「画像生成のためにBTOパソコンを買いたい。構成表のどこを見ればいいの？」
この記事は、AIのためにデスクトップをBTO（注文を受けてから、選んだ部品で組み立てるパソコン）で買おうとしている人が、構成表のどこを見ればいいかを判断するための記事です。ノートにするかデスクトップにするかで迷っている人は、先にAIに使うならノートPCとデスクトップどっち？を読んでください。
先に結論です。
- 構成表で先に見るのは、GPUのVRAM、メモリ（RAM）、電源、SSDの4か所です
- 筆者は2023年に、RTX 4070（12GB）・メモリ32GBのBTOを買いました。画像生成では不満がありませんでした
- 3年使って、作業が止まる原因になったのは、VRAMとメモリでした。動画生成で、どちらも上限に当たりました
- 動画や大きなモデルまで考えるなら、VRAMとメモリに余裕を持たせ、メモリを後から足せるかも確かめます
2023年7月に筆者が買ったBTOの構成と、それから2026年10月まで使った記録、2026年11月1日時点のNVIDIA公式の仕様をもとにまとめました。特定の店や機種をすすめる記事ではありません。
あなたならどれで十分か
| やりたいこと | 構成表で先に見る所 | そう言える理由 |
|---|---|---|
| ChatGPTなどを使うだけ | AIのためにGPUを選ぶ必要はない | 処理はサービスのサーバーで行われる |
| 画像生成（SD1.5など）を試す | GPUのVRAM。筆者は12GBで不満なし | 筆者のRTX 4070で1枚約2秒 |
| 動画生成や新しい画像モデル | VRAM 16GB以上の候補と、多めのメモリ | 筆者の12GB・32GBでは、両方とも上限に当たった |
| 大きなローカルLLM | VRAMとメモリ、SSDの空き | VRAMに入りきらない分はメモリを使う。モデル1つで数十GBある |
VRAMの目安は、AIに必要なVRAMは何GB？にくわしく書いています。
なぜそう言えるか：止まる原因はVRAMとメモリ
自分のパソコンでAIを動かすと、AIのデータ（モデル）をVRAMに載せて計算します。VRAMに入りきらない分はメモリ（RAM）に逃がすので、メモリも足りなくなると、作業が止まります。
筆者の記録でも、動画生成が止まったのは、VRAMとメモリの空きがなくなったときでした。CPUやSSDが原因で止まった記録はありません。ただ、筆者が試した構成は1つだけなので、「CPUは何でもいい」とまでは言えません。
実際に試した結果
筆者が2023年7月に買ったのは、ドスパラのraytrek 4CXF（2023年夏モデル）です。当時の価格で、約24万円でした。
| 部品 | 筆者の構成（2023年） | 3年使って |
|---|---|---|
| GPU | RTX 4070（VRAM 12GB） | 画像生成は余裕。動画生成で最大11,530〜11,707 MiB、ほぼ上限 |
| メモリ | 32GB | 動画生成で足りなくなり、止まったことがある |
| CPU | Core i7-13700F | 止まる原因になった記録はない |
| SSD | 1TB | 止まる原因になった記録はない |
画像生成（SD1.5）は、既定の設定で1枚約2秒で、不満はありませんでした。変わったのは、2026年に動画生成を始めてからです。MiniMax H3という動画生成AIでは、VRAMを12GBのほぼ上限まで使いました。大きめの設定では、メモリの空きがなくなって4回止まりました。Wan2.2という別の動画生成AIでも、メモリが足りなくなって止まることがあります。
くわしい数字は、筆者のもう1つのブログのMiniMax H3をRTX 4070・メモリ32GBで動かした実測にまとめています。
買うときに見る場所
BTOの構成表で、次の4か所を順に確かめます。
- GPUの名前とVRAM：同じ名前でVRAMが2種類あるものがあります（RTX 4060 Ti・5060 Tiは16GBと8GB）。構成表に書かれたVRAMの量を見ます
- メモリの量と、後から足せるか：空きスロットがあるか、最大でどこまで増やせるかを、仕様表で確かめます。筆者は32GBで足りない場面がありました（くわしくはAIに使うならメモリは32GB？64GB？）
- 電源の容量：NVIDIA公式の推奨は、RTX 4070が650W、RTX 4090が850Wなどです。GPUを後から上のものに替えたくなったときにも、電源の容量が関わります
- SSDの容量：大きなローカルLLMは、モデル1つで数十GBあります。筆者が別のRTX 4090環境で動かしたモデルは、約63GBと約71GBでした
GPUごとの推奨の電源と消費電力は、RTX 4060・4070・4090はAIで何が違う？にまとめています。
GPU・メモリ・SSD・電源をどの順番で決めればいいかは、生成AI用PCの選び方に1本でまとめています。構成表を見る前に、そちらで自分に必要な目安を決めておくと迷いません。
よくある勘違い
- 高いCPUにすれば、画像生成も速くなる → 筆者の記録で止まる原因になったのは、VRAMとメモリでした。まずGPUのVRAMを見ます
- 「AI向け」と書かれた構成なら安心 → 構成表で、VRAMとメモリの量を自分で確かめます
- メモリは後からいくらでも足せる → 空きスロットや、増やせる上限は機種で違います。買う前に仕様表を見ます
- ChatGPTのためにBTOが要る → ChatGPTの計算はサービスのサーバーで行われます
よくある質問
Q. いくらくらいのBTOを買えばいいですか？
A. 筆者が2023年7月に買った構成は、約24万円でした。価格は時期で大きく変わり、今の価格は確かめていないので、金額の目安は書けません。まずやりたいことに必要なVRAMを決め、その上で予算と合わせて選んでください。
Q. 買う前に試す方法はありますか？
A. クラウドのGPUを借りる方法があります。筆者は2023年に、Paperspaceの無料のGPUでStable Diffusion web UIを試しました。手順はPaperspaceでStable Diffusion web UIのインストール方法にまとめています（2023年の画面なので、今とは違う所があります）。
BTOは、構成表のGPUのVRAM・メモリ・電源・SSDの4か所を見て選びます。筆者の場合、画像生成までは12GB・32GBで足り、動画生成ではどちらも上限に当たりました。
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次に「GPUの型番を比べたいが、AIに使うなら何が違うのか、数字が大きいほどいいのか分からない」と思ったら
GPUの型番を比べるRTX 4060・4070・4090の違いを公式の仕様でほかの疑問なら
- メモリの量を決めるAIに使うならメモリは32GB？64GB？という人に
- AIに必要なVRAMを知るAIに必要なVRAMは何GB？という人に
- ノートかデスクトップか決めるAIに使うならノートPCとデスクトップどっち？という人に
いまは「STEP 7 自分に合わせる」です。難しかった・違う悩みだった人は、START HERE の「困ったときは」から選べます。
参考
- NVIDIA「現行世代と前世代の GeForce シリーズのグラフィックス カードの比較」https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/graphics-cards/compare/ （2026年11月1日に確認）
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