今のPCでローカルAIを始められる？最初に確認する5つのスペック

ローカルAIを始める前に、いきなり「推奨GPU」や高価なPCを探す必要はない。

先に自分のPCについて、OS、GPUまたはチップ、GPU側のメモリ構成、システムRAM、ストレージの空き容量の5項目を確認する。

この5つが分かると、使える実行環境や最初に試すモデルを絞るときに判断しやすくなる。

まず5項目を記録する

次の欄を埋める。

OS:
GPU / チップ:
GPUメモリ / メモリ構成:
システムRAM:
ストレージ空き容量:

PCの商品名や「ゲーミングPC」という分類だけでは足りない。同じシリーズ名でもGPUやRAM、SSD構成が違うことがあるためだ。

WindowsではGPU名と専用GPUメモリを分けて見る

Windowsでは、タスクマネージャーのパフォーマンス画面などからGPU名とGPUメモリを確認できる。

専用GPUメモリと共有GPUメモリは別の種類だ。Microsoftの資料でも、この二つは分けて扱われている。

ディスクリートGPUのVRAMを記録するときは、共有GPUメモリを足した合計をそのままVRAMとして扱わない。

GPU: 正確な製品名
専用GPUメモリ: ___ GB
共有GPUメモリ: ___ GB

搭載RAMやストレージは、Windowsの設定画面などから確認できる。

具体的なWindows上の確認手順は、GPU・VRAM・RAMの確認方法で整理している。

Apple silicon Macではチップ名とユニファイドメモリを見る

Macでは、Appleメニューからシステム情報を開き、チップ名、メモリ総量、macOSのバージョンなどを確認できる。

Apple siliconではCPUとGPUがユニファイドメモリを共有する。Windows PCのディスクリートGPUにある「専用VRAM」と同じものとして単純比較しない。

記録は次の程度でよい。

Macのモデル:
チップ:
メモリ総量:
macOS:
ストレージ空き容量:

この数字だけから「何Bのモデルまで快適に動く」と結論することはできない。

ストレージは総容量より空き容量を見る

モデルを取得すると、配布ファイルを保存する空き容量が必要になる。量子化の違う複数ファイルや複数モデルを試せば、使用量も増える。

そのため「1TB SSDを搭載している」だけではなく、実際の空きを確認する。

モデルを置くドライブ:
現在の空き容量: ___ GB

配布ファイルの容量はストレージ判断には使えるが、必要VRAMと同じ数字ではない。

5項目を確認しても、まだモデルの適合は決まらない

PCの情報を確認した段階では、「このモデルが快適に動く」とまでは言えない。

次に必要なのは、

• 使う実行環境
• 実際のモデルとリビジョン
• 配布形式と量子化
• コンテキスト長
• GPUオフロードの条件

だ。

同じ7B規模でも量子化が違えばファイル容量は変わる。コンテキスト長を増やせば、実行時のメモリ使用量も変わる。

まず今のPCで試せる最小構成へ進む

5項目がそろったら、使いたい操作方法に合う実行環境を一つ選び、軽いモデルから試す。

LM Studio・Ollama・llama.cppの違いを確認したい場合は、LM Studio・Ollama・llama.cppの比較へ進める。

重要なのは、最初から「RTX 5090が必要」「Macなら何でも動く」と決めないことだ。今持っている構成を正確に確認し、その条件で試せる最小の環境から始める。 これが不要な買い替えを避ける最初の一歩になる。