AI別 必要なPCスペック

「Webで使うだけ」か「手元で動く」かは、AIごとに違います。それぞれのページで、PC側で実際に起きていることと、合う機種を説明します。

「そのAIを使うのに、どんなPCが要るのか」という質問には、AIごとにまったく違う答えが返ります。ChatGPTやClaudeをブラウザで使うだけなら、文章を作っているのは向こうのサーバで、手元のPCがしているのは表示だけ。性能で選ぶ部分がほとんどありません。一方でStable Diffusionやローカルの言語モデルは、計算そのものが手元のGPUで起きるので、VRAMの容量が動くか動かないかを決めます。

やっかいなのは、その中間にあるものです。Claude CodeやCodex CLIのようなコーディングAIは、モデルこそクラウドにありますが、ビルド、テスト、Docker、ブラウザ操作、複数エージェントの並列実行は手元で走ります。「クラウドだからPCは関係ない」と考えて16GBの機種を選ぶと、テストを回した瞬間にメモリが埋まる。自動化ツールを24時間動かす使い方も同じで、PCがスリープしていれば処理は止まります。

このセクションでは、AIごとに「手元のPCで実際に何が起きているか」を先に説明し、そのうえで必要なスペックと、要件を満たす機種を出しています。

クラウドのチャットAI

コーディングAI・エージェント

画像生成AI（ローカル）

動画生成AI（ローカル）

ローカルLLM（自分のPCでチャットAI）

その他

AIとPCの関係を整理する3つの層

手元のPCから見ると、AIは3つの層に分かれます。第1層は完全にクラウドで動くもの。ChatGPT、Claude、Geminiをブラウザで使う場合がこれで、推論は向こうのサーバで走ります。手元がしているのは文字を送って結果を表示することだけなので、CPUもGPUも関係ありません。関係するのはメモリ容量と画面の広さ、それに回線です。

第2層はモデルはクラウド、仕事は手元という中間層です。Claude Code、Codex CLI、Cursorのエージェントモード、ブラウザ操作エージェント、自動化ツール。ここが最も誤解されます。「モデルがクラウドにあるならPCは関係ない」と考えられがちですが、実際にはビルド、テスト、コンテナの起動、ブラウザの操作、複数エージェントの並列実行がすべて手元で起きます。

メモリ32GB、CPUのコア数、NVMe SSDが大事になる層です。GPUは使われません。

第3層は推論そのものが手元で走るものです。Stable Diffusion、FLUX、動画生成、ローカルの言語モデル、Whisperによる文字起こし。ここではGPUのVRAM容量が上限を決め、メモリ帯域幅が速度を決めます。容量が足りなければ動かないか、極端に遅くなる。予算の桁が変わるのもこの層です。

やっかいなのは、同じ人が3つの層をまたいで使うことです。ChatGPTで下書きを作り、Claude Codeで実装し、ローカルモデルで社内文書を扱う。このとき必要な機材は、3つの層の要件の最大値になります。1つの層だけを見て機種を決めると、あとで足りなくなるか、使わない性能に払うことになります。

AI別の必要スペック一覧

収録している16のAIについて、手元のPCに要るものを並べました。VRAMが「不要」と出ているものは、推論がクラウドで走るか、内蔵GPUで足りるものです。数字は当サイトが用途ごとに設定した要件で、各ページに根拠を書いています。

このページの使い方

まず自分が使っている、あるいは使いたいAIのページを開いてください。冒頭に、そのAIがクラウドで動くのか手元で動くのか、その中間なのかが書いてあります。ここが分かれば、GPUに予算を割く必要があるかどうかが決まります。

次に「必要なスペックの3段階」の表を見ます。最低・快適・余裕で数字が並んでいるので、いま使っているPCがどこにいるかを確かめてください。足りない場合は、そのページの下に要件を満たす構成が形態別（ノート・BTO・自作・Mac・常時稼働）に並んでいます。

複数のAIを使う場合は、それぞれのページで見た要件の最大値が必要になります。トップページで複数のAIと仕事を選ぶと、その合成をこちらで計算して3台を出します。