AI向けPCでLLMを動かすにはメモリをどこまで積むべきか
小規模モデルと巨大モデルで必要メモリはどれくらい違うのか
小規模なAIモデルと巨大なAIモデルを比べるときに真っ先にぶつかるのはやはりメモリ容量の壁です。
私自身、これまで何度も試行錯誤してきましたが、実際のところ7Bクラスのモデルであれば16GB環境でも何とか動きます。
ただし、それはあくまで最低限という感覚で、本格的に日常的に使いたいと思った途端に、途端に物足りなさが顔を出します。
30Bや65Bのモデルとなれば、64GBや128GBがあって初めて安心して扱える。
これは理論値ではなく、肌で感じる実体験に基づいた話なのです。
私が去年、思い切って64GBのDDR5メモリを搭載した環境を組み、30Bクラスのモデルを走らせたとき、正直言って胸が熱くなりました。
喉の奥から「よし、これならいける」と声が出ました。
GPUの性能はもちろん無視できない要素ですが、十分なメモリ容量があるとキャッシュがうまく効いて、文章生成のテンポが驚くほど軽くなる。
流れが途切れずに仕事を進められるというのは、忙しい日々を送る私にとってこの上ない快感でした。
反対に32GB環境に戻して同じモデルを扱ったときは、急いでいるのに高速道路で渋滞に巻き込まれたような苛立ちを覚えるだけで、とても実用に耐えるものではありませんでした。
ここで冷静に整理すると、7Bから13B程度のモデルは16GBから32GBでもやろうと思えば使えます。
30B前後のモデルになると、64GBがないと現実的に厳しい。
そして65B以上の巨大モデルを心地よく活用するには128GBが必須になる。
この数字は飾りではなく、動かせるか止まるか、仕事で成果が出せるかどうかを決める分岐点です。
机上の空論ではなく、身体に染み付いた体感としての差。
それが忘れられません。
最近、量販店やネットで「生成AI対応」をうたうパソコンをよく見かけるのですが、ほとんどが32GB搭載までにとどまっています。
私はそれを見て「なるほどな」と思いました。
つまり、もともと小規模モデルを触る前提で設計されていると考えれば納得がいきます。
ニュースや広告に踊らされて大規模モデルを動かせると錯覚して買った人が、実際に試してすぐにがっかりする未来が見えるようです。
AIの進化は目を見張るものがあっても、メモリが足りなければ話にならない。
それが現実なんですよね。
もちろん、メモリを増やすことには代償もあります。
消費電力の増加や電気代の負担、発熱問題。
これらは避けて通れません。
それでも、AIに真剣に取り組むのであれば、私は迷わず投資すべきだと思います。
思い返せば、初めて65Bクラスのモデルを自宅で試したときは、32GBではページングが発生し、まともに応答を得るまで数分以上待たされるという惨状でした。
AIを触っているのに、なぜか昭和的な待ち時間に耐えさせられるという矛盾。
その体験が、私自身の考え方をひっくり返す大きな転機でした。
64GBや128GBを搭載した環境に移ったあとの世界は、本当に違います。
思いついたアイデアを思いついた瞬間に実行できる。
即応性。
これこそが一番の価値です。
速度という数字以上に「待たされない」という感覚は、心理的なストレスを軽減し、生産性に直結します。
私は心から「踏み切ってよかった」と言えます。
重要なのは、モデルの規模の数字が、そっくりそのままメモリの要求に跳ね返ってくるところにあります。
きれいごとは通じない。
工夫や最適化だけでは限界があります。
使いたい対象が一定規模を超えると、逃げ場がなくなるのです。
だから私はこれを強く伝えたい。
7B程度であれば16GBでも十分に触って楽しめる。
しかし30Bなら64GBが必要だし、65Bを動かしたければ128GB以上は必須。
妥協してはいけないのです。
メモリ不足は単に動作を妨げるだけでなく、作業全体のリズムを壊します。
その結果、効率を高めるためにAIを導入したのに、逆にストレスを抱えて本来の目的を損なう危険さえあります。
焦りだけが残る。
無力感も残る。
だからこそ私は、AIを活用するパソコンではメモリ容量を最優先に考えるべきだと断言できます。
このラインこそが、今の時代の最適解なのです。
実際に使っていて不足を感じやすいメモリ容量ライン
さらに将来を見越して投資をするなら128GBまで積んでおいた方が安心感が違います。
私はそれを実体験から強く感じました。
最初に試した24GBの環境では、動くことは動くが、安定して使える状態とは言えませんでした。
ちょうど大事な会議中に回線がぷつりと切れるような感覚で、作業を中断させられる場面が何度もありました。
そのたびに貴重な時間を失い、思わず苛立ちが募ってしまったのです。
これでは落ち着いて業務に活用するどころの話ではなく、結局「やっぱり足りないな」と痛感する結果になりました。
64GBを導入してみると、状況は一変しました。
裏でテキスト生成タスクを走らせつつ、横でExcelを操作しても作業が途切れない。
ファイルを切り替える時に、これまでの「待たされる」ストレスがほとんどなくなったのです。
人間の集中力は途切れる瞬間に大きく削がれますが、その切れ目が消えることで安心して業務を進められる。
これは数字以上に大きな意味を持ちます。
心底ほっとしましたね。
さらに96GBや128GBまで環境を増強すると、より広い余裕が得られました。
特に128GBでは13Bクラスのモデルを並行して回しながら、同時進行でドキュメント作成やメール対応が難なく行えます。
「これならプロの現場でも堂々と使える」と納得できました。
ここまで必要かと疑問に思うかもしれません。
しかし、この分野の進歩はあまりに速いのです。
数年前なら軽快に回っていた処理が、気づけば「これくらいは重くて当然」と言われる状況に変わっています。
技術の進歩に追われるのではなく、少し先を見据えて環境を用意しておくことが、長い目で見れば確実に得になります。
今日よりむしろ一年、二年先を考える必要があるのです。
GPUを取り巻く市場の変化も無視できません。
昨日まで充分だったはずのVRAMが、次のバージョンでは「足りません」と警告される。
そんな経験を何度もしました。
そのたびに買い替えや増設に追われ、余計な出費が重なります。
痛い教訓でした。
だからこそ今は「余裕を持たせる投資」が結局は一番の節約になると考えています。
私にとってハード投資はただの道具ではなく、将来の安心を確保するための保険のようなものになりました。
特に実感しているのは、32GBを下回ると本当に業務では辛いという点です。
サイズの大きいモデルを使うとき、あるいは業務アプリを複数立ち上げるとき、いちいち固まるのでは作業効率が落ちるどころか仕事の質そのものにも影響する。
精神的に余裕がなくなるからこそ、小さなエラーや中断が心に大きな負担を与えるのです。
それを避けられる64GB以上は、単なる数値の大小ではなく「実務を守る最低条件」と言えるでしょう。
私も実際、メモリ不足に悩まされているときには「なぜ今日も待たされるんだ」と虚しさばかりが募りました。
逆に余裕のある環境では、すぐタスクに集中でき、気持ちが自然と前向きになれます。
ほんの少しの切り替え待ちが積み重なるだけで、人間の集中力ややる気は驚くほど揺さぶられる。
だからこそ安定した業務環境は、効率以上にメンタルを安定させる効果があるのだと実感しました。
私は仕事を進めるうえで余計なストレスを抱えたくありません。
道具の不備で気分を削がれるより、自分の力を発揮できる場を整えておきたいのです。
そのためには妥協すべきでない部分がある。
メモリはその最たるものだと思います。
ありがたさ。
こうして考えると、ハードを選ぶ基準は「現時点で何とか動く」かどうかではなく「これから詰まらずに活用できるかどうか」が重要だと言えます。
そのために今のうちから設備投資を行うことは浪費ではなく、むしろ生き残るための投資です。
少なくとも64GB、そして数年先までを見据えるなら128GBが最適解だと。
実際に自らの手で試し、苛立ちと解放感の両方を繰り返し経験したからこそ揺るぎない結論になりました。
私はこれからも、安定性と余裕を担保する投資こそが仕事の価値を最も高めるのだと信じ続けます。
ゲーム用途とAI処理で変わるメモリの見どころ
パソコンをどう使うかによって、必要なメモリの容量がまるで変わってしまうことを、私は身をもって実感しています。
これまでゲームを快適に楽しんできた私ですが、ある時からAIの処理にも挑戦してみようと思い立ちました。
仕事の延長でもあり、趣味の広がりでもあったのです。
そこで初めて「用途が違えば必要な容量も全然変わる」という現実を目の当たりにしました。
今の私がはっきり伝えたいのは、ゲームとAI処理を両立させたいなら、迷わず大きめのメモリを選んだ方が良い、ということです。
最初は32GBあれば十分だとばかり思っていたのです。
ゲーム仲間からも「それだけ積んでおけば安心だよ」と言われていましたし、実際、最新のタイトルを遊ぶ上では確かに不便は感じませんでした。
しかしある週末、私は自宅マシンで大作ゲームを最高画質設定で走らせつつ、裏でAIのテキストモデルを動かしてみたのです。
その時でした。
最初はスムーズに感じていたのに、気づけば動作が重くなり、キーボードを打つ指に対して画面が遅れるような感覚が出始めました。
思わず「あれっ？」と声が漏れました。
SSDも最新規格のM.2を導入していたので安心していたのですが、ファンの回転音と合わせてストレージの書き込みが続く気配がして、落ち着かない空気に変わったのを覚えています。
特に7Bや13Bといった中規模モデルだと顕著で、知らないうちに「パンパン」になってしまうんです。
ゲームのフレームレートが微妙にカクつき始めた瞬間の、あのストレスといったらありません。
それと同時に「あぁ、これが現実なんだ」と深く納得したものです。
その後、64GB構成にアップグレードしたのですが、もう安心感がまるで違います。
ゲームを遊んでも動作の余裕が残っているし、同時にブラウザで情報を拾い、Discordで仲間と話しながらも快適そのもの。
「もう引っかからないな」と肩の力が抜けました。
さらに興味が膨らみ、私は128GBの構成に思い切って投資することにしたのです。
DDR5-5600のメモリを4枚挿すという大きな決断でした。
投資額は確かに軽くはありません。
でも実際に導入してからは、AIの推論処理をGPUとCPUで分けつつ、映像編集も同時に進められるほどの安定感がありました。
まさにその一言です。
思い返せば、かつては「ゲーム用途なら32GBで充分」と豪語していた私がいたのです。
過去の自分に今ならはっきり言えます。
「それは甘い考えだぞ」と。
最近のタイトルは20GBを簡単に超えるメモリを要求してきますし、さらに同時にアプリを立ち上げれば、余裕など吹き飛んでしまいます。
チャットツール、ブラウザ、さらには小型AIウィジェット。
積み重なればすぐにギリギリになるのが現状です。
そう考えると64GBでも用途次第ではぎりぎり。
AIをがっつり回したり、大きなモデルを試したい人なら、やはり128GBに踏み込んだほうが精神的にも健康的だと感じています。
仕事でもこれは同じです。
効率が落ちると気持ちも削がれて、結局のところパフォーマンス全体が下がります。
我慢して使う32GB環境と、ゆとりを持って使う128GB環境。
その差は、数字以上に精神面や満足感に表れます。
間違いなくそう実感しています。
もちろん全員が128GB必要だというわけではありません。
ゲームだけなら確かに32GBで成立します。
ただしAIや重い作業を同時に考えている場合は、最低でも64GB。
さらに長期的に安心して使うなら、128GBが理想です。
私にとっての選択肢は、もう迷うことなく後者です。
ストレスがなくなる。
そう、本当にそう感じます。
結局のところ、余裕を持ったメモリへの投資は後悔しない判断です。
パソコンの前に座った瞬間から「今日はどこまで作業を進められるかな」と前向きに思える。
それが、私にとって最も大きな変化でした。
仕事と遊び、その両方を全力で楽しみたいなら、けちる理由はありません。
むしろ未来への安心を買う。
そんな感覚すらあります。
だから私は胸を張って言えます。
「容量に余裕を持たせること、それが一番大切なポイントですよ」と。
LLM利用に合わせたPCメモリ構成と選び方の具体例
16GBで十分？ 32GBを使ったときの感触
16GBの状態でも最初は問題ないように思えるのですが、長時間利用していると反応が鈍くなり、ある瞬間に動きが止まってしまう。
そのときの苛立ちは、正直なところ仕事どころではなくなるレベルでした。
あの嫌な「強制ストップ感」は二度と味わいたくないものです。
私が自分のノートPC（16GB）で7Bクラスのモデルを試したとき、数分が経つだけで動きが重たくなり、突如として息切れを起こしたようになりました。
まるで会議中に急に発言が詰まる人を見ているかのようで、こちらまで焦ってしまう。
「あぁ、やっぱりこうか」とため息をついたのを今でも覚えています。
一方、32GBを搭載したデスクトップでは全く違いました。
スルスルと流れるような操作感。
これが本来あるべき快適さだと納得しました。
最近のGPUは推論のときに非常に強力な助けになってくれます。
しかしその裏で、思いのほか多くのシステムメモリを使ってしまうのです。
16GBしかないとOSや常駐ソフトだけで頭打ちになり、残りの余裕が消えてしまいます。
そこにモデル実行の負荷が重なると、もう耐えられない。
32GBに変えてみるとまるで詰まっていた管が通ったように、呼吸が楽になったように感じました。
やっと余裕ができたんだな、と自然に思えた瞬間です。
当初の私は、正直「自分の用途なら16GBで足りるはずだ」と高を括っていました。
追加投資なんて無駄だ、とも思っていたのです。
でもある日どうにも我慢できず、思い切ってメモリを32GBに換装しました。
動作が軽やかで、趣味のゲーム配信をしながらモデルを回してもカクつかない。
思わず「こんなに変わるものか」と口に出していました。
感動に近い体験でした。
一言で言えば安心感です。
私はイメージでよく説明するのですが、16GBの環境は100メートル短距離を全力で走るランナーのようです。
最初は勢いがありますが、長続きしない。
一方で32GB環境は長距離を一定のリズムで走るマラソン選手に近い。
淡々としていて地味かもしれませんが、不安なく最後まで進める。
その安定感が仕事に直結するのだと実感しています。
また、ここ最近のニュースや技術記事を眺めると、モデルのメモリ消費はこの1?2年でどんどん増大していることがわかります。
しかもGPU側のメモリだけでなくシステムメモリも要求が高まり続けている。
PCの性能ハードルは確実に一段階上がっています。
この流れは当分止まらないでしょう。
企業や研究機関が使うことを考えれば、なおさら備えを厚くしておく必要があります。
私は仕事の特性上、同時に大量の資料確認や文書作?をこなす場面が多いのですが、その中で処理が滞ることは許されません。
だからこそ最低限ではなく、少し余裕を持たせて環境を整えた方が結果的に効率が良い。
コストを払うなら事前投資で済ませておけば、後々で後悔しないと身に沁みています。
今となっては「もっと早く換装しておけばよかったな」と思わずにはいられません。
実際に体感してみると「快適さ」というのは数字よりもはるかに強く心に残ります。
メモリを増やしたことで動作に無理がなく、アプリを切り替えるときの引っかかりが消えました。
驚くほど気持ちが前向きになり、作業スピードは目に見えて上がりました。
これはグラフやベンチマークでは測りきれない、人間の感覚の部分だと思います。
だから私は強く言いたいのです。
ローカル環境でモデルを真剣に扱おうとする方なら、選ぶのは32GBにすべきです。
16GBでは試しに触って遊ぶ程度なら十分ですが、日常的に仕事で動かしたり、長時間運用したりするなら間違いなく足りません。
特に複数作業を同時に走らせたい方にとって、16GBは常に我慢の連続になるでしょう。
私にとって答えはシンプルでした。
それが最終的に得た実感であり、経験から導いた結論です。
64GB以上を入れる意味が出てくるケース
正直に書きますが、私はローカルで大規模言語モデルを本気で使おうとするなら、少なくとも64GBのメモリは入れておくべきだと思っています。
32GBで試したときとの体感差は、単なる数値以上に仕事や気持ちの余裕に影響しました。
迷うくらいなら64GB以上。
これがいまの私の本音です。
昨年、業務の一環でMistral系の中型モデルを検証したとき、私は2台のマシンを使いました。
そのときの差は衝撃でした。
64GB機は推論中も落ち着いて放置できるレベルで安定していましたが、32GBの方は途中でスワップに入り、操作するたび待たされ、ものすごくイライラするんです。
その苛立ちが作業意欲を削っていく。
納得せざるを得ませんでしたね。
特に30B超のモデルを扱うときは、これはもう明確です。
そのとき64GBでは足りず128GBまで必要になる場面もあります。
その瞬間は悔しいような諦めのような、不思議な気持ちでした。
やってみないと分からない。
机上の知識だけでは到底見抜けない領域でした。
特に精神的にきついのはLoRAの適用やファインチューニング時です。
32GBだと作業が途中で落ちて止まることがある。
数時間かけたタスクがゼロに戻り、「はぁ、またやり直しか」とため息が出たこともありました。
あれは本当に堪える。
逆に64GBを積んでからはタスク中断の不安が大幅に減り、安心して取り組めるようになりました。
失敗への恐怖から解放される、その安心感は何物にも代え難いものです。
もうひとつ実感するのは並列処理のシーンです。
前処理、キャッシュ生成、複数のタスクを同時に走らせるとき、32GBだととにかく待たされる。
そうなると集中が途切れて効率が一気に落ちるんです。
「まだ終わらないのかよ」と独り言を言ったこともあります。
64GBなら違う。
裏で別作業を走らせても余裕があり、その待ち時間自体が消えてしまう。
積み重なると毎日の仕事のストレスが減っていくんですね。
ゲームに例えるなら、レイトレーシング対応の最新ゲームをたった8GBのVRAMで無理やり動かそうとしているのに近いです。
動くことは動くけど、ちょっと動かすだけでカクつく。
あれじゃストレスしか残らない。
研究や開発の現場では、そのストレスが成果に直結してしまいます。
コストも現実問題として無視できません。
GPUが24GB程度しか積めないような環境では、システムメモリが不足を補うので、なおさら効果が数字以上に出る。
だから私は「まず64GB。
その上で余力があれば128GB」と考えるに至りました。
私は結局、自分のメイン機を128GBまで増設しました。
やってみると、誇張でもなんでもなく世界が変わったと感じました。
LoRAを複数同時進行させながら別の処理も進められる。
前処理も並行タスクも一切止まらない。
以前なら「どちらか止めるしかない」と悩んでいた状況が、今ではなくなりました。
作業を環境が邪魔しない自由さ。
あの開放感は想像以上でした。
気持ちまでも軽くなるんです。
じゃあ結局どうすべきか。
シンプルに言えば、もし30Bクラス以上のローカルモデルや本格的なファインチューニングを狙うなら、64GB以上は必須です。
そしてより安定感や余裕を求めるなら128GBです。
私はそれを痛感しました。
やりたいのに環境が壁を作る。
ゲーミングPC おすすめモデル5選
パソコンショップSEVEN ZEFT Z54HS
| 【ZEFT Z54HS スペック】 | |
| CPU | Intel Core Ultra5 245KF 14コア/14スレッド 5.20GHz(ブースト)/4.20GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060Ti (VRAM：8GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Antec P10 FLUX |
| CPUクーラー | 水冷 240mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー ML 240 Core II Black |
| マザーボード | intel B860 チップセット ASRock製 B860M Pro RS WiFi |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (内蔵) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R53FC
力強いパフォーマンス、コンパクトに凝縮。プレミアムゲーミングPCへの入門モデル
バランスの極みを実現、32GBメモリと1TB SSDの速さが光るスペック
スリムで洗猿、省スペースながらもスタイルにこだわったPCケース
最新のRyzen 7パワー、躍動する3Dタスクを前にしても余裕のマシン
| 【ZEFT R53FC スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen7 7800X3D 8コア/16スレッド 5.00GHz(ブースト)/4.20GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060Ti (VRAM：8GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | INWIN A1 PRIME ピンク |
| CPUクーラー | 空冷 DeepCool製 空冷CPUクーラー AK400 |
| マザーボード | AMD B650 チップセット MSI製 B650I EDGE WIFI |
| 電源ユニット | 750W 80Plus GOLD認証 |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT Z54ATC
| 【ZEFT Z54ATC スペック】 | |
| CPU | Intel Core Ultra7 265KF 20コア/20スレッド 5.50GHz(ブースト)/3.90GHz(ベース) |
| グラフィックボード | Radeon RX 7800XT (VRAM：16GB) |
| メモリ | 16GB DDR5 (16GB x1枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Thermaltake Versa H26 |
| CPUクーラー | 水冷 240mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー ML 240 Core II Black |
| マザーボード | intel B860 チップセット ASRock製 B860M Pro RS WiFi |
| 電源ユニット | 750W 80Plus GOLD認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (内蔵) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R57GD
| 【ZEFT R57GD スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen9 7900X 12コア/24スレッド 5.60GHz(ブースト)/4.70GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060 (VRAM：8GB) |
| メモリ | 16GB DDR5 (8GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：7300Gbps/6300Gbps WD製) |
| ケース | CoolerMaster NR200P MAX |
| マザーボード | AMD B650 チップセット MSI製 B650I EDGE WIFI |
| 電源ユニット | 850W 80Plus GOLD認証 |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R61K
| 【ZEFT R61K スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen9 7950X3D 16コア/32スレッド 5.70GHz(ブースト)/4.20GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX5070 (VRAM：12GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：7300Gbps/6300Gbps WD製) |
| ケース | Fractal Design Pop XL Air RGB TG |
| CPUクーラー | 水冷 240mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー ML 240 Core II Black |
| マザーボード | AMD B650 チップセット ASUS製 TUF GAMING B650-PLUS WIFI |
| 電源ユニット | 850W 80Plus GOLD認証 電源ユニット (CWT製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (内蔵) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
MicronやG.Skillなど主要メーカーの製品を見比べる
CPUやGPUはどうしても目立つ存在なので注目が集まりがちですが、最終的にシステム全体の安定性や運用のしやすさを決めるのはメモリなんですよね。
メーカーごとの個性がはっきり出る部品なので、どの会社の製品を選ぶかで使い心地も変わってくる。
私なりに整理すると、Micronは安心と安定、G.Skillは挑戦する楽しさ、そしてSamsungは実績による信頼。
Micronについては、私は長年の経験からかなり信頼しているメーカーです。
特にCrucialシリーズはずば抜けて派手な性能があるわけではないですが、とにかく裏切らない。
あれには本当に救われました。
あの時ほど「動き続けることの価値」を強く感じたことはないですね。
まさに堅実さの代名詞。
これはもう、ひとことで言えばロマンです。
実際、私はDDR5で6000MHzまで安定動作させたとき、スクリーンに映る数字を見て思わず声を上げてしまいました。
「おお、ここまで行くのか」と。
AIの処理は少しの遅延短縮が積み重なって大きな違いになるので、その差が効いてくる場面がある。
もちろんリスクもあります。
設定を間違えれば一気に不安定化し、調整に追われることもある。
まるで博打。
でも、40代になった今もまだ、たまにはそういう賭けに胸が高鳴る自分がいるんです。
そしてSamsung。
これは「説明不要」の一言に尽きるでしょう。
さまざまな現場で見かけるメーカーで、法人系のノートPCやワークステーションで圧倒的な存在感を放っています。
複数の仮想環境を同時に立ち上げようが、落ちる気配すらない。
電源の心許ない出先で安定して動き続けてくれたのは、正直ありがたかったですね。
「ああ、だから企業はSamsungを選ぶのか」と。
信頼の裏付けを目の当たりにした瞬間でした。
さらに注目すべきは、こうしたメーカーをどの国内ショップや大手ブランドが採用しているかという視点です。
たとえばHPは品質基準が厳しく、安定性重視からMicronやSamsungを選ぶ傾向が強い。
対照的にDellは高クロックモデルを搭載することがあり、G.Skillが採用される場面もあります。
それぞれの思想が見えるんですよ。
企業姿勢がそのまま反映されているようで面白いです。
秋葉原の「パソコンショップSEVEN」にも触れておきたい。
ここは本当に独特で、カスタムの自由度や透明性が高いのが特徴です。
型番まで明確に提示してくれるのはもちろんですが、配信者やプロゲーマーとのコラボを通じて現場の声をすばやく商品に反映しています。
私も一度相談をしたことがあり、「この構成でメモリの相性が心配だ」と伝えたら、あっという間に代替案を教えてくれました。
レスポンスが早いというのは、実際に対面しているわけではなくても安心感につながるんですよ。
気づけば「次はここで組みたい」と思わせてくれる対応でした。
40代に入って思うのは、無駄な試行錯誤を避けたいということです。
日々の仕事でPCを道具として使う立場にいると、とにかく安定して稼働するかどうかが重要になる。
だからこそ私はMicronやSamsungを自然と選びがちです。
けれども人間、たまにワクワクを求めたくもなるんですよね。
趣味の延長で性能を突き詰めて試す場面ではG.Skillに手を伸ばしたくなる。
安定と挑戦、そのバランスが日常にも仕事にも通じている気がします。
だから私が強調したいのは、LLM用のマシンを選ぶならメモリ選びに気を抜かないことです。
メーカーの特色を理解して選び、BTOショップの対応力も見極める。
それだけで失敗のリスクは大きく減ります。
派手ではないけれど実務や実験の効率を根本から左右する部品。
メモリはそういう存在です。
最終的にどうするかは個人のスタンス次第ですが、少なくとも私はこう考えています。
「Micronで安心を得るか。
Samsungで信頼を積み重ねるか」。
この三つの軸を意識して選べば、納得のいく買い物ができるはずです。
パソコン選びは単なるスペック比較ではなく、働き方や価値観との対話なんだと思います。
LLM処理でのCPUとメモリのかかわり方
Core Ultraと新しいRyzenでのメモリ設定の違い
これを聞くと「そんなにいるのか」と思う方もいるかもしれませんが、実際に試してみると必要性を体で理解することになります。
これは理論上の数字の話ではなく、それぞれのCPUがどんな思想でメモリを扱っているかの違いによって決まるものです。
私自身、触って使って、ああこれは全然違うなと痛感しました。
最初の数分で差が浮き彫りになってしまうのです。
Core Ultraは特にNPUや内蔵GPUを積極的に使うため、メモリ帯域に十分な余裕がないとすぐに全体が息苦しくなります。
だからこそ高速なDDR5を組み合わせると活きてくる。
私が実際に試した環境では5600MT/sで32GBを積んだときと、4800MT/sで同じ容量のときとで、まるで別物の印象でした。
数字以上に手応えが違って、思わず「お、これは速い」と声が出てしまうレベルです。
机上で性能の差を追うのとはまた別の、分かりやすい肌感覚。
これがIntel系を検討する理由になると思います。
一方でRyzenは振る舞いがまるで違い、どれだけクロックを盛っても性能の伸びには直結しません。
これはInfinity Fabricの挙動やメモリコントローラの設計に理由がありますが、専門用語を抜きにしても触ればすぐに理解できます。
私はかつて50億パラメータのモデルを32GB環境で動かしましたが、ストレージにスワップが走ってしまい、処理がガタガタに遅くなって正直心が折れそうでした。
HDDのアクセス音が急に増えて「これは無理だ」と感じる瞬間。
けれど64GBに拡張してからは一変しました。
あれだけ重かったものが嘘のように快適に動く。
容量の余裕がこれほど効くのかと、全身で理解できましたね。
つまり、Core Ultraはクロックを重視すべきで、Ryzenは容量をケチらず積むべき。
そういう住み分けです。
近年のスマホが画素数競争よりAI処理能力を打ち出すようになった流れに近いですね。
私も、ベンチマークの数値よりも設計全体をどう見るかが大事だと強く思っています。
今後を見据えるなら、メモリとNPUをどこまで効率よくつなげられるかが肝になるでしょう。
もしBIOSレベルでメモリ割り当てを柔軟に最適化できる仕組みが実現すれば、LLMを含むAI処理の効率は飛躍的に上がるはずです。
メーカーがどこまで作り込んでくれるのか、期待せずにはいられません。
正直ワクワクしますね。
では現場感覚としてまとめるとどうか。
Core UltraならDDR5の速いクロックで最低32GBを確保する。
これに尽きます。
机上での計算や理論は大事ですが、いざ自分の手で触ったときの快適さやストレスの少なさこそが、実際の仕事に直結するのです。
私も机上の理屈と実感の乖離に直面して、そこで初めて構成選びの本当の意味を理解しました。
余裕を持たせておくかどうか、それが仕事の効率に直結するんです。
処理が遅くなればイライラしてしまうし、集中も途切れます。
結局は自分の大事な時間を浪費することになる。
だからこそ最初から思い切って十分なメモリを積んでおく。
それだけで安心して作業に没頭できる。
投資なんですよね、これは。
心の安定にも関わるくらい。
「そこまでは要らないのでは」と言う声も聞きます。
ただAI処理に限って言えば、負荷は想像以上で、将来はさらにモデルが巨大化します。
だからこそ、Core Ultraではとりあえず32GB、高速クロックが効いてくる。
Ryzenなら64GB積むことが安心に直結する。
私はそう感じています。
保険の意味も大きいですね。
40代になった今、若い頃に軽視した「安定」と「余裕」の大切さがようやく腑に落ちました。
でも今となっては、毎日の業務をなにごともなく回せること、そのスムーズさにこそ本当の価値があると気付かされます。
疲れた体で作業しているときにパソコンがもたつかない、ただそれだけでどれほど救われるか。
こうした感覚は年齢を重ねて初めてわかるものだと思います。
最後に改めて。
Core Ultraを選ぶなら速いメモリクロックを意識すること。
Ryzenを選ぶなら容量を惜しまないこと。
これが私の実体験から導き出した確かな結論です。
私はそう構成した結果、毎日を気持ちよく過ごせています。
NPUを積んだCPUがLLM処理にどんな影響を与えるか
NPUを積んだCPUが、これからの仕事環境に大きな変化をもたらすと私は実感しています。
長年仕事でパソコンを使い続けてきましたが、正直なところ、ノートPC特有の熱や騒音にはずっと悩まされてきました。
その度に、「もう少し静かな機械はないものか」とつぶやいてきました。
しかし最近、NPUを搭載したCPUを試したとき、その静けさと立ち上がりの速さに心底驚かされました。
まるで空気のように自然に動き出したのです。
GPUは確かに強力で頼りになる存在ですが、力任せの印象があります。
電力を大量に食い、熱を持ち、どうしても長時間の利用で制約が出てしまう。
これまでAIを本格的に扱うには仕方がないと割り切っていましたが、NPUはその考え方を変えてくれました。
仕事に例えるなら、何でも自分で抱え込む社長ではなく、陰で機転を利かせて支える参謀。
社内の空気を変えるタイプですね。
私が最初に魅力を感じたのは、省電力です。
その不安が付きまとい、集中力を欠いてしまうこともしばしばありました。
しかしNPU搭載CPUに変えてからは、同じような作業をしても電池の減り方が目に見えてゆるやか。
たとえば電車移動中にメモをまとめても、残り時間を気にする必要がなくなりました。
この落ち着きは、数字以上の価値を持ちますね。
安心感。
そして静粛性。
以前、重要なプレゼンの最中にファンが全開で回り出し、参加者から「声が聞き取りづらい」と言われたことがありました。
あのときの冷や汗を、今でも鮮明に覚えています。
会議中でも集中でき、周囲に余計な雑音を与えない。
落ち着いた空間を維持できることは、実はとても大きな恩恵だと強く感じています。
もちろん、NPUには限界もあります。
最新の巨大な数十億パラメータのモデルを回すには、今でもGPUが必要です。
これは避けようのない事実。
しかし重要なのは、必要に応じて両者をうまく使い分けることだと思います。
軽い処理や即応性が求められる仕事にはNPU、より重い分析や本格的な学習にはGPU。
このバランスがあってこそ、限られた資源を最大限に引き出せるのです。
私はその感覚を、日常の業務の中で自然に学びました。
どちらが優れているかではなく、どう組み合わせるか。
それがこれからの発想です。
最近、メーカー各社が「AI対応」を前面に打ち出して新しいPCを売り出しています。
その背景には確かにNPUの台頭があります。
軽くて静かで持ち運びに強い。
こんな理想的な条件を兼ね備えたPCは、出張や移動が多い私の働き方にぴったりです。
昔は「GPUなしでは無理だ」と思い込み、重さと発熱に目をつぶって使ってきました。
今振り返ると、それが古い常識だったのだとつくづく思いますね。
むしろ柔軟にNPUとGPUを併用する設計思想こそが、真に実務に役立つAIパソコンの本質なのでしょう。
私はPCを導入するとき、ついスペック表に目が行きがちでした。
CPUのクロック周波数やメモリ容量、GPUの性能指標など、数値ばかりを気にして選んできたのです。
しかし実際にNPUを積んだ機種を使ってみて思ったのは、数字以上に「使いやすさ」「安定感」が重要だということでした。
起動のスピード、電池の持ち、そして余計な雑音がない環境。
スペック表では測れない価値。
私は正直に言います。
「NPUがないモデルは買わない」。
それほどに、この変化は大きいと感じているのです。
数十台近くのPCをビジネス利用のために乗り継いできましたが、今回のNPU搭載は、単なる性能アップではなく使い勝手そのものを変えてしまいました。
それだけで仕事の集中度が全く違います。
これまで当たり前だった不快感が消え、ようやく本来の仕事に全力を注げる状態に近づいた。
そんな実感があるのです。
そして一度この快適さを覚えてしまうと、もう元には戻れません。
静かで速く、省エネルギーで効率的。
この環境を維持できるマシンこそ、これからのビジネスに欠かせない相棒になるでしょう。
私は新しい道具が仕事の環境そのものを変える瞬間を、まさに今、目の前で感じています。
快適さの進化。
結局のところ、NPUとGPUをうまく使い分けられるマシンこそが、これからの働き方の最適解です。
私は40代になり、道具に振り回されるよりも、自分のやるべきことに集中できる環境を何より大事に思うようになりました。
本当にそうなのです。
最新CPU性能一覧
| 型番 | コア数 | スレッド数 | 定格クロック | 最大クロック | Cineスコア Multi |
Cineスコア Single |
公式 URL |
価格com URL |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Core Ultra 9 285K | 24 | 24 | 3.20GHz | 5.70GHz | 43230 | 2437 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 9950X | 16 | 32 | 4.30GHz | 5.70GHz | 42982 | 2243 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 9950X3D | 16 | 32 | 4.30GHz | 5.70GHz | 42009 | 2234 | 公式 | 価格 |
| Core i9-14900K | 24 | 32 | 3.20GHz | 6.00GHz | 41300 | 2331 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 7950X | 16 | 32 | 4.50GHz | 5.70GHz | 38757 | 2054 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 7950X3D | 16 | 32 | 4.20GHz | 5.70GHz | 38681 | 2026 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 7 265K | 20 | 20 | 3.30GHz | 5.50GHz | 37442 | 2329 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 7 265KF | 20 | 20 | 3.30GHz | 5.50GHz | 37442 | 2329 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 9 285 | 24 | 24 | 2.50GHz | 5.60GHz | 35805 | 2172 | 公式 | 価格 |
| Core i7-14700K | 20 | 28 | 3.40GHz | 5.60GHz | 35664 | 2209 | 公式 | 価格 |
| Core i9-14900 | 24 | 32 | 2.00GHz | 5.80GHz | 33907 | 2183 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 9900X | 12 | 24 | 4.40GHz | 5.60GHz | 33045 | 2212 | 公式 | 価格 |
| Core i7-14700 | 20 | 28 | 2.10GHz | 5.40GHz | 32676 | 2078 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 9900X3D | 12 | 24 | 4.40GHz | 5.50GHz | 32565 | 2168 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 9 7900X | 12 | 24 | 4.70GHz | 5.60GHz | 29382 | 2017 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 7 265 | 20 | 20 | 2.40GHz | 5.30GHz | 28665 | 2132 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 7 265F | 20 | 20 | 2.40GHz | 5.30GHz | 28665 | 2132 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 5 245K | 14 | 14 | 3.60GHz | 5.20GHz | 25561 | 0 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 5 245KF | 14 | 14 | 3.60GHz | 5.20GHz | 25561 | 2150 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 7 9700X | 8 | 16 | 3.80GHz | 5.50GHz | 23187 | 2187 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 7 9800X3D | 8 | 16 | 4.70GHz | 5.40GHz | 23175 | 2068 | 公式 | 価格 |
| Core Ultra 5 235 | 14 | 14 | 3.40GHz | 5.00GHz | 20946 | 1838 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 7 7700 | 8 | 16 | 3.80GHz | 5.30GHz | 19590 | 1915 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 7 7800X3D | 8 | 16 | 4.50GHz | 5.40GHz | 17808 | 1795 | 公式 | 価格 |
| Core i5-14400 | 10 | 16 | 2.50GHz | 4.70GHz | 16115 | 1758 | 公式 | 価格 |
| Ryzen 5 7600X | 6 | 12 | 4.70GHz | 5.30GHz | 15354 | 1959 | 公式 | 価格 |
同時処理を走らせたときに効いてくるメモリ帯域の話
同時並行で作業を走らせようとした時、私が強烈に気づかされたのは「メモリ容量だけでは足りない、帯域がものを言う」ということでした。
昔はメモリの数値が大きければ安心だと思い込んでいましたが、いざ実務でLLMの負荷をかけるとCPUが力を持て余してしまい、まるで渋滞した道路に車を置いていかれたように感じたのです。
正直、その瞬間は「なんでだよ」と独り言を漏らしました。
悔しいし、腹立たしい。
その経験を一番鮮明に覚えているのは、4K規模の生成タスクを複数同時に走らせた場面です。
CPUのゲージは高めを指したままなのに、処理の流れは詰まり、ときおり画面が固まって動かない。
ストレージでもクロックでもない原因を探った末に、メモリ転送のボトルネックに突き当たりました。
その時の冷や汗交じりの感覚は忘れられません。
数字のグラフよりも、手が止められてイライラする実感の方が強烈でしたから。
「これか」と膝を打ったあの瞬間、人は納得よりもむしろ驚きに近い感情を抱くものです。
Ryzenを好んで使うのもそのためです。
設計の思想がはっきりしていて、複数処理を回しても落ち着きがある。
プラットフォームを選ぶ時の安心感はそこに宿ります。
数字に表せなくても、やり切っている感触があるんです。
CPUがメモリ待ちで足踏みしている場面は、本当に無駄だとしか言いようがありません。
私も思わず「お前、持て余してるだろ」とぼやいたことが一度や二度ではない。
高クロックのチップを買っても、通り道が狭ければ台無しです。
ストレージの速さが脚光を浴びがちですが、NVMeだGen5だと騒いでもメモリ帯域次第です。
自分の体感が何よりその事実を裏打ちしてくれます。
理論図を眺めるより身体に響く。
最近はクラウド事例でも帯域確保の重要性が前面に押し出されています。
私はそのトレンドを読むたびに、自分の部屋のPC設計にも置き換えています。
GPUとCPUの間で同時に大量データが飛び交う時代、自作であればなおのこと帯域設計が肝です。
PCの箱を開けて、自分の選択を一から確認したこともありました。
あれは夜中にひとりで考え込み、背中に嫌な汗をかいた時間です。
そしてDDR5メモリを2枚以上で走らせる構成が必須です。
この二つで処理の引っかかりはずいぶん軽減します。
容量を追いかけるよりも道幅を広げること、これがCPUの進化に見合った選択です。
自分で構成を組み直した後、以前は何度も作業が中断していたタスクがスムーズに終わるようになりました。
結果に素直に驚き、「やって良かった」と心底思いました。
昔を振り返れば、私はクロック、コア数、容量という数値ばかりを眺めていました。
大きいほど速いと単純に信じ込んでいたのです。
20代や30代の頃ならそれでも良かったかもしれませんが、40代になり業務時間が分単位で効率に跳ね返る状況では、それでは足りない。
細かい設計が差を広げ、無駄に失った時間が成果を直撃します。
昔の自分に会えるなら言ってやりたい。
「帯域を軽んじるなよ」と。
だから今、環境設計の相談を受ける時、私は迷わず助言します。
容量はもちろん必要ですが、それ以上に帯域を確保してください。
中断せず最後まで処理を走らせ続けられること、それこそが成果に直結します。
企業の現場で投資する時間は限られているからこそ、帯域への投資は数字以上の意味を持ちます。
高性能を誇るためではなく、効率という地道な武器を持つためです。
そこにこそ仕事人としての実感が宿るのだと信じています。
結局のところ、私が強調したいのは一点です。
投資するなら、そこです。
悔しい失敗も、嬉しい成功体験も、全てがその確信を裏づけています。
無駄のない構成。
納得の設計。
そう思えるまでに、私は十数年の遠回りをしました。
今は胸を張って、帯域を重視した選択に自信を持てます。
番号やスペック比較の向こうに、本当に大事な「速度を支える仕組み」がある。
その本質をようやく掴めた気がします。
AI処理用PCを組むときに気をつけたい周辺パーツ
PCIe Gen5 SSDとメモリ容量を組み合わせたときの効果
最初はメモリを増やせばすべて解決するだろうと安易に考えていたのですが、実際に動かしてみるとそうではなかったのです。
細いボトルネックが思いがけない場所で顔を出す。
特にSSDの速度が足を引っ張る場面は想像以上に多く、そこで大きく環境の快適さが左右されました。
だから今では、私は高速SSDと大容量メモリをワンセットで考えるようにしています。
私の体験談を少し詳しくお話しします。
最初に構築した環境は、64GBのメモリとGen4 SSDでした。
そのときは「これで充分だろう」と正直高を括っていました。
しかし、いざ立ち上げて使い始めると、初回起動時やキャッシュを処理するときに妙な間延び感があり、キーボードを叩くと次の反応がワンテンポ遅れてやってくるのです。
わずかな遅れなのに、繰り返されると驚くほど気になってしまう。
小さな苛立ちが積もる感覚でした。
そこでSSDをGen5に切り替えてみたところ、環境は一変しました。
起動待ちがぐっと短くなり、レスポンスのもたつきが解消されていく。
正直そのときは「なんだこれ？」と声が出てしまいました。
性能とは結局、体感の快適さがすべてだと思い知らされたのです。
さらに印象的だったのは、GPUへのデータ転送が滑らかに変わったことです。
Gen4環境ではところどころで詰まるような段差がありました。
それがGen5にすると不思議なほどスムーズに流れていく。
測定値では劇的な差に見えなくても、人間が仕事道具として触る感覚はまったく変わる。
この「使っていてストレスを感じない安心感」が、日々の生産性に直結するのだと痛感しました。
やはり道具はきちんと動いてこそ意味があるんです。
ここで強調したいのは、SSD単独では魔法のように環境改善ができるわけではなく、メモリと組み合わせてこそ力を発揮するという点です。
128GB以上のメモリがあっても、ストレージがGen4のままならCPUやGPUが処理待ちを強いられてしまい、本来の力を出し切れない。
私自身も、この「片方だけでは意味がない」という教訓を何度も環境構築の中で痛感しました。
つまり、メモリとストレージをどうペアで揃えるかが肝心なのです。
だから、私はこの点に徹底的にこだわることにしています。
そして別の課題もありました。
それは発熱です。
私はSamsung製のGen5 SSDを導入しましたが、まさかこれほど熱を持つとは思っていませんでした。
正直、最初は「SSDなんてそんなに熱は出ないだろ」と軽く見ていたくらいです。
ところが実際は長時間動かすと触れないほどに温度が上がり、安定性すら不安定になることが判明しました。
結果として大きなヒートシンクを装着するしかなかった。
そこで学んだのは、高性能部品は必ず熱対策まで含めて考えなければ真の力を出せないということです。
CPUでもGPUでも同じで、発熱を軽んじるとすぐ足を引っ張られる。
それを身をもって理解しました。
現実的にはどう構成するのが安心か。
もし余裕があるなら128GBメモリとGen5 SSDの環境です。
このセットなら大規模モデルも安心して回せます。
メモリだけ増やしても駄目、SSDだけ高性能でも駄目。
この二つはいつもペアでなければ大きな意味を持たないのです。
中途半端に構築すれば、結局は作業中の小さな苛立ちが積み重なるだけ。
静かな決意です。
もちろん最新技術を導入するのはコストの覚悟を伴います。
正直、価格を見て「少しやりすぎかもしれない」と思った瞬間もありました。
それでも私は投資を選びました。
なぜなら毎日の数十分、数時間の短縮やストレス軽減が、長期的に見れば圧倒的なリターンになると信じているからです。
今回も間違いなくそのパターンでした。
技術の進化をこうして肌で味わえること自体が、一人のビジネスパーソンとして大きな楽しみでもあります。
私自身、導入前後で作業効率や精神的余裕は段違いに改善しました。
AI処理は単なる計算能力がすべてに見えますが、実際にはI/Oやメモリを安定して支える基盤があるかどうかで成果は決まります。
だからSSDとメモリのバランス調整が核心なのです。
机上の理屈ではなく、自分で試してみて初めて納得できる。
私はその経験を経て、今では胸を張ってそう言えます。
そのわずかな遅れを減らす工夫こそが大きな成果につながる。
だから私はこれからも、環境を整えるための投資を惜しまないつもりです。
SSD規格一覧
| ストレージ規格 | 最大速度MBs | 接続方法 | URL_価格 |
|---|---|---|---|
| SSD nVMe Gen5 | 16000 | m.2 SSDスロット | 価格 |
| SSD nVMe Gen4 | 8000 | m.2 SSDスロット | 価格 |
| SSD nVMe Gen3 | 4000 | m.2 SSDスロット | 価格 |
| SSD SATA3 | 600 | SATAケーブル | 価格 |
| HDD SATA3 | 200 | SATAケーブル | 価格 |
ゲーミングPC おすすめモデル5選
パソコンショップSEVEN ZEFT R59A
| 【ZEFT R59A スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen7 9700X 8コア/16スレッド 5.50GHz(ブースト)/3.80GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060 (VRAM：8GB) |
| メモリ | 16GB DDR5 (16GB x1枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Thermaltake Versa H26 |
| CPUクーラー | 空冷 DeepCool製 空冷CPUクーラー AK400 |
| マザーボード | AMD B650 チップセット MSI製 PRO B650M-A WIFI |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (内蔵) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN EFFA G08E
| 【EFFA G08E スペック】 | |
| CPU | Intel Core i7 14700KF 20コア/28スレッド 5.50GHz(ブースト)/3.40GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX5080 (VRAM：16GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 2TB (m.2 nVMe READ/WRITE：7400Gbps/7000Gbps Crucial製) SSD SSD 2TB (m.2 nVMe READ/WRITE：7400Gbps/7000Gbps Crucial製) |
| ケース | Fractal Design Pop XL Air RGB TG |
| CPUクーラー | 水冷 240mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー ML 240 Core II Black |
| マザーボード | intel B760 チップセット ASRock製 B760M Pro RS WiFi |
| 電源ユニット | 1000W 80Plus GOLD認証 電源ユニット (FSP製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (内蔵) |
| OS | Microsoft Windows 11 Pro |
パソコンショップSEVEN ZEFT R60CL
| 【ZEFT R60CL スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen7 9700X 8コア/16スレッド 5.50GHz(ブースト)/3.80GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX5070Ti (VRAM：16GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Fractal Design Pop XL Air RGB TG |
| CPUクーラー | 水冷 240mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー ML 240 Core II Black |
| マザーボード | AMD B850 チップセット ASRock製 B850M Pro-A WiFi |
| 電源ユニット | 850W 80Plus GOLD認証 電源ユニット (CWT製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (内蔵) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT Z54B
| 【ZEFT Z54B スペック】 | |
| CPU | Intel Core Ultra5 245KF 14コア/14スレッド 5.20GHz(ブースト)/4.20GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060 (VRAM：8GB) |
| メモリ | 16GB DDR5 (16GB x1枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Antec P20C ブラック |
| CPUクーラー | 空冷 DeepCool製 空冷CPUクーラー AK400 |
| マザーボード | intel B860 チップセット ASRock製 B860M Pro RS WiFi |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R60CYA
| 【ZEFT R60CYA スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen7 9800X3D 8コア/16スレッド 5.20GHz(ブースト)/4.70GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX5070Ti (VRAM：16GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 2TB (m.2 nVMe READ/WRITE：7400Gbps/7000Gbps Crucial製) SSD SSD 2TB (m.2 nVMe READ/WRITE：7400Gbps/7000Gbps Crucial製) |
| ケース | NZXT H9 Elite ホワイト |
| CPUクーラー | 水冷 360mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー 360L CORE ARGB |
| マザーボード | AMD B650 チップセット ASUS製 TUF GAMING B650-PLUS WIFI |
| 電源ユニット | 1000W 80Plus GOLD認証 電源ユニット (FSP製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
GPUに頼らないLLM処理ならではの独特なポイント
GPUを使わずに大規模言語モデルを動かすときに一番大事になるのは、やはりメモリの性能です。
CPUというのはGPUと比べると演算の勢いではどうしても劣ります。
しかし、だからこそデータをどれだけ素早く送り込んでやれるかがすべてを左右するのです。
正直に言うと、こんなに違うものかと驚きました。
あるとき思い切ってDDR5-5600のメモリに入れ替えてみたのですが、その瞬間から一部の処理が目に見えて滑らかになりました。
シンプルな操作に対して「なんだ、これだけで変わるのか」と少し肩の力が抜けるような、そんな感覚でした。
数字上では小さな差しかないはずなのに、体感はまるで別物。
人間の体って、小さな生活習慣ひとつで調子が変わるようなものですが、それに近いと思います。
CPU処理とGPU処理の違いを例えると、まるで文章を打ち込むペースの違いに似ています。
GPUは怒涛のように一気に文章を出してきます。
それに対して、CPUは一行ずつじっくり書いていく感じです。
黙々と積み重なっていく文字列を見ていると、まるで自分が深夜に机に向かって原稿を綴っているようで、不思議な親近感を覚えました。
こんな風に「ゆっくりだけど確かに進んでいる」と肌で感じさせられるところに、人間味を見出してしまうくらいです。
一方で、当然わかりやすい弱点もあります。
GPUと比べればCPUは処理ユニットの規模も数もずっと小さいです。
そのせいで、メモリの性能差がもろに現れてしまいます。
特に30GBを超えるような大規模モデルを載せると、あっという間に息切れ状態。
あの瞬間のストレスは本当に強烈です。
だからこそ私は「最初から大容量で速いメモリを積む」ことを身をもって重要だと学びました。
ここは絶対にケチってはいけない部分です。
実際、去年私は128GBという大容量メモリを搭載したRyzen16コアの環境を試してみました。
GPUなしで、本当にやれるのか半信半疑でしたが、中規模のモデルであれば意外なほどスムーズに動作しました。
立ち上がりこそ少し待たされましたが、一度走り始めれば快適そのもの。
深夜の作業のときにファンが唸らないあの快適さは、思い出すと今でもふっと笑みがこぼれるほどです。
静けさ。
今までGPUを積んだマシンでは、発熱と電力消費の大きさにいつも振り回されていました。
特に夏場の蒸し暑い部屋で、背後のファンが全力で回り続けるあの環境では、どうも集中力が散ってしまうのです。
対してCPU中心だと冷却が楽で、部屋全体が落ち着いた空気に包まれる。
作業の効率以上に、心が安らぐ。
そんな効果がはっきりあると実感しました。
そして見えてくる未来もあります。
AppleのMシリーズのように、CPUとメモリを一体設計して効率的に動かす流れが進めば、「GPUを使わずにやる」という方法が今よりずっと自然な選択肢になっていくのではないか。
それを考えると、今この時点でCPUで挑戦するのは決して無駄ではなく、むしろ時代に合った準備のひとつだと強く思うのです。
なぜならCPUだけで運用してみると、「まだ改善の余地がこんなにあるのか」と感じさせられるほど発見が多いからです。
何度も試すたびに、新しい工夫を思いつく。
制約の中で活路を探すのは面白い作業ですし、それがまた自分の力になっている感覚があります。
人に言いたいのは、難しいことを考えすぎないほうがいいということです。
最も大切なのはシンプルな方針に従うことです。
つまり、迷わず大容量で高クロックのメモリを確保すること。
それだけでCPUはずっと伸びやかに働いてくれますし、GPUがなくても胸を張ってやっていける。
経験から強く言えるのは、この一点につきます。
私もここに行き着くまで何度も失敗しました。
小さな改善で何とかしようとした時期もありましたが、結局遠回りでした。
今振り返れば笑ってしまうほど単純なことに最初から気づけば良かったと思います。
とはいえ、その遠回りがあったからこそ自分の中に確信が生まれたのだと感じてもいます。
案ずるより産むが易し。
まさにその通り。
悩むより試してみる。
結局それが一番だと、私は今胸を張って言えます。
最新グラフィックボード(VGA)性能一覧
| GPU型番 | VRAM | 3DMarkスコア TimeSpy |
3DMarkスコア FireStrike |
TGP | 公式 URL |
価格com URL |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GeForce RTX 5090 | 32GB | 48879 | 100725 | 575W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 5080 | 16GB | 32275 | 77147 | 360W | 公式 | 価格 |
| Radeon RX 9070 XT | 16GB | 30269 | 65968 | 304W | 公式 | 価格 |
| Radeon RX 7900 XTX | 24GB | 30192 | 72554 | 355W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16GB | 27268 | 68111 | 300W | 公式 | 価格 |
| Radeon RX 9070 | 16GB | 26609 | 59524 | 220W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 5070 | 12GB | 22035 | 56127 | 250W | 公式 | 価格 |
| Radeon RX 7800 XT | 16GB | 19996 | 49884 | 263W | 公式 | 価格 |
| Radeon RX 9060 XT 16GB | 16GB | 16625 | 38905 | 145W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16GB | 16056 | 37747 | 180W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 5060 Ti 8GB | 8GB | 15918 | 37526 | 180W | 公式 | 価格 |
| Arc B580 | 12GB | 14696 | 34506 | 190W | 公式 | 価格 |
| Arc B570 | 10GB | 13796 | 30493 | 150W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 5060 | 8GB | 13254 | 31977 | 145W | 公式 | 価格 |
| Radeon RX 7600 | 8GB | 10864 | 31366 | 165W | 公式 | 価格 |
| GeForce RTX 4060 | 8GB | 10692 | 28246 | 115W | 公式 | 価格 |
発熱を抑えるためにクーラーやケースを選ぶ重要性
ローカル環境でAIを動かすことを考えると、避けて通れないのが冷却の問題です。
高性能なGPUやCPUほど熱を持ちやすく、その熱を処理できなければ性能は落ち、安定性も損なわれてしまいます。
さらに部品の寿命さえ削る可能性があり、結果として無駄な出費や精神的な疲労を背負い込むことになります。
だからこそ、私は冷却性能を最優先に考えるべきだと思うのです。
AIを本気で使うなら、冷却軽視はあり得ない。
特に複数枚のGPUを載せるような環境では、ケースのエアフロー設計が勝負を分けます。
新しいグラフィックカードは消費電力も大きく、発熱量も桁違いに多い。
だからこそ、冷たい空気をうまく呼び込みつつ内部で発生した熱を確実に排気できる仕組みを整える必要があります。
もしこれが不十分なら、いくら高価なパーツを揃えても宝の持ち腐れです。
ファンが全力で回って爆音を響かせ、耳障りな環境で仕事をする羽目になる。
静かさを保てず集中力が削れていくのは、想像以上にきついものなんです。
私自身の体験で言えば、以前は簡易水冷を選んでいました。
性能自体には満足していたのですが、長時間使っているとポンプ音がどうしても気になってしまったんです。
そこで思い切って大型の空冷に切り替えてみたら、まるで別世界でした。
最新の空冷クーラーは放熱フィンの設計やファンの仕組みが本当に緻密で、音も静かに抑えられている。
長時間稼働させても安定して冷え、ほとんど耳障りな音がない。
あの時の解放感はいまだに忘れられません。
ここ数年、ゲーミング需要の後押しでケースの冷却性能は格段に良くなりました。
標準で高性能なファンが備わり、内部を循環する空気の流れもスムーズに計算されている。
さらに掃除しやすいフィルターが用意されるようになったおかげで、埃によるトラブルとも縁遠くなりました。
以前は取り外しが大変で、結局掃除を先延ばしにして冷却性能を落とすことも多々ありましたが、今では数分で手入れが終わります。
小さな改良の積み重ねに、使う側としては本当に助けられますね。
GPUの性能ばかりに目を向け、冷却は二の次。
けれども数々の失敗を経て、今は真逆の考えを持っています。
いくら高級なGPUを積んでいても、熱がこもれば性能は伸びないどころか、作業環境そのものが悪化する。
耳障りな音が絶えず響く職場で長時間集中できる人間なんて、そうそういないのです。
これは投資と呼ぶにふさわしい選択です。
作業環境の快適さはただの贅沢ではなく、生産性に直結するものです。
発熱と騒音に悩まされれば、作業スピードは落ちて誤判断も増える。
一方で、静かで安定したPC環境であれば時間を忘れて作業に没頭でき、結果として高品質な成果を生み出せます。
これは日々の積み重ねの違いが大きく差になって表れる部分でしょう。
私はこの数年でつくづく思いました。
冷却は裏方ではない。
むしろ効率的に働き抜くための土台なんだと。
だから私は自信を持って言います。
ローカルでAIを安定稼働させたいなら、大型の空冷クーラーと考え抜かれたエアフローを備えたケース。
この組み合わせが最も現実的で安心できる選択だと。
水冷が不要というつもりはありませんが、扱いやすさ・故障リスク・長期運用の観点から空冷の安心感は非常に大きいのです。
最小の手間で最大の安定を提供してくれる仕組み、それが空冷です。
静音性。
この要素が快適な仕事環境を決める大きな鍵になります。
雑音の少ない空間で集中して夜通しAI処理を任せられる。
そのありがたさは日々の積み重ねで実感します。
その安定感があるからこそ、私は心置きなくパソコンを動かし続けられる。
安心して次の朝を迎えられるのです。
最終的に学んだのは、冷却を甘く見てはいけないということでした。
部品を守り、自分の集中力を守り、そして成果の質を守る。
それを可能にするのが静かで確かな空冷と、賢く設計されたケース。
AIを仕事に生かしたいなら、この基盤を欠かすことはできないと私は考えています。
冷却は、仕事を支える武器。
そのことを身をもって理解しました。
AI向けPCのメモリ選びでよく出る疑問
学習時と推論時ではどちらがメモリを多く消費する？
学習と推論で必要になるメモリの量を比べると、実のところ大きな差があります。
負荷が格段に大きいのはやはり学習のときです。
しかし学習となると、パラメータ更新の処理が一斉に走っていくため、準備不足ではどうにもならないほどメモリを消費します。
こればかりは頭で理解するのと実際に体験するのとではまったく違います。
私は数年前、好奇心に駆られて自宅環境で大規模モデルをフルスクラッチで学習させようと無茶をしたことがあります。
分かってはいたけれどメモリもGPUも不足していて、それでもNVMeを増設し、キャッシュやI/Oを工夫して何とかならないかと頑張ってみました。
しかし、途中からPCは耐えきれずにスワップを繰り返し、画面は固まりっぱなし。
あのとき本当に痛感しました。
あぁこれは家庭用のレベルでできる世界じゃないな、と。
悔しさの残る失敗でした。
推論になるとまるで事情が違います。
モデルをロードして応答を返すだけですから、使われるリソースは比較的シンプルです。
16GBでも条件によっては動きますし、32GBあればだいぶ快適に扱える。
学習時のようにCPUのRAMまで食い尽くされるようなことは少なく、GPUメモリの要求も格段に軽いのです。
つまり推論は現実的。
やればできる。
それにしても、学習時のメモリ使用量は本当に桁違いです。
GPUもCPUもあっという間に限界に達します。
64GBでも不足と感じ、128GB積んでも厳しい場面が珍しくない。
膨大なパラメータを展開し、勾配を逐次計算し、そのうえで巨大なバッチを保持する。
そうした処理の繰り返しで、システム資源を瞬く間に使い潰していきます。
個人で挑むには無理があると身をもって分かりました。
私が関わる仕事仲間との会話でもよく出てくるのが「学習するなら研究機関レベルだろうな」という言葉です。
推論環境を安定させる方に優先的にリソースを使った方が、結局はユーザー体験を高められるし、コストも抑えられる。
現実的ですよね。
電気代ひとつ考えても馬鹿にならない。
GPUを何日も回し続けることの意味を冷静に考えてみれば、投資対効果はとても割が合いません。
私もそうやって痛い目を見て、ようやく腹に落ちました。
正直に言えば、学習は夢があります。
わずかながらでも自分の手でモデルを鍛えてみたい、と憧れはあるんです。
でも現実的に突き詰めると、手が届かない。
むしろ私が今欲しいのは滑らかな推論環境です。
レスポンスが早く、生成に時間を取られない。
それだけでAIとの付き合いはずっとストレスフリーになるのです。
必要なのはリソースの工夫。
例えば32GB以上のRAMを確保し、GPUとI/Oのバランスを整える。
そこをきちんと準備すれば、自宅にある機材でも十分に力強く動いてくれます。
安心感が違います。
振り返ってみると、自宅で128GBまで積んで挑んだあの失敗も無駄ではありませんでした。
どれほど資源を投じても学習には及ばないという現実を突きつけられて、かえって推論環境の改善を目指すべきだという視点に気づかされたのです。
確かに挫けましたが、その経験が今の私に役立っていると考えると意味があったと思える。
研究の現場でクラスタを束ねられるなら話は別です。
ただ、私のようにビジネスの合間に自宅やオフィスでAIを使いたい一般的なユーザーにとっては、学習に手を出す価値はほとんどない。
効率面も費用面も合わない。
むしろ推論にこそ集中するべきなのです。
結局、私が強く伝えたいのはここです。
ローカルでLLMを活用するなら、推論を前提に設計することが現実的な最良の方法だということ。
学習に必要な資源との比較は本質的に無意味で、コストや電力、時間を考えても割に合わない。
だから、推論に適したメモリを優先的に揃え、必要なハードを整えること。
それが私たちの現実的な生きる道なのです。
要はこういうことです。
推論は現実。
32GBと64GBで分かる体感的な違いはあるのか
私が色々と試してきた結論を一言で言えば、AIモデルをローカルで快適に動かすためには64GBが安心できる水準だということです。
32GBでも動かせなくはないのですが、同時に複数の作業を進めるとなるとどうしても限界が見える瞬間があり、その小さなストレスが日々積み重なっていくのです。
仕事でも趣味でも、流れを止められることほど不快なことはない、と痛感しました。
最初に32GBの環境を組んだときは、「まあ、どうにかなるだろう」と思っていました。
ところがいざブラウザで複数のタブを立ち上げ、さらにエディタや資料を並行して開くと、急に反応が鈍り始める。
クリックするたびに切り替えの遅延が気になって、知らないうちに作業効率が目に見えて落ちていたのです。
ストレスが積もる瞬間。
これが現実です。
その点64GBに切り替えてからは、まったく別物のように環境が変わりました。
ブラウザを大量に開きっぱなしにしたままでもVS Codeでコードを編集でき、そこにAI推論を重ねても、不思議なほど安心感があります。
この感覚は数字だけでは表現できません。
そして一度この安定感を経験してしまうと、もう32GBには戻りづらい。
私も夜に趣味で動画を編集しながら、その場で思いついたアイデアを試したいことがよくあるのですが、32GB環境だと「試そう」と思った瞬間にカクついて諦めてしまう場面が何度もありました。
作りたいときに作れない、試したいときに試せない。
思考の流れを断ち切られるあのもどかしさは、想像以上に大きな損失でした。
そして、集中を切らさずに取り組み続けられる。
その心地よさは、実際に体験して初めて分かるものでした。
面白いのは最近のノートPCメーカーが「最大64GB対応」を前面にアピールしている点です。
しかし実際に触ってみると、その恩恵が手に取るように分かる。
今後の使い方を考えると決して過剰ではなく、むしろ「必要だからこそ搭載されるスペック」なんだと理解しました。
私はこれまでCPUやGPUばかりに注目してきました。
そのせいで、いざアプリがクラッシュしたり動作が遅くなったりするたびに「ボトルネックはここじゃなかったか…」と悔しい思いをしてきた経験があります。
まるで高性能なエンジンを積んだ車に小さな燃料タンクを載せているようなもの。
理論上は速いのに、いざ走り出すとすぐ止まってしまう。
そう例えるとわかりやすいと思います。
だから私は今、ローカル環境で本格的にAIを動かすなら32GBは足りないと考えています。
もちろんコスト的には64GBは負担が大きい。
買う瞬間には正直迷いが生まれる。
けれども長期的に見れば、時間を削られ続けるストレスの方がずっと高くつくはずです。
それなら初めから64GBを選んでおく方が合理的で、精神的にも健康ですらある、と私は思っています。
実際64GBにしたことで、私の生活リズムすら変わりました。
例えば仕事の合間の短い休憩時間でも、ちょっとしたアイデアを試せるようになった。
夕飯後にニュースを流しながら、裏で軽い検証を走らせてみる。
以前なら「どうせ重くて時間を取られる」と避けていた小さな行動が、今は無理なくできる。
それが積み重なると、思っていた以上に大きな広がりを生むのです。
人生のリズムまで変わる。
40代になって強く思うのは、待たされる時間の重さです。
だから「効率化」という言葉が、ただ生産性を高めるだけでなく、人生の質を上げるためのキーワードに変わってきたのです。
64GBに換えてから生まれた余裕が、私自身の心のあり方すら変えました。
私ははっきりとこう考えます。
AIをローカルで安心して動かすなら64GBを選ぶべきです。
32GBでできることはあるけれど、それは本当の意味で快適ではない。
妥協でしかないのです。
投資するかどうかは人それぞれですが、余裕を買った人から順に確実に成果が上がっていく。
そして今の私にとって必要なのはその余裕です。
安心。
深呼吸できる作業環境。
その価値を理解しているからこそ、私は迷わず64GBを選びました。
ゲーミングPC おすすめモデル5選
パソコンショップSEVEN ZEFT Z55F
| 【ZEFT Z55F スペック】 | |
| CPU | Intel Core Ultra5 235 14コア/14スレッド 5.00GHz(ブースト)/3.40GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060Ti (VRAM：8GB) |
| メモリ | 16GB DDR5 (8GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | DeepCool CH510 ホワイト |
| マザーボード | intel B860 チップセット ASRock製 B860M Pro RS WiFi |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R60BB
| 【ZEFT R60BB スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen7 9800X3D 8コア/16スレッド 5.20GHz(ブースト)/4.70GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060 (VRAM：8GB) |
| メモリ | 16GB DDR5 (8GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | CoolerMaster HAF 700 EVO 特別仕様 |
| CPUクーラー | 空冷 DeepCool製 空冷CPUクーラー AK400 |
| マザーボード | AMD B650 チップセット ASUS製 TUF GAMING B650-PLUS WIFI |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT Z52H
| 【ZEFT Z52H スペック】 | |
| CPU | Intel Core i5 14400F 10コア/16スレッド 4.70GHz(ブースト)/2.50GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060Ti (VRAM：8GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Thermaltake S100 TG |
| マザーボード | intel B760 チップセット ASRock製 B760M Pro RS WiFi |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R59AO
| 【ZEFT R59AO スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen7 9700X 8コア/16スレッド 5.50GHz(ブースト)/3.80GHz(ベース) |
| グラフィックボード | GeForce RTX4060 (VRAM：8GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | Antec P20C ブラック |
| CPUクーラー | 空冷 DeepCool製 空冷CPUクーラー AK400 |
| マザーボード | AMD X870 チップセット ASRock製 X870 Steel Legend WiFi |
| 電源ユニット | 650W 80Plus BRONZE認証 電源ユニット (Silverstone製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
パソコンショップSEVEN ZEFT R60BW
| 【ZEFT R60BW スペック】 | |
| CPU | AMD Ryzen9 9950X 16コア/32スレッド 5.70GHz(ブースト)/4.30GHz(ベース) |
| グラフィックボード | Radeon RX 7800XT (VRAM：16GB) |
| メモリ | 32GB DDR5 (16GB x2枚 Micron製) |
| ストレージ | SSD 1TB (m.2 nVMe READ/WRITE：5150Gbps/4900Gbps WD製) |
| ケース | LianLi O11D EVO RGB Black 特別仕様 |
| CPUクーラー | 水冷 360mmラジエータ CoolerMaster製 水冷CPUクーラー 360L CORE ARGB |
| マザーボード | AMD B650 チップセット ASUS製 TUF GAMING B650-PLUS WIFI |
| 電源ユニット | 850W 80Plus GOLD認証 電源ユニット (CWT製) |
| 無線LAN | Wi-Fi 6E (IEEE802.11ax/11ad/11ac/11n/11a/11g/11b) |
| BlueTooth | BlueTooth 5 |
| 光学式ドライブ | DVDスーパーマルチドライブ (外付け) |
| OS | Microsoft Windows 11 Home |
将来を見越した増設は今やっておくべきか
私は何度も機材のアップグレードで後悔をしてきましたが、特にメモリについては早めに決断しておいた方が確実に安心できると感じます。
というのも、後から増設しようとすればするほど価格は読みづらく動きますし、同じモデルを揃えたくても市場から消えてしまう場合があるからです。
これは過去に私が痛感したことでもあり、ようやくの思いで購入したメモリが生産終了しており、仕方なく仕様の異なる後継品を選ばざるを得なかった時には「なぜもっと早く対応しなかったのか」と強く歯がゆさを覚えました。
しかもその後継品は性能こそ問題なかったのですが、発熱の特性が異なり、結局冷却環境まで見直す羽目になったのです。
想定外の追加コストと手間。
これは本当にきつかった。
私自身、64GB搭載時には「これだけあれば十分だろう」と思っていましたが、実際に128GBにしたらパフォーマンスは体感レベルで一変しました。
あの騒音の中で集中するのは本当にしんどいんですよ。
スワップ処理でSSDに負担がかかり、保存寿命を縮めてしまうこともありました。
そんな状況では精神的にも疲弊してしまう。
正直、「なんでこんなことに」と机に突っ伏したこともあります。
だからこそ動作環境を見てから慌てるより、先回りしてメモリに余裕を持たせておくことが、最終的には一番ストレスが少ない。
これは自らの経験に根差した実感です。
私も昔はそう思っていました。
ですがPCパーツの市場は本当に不安定で、半導体市況の波に翻弄され価格は容赦なく変動します。
つい先週まで安価で出回っていたものが、翌月には倍近い値段になっているなんて当たり前です。
さらに需要が集中すれば一瞬で在庫が消えてしまう。
気づけば「欲しい時には手に入らない」という状況に陥る。
その悔しさを知っているからこそ、今のうちに行動することを強く勧めたいのです。
AIモデルの進化スピードを無視してはいけません。
推論だけでも手一杯なのに、微調整まで進めると一気に環境が逼迫し、数十GB単位の追加リソースが必要になるのは珍しくありません。
もしその時に手元の環境に余力がないと、実験を始める前にエラーで蹴られる。
せっかくの学習や試行の意欲が消えてしまう。
こんな無駄はありませんよね。
先に投資しておけば、やりたい時に迷いなく動かせる。
私は「迷う前に積んでおく方が健全だ」と心の底から思っています。
もう一つ大事なのは、その後の資産価値です。
数年後にPCを売却や下取りに出す場合、メモリ容量が多いマシンは明らかに評価が高くなります。
同じ世代のCPUでも、メモリが少ない構成は「古臭い」とすぐ判断されがちで、値段がつかないどころか引き取りすら渋られることもある。
私は実際に、同カテゴリのPCを複数査定に出したとき、メモリ容量の差だけで買取金額が2万円以上も違ったケースを経験しました。
その落差は想像以上にショックです。
未来の自分を守る意味でも、メモリ増設は単なる贅沢ではなく自己防衛に近いと考えています。
それでも「それなら今困っているわけじゃないし、支障がなければ現状維持でいい」と思う方も多数いると思います。
たしかに短期的には支障がないでしょう。
ですが、突発的な案件や顧客からの要望で急にAIを動かさざるを得ない場面は確実に出てきます。
その際、「今の環境では動かせません」と言うしかない素直さが、結果的に機会損失を招くのです。
私は営業現場でも開発現場でも、それが積み重なって悔しい思いをする人を何度も見てきました。
だから環境の余裕はビジネスそのものを支えるインフラなんです。
財布への痛みを気にするのも当然です。
私も増設の決断をしたとき、正直に言えば「高いな」「今じゃなくてもいいか」と迷いました。
しかし視点を長期に変え、将来必ず役に立つ投資だと腹を括ると、不思議と気持ちが軽くなるのです。
結局、道具に投じた費用は次第に成果として返ってくる。
その実感を私自身が味わってきました。
だから結局の答えは一つです。
もし少しでもローカル環境でLLMを動かす未来を考えているなら、今この瞬間に増設を決めるべきです。
価格は日々動き、部品は気づけば消え、チャンスは二度と戻らない。
私はそういう痛い経験を繰り返してきたから胸を張って言えます。
動くなら今しかない、と。
安心感。
――ここでようやく「やってよかった」と心から思えるわけです。
