おすすめPC・Mac一覧
「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 8GB | 20〜28万円 |
| 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 12GB | 27〜36万円 |
| 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 16GB | 38〜55万円 |
| 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24GB | 20〜25万円 |
| 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48GB | 42〜52万円 |
| 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128GB | 70〜85万円 |
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 8GB | 15〜21万円 |
| 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 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 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 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 |
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: 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 |
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24GB | 14〜17万円 |
| 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48GB | 30〜36万円 |
| 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64GB | 36〜42万円 |
| 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128GB | 62〜72万円 |
| 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256GB | 167〜185万円 |
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 |
| 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 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512GB | 240〜280万円 |