AIにさせたい仕事別 必要なPCスペック

仕事が決まっていてAIが決まっていない人向け。仕事ごとに使うAIの候補と、それに合う機種を出します。

AIに何をさせたいかは決まっているけれど、どのAIを使うかまでは決めていない。この順番で考える人のほうが実際には多くなります。文章を書かせたい、コードを書かせたい、議事録を起こさせたい。仕事の側から入ると、使うAIの候補が絞られ、そこから必要なスペックが決まります。

仕事ごとに、手元のPCへの負荷のかかり方は大きく違います。文章作成はクラウドのAIで完結するのでPCの性能はほとんど問われません。開発は、AIがコードを書くぶんビルドとテストを回す回数が増えるので、以前より手元の負荷が上がっています。画像や動画の生成はGPUのVRAMがそのまま上限になり、自動タスクの常時運用は性能よりも「止まらないこと」が要件になります。

仕事ごとに、手元のPCで何が起きているか

文章・資料の作成は、ほぼクラウドで完結します。大事なのはメモリで、資料のPDFを並べて読み比べる作業が入ると16GBでは窮屈になります。GPUの出番はありません。

プログラミング・開発は、AIがコードを書くようになって手元の負荷がむしろ増えました。生成された変更を確かめるために、ビルドとテストを回す回数が増えるからです。CPUのコア数、メモリ32GB以上、NVMe SSD。GPUは使われません。

要件がまるごと変わるのが自動タスクの常時運用です。ここで問われるのは性能ではなく、止まらないこと。スリープに入れば処理は途切れ、電源が落ちればそこで終わります。静音・省電力で、24時間動かしても気にならない機材が向く領域です。

イラスト・画像生成と動画生成は、GPUのVRAM容量がそのまま上限です。SDXLで12GB、FLUXで16GB、動画生成で24GB以上。CUDA前提のツールが多いため、GeForceが有利になります。

議事録・文字起こしは、短い音声ならCPUでも足りますが、1時間を超える録音を高精度モデルで回すとCPUでは実時間の数倍かかります。毎日回すならGPUのある機種が現実的です。

CPUとメモリの仕事になるのがデータ分析。データフレームを丸ごと読み込む処理では、メモリが足りないとスワップが始まり、CPUの速さは意味を失います。まず容量、次に速さの順です。

社内文書の検索・要約は、機密を扱うためローカルで完結させたい要求が出やすい仕事です。ここでは大容量のメモリが役に立ち、GPUなしの構成やMacが選択肢に入ります。

仕事別の必要スペック一覧

8種類の仕事について、要件を横に並べました。GPUが要るのは画像・動画の生成とローカルモデルの実行だけで、それ以外はCPUのコア数とメモリで差が出ます。常時稼働が「必要」の行は、性能より止まらないことが要件になる仕事です。

よくある誤解

「AIに任せるほど、PCは要らなくなる」逆に上がります。AIが書いた変更を確かめるために、ビルドとテストを回す回数が増える。エージェントを並列に走らせれば、その本数だけメモリを使います。手元で走る処理そのものが増えているというのが、この数年の実際の変化です。

「どの仕事でもGPUがあったほうがいい」使われない仕事のほうが多くなります。文章作成、開発、自動化、データ分析。この4つではGPUは動きません。GPUが要るのは、画像・動画の生成と、ローカルモデルを手元で走らせる仕事だけです。

「仕事が増えたら、そのつど買い足せばいい」デスクトップならそのとおりです。ノートとMacは、メモリを後から変えられない機種が多く、買うときの容量が数年間の上限になります。仕事が増える見込みがあるなら、そこだけは先に決めておく必要があります。

このページの使い方

させたい仕事のページを開くと、その仕事で使われているAIの候補、必要なスペックの3段階、そして要件を満たす構成が形態別に並びます。仕事から入って、AIを決め、機種を決める、という順番でたどれる作りです。

仕事が複数ある場合は、それぞれの要件の最大値が必要になります。「文章作成」と「画像生成」を両方やるなら、メモリは前者、VRAMは後者の基準で見ることになります。

どの仕事にも共通するのは、メモリとストレージの差が後から出てくることです。GPUは用途がはっきりしてから足せますが、増設できない機種のメモリは買うときにしか決められません。

よくある質問

仕事とAI、どちらから決めるべきですか

仕事からです。使うAIは入れ替わりますが、させたい仕事はそう変わりません。仕事の要件を満たす機材を選んでおけば、AIが新しいものに替わっても対応できることが多くなります。

同じ仕事でも、使うAIによって必要なスペックは変わりますか

変わります。同じ「文章を書かせる」でも、クラウドのAIを使うならPCの性能は問われず、ローカルの言語モデルで書かせるならメモリ容量が上限を決めます。各ページでは、その仕事で使われるAIの候補ごとに要件を分けて示しています。

まだ何をさせるか決まっていません

その場合は、外さない範囲から始めるのが確実です。メモリ32GB、NVMe 1TB、GPUなし。この構成なら、クラウドAIもコーディングAIも自動化も動きます。GPUだけを保留にしておけば、やりたいことが決まってから足せます。

複数の仕事を1台でこなせますか

こなせますが、要件は各仕事の最大値になります。文章作成と画像生成を両方やるなら、メモリは前者の基準では足りても、VRAMは後者の基準が要ります。トップページで仕事を複数選ぶと、この合成を計算したうえで機種を出します。

AIに任せる仕事が増えると、PCの要求は上がりますか

上がる方向に動きます。とくに増えるのは同時に走らせるものの数で、エージェントを1つ動かしていた人が2つ3つと並列にし始めると、メモリが先に頭打ちになります。デスクトップなら増設で対応できますが、ノートとMacは買うときの容量が上限になります。

仕事の要件はどう決めているのですか

その仕事で一般的に使われるツールの動作条件と、当サイトのモデルデータベースから算出しています。たとえば画像生成なら、SDXLやFLUXが標準設定で回るVRAM容量。ローカルモデルを使う仕事なら、そのクラスのモデルが4bitで収まる容量です。各ページに根拠を書いています。