# Windows PCは、これからローカルAIを動かす端末になるのか

最近、「AI PC」や「NPU搭載PC」という言葉を見かける機会が増えてきました。

では、これから会社で使うWindows PCは、ChatGPTのようなAIをパソコンの中で動かす端末になっていくのでしょうか。

結論から言うと、Windows PCも、ローカル環境でAIやLLMを動かす方向へ進んでいくと思います。

ただし、すべてのパソコンが同じ高性能なAI PCになるわけではありません。

仕事の内容や利用者によって、必要なパソコンの性能は分かれていくはずです。

## ローカルLLMとは

LLMとは、文章の作成や要約、質問への回答などを行う生成AIの仕組みです。

一般的な生成AIサービスでは、入力した文章をインターネット経由でクラウドへ送り、クラウド側で処理します。

一方、ローカルLLMでは、パソコンの中にAIモデルを保存し、端末上で処理を行います。

ローカルで処理するメリットとしては、次のようなものがあります。

・機密情報を外部へ送らずに処理できる

・インターネットに接続できない環境でも使える

・毎回クラウドへアクセスする必要がない

・自社業務に合わせて調整しやすい

特に、顧客情報、設計資料、契約書、社内文書などを扱う企業では、ローカルAIが選択肢になる可能性があります。

## MacでローカルLLMが動かしやすい理由

Apple Siliconを搭載したMacでは、CPUとGPUが同じメモリを共有しています。

通常のパソコンでは、CPUが使うメモリと、GPUが使うメモリが分かれている場合があります。

Macでは、大容量のメモリをCPUとGPUの両方から利用しやすいため、大きなAIモデルを読み込ませやすいという特徴があります。

ただし、重要なのは単純なメモリ容量だけではありません。

たとえば、64GBのメモリを搭載していても、GPUがそのメモリを十分に利用できなければ、ローカルLLMには向きません。

実際には、

・GPUが使えるメモリ容量

・メモリの読み書き速度

・CPUとGPUの連携

・利用するソフトウェアへの対応

などが性能を左右します。

## Windows PCも同じ方向へ進んでいる

Windows PCでも、CPU、GPU、NPUがメモリを共有する製品が増えています。

最近では、AMD、Intel、Qualcommなどが、AI処理を前提としたCPUを提供しています。

特に、大容量メモリをGPUから利用できる製品は、ローカルLLMとの相性がよいと考えられます。

ただし、Windows PCは多くのメーカーが製造しています。

そのため、同じCPUを搭載していても、

・メモリ容量

・冷却性能

・消費電力

・GPU性能

・ドライバー対応

・メーカーのサポート期間

などに違いがあります。

Macよりも選択肢が多い一方で、製品を選ぶのが難しいという面もあります。

## NPUの数字だけで選ばない

最近のAI PCでは、NPUの性能が「TOPS」という数字で表示されています。

TOPSの数字が大きいほど、AI性能が高いように見えます。

しかし、NPUの性能が高ければ、どのようなAIでも高速に動くわけではありません。

NPUは、次のような処理を省電力で動かすことに向いています。

・会議音声の文字起こし

・ノイズ除去

・カメラ映像の補正

・文章の分類

・小型AIによる要約

一方で、大きなLLMを自由に動かす場合には、GPU性能やメモリ容量、メモリの速度が重要になることがあります。

また、利用したいアプリがNPUに対応していなければ、NPUが搭載されていても活用できません。

「AI PC」と書かれているかどうかではなく、実際に何を動かしたいのかを決めたうえで選ぶ必要があります。

## 会社のPCは用途別に分かれていく

今後の企業向けWindows PCは、大きく分けて次のような種類になると思います。

### 一般事務向けPC

メール、文書作成、Web会議、表計算などを中心に利用する端末です。

小型のAIを使って、文章の要約、文字起こし、メール整理などを行います。

メモリは16GBから32GB程度で、NPUを搭載した省電力PCが中心になるでしょう。

### エンジニアや専門職向けPC

プログラム開発、社内文書検索、RAG、データ分析などを行う端末です。

32GBから64GB程度のメモリと、比較的性能の高い内蔵GPUを搭載したPCが候補になります。

小型から中型のローカルLLMを動かし、業務システムと連携する使い方が考えられます。

### AI開発や高度な処理向けPC

大規模なAIモデルの検証、画像生成、動画生成、学習などを行う端末です。

64GBから128GB以上のメモリや、NVIDIAなどの専用GPUを搭載したワークステーションが必要になります。

すべての社員へ、このような高性能PCを配布する必要はありません。

業務内容に合わせて、端末を分ける方が現実的です。

## 企業ではローカルとクラウドを使い分ける

これからの企業AIは、すべてをローカルで処理する形にはならないと思います。

実際には、次のように使い分ける形になるでしょう。

・一般的な文章作成はクラウドAI

・最新情報を使う質問はクラウドAI

・個人文書の整理は端末上のAI

・会議音声の処理はNPU

・機密情報の処理はローカルAI

・負荷の高い処理はクラウドやGPUサーバー

処理する情報の機密性や負荷によって、実行する場所を変える考え方です。

ローカルAIを導入すれば、クラウドAIが不要になるわけではありません。

両方を適切に組み合わせることが重要になります。

## ローカルLLMを導入すると管理項目も増える

ローカルLLMを会社のPCへ導入する場合、単にソフトウェアをインストールすれば終わりではありません。

運用面では、次のような項目を考える必要があります。

・AIモデルの配布方法

・モデルのバージョン管理

・パソコンのストレージ容量

・GPUやNPUのドライバー更新

・利用ログの管理

・機密情報の保存場所

・ローカルAPIの公開範囲

・ウイルス対策ソフトとの相性

AIモデルは、1つで数GBから数十GBになることがあります。

多くの社員へ配布する場合、社内ネットワークへの負荷も無視できません。

ローカルAIは、クラウドより簡単に管理できるとは限らず、別の運用設計が必要になります。

## パソコン選びで確認したい項目

今後、AI利用を前提にWindows PCを選ぶ場合は、CPUの世代やメモリ容量だけでなく、次の点も確認した方がよいと思います。

・メモリ容量

・メモリの読み書き速度

・GPUが使えるメモリ容量

・NPUに対応するアプリ

・利用したいAIモデルへの対応

・ドライバーのサポート期間

・メモリを後から増設できるか

・社内システムと連携できるか

特に注意したいのは、NPUのTOPSだけで判断しないことです。

実際に利用するソフトウェアが対応していなければ、高性能なNPUを搭載していても十分に活用できません。

## 導入前に小さく試す

企業でローカルLLMを導入する場合は、最初から全社展開するのではなく、数台のPCで試す方法が安全です。

たとえば、次のような内容を確認します。

・利用したいAIモデルが動くか

・回答速度は業務で使える水準か

・業務アプリと同時に使えるか

・端末が熱くなりすぎないか

・バッテリーが極端に減らないか

・機密情報を安全に扱えるか

・モデルの更新や配布ができるか

カタログ上の性能だけでなく、実際の業務環境で確認することが重要です。

## まとめ

Windows PCは、今後ローカルLLMや小型AIを動かす端末へ変わっていくと思います。

ただし、すべてのパソコンが同じ性能になるわけではありません。

一般事務では、NPUを使った小型AI。

エンジニアや専門職では、メモリ容量とGPU性能を重視したローカルLLM。

AI開発では、大容量メモリや専用GPUを搭載したワークステーション。

このように、業務内容によって端末を分ける形が現実的です。

また、ローカルAIを導入すれば、情報を外部へ送らずに処理できるメリットがあります。

一方で、モデルの配布、更新、セキュリティ、端末性能など、新しい管理項目も増えます。

AI PCという名称だけで製品を選ぶのではなく、

「どの業務でAIを使うのか」

「どの情報をローカルで処理するのか」

「クラウドAIとどのように使い分けるのか」

を先に整理することが大切です。

小規模なローカルAI環境の構築、PC選定、Ollamaなどを利用した検証環境について、ご相談を受け付けています。