【2026年版】画像生成AIをローカルで動かすPC選定基準。VRAM容量がすべてである理由

建設業における設計・積算業務、あるいはR&D（研究開発）において、生成AIの活用は避けて通れない課題となりつつある。
しかし、市販の「ゲーミングPC」と「AIワークステーション」の違いを正確に理解している経営者は少ない。

結論から言おう。画像生成AI（Stable Diffusion等）をローカル環境で動かす場合、CPUの性能はどうでもいい。GPUの「VRAM（ビデオメモリ）」だけを見ろ。

本稿では、業務効率化の観点から、減価償却に値する「AI用BTOパソコン」の選定基準を論理的に解説する。

1. なぜ「VRAM 12GB」が人権ラインなのか

画像生成AIは、巨大な学習モデルをGPUのメモリ上に展開して演算を行う。
VRAMが足りないと、生成速度が遅くなるどころか、「Out of Memory」エラーで起動すらしないという事態に陥る。

以下は、主要なVRAM容量における生成環境の比較スペック表である。

VRAM容量	判定	業務適合性	解説
8GB	論外	×	入門用。高解像度化（Hires.fix）を行うと即座にエラー落ちする。仕事には使えない。
12GB	合格	△	最低ライン（RTX 3060 / 4070など）。学習（LoRA作成）には工夫が必要だが、生成のみなら快適。
16GB	推奨	○	業務標準ライン（RTX 4060 Ti 16GB / 4080）。学習から生成までストレスなく行える。
24GB	神	◎	RTX 3090 / 4090。予算が許すならこれ一択だが、本体価格が跳ね上がる。

経営的な視点（ROI）で考えると、現状最も投資対効果が高いのは「GeForce RTX 4060 Ti の 16GB版」を搭載したモデルである。

上位のRTX 4080（VRAM 16GB）搭載機は35万円〜50万円コースになるが、RTX 4060 Ti（16GB）なら20万円台前半で調達可能だ。
VRAM容量は同じ16GB。生成速度に若干の差はあるが、価格差ほどのメリットはない。

上記の条件（VRAM 16GB以上）を満たし、かつ冷却設計と保守性が高いBTOメーカーは以下の2社に絞られる。

国内BTOの雄「マウスコンピューター」と、世界シェアNo.1の「Lenovo」。
スペックを同条件（Core i7 / RAM 32GB / RTX 4060 Ti 16GB）で比較した結果が以下だ。

【とにかく安く、高性能なAI環境を構築したい場合】
Lenovoのセール時期を狙うのが最適解だ。特に週末セール時は、パーツ単体で買う自作PCよりも安くなる逆転現象が起きる。

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【国内生産の安心感と手厚いサポートが必要な場合】
業務停止リスクを最小限にしたいなら、マウスコンピューターのDAIVシリーズを選択すべきだ。24時間365日の電話サポートは、専任の情シスがいない中小企業にとって大きな保険となる。

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画像生成AIを導入することで、デザイン案の作成や資料用画像の生成コストはゼロになる。
20万円の投資は、外注費を考えれば数ヶ月で回収可能だ。

機会損失を防ぐためにも、VRAM 16GB以上の環境を早急に整備されたい。