一般ノートPC（メモリ16GB・SSD 512GB）
向いている人: 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
8コアCPU目安
16GBメモリ
なしGPU VRAM
0.5TBSSD
不向き常時稼働
どこで買うか（複数社を並べています）
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この1台でできること
足りないAI（12）と理由
- Claude Code: メモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- Codex CLI: メモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- Cursor / Copilot（IDE）: メモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- ブラウザ操作エージェント: メモリ32GB以上が必要
- 自動化ツール（n8n / Dify / Make）: メモリ32GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要 / 常時稼働に向かない（ノート・スリープ）
- Stable Diffusion / SDXL: メモリ32GB以上が必要 / VRAM 12GB以上が必要 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い / SSD 1TB以上が必要
- FLUX / 高品質画像生成: メモリ32GB以上が必要 / VRAM 16GB以上が必要 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い / SSD 2TB以上が必要
- 動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）: メモリ64GB以上が必要 / VRAM 24GB以上が必要 / CUDA（NVIDIA GPU）前提のツールが多い / SSD 2TB以上が必要
- ローカルLLM（8Bクラス）: VRAM 8GB以上が必要
- ローカルLLM（27〜32Bクラス）: メモリ32GB以上が必要 / VRAM 24GB以上が必要 / SSD 1TB以上が必要
- ローカルLLM（70B〜120B MoE）: メモリ64GB以上が必要 / VRAM 40GB以上が必要 / CPU 12コア以上が目安 / SSD 2TB以上が必要
- 文字起こし（Whisper）: VRAM 6GB以上が必要
この1台で動くローカルモデル（一般的なデスクトップ/ノートPC（DDR5-5600・GPUなし）（メモリ16GB）として計算）
4bit以上で載る中から抜粋。速度は推定（この機種の全モデル一覧）。
まず試すなら: Qwen3 4B（8bit（Q8_0）・必要5.7GB・約8.3 tok/s推定）。4Bながら日本語が破綻しにくい。メモリ8GBのノートでも動く入門機
| モデル | 量子化 | 必要 | 判定 | 推定速度 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 3B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約10 tok/s推定 |
| Gemma 3 4B | 8bit（Q8_0） | 4.7GB | 実用 | 約9.4 tok/s推定 |
| Phi-4-mini 3.8B | 8bit（Q8_0） | 5.4GB | 実用 | 約8.7 tok/s推定 |
| Qwen3 4B | 8bit（Q8_0） | 5.7GB | 実用 | 約8.3 tok/s推定 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 4bit（Q4_K_M） | 6.2GB | 遅い | 約7.4 tok/s推定 |
| Gemma 3n E4B | 8bit（Q8_0） | 7.7GB | 遅い | 約5.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1 Distill Qwen 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 8bit（Q8_0） | 8.7GB | 遅い | 約4.8 tok/s推定 |
| Phi-4 14B | 4bit（IQ4_XS） | 9.7GB | 遅い | 約4.6 tok/s推定 |
| Llama 3.1 8B | 8bit（Q8_0） | 9.7GB | 遅い | 約4.4 tok/s推定 |
| DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
| Qwen3 8B | 8bit（Q8_0） | 10.0GB | 遅い | 約4.3 tok/s推定 |
同じ形の他の構成
| 構成 | 向いている人 | 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 |
| 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 | 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を実用速度で | 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 | 38〜55万円 |
| MacBook Air M4（メモリ24GB・SSD 512GB） | クラウドAI＋Claude Codeを静かなノートで。8B〜14BのローカルLLMも動く | 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 | 42〜52万円 |
| MacBook Pro 16 M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB） | 70B〜120B MoEのローカルLLMを持ち歩く。帯域546GB/sでミドルGPU級の速度 | 70〜85万円 |