AIを使うのに、なぜスペックの高いPCがいいのか

AIの話になると、急に「GPUが必要」「メモリを増やせ」と言われます。理由は、じつは1つだけです。

AIが呼ぶのは「大勢の担当者」

前の記事で、パソコンの中身を事務所にたとえました。登場するのは4者です。

• CPU考える人
• メモリ作業机
• ストレージ棚
• GPU同じ作業を一斉にやる大勢

AIの計算は、まさに「同じ作業を大量に並べる」形をしています。

つまりAIは、優秀な少人数よりも、単純作業をこなす大勢を呼ぶ仕事なのです。

部品の役割から読む場合はこちら → CPU・メモリ・GPUとは？ パソコンの中身を、たとえで理解する

AIの計算は「同じ形の計算を、大量に並べる」

AIが文章を読んで答えを返すとき、中でやっているのは掛け算と足し算です。むずかしい計算ではありません。数が異常に多いだけです。

これは行列計算と呼ばれます。表のような形に数字を並べて、まとめて掛け算する計算です。

名前はむずかしいのですが、中身は単純です。「同じ形の計算が、何億回も並んでいる」だけです。

宛名書きのたとえに戻ります。1万枚の宛名を書く仕事です。1枚1枚はやさしいけれど、枚数が多い。

ならば、大勢で一斉に書くのが正解です。AIの計算も、これと同じ形をしています。

NVIDIA の説明では、GPU は「数百のコアで構成され、数千の処理を同時に扱える」とされています。「複雑な問題を数千から数百万の別々の仕事に割って、一気に片づける」とも書かれています。

メモリは「速さ」ではなく「動くかどうか」を決めます

ここがいちばん誤解ごかいされている点です。

AIを手元のパソコンで動かす場合、AIの本体を丸ごとメモリに載せる必要があります。AIの本体とは、モデルと呼ばれるファイルのことです。

棚から出して、机に全部広げる形です。机に載りきらなければ、遅くなるのではありません。そもそも動きません。

具体的な大きさを見てみましょう。手元でAIを動かすソフト「Ollama」の配布ページに、Google の gemma3 というAIのファイルサイズが公開されています。

2026年9月時点では、こう並んでいます。MB（メガバイト）と GB（ギガバイト）は、どちらもファイルの大きさを表す単位です。

• いちばん小さいもの292MB
• その上815MB／3.3GB／8.1GB
• いちばん大きいもの17GB

もっと大きいAIもあります。同じ Ollama の解説には、70B（パラメータ700億）規模きぼのAIを動かしている状態の表示例が載っています。

そこには「42GB／100% GPU」という行があります。42GBです。これを載せられる机がなければ、動きません。

つまり、必要なメモリの目安はこうなります。「動かしたいAIのファイルサイズ＋数GBの余裕よゆう」です。

2026年9月時点の感覚で幅を書くと、次のくらいになります。

• 小さめのAI8〜16GB
• 中くらいのAI16〜32GB
• 大きいAI32〜64GB以上

あくまで目安です。動かすAIによって変わります。

Mac の場合は、メモリの考え方が少し違います。ユニファイドメモリという仕組みを使っています。

ユニファイドメモリとは、CPU と GPU が同じ机を共有する仕組みです。別々の机に書類を運び直す手間がないぶん、有利です。

Apple の発表によれば、M4 は最大32GB、M4 Pro は最大64GB、M4 Max は最大128GB のユニファイドメモリに対応します。ただし机の広さは買ったときに決まり、あとから増やせません。

NPUという、新しい4人目

最近のカタログに「NPU」「TOPS」という言葉が出てきます。

NPU は、AIの計算だけを専門にやる担当者です。

マイクロソフトの開発者向け資料では、NPU を「リアルタイム翻訳や画像生成のようなAI中心の処理のための専用チップ」と説明しています。「CPU や GPU よりもAIの処理に電力を効率よく使えるため、電池が長持ちする」ともされています。

TOPS は、その担当者が1秒間にこなせる処理の回数を表す単位です。数字が大きいほど、たくさんこなせます。

同社の要件では、Copilot+ PC と呼ばれる機種の条件が示されています（2026年9月時点）。

• NPU40TOPS超
• メモリ16GB（DDR5／LPDDR5）
• ストレージ256GB以上のSSD

ただし、大事なのは次の点です。

同じ資料には、Windows の仕組みが NPU を優先して使い、使えない場合は GPU、さらに CPU へと自動的に切り替える、と書かれています。

つまり NPU がなくても、機能が全部使えなくなるわけではありません。速さと電池の持ちが変わるだけの場合もあります。

用途別：どこにお金をかけるか

• クラウドのAIを使うだけの人ChatGPT や Claude のように、ブラウザで使うAIです。計算は相手のサーバーで動きます。手元のパソコンは、文字を送って結果を表示するだけです。高性能な GPU は要りません。
• 動画編集をする人メモリの広さと、ストレージの速さが効きます。長い動画や4Kを扱うほど、広い机が必要です。必要な数値はソフトごとに違うので、公式サイトで最新の必要環境を確認してください。
• 画像生成を手元でやる人GPU の存在と、GPU 側のメモリ量が効きます。一斉に大量の計算をする仕事です。前に書いた「大勢」が、そのまま必要になります。
• 手元でAIを動かしたい人メモリが最優先です。まず動くこと、次に速さです。小さいAIから試して、必要になってから大きくするのが、失敗しない順番です。

買い替えなくていい場合

多くの会社にとって、現実的な答えはこうなります。

いまやっていることがメール、書類づくり、会計、オンライン会議、そしてブラウザで使うクラウドのAI。この範囲なら、いまのパソコンで十分な場合がほとんどです。

そもそも、手元で動かす必要があるかどうかから考えてください。

理由がないのに手元で動かすと、こうなりがちです。高い機械を買って、電気代を払って、結果はクラウドのAIより物足りない。

手元が必要になるのは、たとえば次のような場合です。

• 社外に出せない情報を扱うとき入れた文章を、外に届かせたくない場合です。
• 月額を避けたいとき毎日たくさん使うと決まっている場合です。
• 通信が不安定なときネットが切れても動かしたい場合です。

よくある質問

次の記事 → 手元で動かすAIと、サーバーで動かすAIの違い