予算100万円で買えるAI用PC・Mac（2026年10月）
個人で買える上限に近い帯。70B〜120BのローカルLLM、ワークステーション、Mac Studio上位が対象です。
この予算帯で新しく選べるようになるもの: ワークステーション（RTX 5090・メモリ128GB・SSD 4TB） / MacBook Pro 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB） / Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）
予算100万円で買える構成
価格は目安です（2026年10月時点）。上位のものから並べています。それぞれの詳細ページに、なぜその構成なのか、避けたい似た構成、買える店を載せています。
ノートPC
| 構成 | 向いている人 | メモリ / GPU | 目安 |
|---|---|---|---|
| MacBook Pro 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB） | 70B〜120BのMoE型まで持ち歩ける。帯域546GB/sでミドルクラスのGPU並みの速さ | 統合128GB | 70〜85万円 |
| GPUノート（RTX 5080 Laptop 16GB・メモリ64GB） | ノート1台でFLUX・27BクラスのローカルLLM・並列エージェントまで | 64GB / VRAM 16GB | 38〜55万円 |
| MacBook Pro 14/16 M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB） | 開発者の定番。Claude Code並列運用＋30BクラスのローカルLLMを1台で | 統合48GB | 42〜52万円 |
| GPUノート（RTX 5070 Ti Laptop 12GB・メモリ32GB） | ノートでSDXLの画像生成や14BクラスのローカルLLMを実用的な速さで動かしたい人 | 32GB / VRAM 12GB | 27〜36万円 |
| GPUノート（RTX 5070 Laptop 8GB・メモリ32GB） | 持ち歩いて画像生成の入門や8BクラスのローカルLLMを回す人 | 32GB / VRAM 8GB | 20〜28万円 |
| MacBook Air M4（メモリ24GB・SSD 512GB） | クラウドAI中心の静かなノート。Claude Codeは1エージェントまで、8B〜14BのローカルLLMも動く | 統合24GB | 20〜25万円 |
| 開発向けノートPC（メモリ32GB・SSD 1TB） | 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 | 32GB / GPUなし | 15〜23万円 |
| 一般ノートPC（メモリ16GB・SSD 512GB） | ChatGPT・Claude・Geminiをブラウザで使う人。NPU搭載のCopilot+ PCである必要はない | 16GB / GPUなし | 8〜13万円 |
デスクトップ（BTO）
| 構成 | 向いている人 | メモリ / GPU | 目安 |
|---|---|---|---|
| RTX 5090（32GB）デスクトップ・メモリ64GB | 動画生成・32BクラスのローカルLLM・LoRA学習。GPU 1枚で届く上限 | 64GB / VRAM 32GB | 55〜75万円 |
| RTX 5080（16GB）デスクトップ・メモリ64GB | 画像生成を速く、並列エージェントも余裕。VRAMは5070 Tiと同じ16GB | 64GB / VRAM 16GB | 36〜48万円 |
| RTX 5070 Ti（16GB）デスクトップ・メモリ32GB | FLUX、27B級のMoE型、gpt-oss-20bまで。ローカルAIの定番 | 32GB / VRAM 16GB | 28〜38万円 |
| RTX 5070（12GB）デスクトップ・メモリ32GB | SDXLの画像生成が快適。14BクラスのローカルLLMがGPUだけで動く | 32GB / VRAM 12GB | 20〜28万円 |
| RTX 5060（8GB）デスクトップ・メモリ32GB | 画像生成の入門と8BクラスのローカルLLM。最安のGPU機 | 32GB / VRAM 8GB | 15〜21万円 |
| GPUなし開発デスクトップ（メモリ32GB・SSD 1TB） | コーディングAI・データ分析・自動化のサーバ役。GPUは後から足せる | 32GB / GPUなし | 12〜18万円 |
自作
| 構成 | 向いている人 | メモリ / GPU | 目安 |
|---|---|---|---|
| 自作: RTX 5090（32GB）・メモリ96GB | 動画生成・学習・32BクラスのLLM。メモリ96GBあれば、大型のMoE型を一部メインメモリに逃がして動かせる | 96GB / VRAM 32GB | 60〜80万円 |
| 自作: RTX 5070 Ti（16GB）・メモリ32GB | BTOより同予算で一段上のGPUに届く。画像生成とローカルLLMの定番 | 32GB / VRAM 16GB | 27〜35万円 |
| 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） | 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 | 64GB / GPUなし | 20〜28万円 |
Mac
| 構成 | 向いている人 | メモリ / GPU | 目安 |
|---|---|---|---|
| Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB） | 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 | 統合128GB | 62〜72万円 |
| Mac mini M4 Pro（メモリ64GB・SSD 1TB） | 70BクラスのローカルLLMまで。同じ価格帯のGeForce機より大きいモデルまで動く | 統合64GB | 36〜42万円 |
| Mac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB） | 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 | 統合48GB | 30〜36万円 |
| Mac mini M4（メモリ24GB・SSD 512GB） | 最安で「クラウドAI＋8〜14BのローカルLLM」。Claude Codeは1エージェントまで。静音・省電力で常時稼働にも | 統合24GB | 14〜17万円 |
常時稼働サーバー型
| 構成 | 向いている人 | メモリ / GPU | 目安 |
|---|---|---|---|
| ワークステーション（RTX 5090・メモリ128GB・SSD 4TB） | 動画生成・学習ジョブを夜通し回す。ECC・高耐久電源・保守付きのBTOワークステーション | 128GB / VRAM 32GB | 75〜110万円 |
| Mac mini M4 Pro（メモリ64GB）を常時稼働サーバに | OllamaでローカルLLMのAPIを立て、自動化と一緒に静かに省電力で24時間動かせる。macOSなのでClaude Codeも手順どおりに使える | 統合64GB | 36〜42万円 |
| Ryzen AI Max+ 395 ミニPC（メモリ128GB） | Windows/Linuxで128GBの共有メモリ。GPU側に96GBを割り当てれば、gpt-oss-120bや70Bクラスを常時サーバとして動かせる | 128GB / VRAM 96GB | 32〜48万円 |
| 静音ミニPC（Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし） | 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 | 64GB / GPUなし | 13〜22万円 |
この予算で外しやすい買い方
金額が上がるほど、ボトルネックが機材から離れていきます。この帯まで来ると、動かせるモデルの大きさより「そのモデルで何をさせるか」のほうが成果を決めます。構成に迷う時間より、実際に動かして確かめる時間のほうが価値が出る位置です。
中古と型落ちを含めると
中古で組む選択肢は薄くなります。この金額を出す用途では、安定して動き続けることの価値が価格差を上回るためです。複数台に分ける、あるいはクラウドと併用する構成も含めて、総額で比べてみる価値があります。
買い替えずに、今のPCを活かす手もある
100万円という予算は、1台まるごと買う金額であると同時に、いま使っているPCを底上げする金額でもあります。メモリを16GBから32GBにするのが1〜2万円、SSDを2TB足すのが1.5〜3万円、GPUを1段上げるのが8万円から（いずれも2026年9月時点の目安）。何が足りないかがはっきりしているなら、こちらのほうが費用対効果は高くなります。
足りないものを先に知るには、手持ちのPCで判定するを使ってください。今の機種で何が動き、どのモデルにあと何GB足りないかが出ます。そのうえで、増設で埋まる差なのか、買い替えないと届かない差なのかを判断しましょう。この予算帯で最も手頃な構成は一般ノートPC（メモリ16GB・SSD 512GB）（8〜13万円）なので、増設費用がこれに近づくなら買い替えを検討する目安になります。
この予算でできるAI用途
快適 満たせる（16）
動かない 予算が足りない（0）
- なし
この予算で動く最大のローカルLLM
MacBook Pro 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB）（目安70〜85万円）なら、Step-3.7-Flash（196.96B・4bit（IQ4_XS））が必要メモリ92GBで動きます。推定速度は約42 tok/s補正済み。総198B・アクティブ約11BのMoEで画像も読める。Apache 2.0。IQ4_XSならMac 128GBから収まる
よくある質問
予算100万円でAI用のPCは買える？
買えます。当サイトのカタログでは25構成が100万円以内（最低価格）に収まります。ローカルLLMは最大でStep-3.7-Flash（196.96B）まで動きます。
予算100万円で画像生成はできる？
SDXLもFLUXも動く構成があります。GPUのVRAMが16GB以上のものを選んでください。