トップ › 仕事別 › 社内文書の検索・要約（ローカルRAG）

AIに「社内文書の検索・要約（ローカルRAG）」をさせるPCスペックと、合うPC・Mac（2026年9月）

外に出せないデータをローカルLLMで

社外秘の文書をクラウドに出さずにAIで検索・要約する用途。埋め込みモデルとローカルLLM（14〜30B）を回すのでVRAM 16GB / Mac 32GB以上。常時使うならサーバー型に。

この仕事で使うAIの候補

並列実行力CPU 8コア・メモリ32GB

GPU / ユニファイドメモリVRAM 24GB（Macはユニファイド34GB）

ストレージNVMe 1TB以上

常時稼働不要

OSどちらでも

PR: 以下は広告リンクを含みます（Amazonアソシエイト・各社アフィリエイト）。価格の目安は執筆時点のもので変動します。価格・在庫はリンク先でご確認ください。

ぴったりノートPC

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

M4 Pro・ユニファイドメモリ48GB・SSD 1TB・帯域273GB/s ・目安 42〜52万円

ノートPCで「社内文書の検索・要約（ローカルRAG）」をさせるなら

ぴったりデスクトップ（BTO）

動画生成・32BクラスのローカルLLM・LoRA学習。単体GPUの天井

RTX 5090（VRAM 32GB・1,792GB/s）・メモリ64GB・NVMe 2TB・電源1000W ・目安 55〜75万円

デスクトップ（BTO）で「社内文書の検索・要約（ローカルRAG）」をさせるなら

ぴったりMac

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

M4 Pro・ユニファイドメモリ48GB・SSD 1TB・帯域273GB/s ・目安 30〜36万円

Macで「社内文書の検索・要約（ローカルRAG）」をさせるなら

ぴったり常時稼働サーバー型

Windows/Linuxで128GBユニファイド。gpt-oss-120b・70BクラスをGPU側に96GB割り当てて常時サービング

Ryzen AI Max+ 395・LPDDR5X 128GB（256GB/s）・NVMe 2TB ・目安 32〜48万円

常時稼働サーバー型で「社内文書の検索・要約（ローカルRAG）」をさせるなら

ぴったり自作

動画生成・学習・32B LLM。メモリ96GBで大型MoEのCPUオフロードも

Ryzen 9 9950X・DDR5 48GB×2・RTX 5090・NVMe 4TB・電源1000W・大型ケース・目安 60〜80万円

自作で「社内文書の検索・要約（ローカルRAG）」をさせるなら