生成AIをクラウドだけでなく、自分のPC上で動かす「ローカルAI」が身近になっています。OllamaやLM Studioを使えば、Qwen、Llama、Gemma、gpt-ossなどのオープンウェイトモデルをWindowsやLinuxのPCにダウンロードし、手元の環境で利用できます。 そこで注目されているのが、設置スペースを抑えながらローカルLLM環境を構築できるミニPCです。ただし、「AI PC」や「NPU搭載」と書かれているだけで、すべてのLLMが快適に動くわけではありません。モデルの規模、量子化、メモリ容量、メモリ帯域、GPU対応、コンテキスト長をまとめて判断する必要があります。 先に結論：ローカルLLM向けミニPCの選び方 ローカルLLM用ミニPCを選ぶ際は、次の順番で確認してください。 実行したいモデル規模を決める：7B～8B、14B、32B、70Bでは必要メモリが大きく異なる RAM・VRAM・共有メモリを確認する：容量だけでなく、GPUが利用できる範囲も重要 推論ソフトの対応状況を確認する：Ollama、LM Studio、llama.cppがCPU・GPUを利用できるか確認 長いコンテキストやRAGの余裕を持たせる：モデル重み以外にKVキャッシュやベクトルDBもメモリを使う 冷却・ストレージ・ネットワークを見る：長時間運用やモデル保存では、持続性能と拡張性が重要 4bit量子化モデルを1つ使う場合、システムメモリはおおむね次の範囲が検討基準になります。 モデル規模 システムメモリの目安 主な用途 7B～8B 16～32GB チャット、要約、翻訳、軽いコード補助 14B 32～64GB 文章作成、コーディング、軽量RAG 32B 64～96GB 高度な推論、長文処理、RAG、ツール利用 70B～72B 96～128GB 大規模モデル、専門タスク、複数エージェント この表はベンチマーク結果ではなく、一般的な4bit量子化を前提とした構成目安です。モデル形式、コンテキスト長、OS、推論エンジンにより実際の必要量は変わります。 ローカルAIとは？ ローカルAIとは、AIモデルの推論処理をクラウド上のサーバーではなく、自分のPC、社内サーバー、エッジ端末などで実行する仕組みです。 クラウドAIでは、入力した文章や画像がネットワーク経由でサービス提供者の環境へ送られます。一方、ローカルAIは、必要なモデルとソフトウェアを事前にダウンロードしておけば、処理を手元の端末内で完結できる場合があります。 ローカルAIの主なメリット インターネットに接続できない環境でも利用しやすい APIの従量課金を気にせず試行を繰り返せる モデル、システムプロンプト、RAGデータを自分で管理できる 社内文書や個人データを外部へ送らない構成を作りやすい ローカルAPIを使って自作アプリや業務ツールと連携できる...