近年，エッジAIが注目を集めている．エッジAIは小型な端末のみで推論を行うAIである．推論に通信環境を必要としないため，通信によるレイテンシが無く，セキュリティ性が高いなど様々な利点がある．しかし，使用機器の性能が低いため，速度と精度を両立することは難しい．そこで，本研究では物体検出モデルであるYOLOv7-tinyを対象にSoC FPGAを活用し，負荷が大きい処理を回路部(FPGA)に，その他の処理をソフト部(CPU)で処理させることでエッジAIを高速化する手法を検討する．また，複数の方式でYOLOv7-tinyを動作させ，処理時間を比較し，本手法の評価を行う．