PC構成

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AIハードウェアはいつ買うべきか｜クラウドAIとローカルLLMの天秤で考える

AIハードウェアはいつ買うべきか。価格を左右するのはクラウドAIの普及とローカルLLMの進化という2つの力です。2026年はメモリやSSDの価格に上昇圧力が続き、次世代のSUPERやRTX 60は公式発表がないなど判断材料が変わりました。価格が決まる仕組みから、今買う人と待つ人の条件を整理します。
2026.06.07 AIハードウェア図鑑
PC構成基礎知識
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Codex CLI 推奨スペック｜GPU不要でも要注意なローカルサンドボックスとWindows・Node.js環境

Codex CLI に専用 GPU は不要（モデル推論はクラウド、コマンド実行は手元）。ローカル実行サンドボックス・承認モード・Windows 対応・Node.js・認証を公式情報で整理した推奨スペック/必要環境ガイド。
2026.06.04 AIハードウェア図鑑
PC構成基礎知識
GPU・グラフィックボード

M5 MacBook Air は AI とゲーム両方で何ができるか｜実測ベース総合レビュー

2026 年 3 月 11 日に発売された M5 MacBook Air は、 「軽量ノートで AI もゲームもどこまでできるか」 を考えるうえで、 かなり分かりやすい基準になるモデルだ。10 コア CPU + 最大 10 コア GPU の...
2026.05.28 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

VRAM 16GB GPU を選ぶなら｜AI 用途別に比較

この記事では VRAM 16GB モデルの GPU の選び方を解説する。 当サイトの検証環境では RTX 5080・RTX 5060 Ti という 16GB モデル 2 枚と、 RTX 4070 SUPER (12GB) を用途別に使い分け...
2026.05.27 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルAI環境
GPU・グラフィックボード

Qwen3.6-35B-A3B とは？MoE型マルチモーダル LLM のローカル実行ガイド

Qwen3.6-35B-A3B は総350億・動作30億パラメータのMoE型マルチモーダルLLMである。FP8版34.87GBでRTX 5090級のローカル実行が可能で、視覚言語タスクに向いている。スペックと実行環境を整理する。
2026.05.23 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

llama.cpp b9145解説｜Intel ArcのSYCLメモリ二重消費を約9分の1に削減

llama.cpp b9145とは、SYCLバックエンドのメモリ二重消費を解消した修正リリース。 Intel Arc GPUでローカルLLMを動かすと、VRAMに余裕があるはずなのにシステムRAMが先に枯渇してOOMで落ちる。この奇妙な現象に2026年5月14日、ggml-org/llama.cppリリース「b914…
2026.05.21 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
GPU・グラフィックボード

Qwen3.6 35B-A3B vs 27B UD AI用途で比較｜M5 Pro 64GBの検証報告から見た選び方

Qwen 3.6とは、Alibaba Qwen Teamが公開する大規模言語モデルファミリーである。 海外のRedditコミュニティ（r/LocalLLaMA）で、MacBook P…
2026.05.16 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成ローカルLLM
PC構成

Surface Copilot+ PCの40+ TOPS要件と45/80 TOPS NPUの実用域｜RTX GPUとの分業

Surface Copilot+ PCの40 TOPS NPU・Snapdragon X Elite・M4 MacBookと、RTX GPU搭載デスクトップを役割で比較する。Phi-3・Llama 3の実機トークン生成速度、メモリ高騰下でのコスパ判断軸を一次資料と実測値で整理。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
PC構成
GPU・グラフィックボード

RTX 4070 12GB VRAMの実力をRedditから読み解く｜ローカルAIとミドルレンジ構成の優先順位

RTX 4070の12GB VRAMはローカルLLM・SDXLでどこまで戦えるか。r/LocalLLaMAやr/buildapcの議論、NVIDIA公式仕様、実機RTX 5080 16GBの計測値を突き合わせ、ミドルレンジ構成のアップグレード優先順位を整理する。
2026.05.13 AIハードウェア図鑑
GPU・グラフィックボードPC構成
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AIエージェント自動化のメモリ消費｜VRAMだけでは足りない4つの詰まりどころ

AIエージェント自動化で詰まるのはVRAMだけではない。実際に効いてくるのはVRAM・システムRAM・ストレージI/O・電源とバス帯域の4か所で、前の2つは容量、後ろの2つは構成条件がそろった時に表面化する。96GB環境の実測でフェーズ別の消費を分解し、RAMを比率ではなく積み上げで決める考え方を示す。
2026.05.08 AIハードウェア図鑑
PC構成ローカルAI環境
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