使うAIと、させたい仕事に合うPC・Macを。
ChatGPTだけなら今のPCで十分。でもClaude Codeや自動化エージェントは、モデルがクラウドでも仕事は手元のPCで起きます。画像・動画・ローカルLLMはGPUメモリ勝負。何をどこで動かすかをこちらで翻訳して、ノート・BTO・自作・Mac・常時稼働サーバー型から「今日買うならこれ」を出します。
1. 使っているAI・使いたいAI（複数可）
クラウドのチャットAIコーディングAI・エージェント画像生成AI（ローカル）動画生成AI（ローカル）ローカルLLM（自分のPCでチャットAI）その他
2. AIにさせたい仕事（複数可）
3. 形
4. 予算
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AIから探す
ChatGPT推論はOpenAIのサーバ。PCで動くのはブラウザとアプリClaude推論はAnthropicのサーバ。長文・資料作成が得意GeminiGoogle製。Workspaceと一体で使うMicrosoft CopilotWindows・Officeに統合。Copilot+ PCの機能は別物Claude Codeモデルはクラウド、仕事は手元のPCで起きるCodex CLIOpenAIのコーディングエージェント。要件はClaude Codeと同じCursor / Copilot（IDE）AI内蔵エディタ。エージェントモードは重いブラウザ操作エージェントClaude in Chrome・Operator系。Chromeを手元で動かす自動化ツール（n8n / Dify / Make）ワークフローを24時間回す。PCが寝たら止まるStable Diffusion / SDXLPCのGPUで描く。VRAM 12GBが実用ラインFLUX / 高品質画像生成12B級モデル。VRAM 16GBから動画生成AI（Wan / Hunyuan / LTX）VRAM 16GBが下限、24GB以上推奨。Macは不向きローカルLLM（8Bクラス）Qwen3 8B・Gemma 3 12B。VRAM 8GB / Mac 16GBローカルLLM（27〜32Bクラス）Gemma 3 27B・Qwen3 32B・gpt-oss-20b。VRAM 24GB / Mac 48GBローカルLLM（70B〜120B MoE）Llama 3.3 70B・gpt-oss-120b。Mac 64〜128GBか Ryzen AI Max 128GB文字起こし（Whisper）会議録音をローカルで書き起こす。GPUがあれば数倍速
仕事から探す
文章・資料・メール作成ブラウザで完結。PC性能はほぼ不問プログラミング・開発ビルド・テスト・Dockerが手元で走る自動タスク・エージェントの常時運用24時間起きている静かなPCが要るイラスト・画像生成GPUのVRAM容量が全て動画生成・編集VRAM 24GBと大容量SSD議事録・文字起こしローカルならGPU 6GBで数倍速データ分析・Excel/Pythonメモリ32GBでデータが載る社内文書の検索・要約（ローカルRAG）外に出せないデータをローカルLLMで
形から探す
| よく選ばれる構成 | 形 | 向いている人 | 目安 |
|---|---|---|---|
| 開発向けノートPC（メモリ32GB・SSD 1TB） | ノートPC | Claude Code・Cursor・Codexを持ち歩いて使う人。GPUは不要、メモリとSSDに振る | 15〜23万円 |
| RTX 5070 Ti（16GB）デスクトップ・メモリ32GB | デスクトップ（BTO） | FLUX・27B MoE・gpt-oss-20b。ローカルAIの定番ライン | 28〜38万円 |
| Mac mini M4 Pro（メモリ48GB・SSD 1TB） | 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 | 30〜36万円 |
| 静音ミニPC（Ryzen 9・メモリ64GB・GPUなし） | 常時稼働サーバー型 | n8n・Dify・エージェントのルーティンを24時間回す。省電力・小型・静音で置き場所を選ばない | 13〜22万円 |
| 自作: エージェント用ワークステーション（16コア・メモリ64GB・GPUなし） | 自作 | Claude Code・Docker・n8nを並列で回す。GPUは要らない、静音と大容量メモリに振る | 20〜28万円 |
| Mac Studio M4 Max（メモリ128GB・SSD 2TB） | Mac | gpt-oss-120b・Qwen3.5 122Bが載り、帯域546GB/sで実用速度。個人向けローカルLLMの本命 | 62〜72万円 |
このサイトの考え方
- クラウドAI（ChatGPT・Claude・Gemini）: 推論は向こうのサーバ。PC性能はほぼ不問。買い替えより、メモリ16GBと画面
- コーディングAI・エージェント（Claude Code・Codex・Cursor）: モデルはクラウドでも、ビルド・テスト・Docker・ブラウザ操作・並列エージェントは手元で走る。CPUコア・メモリ32〜64GB・NVMe
- 自動タスクの常時運用: PCが起きていることが前提。静音・省電力でスリープしないミニPC / Mac mini / ワークステーション
- 画像・動画・ローカルLLM: GPUのVRAM容量とメモリ帯域幅。NPU（Copilot+ PC）は関係ない。誤解の解説
ローカルモデルの必要メモリは40モデル×107機種のデータベース（Hugging Face実サイズ＋モデル構造から計算）で裏付け。データの作り方