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公開日:2026.05.27

【Anker新技術】CiM型 AIオーディオチップ「Thus™」とは

目次:


    忙しい人向けにこの記事の要約
    • 電力の約90%がデータ移動に消えていた
      従来のチップはメモリとCPUが分離しており、エネルギーの大半がデータの往復に費やされていた。これが小型デバイスでのAIを使った膨大な処理を阻む根本的な原因だった。
    • 世界初※1のCiM型 AIオーディオチップ「Thus™」が誕生
      メモリと演算を一体化したCiM技術をオーディオチップに初めて実用化。消費電力を抑えながら従来比約150倍※2の演算能力を実現した。
      ※1 2026年5月時点、自社調べ
      ※2 自社内での試験に基づき、従来モデル (Liberty 4 Pro) 搭載チップと比較して、環境に合わせたノイズキャンセリング処理において最大150倍のAI演算性能を実現したものであり、チップ全体の性能を示すものではありません
    • 「Liberty 5 Pro シリーズ」で初搭載・2026年5月27日発売
      クラウド不要でイヤホン単体がAIを使った膨大な処理を担い、高精度な通話ノイズリダクション・通話品質・音声コマンドを実現.日常からビジネスを支えるデバイスへの進化。

    はじめに

    ノイズキャンセリング機能が進化し、通話品質も年年向上してきたイヤホン。それでも駅や空港など騒がしい場所での電話で、相手に「声が聞こえにくい」と言われた経験は、まだ多くの人にあるのではないでしょうか。

    その原因は、既存のチップ技術の構造的な限界にありました。Ankerはその限界に正面から向き合い、自社でチップを開発するという挑戦に踏み出しました。

    その成果が、Ankerが開発したAIチップ「Thus™ (ザス) 」。世界初のニューラルネットワーク・コンピュートインメモリ (CiM型) AIオーディオチップです。
    ※2026年5月時点、自社調べ

    この記事では、「Thus™」が生まれた背景と「Thus™」がもたらす体験の進化を、詳しく解説します。

    従来のイヤホンでは高精度な処理に限界があった理由

    近年、ワイヤレスイヤホンのノイズキャンセリングや通話品質は着実に向上してきました。ただし、その進化にはある構造的な限界がありました。

    従来のノイズキャンセリングは、複雑なノイズをあらかじめ決まったルールに従ってノイズを処理していました。

    • ビームフォーミング:
      複数のマイクの配置から話し手の方向を特定し、その方向の音を集算する処理
    • エコーキャンセル:
      スピーカーから出てマイクへ回り込んでしまう自分の声 (エコー) を除去する処理
    • 背景ノイズ抑制:
      周囲の環境雑音を推定してカットする処理
    • 音声強調:
      人の声の特性を際立たせて聞き取りやすくする処理

    シンプルで安定している反面、ルールに沿った数式ベースの固定処理が行われるため、周囲の音が複雑に混ざり合い突発的なノイズが発生する環境では、ノイズと人の声を正確に区別するような判断が難しくなります。

    より高精度な通話やノイズキャンセリングなどの処理を実現するには、膨大なデータをもとにAIが判断する「ニューラルネットワーク」による処理が必要でした。
    そこで、開発チームは上述した4つの固定処理をそれぞれニューラルネットワークへと置き換え、さらに1つの巨大なネットワークに統合させました.すると、当初の見立て通りノイズキャンセリングの品質は劇的に向上しました。

    しかし、ここで致命的な問題が発生しました。

    消費電力という課題

    前述の通り、ニューラルネットワークの導入によって、ノイズキャンセリングの品質が幅に向上しました。しかし、高精度な推論を行うためのパラメータが、実に1MB (メガバイト) 以上あることが明らかになりました。

    前提として、遅延のない音響処理を行うためには1秒間に100回以上の推論が必要、さらに従来のチップを使ってニューラルネットワークによる推論を行うと、推論の度に全てのパラメータをメモリからCPUに転送して演算する必要があります。

    つまり、毎秒1MB以上のニューラルネットワークの全パラメータを、メモリからCPUへと絶え間なく転送し続けなければなりません。

    スマートフォン等に比べてバッテリーが極めて小さいイヤホン。従来のチップでこの転送負荷を処理すると、消費電力があまりに大きすぎて、満充電からわずか約1時間でバッテリーが切れてしまいました。ノイズキャンセリングの品質を上げると消費電力が高くなってしまう、これが最大の課題でした。

    Ankerはここで問題の根本に立ち返りました。なぜ、これほど電力を消費してしまうのか。

    消費電力の正体は「データの移動」

    現代のほぼすべてのチップは、データを記憶するメモリとデータを演算するCPUを物理的に分離した「ノイマン型」と呼ばれる設計を採用しています。コンピュータの生みの親である「フォン・ノイマン」が約80年前に作ったアーキテクチャです。イヤホンに搭載されたチップにも、このノイマン型が採用されています。

    ノイマン型はメモリとCPUが分かれているため、演算のたびにデータをメモリからCPUへ運び、結果をまたメモリへ書き戻すという「データの移動」が発生してしまいます。実はこのデータの移動による消費電力が相当大きく、チップ全体の消費電力の約90%を占めていたことが分かりました。

    つまり、電力のほとんどは「計算」ではなく「データ移動」に使われていたのです。

    CiMというアプローチ

    この構造を根本から変えるアイデアがCiM (Compute-In-Memory) です。メモリ自体に演算機能を持たせることで「データの移動」を大きく抑える設計です。「データの移動」が行われなければ消費電力も大幅に削減できます。

    CiMという概念自体は研究の世界に存在していました。しかし、当時Anker社内にもノウハウはなく、一部の専門家からは「実用化には長い時間がかかるのではないか」とも言われていました。

    それでもAnkerは、2023年にCiMへの着目を起点として開発をスタートさせました。

    従来のノイマン型

    演算(CPU)と記憶(メモリ)が分離

    CPU (演算器)

    データを受け取って計算

    ノイマンの壁

    メモリ (記憶装置)

    データを保存

    ✕ CPUとメモリ間でデータを往復させるため、転送に時間とエネルギーがかかる
    ✕ エネルギーの約90%がこのデータ移動に消費される。

    Compute-in-Memory(CiM)

    メモリの内部で直接演算を実行

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    Mem + ALU
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    Mem + ALU
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    Mem + ALU

    ※ Mem:Memory / ALU:Arithmetic Logic Unit

    ✔ メモリ内で直接計算するためデータ移動が不要
    ✔ 超並列処理でAIの演算を大幅に高速化・省電力化

    「Thus™」世界初のCiM AIオーディオチップの誕生

    Thus™

    世界初、ニューラルネットワーク・コンピュートインメモリ (CiM型) AIオーディオチップ「Thus™」です。
    ※2026年5月時点、自社調べ

    「Thus™」は、CiM設計によってデータ移動が不要になったことで、消費電力を抑えながらも、演算処理能力は約150倍に向上しました。

    これにより、バッテリーの小さいイヤホンでも「Thus™」を搭載することで、AIによる膨大な処理を行うことができます。

    ノイズキャンセリングの向上はもちろん、音質向上やカスタムサウンド、ノイズキャンセリング性能,遅延の少ない音声コントロールなど,あらゆる面で優れた性能を発揮することができます。

    ※自社内での試験に基づき、従来モデル (Liberty 4 Pro) 搭載チップと比較して、環境に合わせたノイズキャンセリング処理において最大150倍のAI演算性能を実現したものであり、チップ全体の性能を示すものではありません

    Liberty 5 Pro シリーズで初搭載

    Liberty 5 Pro シリーズ

    「Thus™」は、2026年5月27日発売の「Liberty 5 Pro Max」および「Liberty 5 Pro」に初めて搭載されました。

    これまでのイヤホンが音楽再生を中心とした道具だったとすれば、「Thus™」を搭載したモデルは、通話・会議・音声操作まで含めた日常のコミュニケーション全体を支えるデバイスです。騒がしい街中でのオンライン会議やカフェでの集中作業、出張先での商談。あらゆる場面で高品質な音声体験を実現するための基盤を,このチップが担います。

    まとめ

    イヤホンで、AIを使った膨大な処理を実現するうえで根本的な障害だった消費電力の問題を、チップの設計そのものを変えることで解決した技術的な成果です。

    消費電力を抑えながら演算処理能力を約150倍に高めた「Thus™」を、ぜひ「Liberty 5 Pro シリーズ」で体験してみてください。

    ※自社内での試験に基づき、従来モデル (Liberty 4 Pro) 搭載チップと比較して、環境に合わせたノイズキャンセリング処理において最大150倍のAI演算性能を実現したものであり、チップ全体の性能を示すものではありません

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