AI活用におけるパソコン自作　自分で組み立てるメリットを解説

人工知能（AI）技術の急速な進化により、個人レベルでもAIを活用する機会が増加している。そのため、AI処理に特化したパソコンへの需要が高まっているが、既製品では必ずしも個々のニーズに合致しない場合がある。
本稿では、AIパソコンの基本的な仕組みと、自作による利点について解説する。

AIの処理を支えるNPUとコア技術

AIパソコンの中核となるのは、AI専用プロセッサであるNPU（Neural Processing Unit）だ。NPUは、従来のCPUやGPUとは異なり、AI処理に特化した設計となっている。
具体的には、「行列演算」や「並列処理」を効率化し、「画像認識」や「自然言語処理」などのAI機能をローカル環境で高速に処理できる。

NPUはCPUに搭載されているので、AIパソコンを作る場合はNPU搭載型のCPUを選ぶことを勧める。
たとえば、Intel Core UltraプロセッサやAMD Ryzen AIシリーズには、このNPUが標準搭載されている。NPUを搭載することによって、AI処理が高速化するだけでなく、消費電力も削減される。

NPU搭載のCPUの2025年1月29日時点での一覧は以下の通りである。
価格は日ごとに変動するため、購入時には自身で再確認すると良いだろう。

• AMD Ryzen 5 8600G
  
  • コア数: 6
  • スレッド数: 12
  • 最大ブーストクロック: 5.0GHz
  • 価格: ¥33,594
• AMD Ryzen 7 8700G
  
  • コア数: 8
  • スレッド数: 16
  • 最大ブーストクロック: 5.1GHz
  • 価格: 約¥43,975
• Intel Core Ultra 5 245K
  
  • コア数: 14
  • スレッド数: 14
  • 最大ブーストクロック: 5.2GHz
  • 価格: 約¥47,718
• Intel Core Ultra 7 265K
  
  • コア数: 20
  • スレッド数: 20
  • 最大ブーストクロック: 5.5GHz
  • 価格: 約¥64,479
• Intel Core Ultra 9 285K
  
  • コア数: 24
  • スレッド数: 24
  • 最大ブーストクロック: 5.7GHz
  • 価格: 約¥105,920

AI処理の性能を最大限に引き出すためには、NPUと連携する他のパーツの選定も重要となる。
特にGPUについては、NVIDIAのTensorコアを搭載したモデルを推奨する。
また、大量のデータを扱うAI処理では、メモリ容量も重要な要素となる。最低でも16GB、可能であれば32GB以上のメモリ搭載が望ましい。

ハードウェアと並んで重要なのが、Windows CopilotなどのAIソフトウェアである。
特にNPU搭載のAIパソコンでは、これらの機能をオフライン環境でも高速に実行できる点が特徴的である。
たとえばCopilotは、NPUを活用してローカル環境でAI処理を実行し、文書作成支援や画像生成、コード補完などの機能を提供する。
Copilotをセットアップするには、Microsoftアカウントが必要だ。サインインしたら、Copilotアプリを開き、ユーザーの好みに応じた設定や、必要な機能の選択などの初期設定を行う。次にCopilotの機能をカスタマイズし、特定のタスクやアプリケーションに合わせて最適化する。これにより、より効率的に作業を行うことができるようになる。

また、Adobe FireflyやStable Diffusionなどの専門的なAIツールも、NPUとの連携により処理速度が大幅に向上する。

AI活用を目的にパソコンを自作するメリットとデメリット

AI活用を目的にパソコンを自作する最大のメリットは、用途に応じた最適なパーツ構成を実現できる点である。GPUの変更やメモリの増設など、将来的なアップグレードも容易であり、AI技術の進化に合わせて柔軟に対応できる。
また、為替レートや社会情勢による価格変動の影響もあるが、一般的に自分で組み立てたほうが、BTO(組み立て済みパソコン)を買うよりも価格を抑えられる。

一方で、自作には一定の技術知識とスキルが必要となる。
特にAI活用を目的にしたパソコンでは、パーツ間の相性や電源容量の計算など、通常の自作PCよりも考慮すべき点が多い。また、保証やサポート面では、BTOと比較して不利な面がある。初期トラブル時の対応も、自己責任となる場合が多い。

ソフトウェア面での課題も無視できない。Windows Copilotなどの最新AIソフトウェアは、特定のハードウェア要件や最新のドライバーを必要とする場合が多く、自作PCでは正常に動作させるための調整が必要となることがある。
また、Stable DiffusionなどのオープンソースAIツールは、環境構築の複雑さやトラブルシューティングの難しさが課題となる。

まとめ

AIパソコンの自作は、適切な知識と準備があれば、コストパフォーマンスと拡張性の面で大きなメリットがある。特に、NPUの重要性が増す中、自作によって最新技術を効率的に活用できるのは大きな強みだろう。

今後、AI技術の更なる進化に伴い、自作AIパソコンの需要は更に高まると予想されるが、自作を検討する際は、必要なスキルレベルと保証面でのデメリットを十分に考慮する必要があるだろう。

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