機械学習用PCのスペックは？ノートパソコンのおすすめモデルについても紹介！

機械学習を効率よく進めるためには、ある程度高いスペックを備えたPCが必要不可欠です。

この記事では、機械学習に必要なパソコンのスペック要件をわかりやすく解説し、パソコンのおすすめモデルも紹介します。

これから学習を始める方も、買い替えを検討中の方も、ぜひ参考にしてください。

モデル	DAIV FM-A5G5A	DAIV FX-I7G60	DAIV FX-I7G7S	DAIV R6-I7G60SR-A
CPU	Ryzen 5 7500F	Core i7 14700F	Core Ultra 7 265K	Core i7-13650HX
GPU	RTX 3050	RTX 4060	RTX 4070 SUPER	RTX 4060 Laptop
メモリ	16GB	16GB	32GB	32GB
ストレージ	1TB SSD	1TB SSD	2TB SSD	1TB SSD
価格	199,800円	264,800円	419,800円	279,800円
おすすめ 用途	小規模な機械学習を 始めてみたい	中規模な機械学習に 挑戦したい	大規模言語モデルの 学習もしたい	外出先で機械学習 を実行したい

機械学習用PCのスペック（CPU・GPU・メモリ）の目安は？

機械学習に使うパソコンを選ぶうえで、最も重要なのがCPU・GPU・メモリといった基本スペックです。

特にGPUを活用した高速な学習や幅広いライブラリの対応を考えると、MacよりもWindowsマシンの方が選択肢が豊富でコストパフォーマンスにも優れています。

ここでは、機械学習に必要なスペックの目安をわかりやすく解説するので、ぜひ参考にしてみてください。

当サイトが考える必要スペック

OS	Windows11
CPU	Core i5/Ryzen5以上
GPU	RTX3050以上
メモリ	16GBメモリ以上
ストレージ	1TB以上

機械学習用PCには、Core i5またはRyzen 5以上のCPUと、RTX 3050以上のGPUが必要な基本スペックです。

これらの構成であれば、画像分類やテーブルデータ分析、軽量な自然言語処理モデルのファインチューニングといったタスクに対応できます。

RTX 3050以上のGPUはCUDAに対応しており、CPUのみの場合と比べて学習時間を大幅に短縮できるため、実用レベルでの作業効率を確保するには欠かせません。

当サイトが考える推奨スペック

OS	Windows11
CPU	Core i7/Ryzen 7以上
GPU	RTX 4060以上
メモリ	32GBメモリ以上
ストレージ	2TB以上

当サイトでは、より快適で本格的な機械学習環境を構築するために、Core i7またはRyzen 7以上のCPUと、RTX 4060以上のGPUを推奨しています。

メモリは32GB以上、ストレージは2TB以上のSSDを選ぶことで、大規模なデータ処理やモデル学習にも余裕を持って対応可能です。

中〜大型のタスクや生成AIの活用を見据えるなら、このレベルのスペックを基準に考えましょう。

機械学習におすすめのPC・ノートパソコン一覧

早速、機械学習におすすめのPCやノートパソコンの一覧をご紹介します。

さまざまな価格帯のパソコンを紹介するので、予算や用途に応じて適切なモデルをチェックしてみてください。

【小規模な機械学習向け】価格を抑えたデスクトップモデル

メリット	デメリット
20万円以下で手に入る 小規模なデータセットを使った機械学習が可能 メモリやストレージも十分な性能	性能が控えめで大規模なタスクには向かない

エントリー向けのパーツを搭載した、クリエイター＆学習初心者向けの予算重視モデルです。

性能が控えめでできることは限られますが、小規模なデータセットを使った機械学習などは快適にこなせます。

なお、価格は20万円以下で手に入るため、機械学習に必要なスペックを備えたPCにしてはそこまで高くありません。

機械学習をこれから始める予定で、なるべく安いPCを用意したい方におすすめです。

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【中規模な機械学習向け】ミドルクラスの高コスパモデル

メリット	デメリット
中規模な機械学習にも挑戦できる 価格と性能のバランスが良い 写真や動画編集も快適にこなせる	大規模言語モデルの開発やマルチモーダル学習にはスペック不足 高度なタスクに挑戦するならメモリの増設が必要

処理性能と価格のバランスに優れている、クリエイター＆学習者向けデスクトップPCです。

30万円を下回る価格設定ながらも、自然言語処理モデルのファインチューニングといった中規模な機械学習タスクをこなせます。

複数のタスクを同時にこなすにはメモリが物足りないものの、32GBに増設すれば問題ありません。

中規模な機械学習に挑戦したい、機械学習中級者におすすめのモデルです。

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【上級者向け】RTX 4070 SUPER搭載の高性能PC

メリット	デメリット
高性能パーツ搭載 大規模言語モデルや画像生成モデルの学習も可能 大容量メモリでマルチタスクもサクサクこなせる	40万円超えと価格が高い タスク次第ではオーバースペックになる

AI処理に特化しているCore Ultra 7 265Kを搭載した、高性能なデスクトップモデルです。

高性能CPUやグラボ、大容量メモリを搭載しているため、大規模言語モデルや画像生成モデルの学習といった高負荷なタスクも快適にこなせます。

価格は高いものの、あらゆる機械学習に対応できるスペックがあるので、コスパは決して悪くありません。

本格的な機械学習や画像生成を快適にこなしたい、ハイエンド志向の開発者におすすめです。

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【外出先でも作業可能】持ち運びやすいクリエイターノートPCモデル

メリット	デメリット
持ち運んで外出先でも機械学習できる 中規模な画像生成モデルや言語モデルの学習が可能 DCI-P3 100％対応液晶搭載で高精細な色彩表現	大規模言語モデルの学習などには向かない パーツが高性能な分やや重い

CPU・グラボともにミドルクラスのパーツを搭載している、パワフルかつ持ち運びにも優れたクリエイターノートPCです。

大規模言語モデルの学習には不向きですが、中規模程度の言語モデルや画像生成モデルの学習なら快適に処理できます。

また、DCI-P3 100％対応液晶を搭載しているので、写真編集・動画編集・CG制作などの高精細な色彩表現が求められるタスクも苦になりません。

外出先での作業機会が多い、クリエイターや開発者におすすめのモデルです。

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機械学習用PCを選ぶ際のポイントは？

機械学習用PCを選ぶ際は、CPUやGPUの性能だけでなく、冷却性能やインターフェースなど総合的にバランスを考えることが大切です。

用途や予算に応じて最適な構成を見極めることで、学習効率を大幅に向上させられます。

ここからは、機械学習に適したPC選びのポイントをそれぞれ見ていきましょう。

デスクトップとノートパソコンを比較して用途に合う方を選ぼう

機械学習用PCを選ぶ際、デスクトップとノートパソコンのどちらが適しているかは、利用シーンや用途に大きく左右されます。

ノートパソコンは外出先やカフェなど場所を問わず使えるため、移動しながら機械学習したい方におすすめです。

デスクトップは、将来的にメモリやGPUの交換・増設が可能で、冷却性能も高いため長時間の学習も安定します。

それぞれのメリット・デメリットを把握したうえで、自身に最適なパソコンを選びましょう。

冷却性能が高いPCを選ぼう

機械学習は長時間にわたり高負荷な処理を続けるため、PCの冷却性能が重要です。

冷却性能が低いと、CPUやGPUが熱で性能を抑制する「サーマルスロットリング」が発生し、学習速度が大幅に落ちてしまいます。

特にノートパソコンは筐体が小さく熱がこもりやすいので、冷却性能の高いモデルを選びましょう。

デスクトップの場合は、なるべく空冷式よりも冷却性能が高い水冷式のCPUクーラーがおすすめです。

接続ポートが豊富にあるPCを選ぼう

機械学習用PCを選ぶ際は、豊富なインターフェース（接続ポート）を備えているかも重要なポイントです。

USB-C・Thunderbolt 4・USB 3.2などの高速ポートがあれば、外付けGPU（eGPU）や高速ストレージをスムーズに接続でき、作業効率を大きく向上させられます。

特にノートパソコンではポート数が限られがちなので、主要な入力形式に対応したポートが十分にあるかどうかを事前に確認しておきましょう。

機械学習用PCを自作で用意する場合の予算は？

パーツ	モデル	価格
CPU	Intel Core i7-14700F	48,900円
グラボ	RTX 4060	45,900円
メモリ	16GB	3,736円
ストレージ	1TB SSD	9,880円
電源ユニット	650W 80PLUS Bronze	8,964円
PCケース	ミドルタワー	5,980円
マザーボード	Z790	25,233円
OS	Windows11	15,050円
合計	–	163,643円

機械学習用PCを自作で用意する場合の予算は、およそ16万円程度です。

上記は当サイトの推奨スペックを参考にしているので、中規模程度の機械学習タスクに対応できます。

ただし、特にPCの作成経験がない場合、自作するとむしろ高くついたり、動作トラブルにつながる可能性もあるので注意しましょう。

したがって、なるべく新品で信頼できるショップから購入するのがおすすめです。

機械学習用PCを購入するならBTOパソコンショップがおすすめ！

BTOパソコンショップとは、「Build To Order（受注生産）」の略で、CPU・GPU・メモリなどのパーツをカスタマイズして注文できるパソコン専門店のことです。

ここでは、主要なBTOショップである「ドスパラ」「マウスコンピュータ」「パソコン工房」それぞれの特徴について、解説していきます。

ドスパラ

ドスパラは、ゲーミングPCやクリエイター向けPCで豊富なラインナップを誇る老舗BTOブランドです。

納期の早さに定評があり、注文から最短翌日発送にも対応しています。

修理保証などのサポート体制も整っているので、PCを初めて購入する初心者でも問題ありません。

高性能なGPU搭載モデルも多いので、機械学習用のPCを探している方はぜひチェックしてみてください。

マウスコンピューター

マウスコンピューターは、国内生産にこだわった品質の高いBTOパソコンを提供しているメーカーです。

365日24時間の電話対応や3年間の標準保証など、サポート面が充実している点は見逃せません。

クリエイター向けの「DAIV」シリーズでは、機械学習や開発用途に適したモデルも豊富に取り揃えています。

安心して長く使えるPCを探している方におすすめです。

パソコン工房

パソコン工房は、全国に実店舗を展開しているBTOショップで、対面サポートを受けやすい点が魅力です。
　
iiyamaブランドのBTOパソコンは、価格と性能のバランスが良く、コストを抑えたい方にも人気があります。

なお、SENSEシリーズをはじめ、高性能な機械学習対応モデルを取り扱っている点も見逃せません。

コスパの良いPCを求めている方はもちろん、初めてPCを購入する方にもおすすめです。

機械学習用PCに関するよくある質問

ここからは、機械学習用PCに関するよくある質問と回答をまとめて紹介していきます。

機械学習用ノートPCのおすすめモデルは？

本記事で紹介している「DAIV FX-I7G60」がおすすめです。

中規模な言語モデルや画像認識モデルの学習など、幅広い用途に対応できます。

ディープラーニング用にノートPCを使っても良い？

ディープラーニング用にノートPCを使っても問題ありません。

RTXシリーズのGPUを搭載したミドルクラスのモデルであれば、負荷の大きいディープラーニングのタスクも快適にこなせます。

ただし、ノートPCは冷却性能が低く、長時間の作業で発熱しやすい点には注意してください。

機械学習にメモリは32GB必要？

32GBあると快適に機械学習をこなせますが、必須ではありません。

小規模な言語モデルの学習など、個人的に開発を楽しむ程度であれば16GBメモリでも十分こなせます。

機械学習用PCのスペックは？まとめ

モデル	DAIV FM-A5G5A	DAIV FX-I7G60	DAIV FX-I7G7S	DAIV R6-I7G60SR-A
CPU	Ryzen 5 7500F	Core i7 14700F	Core Ultra 7 265K	Core i7-13650HX
GPU	RTX 3050	RTX 4060	RTX 4070 SUPER	RTX 4060 Laptop
メモリ	16GB	16GB	32GB	32GB
ストレージ	1TB SSD	1TB SSD	2TB SSD	1TB SSD
価格	199,800円	264,800円	419,800円	279,800円
おすすめ 用途	小規模な機械学習を 始めてみたい	中規模な機械学習に 挑戦したい	大規模言語モデルの 学習もしたい	外出先で機械学習 を実行したい

機械学習用PCを選ぶ際は、CPU・GPU・メモリ・ストレージのバランスが重要です。

特にGPUは学習速度に大きく影響するため、RTXシリーズなどの高性能モデルを選びましょう。

本記事でもおすすめモデルを紹介しているので、機械学習の用途や予算に応じて、適切なモデルを探してみてください。