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予算20万円で買えるAI用PC・Mac（2026年10月）

コーディングAIを本格的に使う開発機、または画像生成の入口。選択肢が一気に広がります。

10買える構成
12/16できるAI用途
79.67B動く最大のローカルモデル
5選べる形（ノート・BTO・自作・Mac・サーバー型）

この予算帯で新しく選べるようになるもの: GPUノート（RTX 5070 Laptop 8GB・メモリ32GB） / MacBook Air M4（メモリ24GB・SSD 512GB） / RTX 5070（12GB）デスクトップ・メモリ32GB / 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）

予算20万円で買える構成

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
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 8GB20〜28万円
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24GB20〜25万円
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 5070（12GB）デスクトップ・メモリ32GBSDXL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 12GB20〜28万円
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 8GB15〜21万円
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: 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 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24GB14〜17万円

常時稼働サーバー型

構成向いている人メモリ / GPU目安
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

この帯で迷いが出るのは、GPUを積むかメモリを積むかの分岐です。画像生成をやらないのにVRAM 12GBのGPUを選ぶと、その予算は使われないまま眠ります。逆に画像生成をやるつもりでGPUなしを選ぶと、あとからGPUを足すことになり、電源とケースの制約に当たります。先に「画像生成をやるか」だけ決めれば、この帯の選択はほぼ決まります。

中古と型落ちを含めると

型落ちのGPUを狙うと、この帯で一段上の容量に届くことがあります。前世代のVRAM 16GBカードは、新品の12GBカードと近い価格帯まで下りてきています。動かせるモデルの大きさは容量で決まるので、世代より容量を優先する判断が効く帯です。ただし消費電力は前世代のほうが大きいことが多く、電源容量の確認は先に済ませましょう。

買い替えずに、今のPCを活かす手もある

20万円という予算は、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（12）

動かない 予算が足りない（2）

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。

この予算で動く最大のローカルLLM

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）（目安20〜28万円）なら、Qwen3-Coder-Next 80B-A3B（79.67B・4bit（IQ4_XS））が必要メモリ42GBで動きます。推定速度は約14 tok/s推定。ローカルのコーディングエージェント用途で最有力のMoE。メモリ64GB級

もう10万円足すと何が変わるか

20万円では届かなかった用途のうち、2種類が30万円で満たせるようになります。差額10万円で増えるのは、FLUX / 高品質画像生成、ローカルLLM（27〜32Bクラス）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30万円のページで、その帯の構成を一覧できます。

予算を30万円まで上げると、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
RTX 5070 Ti（16GB）デスクトップ・メモリ32GBFLUX、27B級のMoE型、gpt-oss-20bまで。ローカルAIの定番28〜38万円
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27〜36万円
自作: RTX 5070 Ti（16GB）・メモリ32GBBTO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27〜35万円
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30〜36万円

予算30万円のページを見る

よくある質問

予算20万円でAI用のPCは買える？

買えます。当サイトのカタログでは10構成が20万円以内（最低価格）に収まります。ローカルLLMは最大でQwen3-Coder-Next 80B-A3B（79.67B）まで動きます。

予算20万円で画像生成はできる？

Stable Diffusion / SDXLが動く構成があります。FLUXを快適に使うにはもう少し予算が要ります。

もう少し出すと何が変わる？

30万円まで上げると、RTX 5070 Ti（16GB）デスクトップ・メモリ32GB、GPUノート（RTX 5070 Ti Laptop 12GB・メモリ32GB）、自作: RTX 5070 Ti（16GB）・メモリ32GBなどが選べるようになります。

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