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「使うAI×させたい仕事」の要件を満たす構成だけを載せています。価格は目安(2026年10月時点)で、リンク先が正です。

このセクションに載せているのは、「使うAI × させたい仕事」の要件を満たす構成だけです。売れ筋やスペックの高さで並べているわけではありません。要件を満たさない構成は、どれだけ人気があっても載せていません。

形態はノート、デスクトップ(BTO)、自作、Mac、常時稼働サーバー型の5つに分けています。同じ金額でも、形が変わるとできることが変わるためです。20万円のノートと20万円の自作機では、後者のほうが大きなモデルを動かせ、前者は持ち運べる。どちらが正しいということはなく、働き方で決まります。

価格は目安です。BTOは構成と時期で動き、Macは公式価格が基準になり、自作は部品の相場で変わります。当サイトの数字は執筆時点のもので、リンク先の価格が正です。

形を選ぶ順番

置き場所が決まっているかが最初の分岐です。決まっているならデスクトップか自作、決まっていないならノートかMac。ここで候補が半分に絞れます。デスクトップは同じ金額で一段上の性能に届き、あとからメモリもGPUも足せます。

画像生成や動画生成をやるかが次の分岐です。やるならCUDAが使えるGeForce搭載機。やらないなら、GPUに払う予算をメモリとSSDに回せます。この判断だけで、20万円台の構成の中身がまるごと入れ替わります。

3つ目は、24時間動かしたいものがあるかどうか。自動タスク、社内向けのローカルLLMサーバ、定期実行のワークフロー。これがあるなら、普段使いの機材とは別に、静音・省電力の1台を持つほうが運用は楽になります。ミニPCやMac miniが向く領域です。

自分で組めるかが最後です。自作は同じ予算で一段上のGPUに届きますが、部品の相性と初期不良の切り分けを自分でやることになります。時間を買うならBTO、性能を買うなら自作、という分かれ方をします。

このページの使い方

各構成のページには、なぜその構成なのか、避けたい似た構成、拡張性と寿命、そしてその1台で動くローカルモデルの一覧が載っています。各構成に購入先のリンクを付けているので、価格と在庫を確かめてから決められます。

構成が決まっていないなら、トップページで使うAIとさせたい仕事を選んでください。要件を計算したうえで、形態別に3台を出します。予算が先に決まっているなら、予算別のページから入るのが早い順路です。

よくある質問

ここに載っていない機種は選んではいけませんか

そんなことはありません。当サイトが載せているのは、要件を満たすことを確認できた構成です。同等のスペックなら他の機種でも同じ結果になります。判断の基準は型番ではなく、メモリ容量・VRAM容量・ストレージ・静音性の4点です。

BTOと自作、どちらが得ですか

同じ予算なら自作のほうが一段上のGPUに届きます。ただし部品の相性、初期不良の切り分け、保証の窓口がばらける点は自分で引き受けることになります。組んだ経験がないなら、最初の1台はBTOにして、次から自作に移る順番でも遅くありません。

価格は最新ですか

目安です。BTOは構成と時期で動き、自作は部品相場で変わります。当サイトの数字は執筆時点のもので、実際の価格はリンク先が正になります。価格を恒久的に表示しない方針は、Amazonアソシエイトの規約にも沿っています。

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
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
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
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 12GB27〜36万円
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 16GB38〜55万円
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
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48GB42〜52万円
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128GB70〜85万円

デスクトップ(BTO)

構成向いている人メモリ / GPU目安
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
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
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 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32GB / VRAM 16GB28〜38万円
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16GB64GB / VRAM 16GB36〜48万円
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 32GB55〜75万円

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
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32GB / VRAM 16GB27〜35万円
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 32GB60〜80万円

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
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48GB30〜36万円
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64GB36〜42万円
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128GB62〜72万円
Mac Studio M5 Ultra(メモリ256GB・SSD 2TB)235B級のMoE型を1台で動かせる。帯域1.2TB/sはRTX 4090を上回る。個人で持てる上限統合256GB167〜185万円

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
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64GB36〜42万円
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 96GB32〜48万円
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 32GB75〜110万円
Mac Studio M5 Ultra(メモリ512GB)をLLMサーバにDeepSeek V3級(671B)の4bitを1台で。帯域1.2TB/s。チームのローカルLLMサーバ統合512GB240〜280万円