を把握しておくと個別章の理解が早くなります。

以下の表で、K24・K26・新Kria AI SOMの基本仕様を並列に整理しました。

項目	Kria K24 SOM	Kria K26 SOM	新Kria AI SOM
SoC	Zynq UltraScale+ MPSoC	Zynq UltraScale+ MPSoC（XCK26）	Ryzen AI Embedded X100（X199想定）
APU	Quad Cortex-A53 @1.3 GHz	Quad Cortex-A53 @1333 MHz	Zen 5 最大16コア
RPU	Dual Cortex-R5F @553 MHz	Dual Cortex-R5F @533 MHz	─
GPU	Mali-400 MP2 @600 MHz	Mali-400 MP2 @600 MHz	RDNA 3.5 iGPU（最大40 CU）
AIアクセラレータ	INT8 DPU 852 GOPs（B2304 DPU）	Programmable Logic 256K logic cells + DPU実装可	XDNA 2 NPU 50 TOPS
メモリ	2 GB LPDDR4 32-bit（ECC構成可）	4 GB DDR4 64-bit @2400 Mb/s	64 GB / 128 GB LPDDR5x（統合メモリ）
形状	60 × 42 × 11 mm	60 × 77 mm	COM-HPC（SOM本体にFPGAなし）
コネクタ	240ピン + 40ピン	240ピン × 2	COM-HPC
主な用途	モーター制御・DSP・産業機器	ビジョンAI・スマートカメラ・ロボティクス	Physical AI・自律ロボット・産業/医療
動作温度（I-Grade）	-40 〜 100℃	-40 〜 100℃	X199iプロセッサのTジャンクション -40 〜 105℃（SOM全体の動作温度は非公表）
供給保証	Product Availability 10年	Product Availability 10年	X199iプロセッサが2037年まで購入可能（SOM単体はODM次第）
量産開始	2023年	2021年	SOMはQ4 2026にODM提供開始予定

この比較からわかるのは、K24（2023年発表）とK26（2021年発表）は同じZynq UltraScale+ MPSoCベースでモーター制御とビジョンAIという用途で棲み分ける設計なのに対し、新Kria AI SOMはRyzen AI Embedded X100ベースの完全に別世代のCOM-HPCモジュールという事実です。

新Kria AI SOMは、SOMポートフォリオの中で従来Kriaを置き換えるのではなく、上位のPhysical AI向けラインとして追加された位置づけになります。

実務でKria SOMを検討するときは、まず「モーター制御か・ビジョンAIか・ロボットの脳か」で3ラインのどれを見るかを決めてから、個別スペックの掘り下げに入るのが効率的です。

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Kria K26 SOMの仕様とビジョンAI向けの実用事例

Kria K26 SOMは、Zynq UltraScale+ MPSoC（XCK26）をベースにビジョンAI・スマートカメラ・産業ロボティクス向けに最適化された、Kriaシリーズの主力量産SOMです。

本セクションでは、Data Sheet DS987に基づく仕様、代表的な適用分野、そしてAMDが公式に事例発表しているJR九州の線路検査ソリューションを整理します。

Kria K26 SOMの基本スペック

Kria K26 SOMは、Xilinx（現AMD）がKria K26 Data Sheet DS987 Rev.1.6で仕様を公開しているカスタム版Zynq UltraScale+ MPSoC「XCK26」を搭載します。

AMD Kria K26 SOM本体：中央のAMDシルバーパッケージがカスタム版Zynq UltraScale+ MPSoC「XCK26」、上部の4個の黒いチップがDDR4メモリ（出典：Kria K26 SOM製品ページ）

• APU
  Arm Cortex-A53のクアッドコア構成で、最大1333 MHzで動作するアプリケーションプロセッサ。
  
  

• RPU
  Arm Cortex-R5Fのデュアルコアリアルタイム処理ユニット。ロックステップ動作にも対応します。
  
  

• プログラマブルロジック
  256,200のシステムロジックセル、117,120のCLB LUT、1,248 DSPスライス、UltraRAM 64ブロック、GTHトランシーバ4レーン（12.5 Gb/s）を搭載。VCU（H.264/H.265のエンコード・デコード同時実行）も内蔵します。
  
  

• メモリ
  4 GBのDDR4を64-bitバス @2400 Mb/sで搭載。加えてSOM側に512 Mb QSPI・16 GB eMMC・64 Kb EEPROMを非揮発ストレージとして統合。
  
  

• セキュリティ
  TPM 2.0デバイス搭載。MPSoCの構成セキュリティユニット（CSU）と組み合わせ、セキュアブート・改ざん検知・鍵管理まで対応。
  
  

• 物理仕様
  60 × 77 mmのモジュール基板に240ピンコネクタ×2、アルミ製サーマルスプレッダ搭載でファンレス〜低回転運用が可能。

Programmable Logic側でDeep Learning Processing Unit（DPU）を実装することで、Vitis AIから利用できるAI推論エンジンとして動作します。

DPUの構成は用途に合わせてカスタマイズでき、単一SOMの中で「モデル別・アプリ別に最適構成を組み替えられる」というのがFPGAベースSOMの本領です。

Kria K26 SOMの適用分野

AMD公式ページによると、Kria K26 SOMの主要ターゲットは、スマートシティ・マシンビジョン・産業ロボティクス・AI/ML computingの4領域です。

特に強みが出るのは、以下のような「高解像度カメラの映像を、低レイテンシかつ複数モデル同時で処理したい」タイプのワークロードです。

• 工場ラインの外観検査（複数モデルを並列実行し欠陥判定＋分類）
• スマートカメラでの物体検出・追跡（H.265エンコードと推論を1チップで完結）
• 医療機器の内視鏡・超音波の画像処理
• リテール分析（顧客動線・棚割最適化）

汎用GPUベースのエッジAIボードと比較したときのK26の優位性は、FPGAロジック上に前処理・推論・後処理・エンコードのパイプラインをそのまま構成できるため、単一フレームあたりのレイテンシがバッチ幅やドライバ側のスケジューリングに引きずられにくい点にあります。

GPU側でもTensorRTのdynamic batching等で単一入力のレイテンシを詰めることは可能ですが、K26の場合はPL側にパイプラインを固定化することでレイテンシ揺らぎ自体を減らす設計になります。

JR九州の線路検査AIボックスでの採用事例

AMDが公式にプレスリリースを出しているKria K26 SOMの代表事例が、JR九州の新幹線線路検査ソリューションです。

JR九州は1,455マイル超のJR九州全体の運行範囲（新幹線と在来線を含む）において、線路のボルト緩みなどを従来は徒歩で検査していました。日本の厳格な鉄道安全要件を満たしつつ効率化するために、Tokyo Artisan Intelligence（TAI）が開発したKria K26 SOMベースのビジョンコンピューティングボックスを、時速12マイルで走る点検カートに搭載する運用に切り替えました。

• 高速カメラで撮影したフレームを、K26 SOMのFPGAロジックで前処理
• 検査結果を車載Wi-Fiで乗員のタブレット端末に転送し、異常検知の状況をリアルタイムに提示
• 異常が検出された場合はカートを停止し、乗員が現地で目視確認

JR九州のShinkansen部門・Sakaguchi氏は「TAIとAMDの新しいソリューションによって、従来の線路検査の効率が改善した」とAMD公式でコメントしています。
TAIのCEO Nakahara氏は「AI導入の最大のメリットはコスト削減。徒歩による検査を検査カートに置き換えたことで運用効率が劇的に改善した」と述べています。

Kria K26 SOMの「FPGAプログラマビリティ×耐環境性×長期供給」という組み合わせが、線路のような環境要件が厳しく、10年単位で使い倒す設備との相性が良いことを示す典型的なケースです。

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Kria K24 SOMの仕様とモーター制御・DSP向けの最適化

Kria K24 SOMは、Kria K26 SOMをベースにサイズ・消費電力・価格を大きく引き下げつつ、モーター制御・DSPというより限定された用途向けに最適化された小型モデルです。

Kria K24 SOM Product Briefによれば、K24はK26の姉妹製品として位置づけられ、K26で開発した資産（ソフトウェア・キャリアボード周辺回路の一部）を再利用しやすい設計になっています。

Kria K24がKria K26と決定的に違う3つの点

同じZynq UltraScale+アーキテクチャを共有しつつ、K24は以下の3点でK26と差別化されています。

• フットプリント約半分
  60 × 42 × 11 mm（K26は60 × 77 mm）。クレジットカードの約半分の面積で、機器への組込制約が厳しい産業機器・小型ドライブに載せやすくなりました。
  
  

• コネクタは部分互換で完全互換ではない
  K24は240ピン + 40ピンの2コネクタ、K26は240ピン × 2の2コネクタ。240ピン側は互換性があり、既存のK26設計資産（電源設計・信号割当・K26ソフトウェア）の相当部分を流用できます。ただし完全互換ではないため、K26単独設計のキャリアボードから移行する場合は40ピン側の対応が必要になります（両SOM対応を最初から見込んで設計しておいたキャリアであれば追加設計は不要）。
  
  

• プログラマブルロジック規模も縮小
  K24は154K system logic cells（K26は256K）、メモリも2 GB 32-bit LPDDR4（K26は4 GB 64-bit DDR4）と、リソースを絞ってコスト・電力を最適化しています。ECC構成はK24のI-gradeのみで利用可能。

K24を選ぶ判断は「小型化・低電力・低コスト」を優先し、K26並みの並列プログラマブルロジック規模は不要な用途かどうかで決まります。K24はK26のダウンサイズ版ではなく、用途特化版として設計されているのがポイントです。

AMD Kria K24 SOM本体：中央のAMD ZYNQ印字パッケージがZynq UltraScale+ MPSoC、右下の「AMD KRIA」印字で識別できる。K26と同じMPSoCアーキテクチャで基板面積を約半分に縮小（出典：Kria K24 SOM製品ページ）

モーター制御・DSP用途に最適化された設計

Kria K24 SOMの主戦場は、産業機器のモーター制御・DSPが絡む組込です。

Product Briefが強調するのは、シングル軸ドライブアプリケーションでTexas InstrumentsのAM64xx標準SoC比で最大2倍の低レイテンシ（マルチ軸で最大7倍）という数字です。

加えて、Kria K24のアイドル消費電力はxmutilプラットフォームユーティリティでのK24 SOM計測値2.5 Wで、NVIDIA Jetson Nanoの10 W・Jetson TX2の15 Wと比べても大幅に低い水準です。

K24の想定アプリケーションは以下のように広範ですが、いずれも「モーター・センサー・産業通信を高精度かつ低レイテンシで扱う」領域に集中しています。

• 産業モーター制御（3相インバータ・トルクセンサー・エンコーダ）
• 多軸ロボット（協働ロボット・手術ロボット・SCARA）
• EV充電ステーション
• ヘルスケア機器（MRI寝台など）
• 発電・公共交通の制御系
• 産業IoTゲートウェイ・スマートセンサー

K24はハードウェアの信頼性面でも、IEC 62443準拠のセキュリティ、RSA/AES/SHAのハードウェアルートオブトラスト、TPM 2.0を搭載しています。

医療・産業インフラのようなセキュリティと長期運用が求められる用途に載せる前提の設計が徹底されています。

KD240 Drives Starter Kitの位置づけ

Kria K24 SOMの評価・プロトタイピングにはKD240 Drives Starter Kitを使います。

KD240は、K24 SOMを載せたキャリアボードにモータードライブ用の入出力を最初から統合し、Ubuntu LTSでモータ制御アプリを即動作させられる評価環境です。KV260/KR260と同じ「箱を開けたら数十分で動く」思想で、モーター制御アプリのポート＋Vitisアクセラレーテッドライブラリ経由でFPGAロジックのアクセラレーションを即体験できるようになっています。

Python・MATLAB Simulink環境でのアプリ開発フローも用意されており、「FPGA開発の敷居が高くてK24を評価しづらい」という壁を下げる仕掛けが揃っています。実際の量産設計では、KD240で検証したモータ制御アルゴリズム・キャリアボード設計をベースに、独自筐体のカスタムキャリア＋K24 SOMという構成に持っていくのが定石です。

AMD Kria KD240 Drives Starter Kit：DC LINK・モーター接続端子・RS-485を最初から統合したモータードライブ評価環境（出典：KD240 Drives Starter Kit）

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新Kria AI SOM（Ryzen X100搭載）：Physical AI向けの上位ライン

新Kria AI SOMは、AMDが2026年7月のAdvancing AI 2026（AAI 2026）で発表した、Ryzen AI Embedded X100 Seriesを搭載するCOM-HPCフォームファクタのSOMです。

AMD Ryzen AI Embedded X100 Seriesプロセッサ：Zen 5 CPU＋RDNA 3.5 iGPU＋XDNA 2 NPUを1パッケージに統合した組込SoC（出典：Ryzen AI Embedded X100 Series）

従来K26/K24がFPGAベースだったのに対し、新Kria AI SOMはSOM本体にFPGAを載せず、Zen 5×16コア＋RDNA 3.5 iGPU（最大40 CU）＋XDNA 2 NPU（50 TOPS）というヘテロジニアス構成でPhysical AI・自律ロボット・産業/医療の推論に対応します。

Spartan UltraScale+ FPGAはKria AI Robotics Developer Platformのキャリアボード側に搭載される設計です。

AMD Kria AI SOM本体：中央のRyzen AI Embeddedパッケージを取り囲む青PCBに多数のLPDDR5xメモリが並ぶ。右下の「AMD KRIA AI Robotics」印字で識別（出典：AMD Kria AI Solutions）

AMDのベンチマークでは、NVIDIA Jetson T5000比で最大3.4倍のリアルタイム制御信頼性・1.6倍の空きCPUコア（いずれもX199相当に構成したRyzen AI Max+ 395搭載機による代理測定）、2.3倍の同時Agent数（mimikによる455ワークフローのモデル評価）といった数字が公開されており、VLA（Vision-Language-Action）モデル推論を100ms以下で回しつつ毎秒8,000超の制御判断を並列にこなす想定です。

Ryzen AI Embedded X100 Seriesプロセッサは2026年6月からカスタマーサンプリング開始で、Kria AI SOMそのものはArbor / Congatec / iBase / IEI / Sapphire / SeavoなどのODMパートナー経由でQ4 2026提供開始予定です。Kria AI Robotics Developer Platformの方は早期顧客へサンプリング中・Q4 2026 GA予定です

。SOM単体・Developer Platformとも価格はAMD公式では未公表で、Jetson AGX Thor Developer Kitの競合帯としてCNX SoftwareはDeveloper Platform価格を$5,000超と予想しています。

AMD Kria AI Robotics Developer Platform：新Kria AI SOMとSpartan UltraScale+ FPGA搭載キャリアボードを金属筐体に統合した評価環境。前面にPower・Oculink・CAN×2・1G Ethernet・QSFPを備える（出典：AAI 2026: AMD Kria AI Robotics Developer Platform）

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Kria SOMのスターターキットと開発環境

Kria SOMシリーズは、いずれのラインも「評価キットで箱出し評価→カスタムキャリアボード＋量産SOMで本番投入」という2段構えの導入パスを備えます。

ただし開発ツールチェーンはK24/K26系（Vitis AI・Vivado・PetaLinux）と新Kria AI SOM系（AMD ROCm・ROS 2・Robotics Software Suite）で別系統に分かれる点は事前に押さえておく必要があります。

本セクションでは、K24/K26向け3種のスターターキット・K24/K26向け開発ツールチェーン・新Kria AI SOM専用のRoboticsプラットフォームを、それぞれ別系統として整理します。

KV260・KR260・KD240の3種のスターターキット

Kria K24/K26 SOMの評価用に用意されているスターターキットは3種類あり、それぞれ想定ドメインが異なります。

• KV260 Vision AI Starter Kit
  K26 SOM搭載のビジョンAI評価キット。カメラI/F・HDMI・DisplayPort・USBを揃え、エッジAIのPoCを1日で回せます。価格は$249（AMD公式・2026年時点）。

AMD Kria KV260 Vision AI Starter Kit：上部にHDMI・DisplayPort・USB×4・Ethernetを配置し、中央のヒートシンク＋ファン下にK26 SOMを搭載（出典：KV260 Vision AI Starter Kit）

• KR260 Robotics Starter Kit
  K26 SOM搭載のロボティクス向けキット。産業用I/F（Gigabit Ethernet ×4・10G SFP+ケージ・Pmod ×4・Raspberry Pi HATヘッダ）を統合し、ROS 2ネイティブ対応。CAN・RS-485はPmod経由で拡張できます。価格は$349。

AMD Kria KR260 Robotics Starter Kit：Ethernet RJ45×4・SFP+ケージ・Pmod ×4・Raspberry Pi互換ヘッダを備え、ROS 2ネイティブでロボティクスPoCを回せる（出典：KR260 Robotics Starter Kit）

• KD240 Drives Starter Kit
  K24 SOM搭載のモータードライブ評価キット。3相インバータ・エンコーダI/F・トルクセンサーI/Fを最初から備え、Vitisアクセラレーテッドライブラリでモーター制御アプリを即動かせます。

3種とも、Ubuntu LTS（22.04・24.04）またはPetaLinux/Yoctoが用意されているため、Linuxアプリケーション開発者が新規に組込Linuxを学ばなくても実機に触れる状態になっています。組込Linuxの経験値が浅いチームでも、まずはUbuntu LTSでアプリ試作→Yoctoで量産イメージ化、という段階的移行が可能です。

開発ツール: Vitis AI・Vivado・PetaLinux

Kria K24/K26 SOMの開発ツールチェーンは、Xilinx時代からの成熟したFPGA/SoC設計環境がそのまま利用できます。

• Vitis AI
  DPUに載せるAIモデルの量子化・コンパイル・デプロイまで担うAI開発フレームワーク。TensorFlow・PyTorch・ONNXのモデルをZynq UltraScale+のDPU用にコンパイルできます。
  
  

• Vivado Design Suite
  FPGAロジック（PL）の論理合成・配置配線・デバッグ環境。既存のZynq UltraScale+ MPSoC開発資産をそのままKriaに転用できます。
  
  

• PetaLinux/Yocto
  組込LinuxのBSPをカスタマイズするビルド環境。Kria専用のBSPが公式で提供されており、K24/K26のブート・ドライバ・カーネル構成を自分の量産キャリアボード向けに調整できます。
  
  

• Kria SOM App Store
  DPU実装済みのモーター制御・ビジョンAIアプリを、Docker/Snapで即インストールできる公式App Store。「まず動くものを見たい」段階でアプリを引き当てて実機に載せられます。

2026.1リリースからは、Kria boot firmwareの配布モデルが変わり、複数キャリアカード構成に対応した動的イメージから、KV260・KR260・KD240の各Starter Kit専用の固定（flat）イメージへ整理されました。

従来と同じフローで問題ない案件でも、キャリアボード変更時のブートFW差し替え手順は最新ドキュメントで確認しておくと安全です。

新Kria AI SOM用: Kria AI Robotics Developer Platform

新Kria AI SOM側は、K24/K26系とは別系統の開発プラットフォームが用意されています。

中核がKria AI Robotics Developer Platformで、新Kria AI SOMとロボティクス用キャリアボード（Spartan UltraScale+ FPGA搭載）を組み合わせた統合評価環境です。

AMD Kria AI Robotics のソフトウェアスタック：Robotics Core SDKとPhysical AI SDKの二層構成に、Kria AI Robotics ハードウェア層（CPU｜GPU｜NPU）を組み合わせる（出典：AMD Kria AI Solutions）

ソフトウェアスタックは、ロボティクス制御を担う「Robotics Core SDK」と、AI推論を担う「Physical AI SDK」の二層で構成されます。前者にはAccelerated ROS Nodes・ROS 2・GAZEBO・MoveIt2・NAV2といったロボティクス標準フレームワークが並び、後者にはAMD ROCm・AMD Ryzen AI Software・Hugging Face・PyTorch・TensorFlow・LiquidといったAI開発の主要スタックが揃います。

両者の下にKria AI Robotics ハードウェア層（CPU＋GPU＋NPU）が置かれ、SDK側の抽象を通じてハード資源に横断アクセスできる構図です。

ROS 2・MoveIt2・NAV2の3つは、ロボットの動作計画・ナビゲーション・シミュレーションで事実上のデファクトになっているオープンソースフレームワークで、Kria側ではAccelerated ROS Nodes（高速化されたROSノード群）と併せて提供されます。加えて、CUDA→ROCmへのマイグレーションツールも用意されており、AMD公式では15本・計1,199行のサンプルアプリでの検証で平均75%のCUDAコード保持を公表しています（実案件で必要な修正量はアプリやライブラリによって異なる）。

FPGA前提のKria K24/K26系と、CPU＋iGPU＋NPU＋（キャリア側FPGA）の新Kria AI SOM系は、開発フローが根本的に異なります。既存Kria資産をそのまま移す発想ではなく、新規開発プラットフォームとして評価するのが実務的な進め方です。

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Kria SOMの料金と供給保証

Kria SOMの料金は、スターターキット・量産SOM・供給保証の3軸で見ておくと、意思決定に必要な情報が揃います。

以下の表で、スターターキットと量産SOMの価格帯を整理しました。

項目	価格帯（USD）	出典
KV260 Vision AI Starter Kit	$249	AMD公式
KR260 Robotics Starter Kit	$349	AMD公式
KD240 Drives Starter Kit	$399.00 MSRP	AMD KD240公式ページ（同ページ掲載の$199はMotor Accessory Pack別売価格）
Kria K24 SOM（Commercial）	$250 前後	monoist ITmedia
Kria K24 SOM（Industrial）	$350 前後	同上
Kria K26 SOM（Commercial）	$325 MSRP	AMD公式
Kria K26 SOM（Industrial）	$450 MSRP	AMD公式
新Kria AI SOM（SOM単体）	AMD公式では未公表	AMD発表
Kria AI Robotics Developer Platform	AMD公式では未公表（Developer Kit価格をCNX Softwareは$5,000超と予想・Jetson AGX Thor Developer Kit競合帯として）	CNX Software推定

Kria K24/K26は、単価数百ドルのレンジで量産SOMを直接調達できるのが強みです。

新Kria AI SOMはPhysical AI・自律ロボット向けのハイエンドラインなので、単純に3ラインを金額で比較するのではなく、用途の要求性能に対して適切な単価かという観点で見る必要があります。

10年供給保証と2037年約束の意味

Kria SOMシリーズの差別化ポイントの一つは、根っこにあるプロセッサ／SOMの長期供給保証です。ただしライン別に主体と期間が違うので、そのまま「10年」「2037年」と単一の数字で語らないよう注意が必要です。

• Kria K24 SOM
  Product Availability 10年（Industrial gradeはOperating Lifetime 10年・Warranty 3年）。10年はK24発表時点からの製品ライフサイクル期間で、採用時点から新たに10年間保証が延びる意味ではない
  
  
• Kria K26 SOM
  Product Availability 10年（K26発表は2021年）。同上
  
  
• Ryzen AI Embedded X100 Series プロセッサ（X199i等）
  2037年まで購入可能とAMD公式が公表（Last Time Buy 2037年）。ただしODM各社が組み上げるKria AI SOMそのものの供給期間は個別ODMの公表次第

この長期供給保証が実務で効いてくるのは、産業機器・医療機器・鉄道・エネルギーなど、製品ライフサイクルが10年超になる業界での採用時です。

製品ライフサイクルの短いコンシューマ向けSoCベースの設計だと、EOLアナウンスのたびに基板再設計と型式再認証のコストが発生します。

Kriaを選ぶ意思決定の裏側には、単純な性能比較ではなく「発表時点から10年、同じSOM/プロセッサ世代で作り続けられる」という在庫・保守・認証コストの総額を最適化する視点が必ずあります。

ただしK24/K26は各SOMの発表年からのカウント、Ryzen AI Embedded X100は2037年までのプロセッサ供給、と主体と期間が違う点は要件定義段階で押さえておく必要があります。

スターターキット費用と量産移行の関係

スターターキット費用は、単価$249〜$399と組込SoC評価ボードとしてはむしろ廉価な部類です。ただし本番運用に載せるときには、以下のようなコスト構造の内訳を念頭に置く必要があります。

• カスタムキャリアボード設計費（FPGA設計者＋PCB設計者が数人月）
• 量産SOM単価 × 想定台数（K24/K26で単価$250〜$450、新Kria AI SOMはAMD公式で未公表）
• Vitis AIモデル最適化・DPU実装工数
• 機能安全・EMC認証費用（産業機器・医療機器の場合）

スターターキットだけで判断すると「$300前後で始められる」と見えますが、量産機器に載せる時点では案件規模・キャリア設計・認証要件・既存資産次第で個別見積もりが必要になります（AI総合研究所の支援実績でも案件ごとの振れ幅は大きい）。逆に言えば、この初期評価コストが低いことは**「PoC失敗のダウンサイド」を小さくする**設計になっており、Kriaが選定候補として上がりやすい理由の一つです。

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Kriaシリーズの用途別選び方

Kria SOMシリーズを実務で選定するときの判断軸は、「どのラインを見るか」と「量産数量」の2つを掛け合わせて決まります。

AI総合研究所が支援先で観察してきたパターンをベースに、用途別のケース別推奨を整理します。

ビジョン系AI・スマートカメラを設計するならK26 SOM

工場ラインの外観検査・スマートカメラ・医療画像処理・リテール分析など、カメラ映像を主入力とするエッジAIを作るなら、Kria K26 SOMがシリーズ内で第一候補です。

• 高帯域なDDR4（4 GB 64-bit）とVCU（H.264/H.265）が組み込まれ、複数カメラの同時処理に無理が出にくい
• Programmable Logic規模（256K logic cells）がK24より広く、DPU＋前処理IP＋独自ロジックの並列実装余裕がある
• JR九州事例のようにFPGAのプログラマビリティで「将来の機能強化や環境変化に合わせて更新できる」という運用が現実的
• ビジョンAIの共通課題である「複数モデル並列＋低レイテンシ」がFPGA構成でこなしやすい

特に、「初期はモデル1本で運用、6〜12ヶ月後に検査項目追加でモデル2〜3本並列」といった段階的スケール戦略を取る場合、GPUベースのエッジデバイスよりもFPGA構成のK26が中期的な運用コストを抑えやすい傾向があります。

KV260で1日評価→PoC→量産キャリア設計というパスが最短です。

モーター制御・低電力DSPが軸ならK24 SOM

3相モーター制御・多軸ロボット・EV充電・産業DSPなど、低レイテンシ制御と低消費電力を両立したい用途では、K26のダウンサイズ版としてではなく専用機としてK24を選ぶ判断が正解です。

• シングル軸ドライブでTI AM64xx比2倍の低レイテンシ、マルチ軸で最大7倍
• アイドル消費電力2.5 W（Jetson Nano 10 W・Jetson TX2 15 Wと比較して大幅に低い）
• IEC 62443準拠のセキュリティ・ハードウェアルートオブトラスト・TPM 2.0を備え、産業機器のセキュリティ要件に応えやすい
• K26とのコネクタ部分互換で、既存K26開発資産を再利用しつつ小型・低電力化できる

K24を選ぶ判断ポイントは、K26並みのビジョン処理能力が要らず、代わりに筐体サイズ・電力・単価を絞りたい用途かどうかです。KD240で基本評価→キャリア設計→量産、という定石があります。

ロボットの脳・Physical AIを担わせるなら新Kria AI SOM

VLA/VTLA（Vision-Language-Action）モデルによる自律ロボット制御、ヒューマノイド、手術ロボット、フィジカルAIプラットフォームなど、ロボットの「脳」を1モジュールで賄いたい用途では、新Kria AI SOMが本命です。

• Ryzen AI Embedded X100（Zen 5 ×16コア＋RDNA 3.5 iGPU＋XDNA 2 NPU 50 TOPS）で、CPU/GPU/NPUを1SoCに統合
  
  
• 統合メモリ64/128 GB LPDDR5xで、VLAモデルの重みを載せたまま制御ループも回せる
  
  
• Jetson T5000比で最大3.4倍のリアルタイム制御信頼性（X199相当に構成したRyzen AI Max+ 395搭載機による代理測定）、2.3倍の同時Agent数（mimikによる455ワークフローのモデル評価）
  
  
• Physical AI向けのAMD Robotics Software Suite（ROCm+ROS 2+MoveIt）が公式提供

ただし、新Kria AI SOMそのものはQ4 2026にODMからの提供開始予定・SOM単体価格もKria AI Robotics Developer Platformの価格もAMD公式では未公表のため、PoC・量産投入とも個別見積もりが必要である点は事前に織り込む必要があります（第三者予想はJetson AGX Thor Developer Kit競合帯とされる）。

現時点では「2027〜2028年のロボット製品を今から仕込むための評価」段階のプロジェクトが実務的なターゲットで、既存のK26設計をそのまま新Kria AI SOMに載せ替えるのではなく、新規プラットフォームとして評価するのが定石です。VLA/VTLA・ROS 2・AI Robotics Developer Platformの全体像を掴んでから、対応SOMを検討する順序が安全です。

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Kria SOMシリーズとNVIDIA Jetson・Hailo・Coralの位置関係

Kria SOMシリーズを選定するときの主要な比較対象は、NVIDIA Jetsonファミリー、Hailoアクセラレータ、Google Coral、Intel Movidius/Core Ultraなどのエッジ推論プラットフォームです。

3ラインごとに競合が微妙に異なるため、以下の表で整理しました。

Kriaライン	主な競合	差別化軸
Kria K26 SOM	NVIDIA Jetson Orin Nano/NX/AGX Orin、Hailo-8/Hailo-15	FPGAプログラマビリティ・複数モデル並列・10年供給
Kria K24 SOM	Texas Instruments AM64xx、Intel Cyclone V SoC、STMicro STM32MP	低レイテンシモーター制御・低消費電力・K26互換
新Kria AI SOM	NVIDIA Jetson AGX Thor（T5000）、Intel Core Ultra Series 3	ヘテロジニアス統合メモリ・Physical AI・50 TOPS NPU

この比較から見えるのは、Kriaシリーズは「同じ土俵で単純に競う」タイプの製品ではなく、用途ごとに違うベンダーと違う軸で戦っているという構造です。

NVIDIA Jetson AGX Thor vs 新Kria AI SOM

Physical AI・自律ロボット市場で、直接的なライバル関係にあるのがNVIDIA Jetson AGX Thor（Jetson T5000）と新Kria AI SOMです。

• Jetson AGX Thor: Blackwell GPU + Tensorコア + 14コア Arm Neoverse-V3AE CPU、CUDA/TensorRT/JetPackのソフトウェアスタックが強み
  
  
• 新Kria AI SOM: Zen 5 x86 CPU + RDNA 3.5 iGPU + XDNA 2 NPU、ROCm/ROS 2/MoveIt+CUDA→ROCm移行ツールが強み

AMDはOpenNavによるロボティクスワークロードベンチマークで、X199相当に構成したRyzen AI Max+ 395搭載機による代理測定にてJetson T5000比で3.4倍のリアルタイム制御信頼性・1.6倍の空きCPUコアを示すと主張しています。

ただしこれはAMDが委託した比較試験の結果で新Kria AI SOM実機の測定値ではなく、Jetson AGX ThorはBlackwellアーキテクチャでCUDAエコシステムの成熟度という別軸の強みを持ちます。

実務での判断軸は、既存資産（CUDA中心 vs 標準x86＋ROCm）とロボット向けソフトウェア（JetPack+Isaac vs Robotics Software Suite+ROS 2）のどちらの土俵で戦うか、で決まります。既存CUDAコードのマイグレーション工数と、ROS 2ネイティブ運用の運用コストを比較して選定する形が現実的です。

Hailo・Coral・TPU Ironwoodなどの位置づけ

Kria K26は、単純に「NPU単体でTOPSが高い」勝負では、Hailo-15 の20 TOPSクラスや Google Coral の TPU に対して不利に見える場面もあります。

ただし、Hailo-15はCPU・DSP・ISPを統合したVision Processor SoCで単体でカメラ入力〜推論を賄える一方、Google Coral（Edge TPU）は推論専用アクセラレータで汎用制御や前処理は別チップ（Rockchip・NXP・Raspberry Pi等）に載せる前提です。

Kria K26は、FPGA×DPU×プロセッサを1モジュールで統合し、前処理・推論・後処理・エンコードまでを単一SOMで完結させる設計思想が強みです。

「NPU単体スペックの比較表」ではなく、システム全体のBOM（Bill of Materials）・レイテンシ・供給保証まで含めた総合コストで見るのが妥当です。

Google TPU Ironwoodのようなデータセンター向けアクセラレータや、Reachy Miniのような統合ロボットプラットフォームは、そもそも競合ではなく別レイヤーの選択肢として棲み分けています。

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Kria SOMを導入する前に押さえたい4つの実務観点

Kria SOMシリーズを導入するときに、公式スペック表だけでは見えにくいけれど、実際の意思決定・設計段階で刺さる論点を4つに整理しました。

いずれも、支援先で「事前に把握していれば手戻りが減らせた」というパターンが繰り返し出てくる観点です。

FPGA有無の混同を避ける（新Kria AI SOM本体にFPGAは載っていない）

Kriaという名前だけで検討を進めると陥りやすいのが、「Kria=FPGAが載っているSOM」という思い込みです。

• K24/K26
  Zynq UltraScale+ MPSoCにFPGAロジック（PL）が内蔵されており、SOM単体でFPGAプログラミングが可能
  
  
• 新Kria AI SOM
  SOM本体にFPGAは搭載されていない。Ryzen AI Embedded X100（CPU+iGPU+NPU）のみで、FPGAはKria AI Robotics Developer Platformのキャリアボード側にSpartan UltraScale+ FPGAとして搭載

この違いを意識しないまま、K26開発資産（Vivadoで作ったIPコア・PL側のDPU実装など）を新Kria AI SOMにそのまま持っていく前提でプロジェクトを組むと、量産設計段階で「そもそもSOM側にFPGAがない」ことが判明して手戻りになります。

新Kria AI SOMを検討するときは、FPGAロジックが必要な処理をキャリアボード側で持つ設計、または不要な設計に整理する判断が最初に必要です。

COM-HPCキャリアボード設計の負荷を見積もる

新Kria AI SOMは、K24/K26の独自240ピンコネクタと異なり、COM-HPCというオープンスタンダードのフォームファクタを採用しています。

COM-HPCは業界標準規格なので既製のキャリアボードやリファレンス設計を活用しやすい一方で、以下のような設計負荷は事前に見積もる必要があります。

• COM-HPCコネクタは高速信号（USB4・PCIe Gen4 16レーン・10GbE）を扱うため、PCB設計はK24/K26より高難度
  
  
• キャリア側のSpartan UltraScale+ FPGA設計が必要になる場合（AMD Robotics Developer Platform相当を自社で作る場合）は、FPGA設計者の稼働も発生
  
  
• 熱設計はX199iプロセッサ仕様のTDP 55W（cTDP 45〜120W）・Tジャンクション -40〜105℃を前提にする必要があり（SOM全体の動作温度・冷却条件はODM次第）、K24/K26のファンレス設計思想から一段ステップアップする

COM-HPC標準への切り替えは長期的にはエコシステム面のメリットが大きいものの、K26/K24の既存キャリアボード資産をそのまま活かせない断絶があります。新Kria AI SOMを新規プラットフォームとして扱う覚悟が必要です。

供給期間を意思決定軸に組み込む

Kria SOMシリーズの長期供給（K24/K26はProduct Availability 10年、Ryzen AI Embedded X100 SeriesプロセッサはLast Time Buy 2037年・ODM製Kria AI SOM単体の供給期間は個別ODM次第）は、設計判断の裏側で効いてくる実務メリットです。

短期ライフサイクルのSoCも存在する中で、Kriaは長期供給を明示的にコミットしています。これが効いてくるシーンは以下のような場面です。

• 医療機器・鉄道・エネルギー・防衛など、産業制御サイバーセキュリティ（IEC 62443）や自動車機能安全（ISO 26262）などの認証を取得済みの製品を10年以上生産する必要がある
• 産業機器の保守部品として、5〜10年後もリペア用SOMを調達できる必要がある
• 一度作った量産ラインのキャリアボード設計を、次の世代でも流用したい

逆に、コンシューマ向け製品や、3年で世代交代する前提のガジェット系プロジェクトでは、この供給保証プレミアムを支払う経済合理性は薄くなります。

「10年運用を前提にする製品かどうか」を最初に自問して、その答えがYESならKria系、NOなら他の選択肢も検討、という切り分けが妥当です。

Jetsonからの移行はROS 2/ROCm前提で評価する

既存でNVIDIA Jetsonを採用しているプロジェクトから、新Kria AI SOMに移行を検討する場合、単純に「同等のハードにモデルを載せ替える」発想では見積を誤ります。

• Jetson系はJetPack SDK・Isaac Sim・CUDA・TensorRTのエコシステムで運用資産が積まれている
• 新Kria AI SOMはROS 2ネイティブ・AMD ROCm・PyTorch/ONNX・MoveItの構成
• AMDはCUDA→HIP（ROCm）マイグレーションツールを提供し、15本・計1,199行のサンプルアプリで平均75%のCUDAコード保持を公表しているものの、移植時のコード修正と実機検証工数は依然として発生（必要な修正量はアプリやライブラリによって異なる）

移行の実務観点では、「Jetson向けに書いたCUDAカーネル・TensorRTエンジン・Isaac Simシナリオが、ROCm/ROS 2/Robotics Software Suite上で同じ品質・レイテンシで動くか」を、パイロットプロジェクトで実測してから量産判断するのが最短で安全な進め方です。

ロードマップ的には、既存Jetson製品を廃止するのではなく、新規Physical AIプロジェクトから新Kria AI SOMで並走させ、実運用データが揃ってから移行判断する形が現実的です。

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エッジで拾ったAI推論を業務プロセスまで繋げるなら

Kria SOMで設計したエッジ推論システムは、現場側の判断は即座にこなせても、その結果を業務プロセスや基幹システムに載せる段階でもう一本の設計が必要になります。

エッジで検知した異常・分類・数値を、いつ・誰が・どの基幹システムに反映し、承認まで回すか——ここのインテリジェンスが揃わないと、エッジAIのROIは現場止まりで止まります。

このレイヤーを担うのが、Microsoft Teamsから呼び出せるエンタープライズAIエージェント基盤 AI Agent Hub です。エッジで拾った推論結果を業務Agentが引き取り、実行ログ・権限管理・承認フローを1つのダッシュボードで統合管理できます。

• Teamsから業務完結
  現場の通知・承認をチャットで完結し、専用ツールを増やさず現場に定着させます。
  
  

• 実行ログと権限の一元管理
  どのAgentが何を判断し、誰が承認したかを追跡できます。
  
  

• 既存基幹システムへの接続設計
  SAP Concur・Dynamics 365など、既存資産への接続を要件に応じて設計します。

AI総合研究所の専任チームが、エッジAI導入からエンタープライズ側の業務接続まで、要件に応じて設計を伴走します。AI Agent Hubのサービスページで、自社の業務にどう組み込めるかをご確認ください。

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まとめ

AMD Kria SOMシリーズは、K24・K26・新Kria AI SOMの3ラインを用途別に使い分けて選定するのが基本です。

• K26 SOM
  ビジョンAI・スマートカメラ・産業ロボティクスの主力SOM。JR九州の線路検査事例のような「高解像度カメラ×耐環境×低レイテンシ」用途に強く、KV260から評価開始してProgrammable Logic規模の余裕を活かした量産設計に持ち込む
  
  
• K24 SOM
  モーター制御・DSP・小型産業機器向け。K26比で約半分のフットプリントと2.5 Wの低消費電力、K26とのコネクタ部分互換で既存資産を活かしつつ小型化を実現
  
  
• 新Kria AI SOM
  Q4 2026 ODM提供開始予定のPhysical AI向け上位ライン。Ryzen AI Embedded X100搭載でJetson AGX Thorと直接競合、SOM本体にFPGAは載らずCOM-HPC標準採用という別プラットフォームとして評価する

3ラインを貫くのは、K24/K26のProduct Availability 10年とRyzen AI Embedded X100 Seriesプロセッサの2037年までの購入可能性という長期供給、そして評価キットで箱出し評価→量産SOMへ移行する2段構えの導入パスです。

ただし開発ツールチェーンはK24/K26系（Vitis AI・Vivado・PetaLinux）と新Kria AI SOM系（AMD ROCm・ROS 2・Robotics Software Suite）で別系統である点は要件定義段階で押さえておきます。

自社の製品が10年運用を前提とし、かつビジョンAI・モーター制御・Physical AIのどれかに合致するなら、Kria SOMシリーズは第一候補として真剣に検討する価値があります。逆に3年サイクルで機器を入れ替えるコンシューマ向け製品や、単一の推論だけで完結する軽量エッジデバイスなら、Hailo・Coralなど専用アクセラレータの方が総コストで有利な場合もあります。

用途と製品ライフサイクルを起点に、Kria 3ラインのどこに乗るかを決めてから、キャリアボード設計・キット評価に進むのが安全な進め方です。