ディープラーニングやAI向けパソコンのおすすめ製品をご紹介しています。
自動的に画像解析をしたり予測をしたりで、いろいろな分野で業種を問わず導入されてきています。
データを活用して効率的にAIの開発するには動作の速いマシンが必要です。そこで、重要なポイントとなるCPUやGPUは使いやすいモデルをピックアップしています。パソコンを選ぶときに、ぜひ参考にしてみてください。
目次
[目次を閉じる]AI(機械学習)向けパソコンとは
AIのディープラーニング(Deep Learning)といわれる深層学習や、AI(人工知能)は画像認識・自然言語処理など様々な用途で使われています。
画像では顔認識の精度も高く、活用されているシステムも多くみられます。
プログラムをすれば１つの兆候を見つけ出して処理をができるよう。
そのため、ビジネスでは予測や画像認識といった具体的な導入しやすいところで、データが集まる仕事ほど浸透していくと考えられます。
多くのデータを学習して使えるようにするには、ある程度の性能を持ったパソコンが必要。たとえば、「GeForce RTX」のようなGPU(グラフィックボード)などが上げられます。
AI(機械学習)パソコンの選び方
AI開発ができる環境
AI開発ができる環境を整えられることが、パソコン選びで重要なポイントではないでしょうか？
そのため、ソフトウェアなど、研究によって選ぶPCは変わってきます。
TensorFlow（テンサーフロー、テンソルフロー）、PyTorch、scikit-learn、Chainerなどのフレームワークやライブラリが人気で、PythonやJuliaといった言語で開発します。
Tensorflow Hubで学習済みモデルを使うのも便利。
機械学習で必要なスペックは？
開発の規模や内容によってどれぐらい負荷の大きさに違いがあります。そのため、厳密に必要スペックが決まっているわけではないですが、スペックが低いと動作が遅く。
特に、CPU・GPU・メモリは重要です。
CPU
CPUは機械学習タスクの基本的な計算に必要です。Intel Core i7やi9、AMD Ryzen 9のように高性能で、多くのコアと高いクロック速度を持つCPUが望ましいです。
学習時間を短くするためにも、マルチコア搭載モデルを選びましょう。
GPU
また、ディープラーニングにおいて、GPUは重要で、トレーニングや推論で使います。NVIDIAのCUDA対応GPUは、大量のデータを並行して処理ができ、計算速度を大幅に向上させます。
また、生成するようにGAN(敵対的生成)を実装する場合に、GPUを使ったりします。
メモリ
メモリは大量のデータセットを扱う機械学習タスクで大容量のRAMが必要です。最低でも16GB以上、できれば32GB以上を推奨したいところです。
ストレージ
SSDはHDDよりも高速なデータアクセスを提供し、トレーニング時間を短縮できます。また、大きなデータセットを扱う場合は、大容量のストレージが必要です。
AIパソコンのおすすめ
コスパ重視｜OMEN 35L（AMD）
| CPU | Ryzen 7 9800X3D |
|---|---|
| GPU | RTX 5070 Ti、16GB GDDR7、CUDAコア8,960 |
| メモリ | Kingston Fury™ 32GB（16GB×2）DDR5 RGB 5600MT/s |
| SSD | 2TB PCIe® Gen4 NVMe™ M.2 SSD |
| 冷却 | 240mm水冷クーラー、第7世代Asetekポンプ |
特徴は？
- RTX 5070 Tiの16GB VRAMにより、PyTorchの画像分類や小規模LLM推論を実行しやすい
- 2TBで、学習データとチェックポイントを同じ内蔵SSDに置ける
- 32GBメモリは入門から中量級データセットまで扱いやすい
- 水冷とAsetekポンプがあって、長時間の演算でも温度上昇を抑える
- 1000W電源と12V-2x6コネクタにより、高負荷時の電力供給に余地がある
- RTX 5080モデルは64GBメモリなので、画像生成や大きめのローカルAI検証をしたい方におすすめ
良い
- RTX 5070 TiはVRAM 16GBで良い。8GB GPUよりバッチサイズを上げやすく、待ち時間の少ない作業感がある
- AMD Ryzen™ 7 9800X3Dは前処理、圧縮ファイル展開、Jupyter Notebookの同時操作でも反応が速い
- 240mm水冷クーラーは高負荷の連続処理で良い。ファン音が急に大きくなる不快感を抑える
- ツールレスアクセス対応なので、内部清掃やSSD追加の手間が少ない
- 税込参考価格424,800円～(2026/07/08 21:40に価格を検証しました)、導入費を抑えやすい
気になる
- AMD Radeon RX 9070 XTモデルはCUDAを使えないので後から後悔しかねない。※PyTorchのCUDA環境を使うならNVIDIA構成を選ぶこと
RTX 5080搭載のピナクルプラスモデルは64GBメモリで良い。価格を抑えてCUDA環境を作るならRTX 5070 Ti、メモリ容量まで重く考えるならRTX 5080です。
ハイエンド｜DAIV FM-A9G90 Ryzen 9 9950X3D2 × GeForce RTX 5090
| CPU | AMD Ryzen™ 9 9950X3D プロセッサ、16コア32スレッド、最大5.60GHz |
|---|---|
| GPU | NVIDIA® GeForce RTX™ 5090、GDDR7 32GB |
| メモリ | 64GB DDR5-5600、4スロット、最大256GB |
| SSD | 2TB NVMe Gen4×4、M.2 Key M(Type2280)空き1基 |
| 本体 | 約220×510×510mm、約14.5kg、ブラック、キャスター付属 |
特徴は？
- RTX 5090の32GB VRAMにより、16GB級GPUより大きいバッチサイズを試せる
- Ryzen 9 9950X3Dは16コア32スレッドで、前処理と学習スクリプトを同時に進められる
- 64GB DDR5は、PyTorchのDataLoaderとJupyter Notebook操作で待ち時間を減らす
- 最大256GBまで増設できるので、巨大なCSVや特徴量テーブルを扱う研究室PCでも構成を上げられる
- 2.5GBASE-Tは、NASから学習データを読むときに1GbEより転送待ちを短くできる
- 1200W 80PLUS PLATINUM電源で、高負荷学習中の電源安定性が良い
- おすすめの人は、ローカルLLM検証やCUDA学習を長時間続けたい方
良い
- RTX 5090とGDDR7 32GBの組み合わせが良い。量子化済みLLMのローカル検証でGPUメモリの上限に悩む時間を減らせる
- 240mmラジエーターの水冷CPUクーラーは良い。長時間学習でCPU温度変動を抑える設計になっている
- 64GB DDR5は標準構成として良い。32GB機よりNotebook、Docker、学習ログを同時に開いた作業感が軽い
- 2TB NVMe Gen4×4はチェックポイント保存に使える。100GB級のデータセットを複数置いても運用しやすい
- 3年間センドバック修理保証と24時間×365日電話サポートは、高額PCの購入後サポートとして良い
気になる
- 64GBメモリは良いが、巨大な表形式データを展開する研究では128GB以上を選びたい
- 1200Wは消費電力が大きい。大元のコンセントへ単独接続が必要
価格は高いです。70B級LLMのフル学習をこの1台で進めるPCではありません。ただし、ローカルAI検証、研究室PC、個人の深層学習環境としては最強クラスといえるでしょう。
DAIVシリーズ フルタワー NVIDIA RTX 6000 Ada 世代搭載
マウスコンピューターのDAIVシリーズ フルタワー型PCです。
ディープラーニングに適したワークステーションです。高性能なAI開発・機械学習のトレーニング環境として使いたい人にぴったり。
RTX 6000 Ada世代（48GB VRAM）を搭載、CUDAコア数: 18176、Tensorコア: 568を搭載、VRAM 48GBです。FP8、FP16、TF32の演算性能が大幅向上しています。
CPUはデータ処理やモデルの前処理、マルチスレッド処理に強いIntel Xeon w5-2555X（14コア/28スレッド）を搭載。メモリが64GB RAM（クアッドチャネル）、ストレージはPCIe 4.0 NVMe SSD（1TB）です。
Windows 11 Pro for Workstationsを搭載していて、マルチスレッド処理に最適化されているため、長時間の学習でも安定しやすいのが魅力。
特徴
- AI開発の専用のハイエンドなデスクトップパソコン
パソコン工房 ディープラーニング専用パソコン DEEP∞(ディープ インフィニティ)
パソコン工房のディープラーニング専用パソコンで、DEEP∞(ディープ インフィニティ)です。AI開発向けのシリーズで複雑な設定をしなくてもローカルで使える、GPU Cloud プラットフォームでNGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応しています。(設定が必要。)
OSはUbuntu 20.04 LTS、CPUがインテル Core™ i7-13700 プロセッサー(16コア 最大5.20GHz)です。
グラフィックはNVIDIA RTX A2000 12GB GDDR6のGPUで、メモリが16GB(8GB×2) 、ストレージの容量が1TB M.2 SSDを搭載しています。
メモリやストレージはカスタマイズできます。これからAIを学習するかたにおすすめ。
ノートパソコン 18インチ / RTX 5090
18インチのディスプレイを搭載しているノートパソコンです。ノートPCはローカル環境で開発をして持ち運びをしたいときにぴったり。
OSはWindows 11 Homeで、CPUはインテル® Core™ Ultra 9 プロセッサー 275HXプロセッサー、メモリは16GB(8GB×2 DDR5)です。
ストレージの容量は2TB NVMe対応 M.2 SSDです。
グラフィックはGeForce RTX 5090 Laptop GPUを搭載しています。NVIDIA DLSS 4（Deep Learning Super Sampling 4）に対応しています。
特徴
- 開発環境を持ち運びしたいかた向け
ディープラーニング専用パソコン インテル Xeon搭載
パソコン工房のディープラーニング専用パソコンです。
OSはUbuntu 20.04 LTSを搭載していてGPU DriverとNVIDIA Dockerの設定までサービスとして含まれており、開発環境を整えるのにおすすめです。
また、NGC (NVIDIA GPU Cloud)プラットフォームに対応しています。
CPUはXeon W-2223プロセッサー、グラフィックはNVIDIA RTX A5000 24GB GDDR6、メモリは32GB(8GB×4) ECC Registered DIMM (PC4-21300)、ストレージの容量は1TB NVMe対応 M.2 SSDです。
特徴
- NVIDIA RTX A5000 Tensorコア搭載
AI(機械学習)パソコン:まとめ
AIやディープラーニングの開発にぴったりなパソコンをご紹介してきました。
HPCは個人では難しいですが、AIを学習したり運用するなら法人ではなくてもできるでしょう。
少しでも効率よく開発を進められれば快適です。
また、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするならクラウドを使うのもよいです。たとえば、Vertex AIの場合にはNVIDIA H100 Tensor コア GPUモデルもあり、専用Transformer Engineを搭載しています。
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