人工知能、特に生成型AIは今や非常に重要な技術であり、Pixel 9シリーズからMicrosoft Copilot+ PCシリーズに至るまで、製品発表の場では何よりもまず話題に上がることがよくあります。これらのデバイスは、AI機能やAIタスク専用のコンポーネントをますます強化しています。自分のコンピューターが今最も普及しているAIタスクをどれだけうまく処理できるか知りたい方は、ベンチマーク専門家のGeekbenchが新たにリリースしたGeekbench AI 1.0をお試しください。

ベンチマークを初めてご利用になる方のために説明すると、ベンチマークとは、特別に設計されたタスクを使ってハードウェアに負荷をかけ、システムの性能を把握し、他のシステムと比較することです。コンピューターの様々なコンポーネントをベンチマークできますが、今回は特にAIパフォーマンスのテストに焦点を当てています。

AIベンチマークが実際にテストするもの

Geekbench AIなどのAIベンチマークを実行すると、通常はAIが処理するタスク（画像内の物体や顔の検出、既存の画像のスタイルに基づいた新しい画像の生成、言語間の翻訳など）をコンピューターがどれだけうまく実行できるかを確認できます。これらのタスクにはWebアプリを使用する場合もありますが、これらのベンチマークは、コンピューターがローカル環境でどれだけうまく処理できるかを示します。

これらの様々なテストでは、機械学習（膨大なデータを用いたモデルの学習）やディープラーニング（より複雑な機械学習）など、異なる種類のAIが活用されています。また、AIタスクの処理速度や精度など、AIパフォーマンスの様々な側面も測定されます。

現代のシステムには、AIタスク処理用に設計された専用のニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）が搭載されていることが多くなっています。これらのタスクは、一般的なコンピューティングプロセスとは異なる種類の計算やワークフローを必要とすることが多いため、専用に設計されたハードウェアコンポーネントを使用することで、あらゆる処理を高速化できます（GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）が画像処理専用に設計されているのと同じです）。

Geekbench AIは、最終的に「完全精度」、「半精度」、「量子化」の3つのスコアを生成します。「完全精度」は、高い精度が要求され、システムに最も高い負荷がかかるAIタスクを反映しており、他の2つは、精度と速度（効率が重要となる場合、多くの場合必要）のバランスが取れています。

「CPU 依存のワークロードでは、パフォーマンスのスケーリングのために複数のコアやスレッドを活用する方法がさまざまであるのと同様に (ほとんどの関連ベンチマークではシングルコアとマルチコアの両方のメトリックが必要)、AI ワークロードでは、必要なタスク、利用可能なハードウェア、その間のフレームワークに応じて、さまざまな精度レベルをカバーします」と、Geekbench の John Poole 氏はブログ投稿で説明しています。

Geekbench AIをコンピューターで実行する方法

Geekbench AIのダウンロードページにアクセスして、Windows、macOS、Linux用のパッケージを見つけてください（モバイルデバイスでベンチマークを実行したい場合は、Google PlayストアとApple App Storeへのリンクもあります）。これらのプログラムはどれも、ベンチマークソフトウェアの使用経験がなくても簡単に使用できます。

デスクトップ上のGeekbench AIのメインインターフェースには、まずシステムに関する情報が表示されます。これには、実行中のオペレーティングシステムや搭載されているプロセッサなどが含まれます。次に、ベンチマークでカバーされる内容の説明が表示されます。（完了まで数分かかることに注意してください。）

次に、ベンチマークを設定するためのドロップダウンメニューが表示されます。まずはAIフレームワークです。これは基本的にテストに使用するAIツールセットです。表示されるツールセットはシステムによって異なり、ONNX（オープンソースのOpen Neural Network Exchange）やCore ML（Appleハードウェアで使用されるAIフレームワーク）などが含まれる場合があります。

次にAIバックエンドがあります。これは、AI機能をテストするシステムコンポーネントを指します。コンピューターに搭載されているものによって異なりますが、CPU、場合によってはGPU、NPU（またはNeural Engine）も表示されます。一部のシステムでは、利用可能なプロセッサを切り替えることができるAIデバイスオプションも表示されます。

ベンチマークの設定に問題がなければ、「AIベンチマークを実行」をクリックして実行してください。システムの結果がウェブブラウザに表示され、同じポータルから他のデバイスから投稿された結果も確認できます。スコアは、Intel Core i7-10700プロセッサーの性能を反映した1,500を基準として調整されています。スコアが高いほど、AI処理能力が高いことを示します。