AI × 仕事 → PC / Mac

使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。

あなたの仕事と使い方に合うPCを、最新のデータから選びます。

あなたに合うPCを診断

AIから探す

ChatGPTAIの計算はOpenAIのサーバ側。PCで動くのはブラウザとアプリだけ ClaudeAIの計算はAnthropicのサーバ側。長文と資料作成が得意 GeminiGoogle製。Workspaceと一体で使う Microsoft CopilotWindows・Officeに統合。Copilot+ PCの機能は別物 Claude Codeモデルはクラウド、仕事は手元のPCで起きる Codex CLIOpenAIのコーディングエージェント。要件はClaude Codeと同じ Cursor / Copilot（IDE）AI内蔵エディタ。エージェントモードは重いブラウザ操作エージェントClaude in Chrome・Operator系。Chromeを手元で動かす自動化ツール（n8n / Dify / Make）ワークフローを24時間回す。PCがスリープすると止まる Stable Diffusion / SDXLPCのGPUで描く。VRAM 12GBが実用ライン FLUX / 高品質画像生成12B級モデル。VRAM 16GBから動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）VRAM 16GBが下限、24GB以上推奨。Macは不向きローカルLLM（8Bクラス）Qwen3 8B・Gemma 3 12B。VRAM 8GB / Mac 16GB ローカルLLM（27〜32Bクラス）Gemma 3 27B・Qwen3 32B・gpt-oss-20b。VRAM 24GB / Mac 48GB ローカルLLM（70B〜120B MoE）Llama 3.3 70B・gpt-oss-120b。Mac 64〜128GBか Ryzen AI Max 128GB 文字起こし（Whisper）会議録音をローカルで書き起こす。GPUがあれば数倍速

仕事から探す

文章・資料・メール作成ブラウザで完結。PCの性能はほとんど関係ないプログラミング・開発ビルド・テスト・Dockerが手元で走る自動タスク・エージェントの常時運用24時間起きている静かなPCが要るイラスト・画像生成GPUのVRAM容量が全て動画生成・編集VRAM 24GBと大容量SSD 議事録・文字起こしローカルならVRAM 6GBのGPUで数倍速データ分析・Excel/Pythonデータをメモリに展開するので32GB 社内文書の検索・要約（ローカルRAG）外に出せないデータをローカルLLMで

予算から探す

出せる金額が決まっているなら、そこから。各価格帯で買える構成と、その予算でできるAI用途をまとめています。

10万円まで 15万円まで 20万円まで 30万円まで 40万円まで 60万円まで 100万円まで予算別の一覧

メモリ容量から探す

「VRAM 16GBで何が動くのか」を容量ごとにまとめています。買い替えの検討にも、今の機種の確認にも。

VRAM 8GB VRAM 12GB VRAM 16GB VRAM 24GB VRAM 32GB Mac 16GB Mac 24GB Mac 32GB Mac 48GB Mac 64GB Mac 128GB Mac 256GB 容量別の一覧

PCの形から探す

ノートPC8構成デスクトップ（BTO）6構成自作3構成 Mac5構成常時稼働サーバー型5構成

よく選ばれる構成	形	向いている人	目安
開発向けノートPC（メモリ32GB・SSD 1TB）	ノートPC	Claude Code・Cursor・Codexを持ち歩いて使う人。GPUは不要、メモリとSSDに振る	15〜23万円
RTX 5070 Ti（16GB）デスクトップ・メモリ32GB	デスクトップ（BTO）	FLUX、27B級のMoE型、gpt-oss-20bまで。ローカルAIの定番	28〜38万円
Mac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB）	Mac	30BクラスのローカルLLMとエージェント並列運用を1台で。コスパの中心	30〜36万円
静音ミニPC（Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし）	常時稼働サーバー型	n8n・Dify・エージェントのルーティンを24時間回す。省電力・小型・静音で置き場所を選ばない	13〜22万円
自作: エージェント用ワークステーション（16コア・メモリ64GB・GPUなし）	自作	Claude Code・Docker・n8nを並列で回す。GPUは要らない、静音と大容量メモリに振る	20〜28万円
Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）	Mac	gpt-oss-120bやQwen3.5 122Bがメモリに収まり、帯域546GB/sで実用的な速さが出る。個人向けローカルLLMの本命	62〜72万円

このサイトの考え方

クラウドAI（ChatGPT・Claude・Gemini）: 推論は向こうのサーバ。PC性能はほぼ不問。買い替えより、メモリ16GBと画面
コーディングAI・エージェント（Claude Code・Codex・Cursor）: モデルはクラウドでも、ビルド・テスト・Docker・ブラウザ操作・並列エージェントは手元で走る。CPUコア・メモリ32〜64GB・NVMe。AI開発用PCのスペック
自動タスクの常時運用: PCが起きていることが前提。静音・省電力でスリープしないミニPC / Mac mini / ワークステーション
画像・動画・ローカルLLM: GPUのVRAM容量とメモリ帯域幅。NPU（Copilot+ PC）は関係ない。誤解の解説 / ローカルLLMに必要なPCスペック

ローカルモデルの必要メモリは204モデル×142機種のデータベース（Hugging Face実サイズ＋モデル構造から計算）で裏付け。データの作り方

この4つを、手元のPCに要るメモリで並べるとこうなります。同じ「AIを使う」でも、手元で動く部分が増えるほど要るものが変わります。

PCのメモリGPUのVRAM

クラウドのチャットAI

16GB GPUは不要

コーディング・エージェント

32GB GPUは不要

画像生成

32GB VRAM 16GB

動画生成

64GB VRAM 24GB

ローカルLLM

64GB VRAM 40GB

064GB

そのグループの中で最も要求が高いAIに合わせた値。上の棒がPCのメモリ、下の棒がGPUのVRAM。どちらもその用途をふつうに使うための最低ライン。下の棒がないものは、計算がクラウド側で行われるか、内蔵GPUで足りるもの。Macはこの2つを1つのメモリで兼ねる。

迷ったときの決め方

選択肢が多いと、比べているうちに何を基準にしていたか分からなくなります。順番を決めておくと早く着きます。

画像生成・動画生成をやるかを決める。やるならGeForce搭載機が前提になり、やらないならGPUの予算をメモリとSSDに回せます。ここで候補の半分が消えます
置き場所が決まっているかを決める。決まっているならデスクトップか自作で、同じ金額で一段上に届きます。持ち歩くならノートかMacで、あとから増設できない前提で容量を選びます
24時間動かしたいものがあるかを決める。自動タスクや社内向けのローカルLLMサーバがあるなら、普段使いとは別に静音・省電力の1台を持つほうが運用が楽になります
動かしたいモデルの大きさを決める。8Bクラスなら8GB、14BクラスならVRAM 12GB、27〜32Bクラスなら24GBかMac 48GB、70Bクラスならユニファイド64GB以上が目安です

この4つが決まれば、あとは予算の範囲で最も条件に近い構成を選ぶだけになります。上のフォームは、この判断を自動でやるためのものです。

買い替えなくていい人へ

売るためのサイトですが、要件を盛るつもりはありません。クラウドのAIをブラウザで使うだけなら、メモリ16GBのPCで数年は困りません。その使い方に30万円のGPU機を勧めるのは、単に無駄な出費です。

足りていないのがメモリだけなら、増設のほうが確実に安く済みます。デスクトップなら1.5〜3万円、スロット式のノートでも同程度。手持ちのPCで判定すると、いまの機材で何が動き、どのモデルにあと何GB足りないかが出ます。買い替えが必要かどうかは、その数字を見てから決めてください。