AIの勉強にPCを購入したいけどスペックはどれくらいがいい？

　

昨今、生成AIやChatGPT、機械学習、ディープラーニングなどの言葉が注目を集めており、「AIをしっかり勉強したい！」という人が増えてきています。

あなたも「AIを学びたい」と思っているのではないでしょうか？

しかしその一方で、このような悩みを抱えてませんか？

「どんなPCがあればAIを勉強できる？」
「PCのスペックはどれくらい必要？」
「買ってから後悔したくない…」

そこでこの記事では、これからAIを学ぶにあたって最適なPCを選べるように丁寧に解説していきます。

AIに必要なPCのスペックとは？

一口にAIを学びたいといっても、生成AI、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、言語モデルなど様々な分野があります。

どれをやりたいかによって必要となるPCのスペックは異なりますが、ディープラーニングができるPCであれば大体のことはできます。これはディープラーニングがAI分野で処理が重い部類のためです。

つまり、ディープラーニングができるPCを選べば、ほかのAI分野（機械学習や画像生成など）にも対応できるので、買って後悔する可能性が低いということです。

逆にディープラーニングができないスペックのPCだと、重い処理ができないため、PCを買い直す必要があります。パーツだけ交換することもできますが、余計にお金がかかることになります。

あらかじめスペックの高いPCを購入したほうが、結果的に出費を抑えられるのでおすすめです。

ディープラーニングができるPCのスペック

以下の表がディープラーニングができる最低限の構成と、理想的な構成です。

また、各パーツの説明を下に記載しているので、参考にされてください。

パーツ	最低限の構成	理想的な構成
GPU	RTX3060 （VRAM 8GB）	RTX5070 （VRAM 12GB）
メモリ	16GB	32GB
CPU	Core i5-12400 or Ryzen 5 5600X	Core i7-14700F or Ryzen 7 5700X
ストレージ	NVMe SSD 500GB	NVMe SSD 1TB～2TB
電源ユニット	600W (80PLUS Bronze)	750W （80PLUS Gold）
価格	15~20万円	20～25万円

AIで重要なパーツ

GPU　重要度：★★★★★

AIで最も重要なパーツは「GPU」です。ディープラーニングや生成AI（画像など）では、数百万～数億回の演算処理を繰り返すため、同時並行で大量の演算処理が行える「GPU」が求められます。

「GPU」の性能が不足していると、学習が遅い・途中で落ちる・モデルが読み込めないといったトラブルに繋がり、結果として勉強が進まないといった事態になりかねません。

また、「GPU」には内部に専用のメモリがあり、それをVRAMといいます。このVRAMは処理するデータを一時的にいれておくスペースです。VRAMが多ければ処理の速度が速くなったり、安定感が増すので、最低でも8GBは欲しいところです。

ディープラーニングなどの重い処理を行う場合、「GPU」は最低でもRTX3060、できればRTX5070以上が望ましいです。

メモリ　重要度：★★★★☆

AIではメモリも重要なパーツです。AI開発では、データを読み込んだり、一時的に処理中の情報を保持したり、学習の途中経過を保持したりと、あらゆるタイミングでメモリが使われます。

特に、ディープラーニングや画像生成AIを扱う場合には、数千枚の画像を一度に読み込んだり、大きなモデルを保持しながら並行して学習を進めることがあります。

そうした処理の負荷は非常に大きく、メモリ容量が不足していると、途中で処理が止まってしまったり、極端に動作が重くなるといった問題が発生します。メモリに余裕があれば、処理はスムーズに進み、途中で止まることも少なくなります。

そのためメモリの容量は十分に確保する必要があり、最低でも16GB、できれば32GB以上が望ましいです。

CPU　重要度：★★★☆☆

「CPU」はPC全体の処理を取り仕切る司令塔のような存在であり、非常に多くの場面で関わってきます。とはいえAIでは処理の大部分をGPUが行うため、「CPU」の性能はそこまで求められません。

ただ、高性能な「CPU」のほうが快適なことに間違いないため、予算に余裕がある場合は性能の良いものを選ぶと良いでしょう。

具体的には、Intel製品であればCore i5の12世代以降（Core i5-12400、Core i5-13400など）や、Core i7の12世代以降（i7-12700、i7-13700など）を、AMD製品であればZen3世代以降（Ryzen 5 5600、Ryzen 7 7700など）おすすめします。

ストレージ　重要度：★★★☆☆

AIでは、学習データやモデルを何度も読み書きするため、ストレージの速度が遅いとAIの処理も遅くなります。

ストレージにはHDDとSSDがありますが、HDDは安価で大容量ですが動作は遅く、SSDは高価で容量も少ないですが高速です。

そのため、頻繁に使うデータやプログラムをSSDに保存しておき、あまり使わないデータはHDDに保存しておくといった使い方をします。

また、SSDには「SATA SSD」と「NVMe SSD」の2種類があり、後者のほうが高価ですが高速です。高価といっても最近ではだいぶ手ごろになっているため、基本的には「NVMe SSD」を選びましょう。

SSDは最低でも500GB、できれば1TB以上が良いでしょう。

AIはMacとWindowsどちらがいい？

結論から言うと、圧倒的に『Windows』がおすすめです。その理由は大きく分けて以下の5つあります。

・NVIDIA製のGPUが使える
・拡張性の違い
・コストパフォーマンス

GPUの対応状況の違い

まず1つ目の理由は、NVIDIA製のGPUが使えることです。NVIDIA製のGPUにはCUDAという技術があり、主要なAIのライブラリでは、このCUDAとという技術を活かし効率的に処理できるようになっています。

WindowsのPCならNVIDIA製のGPUを搭載できるためCUDAの技術を利用できますが、Macの場合はApple独自のチップ（M1、M2、M3など）が搭載されているため、利用できません。

CUDAを使用せずともAI開発はできますが、非効率的であり、重い処理の場合は処理しきれない可能性があります。

拡張性の違い

2つ目は、拡張性の違いです。WindowsのデスクトップPCや一部のノートPCでは、あとからメモリやストレージ、GPUなどのパーツの交換ができるようになっていて、必要に応じてスペックを上げやすいです。

しかしMacは、買ったときの構成のまま使うことが前提で、あとからパーツを変えたり増やしたりすることはできません。そのため、「もっと重い処理をしたい」と思ったときに対応するのが難しいです。

コストパフォーマンス

3つ目の理由は、コストパフォーマンスです。iMacの場合、値段は約30万円になりますが、AIにおいてその価格に見合った性能があるかというと、そうとは言えません。

Windowsなら20万円程度で、NVIDIAのGPUを積んだ、AI開発に適したPCが手に入ります。価格と性能のコストパフォーマンスをみると、Windowsの方が圧倒的に良いです。

AIの勉強におすすめのPC

AIの勉強をするのにおすすめのPCを紹介していきますが、基本的にゲーミングPCでOKです。

最新のゲーミングPCでは高性能なGPUを積んでいますし、ゲーム中は処理が重くなる前提なので、冷却性能・電源容量・ケース内部の通気性なども考慮されています。

これは長時間のディープラーニングや画像生成など、高負荷な処理を安定して行うためには欠かせない条件です。

ほかにも、ゲーミングPCには汎用性があるという利点があります。ネットサーフィンやゲームはもちろん、動画編集、プログラミングなど様々なことに活用できます。

AI特化のPCも販売されていますが、個人が勉強のために使用するにはオーバースペックであり、汎用性も乏しいです。なにより値段が数十万～100万以上と高額なので、おすすめできません。

予算別のおすすめPC

ゲーミングPCは様々なPCショップが売り出していますが、私がおすすめするのは、『FRONTIER（フロンティア）』です。『FRONTIER』はコスパが良いうえに、30年以上の　実績があるため安心して購入できます。

また『FRONTIER』は台数の限定はありますが、よくセールを行っているため比較的安価で高性能なPCを購入できます。

以下にコスパの良いゲーミングPCを厳選して、予算別に1台ずつ紹介しています。

※タイミングによっては売り切れている場合があります。また、セール中のPCはすぐに売り切れるため、気に入ったPCがあったら早めに購入の判断をされることをお勧めします。

予算15～20万

予算20～25万