【AI開発用】ローカルLLM向けPCの選び方

やりたいことから選ぶ

ローカルLLM向けPCは、使うモデル、入力する情報量、待ち時間から構成を決めます。クラウド中心ならAI用GPUを必須にせず、ローカル実行をする場合にVRAM条件を追加します。

2026-10-11時点ではQwen3.5やGemma 4なども選択肢にあります。モデル名の規模だけで必要メモリを決めず、量子化、画像入力、コンテキスト、アプリの対応を確認してください。下の詳細記事で条件を整理できます。

公式情報の確認日: 2026-10-11。出典: Qwen3.5公式モデル情報、Google Gemma 4概要。

クラウドAI中心 高性能GPUが必要かを先に判断 予算を抑えて始める VRAM 8GBと12GBを比較 日常的にローカル利用 12GBと16GBの差額を判断 大型・業務用途 VRAM 24GB〜96GBを検討 AIコーディングに使う 入力するコード量からPCを選ぶ RAG・長文参照に使う 投入トークン量とメモリを整理 実行環境から決める llama.cpp・Ollama・LM Studioを比較 購入・実行方法から決める BTO・中古GPU・Mac・クラウドを比較

各帯は比較の出発点です。表示するRAM・SSDは当サイトの目安であり、すべてのモデルの最低要件ではありません。各帯の目安RAM・SSD 1TBへ変更した総額を計算できる商品について、件数と構成後最安を集計しています。

特定商品の推奨や順位付けではありません。条件が決まったら比較ツールでRAM・SSDを調整し、同じ構成の総額をショップ横断で確認してください。

カードは左右にスワイプしてVRAM帯を切り替えられます。

価格・構成は2026-11-04 12:20時点の取得データです。最新価格、在庫、選択可能な構成は公式商品ページでご確認ください。

必要なVRAM、RAM、SSDを指定し、主要BTOショップのカスタマイズ後総額で候補を比較できます。

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