予算10万円で買えるAI用PC・Mac（2026年10月）
クラウドAI（ChatGPT・Claude・Gemini）を快適に使い、8BクラスのローカルLLMを試すところまで。GPUに手を出すには少し足りない帯です。
予算10万円で買える構成
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 |
|---|---|---|---|
| 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 |
この予算で外しやすい買い方
この帯で最も外しやすいのは、メモリ8GBの薄型ノートを「AI対応」の表示で選んでしまうことです。クラウドAIを使う分にはCPUの性能はほとんど関係せず、大事なのはメモリ容量。8GBだと資料のPDFとタブを開いた時点で余裕がなくなります。同じ価格帯でメモリ16GBの機種は普通にあるので、そこだけは譲らないのが無難です。
もうひとつは、GPU搭載を謳う入門機に手を出して、VRAM 4〜6GBで止まる買い方です。この容量では画像生成も言語モデルも中途半端に終わります。
中古と型落ちを含めると
中古と型落ちを含めると、この帯の見え方が変わります。1〜2世代前のビジネスノートは、メモリ16GBとSSD 512GBの構成が手頃な価格で流通しています。クラウドAIを使うだけなら、これで数年は困りません。逆に、中古のGPU搭載機を狙うのはこの予算では勧めにくい。本体が安く見えても、電源とケースの制約で追加費用が出ることが多いためです。
買い替えずに、今のPCを活かす手もある
10万円という予算は、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（4）
動かない 予算が足りない（10）
- Claude Code モデルはクラウド、仕事は手元のPCで起きる
- Codex CLI OpenAI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 / SDXL PC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（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
遅い GPUなしの構成なら動く（2）
GPUを積まない代わりにメモリを積んだ構成では、ローカルLLMをシステムメモリで動かせます。MoE型（アクティブパラメータが小さいモデル）なら実用速度が出ますが、dense型は数分の一の速度になります。画像・動画生成はCUDAが要るのでこの代替は効きません。
- ローカルLLM（8Bクラス） Qwen3 8B・Gemma 3 12B。VRAM 8GB / Mac 16GB
- 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
この予算で動く最大のローカルLLM
一般ノートPC（メモリ16GB・SSD 512GB）（目安8〜13万円）なら、ABEJA Qwen3 14B Agentic（14.77B・4bit（Q4_K_M））が必要メモリ10GBで動きます。推定速度は約4.2 tok/s推定。エージェント用途と256Kの長文対応を名前に掲げた14B。4bitならVRAM 12GBに収まる
もう5万円足すと何が変わるか
10万円では届かなかった用途のうち、7種類が15万円で満たせるようになります。差額5万円で増えるのは、Claude Code、Codex CLI、Cursor / Copilot（IDE）、ブラウザ操作エージェントほか3種です。動かせるローカルLLMの上限は80Bクラス（Qwen3-Coder-Next 80B-A3B）まで伸びます。
逆に言えば、ここに挙がった用途を使う予定がないなら、差額は体感に返ってきません。買う前に、この一覧の中に自分がやりたいことがあるかを確かめましょう。予算15万円のページで、その帯の構成を一覧できます。
予算を15万円まで上げると、次の構成が新たに選べるようになります。今の予算で妥協するか、少し待って上の帯を狙うかの判断材料に。
| 新たに選べる構成 | それで何ができるようになるか | 目安 |
|---|---|---|
| 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 | 15〜23万円 |
| 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 | 13〜22万円 |
| 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 | 15〜21万円 |
| 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 | 14〜17万円 |
| 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 | 12〜18万円 |
よくある質問
予算10万円でAI用のPCは買える？
買えます。当サイトのカタログでは1構成が10万円以内（最低価格）に収まります。ローカルLLMは最大でABEJA Qwen3 14B Agentic（14.77B）まで動きます。
予算10万円で画像生成はできる？
この予算では画像生成に必要なVRAMを積んだ構成が見つかりません。GPUなしの構成でクラウドの画像生成を使うか、予算を上げる判断になります。
もう少し出すと何が変わる？
15万円まで上げると、開発向けノートPC（メモリ32GB・SSD 1TB）、静音ミニPC（Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし）、RTX 5060（8GB）デスクトップ・メモリ32GBなどが選べるようになります。