PC構成

Claude Code推奨スペック｜GPU不要・ノートPCで快適に使える環境を解説

Claude CodeにGPUは必要か？結論は不要。AnthropicのクラウドでAI処理が完結するため、RAM 16GB・NVMe SSD搭載のノートPCで快適に動作する。最低スペック・推奨スペック・予算帯別のおすすめを公式ドキュメント情報を交えて整理した。
2026.04.16 AIハードウェア図鑑
PC構成
PC構成

AI用途別 必要メモリ容量ガイド｜ローカルLLM・画像生成に何GB要るか（DDR5/DDR4の選び分け）

AI用PCを組むとき、メモリ（RAM）は何GB積めばいいのか。用途によって「足りるライン」は大きく変わる。ローカルLLMでは、モデルがGPUのVRAMに収まる場合はシステムRAM速度の影響は小さい。一方、VRAMに載りきらないモデルをCPU...
2026.04.15 AIハードウェア図鑑
PC構成ローカルAI環境
PC構成

AI用PCのメモリ（RAM）選び方ガイド｜DDR5の容量・速度・デュアルチャネルを解説

AI用PCのメモリ（RAM）選びを基礎から解説。DDR5とDDR4の規格差、容量16GB〜96GBの用途別ガイドライン、デュアルチャネルとCPUオフロードの効果まで網羅。ローカルLLMや画像生成で必要なRAM容量の目安、XMP/EXPO有効化のコツが手早く把握できます。
2026.04.15 AIハードウェア図鑑
PC構成基礎知識
ローカルLLM

llama.cppとは？ローカルLLM実行エンジンの仕組み・導入方法を初心者向けに解説

llama.cppはCPUでもLLMを動かせるMITライセンスのオープンソース推論エンジン。GGUF形式と量子化レベルの読み方、Ollama等との位置づけ、必要なRAM・VRAMの目安まで、ローカルLLM初心者が最初に知るべき内容を一次ソース付きで解説する。
2026.04.15 AIハードウェア図鑑
ローカルLLM
基礎知識

NPUとは？AI専用プロセッサの仕組みとGPU・CPUとの違いをわかりやすく解説

NPU（Neural Processing Unit）とは何か、CPU・GPUとの違いをAI用途の視点で解説。Copilot+ PCの40 TOPS要件や主要メーカーの公称値、NPU搭載PCが必要かの判断基準を用途別に整理します。
2026.04.15 AIハードウェア図鑑
基礎知識
ローカルAI環境

AI用PCのSSD選び方ガイド｜容量・速度・NVMe規格の違いを用途別に解説

AI 用途のSSD選びを容量・速度・規格の3軸で整理。NVMe Gen3/Gen4/Gen5 の理論帯域差、ローカルLLMや画像生成で必要な容量目安、主要SSDのTBW比較、M.2 PCIeレーン共有の落とし穴まで、公式仕様への参照付きで初心者向けに解説。
2026.04.15 AIハードウェア図鑑
ローカルAI環境基礎知識
GPU・グラフィックボード

RTX Neural Texture CompressionでVRAM使用量80%削減｜NVIDIAの新技術とAI活用

NVIDIAのRTX Neural Texture Compression（NTC）を解説。SDKの計算例ではテクスチャのVRAM量をBC圧縮と比べて約8割減らす仕組み、DirectX 12・Vulkanの対応状況、AMD・Intelの動き、AI用途への波及を2026年10月時点で整理。
2026.04.13 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボード
GPU・グラフィックボード

RTX 4070 SUPERと5060 Ti 16GBを比較｜ローカルAIでVRAM 12GBはどこまで使えるか実測

RTX 4070 SUPER（VRAM 12GB）とRTX 5060 Ti 16GBを、ローカルLLM 9モデルとSDXLで同じPCで実測。12GBで足りる使い方・足りなくなる使い方、中古で選ぶときの確認点、近いRTX 50シリーズとの違いを整理。
2026.04.13 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードローカルAI環境
PC構成

Snapdragon X2搭載ASUS Zenbook SORA 16のAI性能を分析｜NPU 80TOPSの実力

GPUをRTX 5080に換装してローカルLLMを回している筆者からすると、「NPU 80TOPS」という数字はどうしても気になる存在だった。2026年4月8日に発売されたASUS Zenbook SORA 16は、クアルコムの最新プロセッ...
2026.04.11 AIハードウェア図鑑
PC構成ローカルAI環境
ComfyUI

ComfyUI マルチGPU運用ガイド｜GPU 2枚で並列処理を実測（RTX 5080+4070 Super）

RTX 5080+4070 Superで開始し、現行のRTX 5060 Ti 16GB構成でも再検証したComfyUIマルチGPU実測ガイド。ポート分離なら2枚分が遅い側1枚分の時間で終わる一方、VRAMの透過的な合算はできない（層の載せ分けは可）。Ollamaのlayer split（層分散）による分散配置まで。
2026.04.10 AIハードウェア図鑑
ComfyUI
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