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自宅のPCで動くAIを、
実際に試して数字で伝える。

低スペックPCからRTX 4080まで。文章AI・画像AIを実際に動かし、速さと必要なメモリを測っています。実測とは？

6解説記事
7実測したモデル
217最速（トークン/秒）

記事

共感・質問ローカルAI2026-10-05

ローカルAIを最も手軽に始めるための第一歩：Ollamaの活用法

自分のPC上でAIを動かす「ローカルAI」の世界へ入るための、最もシンプルな入り口であるOllamaについて解説します。

短文ひとことローカルAI2026-10-05

自分のPCでAIを動かす最大の利点は「安心感」と「自由度」

ローカルAIを導入する際の大きなメリットである機密情報の保護や、具体的な活用事例について解説します。

Q&AローカルAI2026-10-05

ローカルAIにおける「モデルの巨大さ」と「実行環境」のトレードオフについて

大規模なAIモデルを自宅で動かす際に直面する、性能・速度・電力消費のバランスに関する考察。

チェックリストローカルAI2026-10-05

AIに長い資料を読み込ませる際の注意点：コンテキスト長とメモリの関係

ローカル環境でAIを動かす際に重要となる「コンテキスト長」の仕組みと、PCのメモリ消費との関係について解説します。

共感・質問ローカルAI2026-10-05

ローカルAIの選び方の基本：モデル名の「B」という数字の意味と速度の関係

ローカル環境でAIを動かそうとした際、最初に出会うのが「4B」や「9B」といったモデル名です。この記事では、これらの数字が何を意味するのか、そして自分のPCスペックに合わせてどのようにモデルを選べばよいのかを詳しく解説します。

結論先出しローカルAI2026-10-05

ローカルAIを動かす鍵は「VRAM」の容量にあり！GPUメモリと速度の関係を解説

ローカル環境でAIを快適に動かしたいと考えている方にとって、最も重要なスペックの一つが「VRAM（ビデオメモリ）」です。なぜVRAMが重要なのか、実際にモデルを動かした際の劇的な速度差を交えて詳しく解説します。

実測データ（抜粋）

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モデル使用メモリGPUあり体感CPUのみ体感測定日
gemma3:1b0.9 GB216.9⚡ 一瞬61.7⚡ 一瞬2026-10-04
llama3.2:3b2.3 GB189.7⚡ 一瞬27.3😊 快適2026-10-04
qwen3.5:2b2.3 GB170.4⚡ 一瞬27.7😊 快適2026-10-04
gemma3:4b2.8 GB142.0⚡ 一瞬21.5😊 快適2026-10-04
qwen3.5:4b3.1 GB132.1⚡ 一瞬19.3😊 快適2026-10-04

数字は「1秒あたりに書けるトークン数」。実測のやり方と体感の目安 →