ローカルAI用PCの選び方：予算別おすすめモデル
AIモデルを実行するためには ローカルで (Llama, Qwen, Mistral, gpt-oss…), まず、そのマシンは以下の条件に基づいて選ばれます メモリ, モデルのサイズを決定するもので、その後に 帯域幅, その速度を決定します。各予算に応じた選択肢をご紹介し、実際にそのモデルが動作するもののみを紹介します。
09/10/2026 に更新 · 2026年9月に当社の販売店で確認された参考価格。価格は急速に変動します
当サイトのおすすめを一覧で
| 予算 | 私たちの推奨 | モデル用メモリ | まで（Q4） | どこで購入できるか |
|---|---|---|---|---|
| 1,000€未満 | RTX 5060 Ti 16 GB グラフィックスカード · 約820ユーロ | 16 GB | 14Bを余裕を持って実行 | |
| 1 200 – 1 500 € | RTX 5070 Ti 16 GB グラフィックスカード · 約 1,300 – 1,400 ユーロ | 16 GB、2倍の帯域幅 | 14B、より速い | |
| 2 000 – 2 500 € | Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB PC一式・約2,000ユーロ | 約16 GB（全24 GBのうち） | 14B | |
| 2 000 – 2 500 € | ミニPC GMKtec EVO-X2 64GB (Ryzen AI Max+ 395) PC本体一式 | 64 GB | 30Bモデルを余裕を持って実行 | GMKtec：欧州公式ショップ（フランス語サイト）、フランスへの配送は平均5〜8日で完了 |
| 3 000 – 3 500 € | Mac Studio M5 Max 96 GB (GPU 32 コア) ワークステーション · 約3,000 € | ≈ 72GB (96GB中) | 70B | |
| 3 300 – 4 000 € | ミニPC Minisforum MS-S1 Max 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) PC本体一式 | 128 GB | gpt-oss 120B | |
| 3 600 – 4 600 € | 組み立て済みPC Comete IA（RTX 5070 Ti 16GB） 組み立て済みタワーPC · 約3,650ユーロ | 16 GB (+ 32 GBのRAM) | 14Bを余裕を持って実行 | |
| 3 600 – 4 600 € | 組み立て済みMeteora IA PC（RTX 5080、64 GB RAM） 組み立て済みタワー型PC | 16GB（＋64GBのRAM） | 14B；MoE 30B の一部がRAM上に配置 | |
| ノートPC | RTX 5080 16 GB 搭載ノート PC ノートPC · 約2,500ユーロから | 16 GB | 14Bを余裕を持って実行 | |
| ノートPC | MacBook Pro M5 Max 36 GB ノートパソコン · 4,199 €から（Appleの価格） | 約27 GB（全36 GB中） | 30Bクラス |
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まず：どのサイズのモデルを実行したいですか？
| サイズ | 例 | Q4時のメモリ | 最低限必要なマシン |
|---|---|---|---|
| 7-8B | Llama 3.1 8B | ≈ 6 GB | 8GBのGPUまたはプロセッサ（遅い） |
| 12-14B | Gemma 3 12B, Qwen 3 14B | 7〜9 GB | 12-16GBのカード、24GBのMac |
| 20-24B | gpt-oss 20B, Mistral Small 3.2 24B | 13〜14GB | 16 GBのグラフィックスカード（容量に余裕がない） |
| 27-32B | Gemma 3 27B, Qwen 3 32B, Qwen 3 30B-A3B | 16-19 GB | 24-32GBのカード、統合メモリ36GB以上 |
| 70-72B | Llama 3.3 70B Instruct, Qwen 2.5 72B Instruct | 40〜42 GB | 統合メモリ 64GB から 128GB |
| 120B (MoE) | gpt-oss 120B | ≈ 70 GB | 統合メモリ 96〜128 GB |
1つのモデル MoE （Mixture of Experts）は、単語ごとにパラメータの一部だけを有効にします。同じ規模の密なモデルよりもはるかに高速ですが、読み込みには同じ量のメモリが必要です。使いたいモデルはもう決まっていますか？ 構成診断ツール マシンに収まるかどうかを確認します。
注意点：メモリが増えても、速度が上がるとは限りません
| マシン | 帯域幅 |
|---|---|
| RTX 5080 (16 GB) | 960 GB/s |
| RTX 5070 Ti (16 GB) | 896 GB/s |
| Radeon RX 9070 XT (16 GB) | 644 GB/s |
| Apple M5 Max (36-128 GB) | 460 から 614 GB/s |
| RTX 5060 Ti (16 GB) | 448 GB/s |
| Mac mini M5 Pro（24〜64 GB） | 307 GB/s |
| NVIDIA DGX Spark (128GB) | 273 GB/s |
| Ryzen AI Max+ 395（64-128 GB） | ≈ 212 GB/s |
実測値：MacBook Pro M5 Max 128 GBでは、gpt-oss 120B（MoE）の生成速度は79.1トークン/秒で、27Bのデンスモデル（GGUFで36.6トークン/秒）より高速です。これは、パラメータのごく一部しか有効にしないためです。 詳しいテスト結果を見る.
1,000ユーロ未満：PC用16GBのカード
RTX 5060 Ti 16 GB
既存のPCにグラフィックカードを追加
- メモリ16GBのGDDR7専用メモリ
- 帯域幅448 GB/s
- 参考価格≈ 820 €
- 最大14Bモデルは余裕を持って動作し、24Bモデルは強めの量子化で対応可能です
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
目安専用カードは、モデルサイズが同じ場合に最も速く、最も効率的な解決策です。QuelLLMのこのカードに関する公表データはまだありません。
✓ 8 GBを超えるVRAMを確保するための最も安価な選択肢 · CUDA：Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLMと互換性あり
✗ 上限は16 GB：32Bモデルの快適な動作は難しい · 対応する電源とケースを備えた比較的新しいPCが前提
代替案Radeon RX 9070 XT 16 GB (約960〜1,070 €) — メモリ容量は同じ16 GBですが、帯域幅はより高くなっています（644 GB/s）。ソフトウェア面では、ROCmは依然としてCUDAほど成熟していないため、使用するツールを確認してください。 当サイトの紹介ページへ →
グラフィックスカードが一切ない場合？3〜8Bクラスの小型モデルはCPUで動作しますが、非常に遅い：参照 当サイトのGPUなしでLLMを使うためのガイド.
1,200～1,500ユーロ：16 GB搭載カードの中で最速
RTX 5070 Ti 16 GB
既存のPCにグラフィックカードを追加
- メモリ16GBのGDDR7専用メモリ
- 帯域幅896 GB/s（5060 Ti の 2 倍）
- 参考価格≈ 1 300 – 1 400 €
- 最大5060 Ti（16 GB）と同じモデルを使えますが、生成速度は大幅に上がります
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
目安密モデルの生成速度は帯域幅に従います。896 GB/sなら、同じメモリ容量の5070 Tiは5060 Ti（448 GB/s）の2倍です。
✓ 16 GBクラスで最高の速度／価格比 · CUDA：すべてのツールとLoRAファインチューニングが動作します
✗ 依然として16 GB：モデルサイズの上限は5060 Tiと同じ · 価格はカード単体のもので、PCの他の部品は含みません
代替案RTX 5080 16 GB （約1,700〜1,850€）— メモリ帯域幅は960 GB/sで、5070 Tiよりわずか7％高いだけなのに、価格は大幅に高く、メモリ容量は16 GBのままです。
2,000〜2,500ユーロ：一式そろった静かなマシン
Mac mini M5 Pro 24 GB / 512 GB
パソコン一式、macOS
- メモリ24GBの統合メモリ、うち約16GBがGPUで使用可能
- 帯域幅307 GB/s
- 参考価格≈ 2 000 €
- 最大14Bモデルも余裕を持って動作
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
目安Macでは、MLXによって生成が高速化することがよくあります。27Bモデルで86％の向上が測定されました（M5 Max、当サイトのプロトコルを使った読者によるテスト）。
✓ コンパクトで静音かつ低消費電力。MLX、OllamaおよびLM StudioはApple Silicon向けに最適化されています。
✗ 24 GBでは14Bを超えるとすぐにメモリ容量が制約になる · CUDA非対応；購入後のメモリ増設は不可
ミニPC GMKtec EVO-X2 64GB (Ryzen AI Max+ 395)
完成品PC、WindowsまたはLinux
- メモリCPUとGPUで共有する64 GBのユニファイドメモリ
- 帯域幅≈ 212 GB/s
- 最大30Bクラスは快適に動作します。70BのQ4モデルもメモリに収まりますが、速度は遅いままです
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
推定MoEモデルでは非常に高速です（Qwen 3 30B-A3B：推定50〜100トークン/秒）。一方、70Bの密なモデルでは3〜5トークン/秒に低下します（当サイトのモデル紹介ページに記載した推定値であり、実測値ではありません）。
✓ Mac miniに近い価格で2.7倍のメモリ · 30BのMoEモデルに最適
✗ CUDAもmacOSも利用不可：AMDのツールは要確認 · 大規模な密なモデルにはメモリ帯域幅が控えめ
GMKtec：欧州公式ショップ（フランス語サイト）、フランスへの配送は平均5〜8日で完了
3,000〜3,500 €：70Bモデル用に96〜128 GB
Mac Studio M5 Max 96 GB (GPU 32 コア)
コンパクトなワークステーション、macOS · Materiel.netで販売されている構成（品番：MHL64ZD/A）
- メモリ96GBの統合メモリがあり、GPUが利用可能なのは約72GBです。
- 帯域幅460 GB/s
- 参考価格≈ 3 000 €
- 最大Q4の70Bモデル；gpt-oss 120B（70 GB）では容量に余裕がなく厳しい
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
近い条件での測定MacBook Pro M5 Max 128 GB (40コア、614 GB/s) での性能：Qwen 3.8 27B は GGUF で 36.6 tok/s、MLX で 68 tok/s です。32コア（460 GB/s）の場合、若干低めになります。
✓ この予算内の96～128GBメモリ搭載マシンでは最速 · 静音性、MLXエコシステム
✗ CUDA非対応 · メモリは増設できません：購入時に適切な構成を選んでください
ミニPC Minisforum MS-S1 Max 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395)
一式そろったマシン、WindowsまたはLinux · 10 GbEポート×2、PCIe x16スロット
- メモリCPU/GPU共通128GBの統合メモリ
- 帯域幅≈ 212 GB/s
- 最大最大でgpt-oss 120B（MoE）まで対応；Q4で70Bモデルを読み込むことができます
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
推定70Bのデンスモデルは3〜5トークン/秒で動作し、MoEモデルははるかに高速です（当サイトのRyzen AI Max紹介ページに掲載した推定値であり、実測値ではありません）。
✓ Mac Studio 96 GBよりメモリが三分の一多い · 最も大規模な一般向けモデルを読み込み可能（gpt-oss 120B）
✗ Mac Studioの帯域幅の半分 · CUDAもmacOSもなし
3,600～4,600€：組み立て・動作確認済みのタワー型PC一式
組み立て済みPC Comete IA（RTX 5070 Ti 16GB）
Materiel.netが組み立て・テストを行ったタワー型PC · Ryzen 7 9800X3D、SSD 2 TB、Windows 11
- メモリ16GBのVRAM + 32GBのDDR5 RAM
- 帯域幅896 GB/s（グラフィックスカード）
- 参考価格≈ 3 650 €
- 最大グラフィックカード単体の場合と同様に、14Bモデルを余裕を持って動かせます
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
目安1,200～1,500ユーロの価格帯と同じカードです。支払う金額の大部分は、組み立てとテストを済ませた一式のマシンに対するものです。
✓ 組み立て不要ですぐに使えます · その他の用途にも対応するハイエンドのプロセッサーとSSDを搭載
✗ VRAMは依然として16 GB · すでにPCを持っている場合、グラフィックカード単体よりはるかに高価
組み立て済みMeteora IA PC（RTX 5080、64 GB RAM）
Materiel.netが組み立て・テストを行ったタワー型PC · Ryzen 7 9800X3D、SSD 2 TB、Windows 11
- メモリ16GBのVRAM + 64GBのDDR5 RAM
- 帯域幅960 GB/s (GPU)
- 最大14BモデルはGPU上で余裕をもって動作します。それを超えると、モデルの一部がRAMに移り、動作が大幅に遅くなります。
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
目安64GBのRAMがあれば、Qwen 3 30B-A3BのようなMoEモデルの一部をGPUではなくシステムRAMに読み込めますが、速度は大幅に低下します。
✓ 16 GBモデルで最速のグラフィックカード＋64 GBのRAM · 組み立て不要ですぐに使えます
✗ 16GBのVRAM：32Bモデルを高速には実行できません。同じ価格なら、ユニファイドメモリを備えたミニPCやMacで、より大きなモデルを読み込めます
外出先で使うなら：RTX 5080搭載ノートPC、それともMacBook Pro M5 Max？
RTX 5080 16 GB 搭載ノート PC
WindowsノートPC
- メモリ16GBのGDDR7専用メモリ
- 帯域幅シャーシによって約700〜900 GB/s
- 参考価格約2,500€から
- 最大14Bモデルは問題なく、24Bモデルは厳しい状況です
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
目安基本的な考え方は16 GBのデスクトップ用グラフィックカードと同じですが、ノートPCの熱設計上の制約により、性能がやや抑えられます。
✓ 持ち運べるCUDA環境 · 16 GBのVRAMを搭載した最も安価なAI向けノートPC
✗ 長時間の生成時の騒音と発熱 · 16GBが上限
MacBook Pro M5 Max 36 GB
macOS搭載ノートパソコン
- メモリ36GBのユニファイドメモリ、うちGPUが利用可能なのは約27GB
- 帯域幅460 GB/s
- 参考価格4,199ユーロから（Appleの価格）
- 最大Q4の30Bクラス
この構成で動作するモデル（Q4で必要なメモリ）
測定128 GB版（40コア、電源接続時）では、MLXでgpt-oss 120Bが79.1トークン/秒、Qwen 3.8 27Bが68トークン/秒を記録しています（当サイトの測定手順に沿った読者によるテスト、2026年9月16日）。
✓ M5 Maxチップを搭載する唯一のノートPC · 静音性、バッテリー持続時間
✗ 36 GBとしては高価：64〜128 GBにするにはAppleのカスタム構成が必要 · CUDA非対応
DGX Spark、RTX 5090、Mac Studio M5 Ultra：さらに上位の構成を目指すべきでしょうか？
| マシン | メモリ・帯域幅 | 参考価格 | 当サイトの見解 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark | 128 GB · 273 GB/s | ≈ 6 100 – 6 600 € | NVIDIAエコシステムとトレーニング向けです。生成時のメモリ帯域幅（273 GB/s）はMac Studio M5 Maxより低く、価格が半分の128 GBミニPCをわずかに上回る程度です。同じGB10チップを搭載し、より早く納品される製品として、MSI EdgeXpert（128 GB）があります。 |
| RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 高い | 一般消費者向けで最も高速なグラフィックカード：32 GBのメモリで30Bモデル全体を読み込めます。大きな予算があり、カードに必要な電力を供給できるPCを持つ方向けです。 |
| Mac Studio M5 Ultra | 96 から 512 GB · 最大 1.2 TB/s | 6,599€から | 非常に大きなモデル（120B以上、巨大なMoEモデル）を十分な速度で動かすために。 |
どこで入手できるかMSI EdgeXpert (DGX Spark用GB10プロセッサ、128GB)
RTX 5090 32GB (カードのみ)
Mac、NVIDIA GPU搭載PC、AMD搭載ミニPC：ソフトウェア面での違い
| プラットフォーム | ツール | 知っておくべきこと |
|---|---|---|
| NVIDIA製GPU（CUDA対応）を搭載したPC | Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM | すべての機能が正常に動作し、トレーニング（LoRA）も可能です。最もシンプルな選択です。 |
| Apple Silicon搭載Mac | Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX | MLXは生成を高速化することがよくあります（27Bモデルで86％の向上を測定）。CUDAには対応していません。 |
| Ryzen AI Max搭載ミニPC、Radeonグラフィックカード | Ollama, LM Studio, llama.cpp (VulkanまたはROCm) | 互換性は使用するツールごとに確認が必要です。ROCmはCUDAに比べて、まだ成熟度が低いです。 |
よくある質問
2026年にローカルAIに最適なPCはどれですか？
対象とするモデルのサイズによります。14Bまでなら、既存のPCに16 GBのグラフィックカード（RTX 5060 Ti、速度を重視するならRTX 5070 Ti）があれば十分です。マシンを一式用意するなら、Mac mini M5 Pro（14B）またはRyzen AI Max+ 395搭載の64 GBミニPC（30B）が選択肢になります。70Bモデルには64〜128 GBのユニファイドメモリが必要です。Mac Studio M5 Max、または128 GBのミニPCが該当します。
ローカルAIにどのグラフィックカードを選ぶべきですか？
VRAMは最低16 GBを目安にしてください。予算重視ならRTX 5060 Ti 16 GB、速度重視ならRTX 5070 Ti（896 GB/s）、AMDのツールがご自身の用途に合うならRadeon RX 9070 XTがおすすめです。8 GB版は避けてください。詳細は 当サイトのGPU選びガイド.
AIに適したミニPCはどれを選ぶべきですか？
ユニファイドメモリを備えたミニPCです。Ryzen AI Max+ 395搭載機なら64 GB（GMKtec EVO-X2）または128 GB（GMKtec EVO-X2 128 GB、Minisforum MS-S1 Max）、macOSを使いたいならMac mini M5 Proが選択肢です。大容量の共有メモリを備えていない一般的なミニPCでは、小さなモデルしか動かせません。
グラフィックスカードとユニファイドメモリ搭載のミニPC、どちらを選ぶべきですか？
グラフィックスカードはより高速（448〜960 GB/s）ですが、一般向け製品ではメモリ容量が16 GBに限られます。ユニファイドメモリ（64〜128 GB）ならはるかに大きなモデルを読み込めますが、生成速度は遅くなります（マシンによって212〜614 GB/s）。使いたいモデルのサイズに応じて選んでください。
ローカルで LLM を実行するためのPCの費用はいくらですか？
既存のPCに追加する16GBのカードなら約750〜850ユーロ、14〜30Bのモデルを動かせるPC一式なら2,000ユーロ、70B以上のモデルを動かすためのPCなら3,000〜3,500ユーロです。
グラフィックカードなしでLLMを動かせますか？
はい、3B から 8B の小型モデルは 16 GB の RAM を備えたプロセッサ上で動作しますが、遅いです。参照 当サイトのGPUなしでLLMを使うためのガイド.
ローカルAIにはMacとPCのどちらがよいですか？
Macは多くの統合メモリ、静音性、MLX（27Bで測定した速度向上率+86 %）を提供しますが、CUDAは提供しません。NVIDIA PCは1ユーロあたりの速度が速く、トレーニングを含むすべての環境と互換性があります。AMDのミニPCは価格に対して最大のメモリを提供しますが、ツールについては確認が必要です。
ミニPCをAI用途に使う場合の欠点は？
メモリ帯域幅は控えめです（Ryzen AI Max+ 395 で約212 GB/s）。当サイトの推定では、70B の密なモデルはこの環境で3～5トークン/秒で動作します。CUDA は使えず、購入後にメモリを増設することもできません。