AIを仕事で使うのに高性能PCは必要？私がWindowsとMacを使い分ける理由

AIを仕事で使い始めると
「今のパソコンで足りるのだろうか」
と気になることがあります。

新しい機種や高性能なパソコンを見ると
買い替えればもっと仕事が楽になるのでは
と考えたくなるものです。

私もパソコンが好きなので、その気持ちは分かります。

ただ、AIを使うための買い物と
気持ちよく仕事を進めるための買い物は
目的を整理して考えたいと思っています。

高性能な機種を持っている人の環境を
そのまま自分の必要条件にすることはありません。

私が使っているのは
メモリ64GBのWindows機と
メモリ8GBのMacBook Air（2019年モデル）です。

Windows機では動作に全くストレスを感じていませんが
Macで大量のデータを扱う仕事を進めるには
荷が重いと感じています。

そこで、簡単な作業や、プライベートで
時間を気にしないときはMacを使います。
仕事やデータが多い場合は
メインのWindows機を選んでいます。

同じAIを使うとしても、その周りで何をするかによって
使いたいパソコンは変わります。

この記事では、私の使い分けをもとに
AIを仕事で使う際のパソコン選びを考えます。

2台の処理速度を測定した比較ではなく
日常の使用経験と、買い替える前に
整理したい判断材料をまとめた記事です。

AIを使うために、パソコンを買い替える必要はあるのか

まず、どこでAIの処理が行われるかを確認する

「AIを使う」と言っても、利用の仕方は
同じではありません。

インターネット経由でサービスに指示を送り
回答を受け取る使い方もあれば
自分のパソコンにAIモデルを用意して
動かす使い方もあります。
必要な環境を考える前に、この違いを押さえておくと
話が整理しやすくなります。

クラウド型のAIでは、回答を作る主要な処理は
サービス側で行われます。

たとえばMicrosoftの公式資料では
Copilotが指示を処理してAIモデルへ送り
その回答をアプリへ返す流れが説明されています。

自分のパソコンだけで、回答を作る計算を
すべて担当する仕組みではありません。

MicrosoftのCopilotの仕組みに関する説明

そのため、クラウド型のAIへ文章で質問するために
手元へ高性能なGPUを追加しなければならない
とは限りません。
サービスの利用条件を満たし、画面を操作できる
環境があれば、まず試せる場合があります。
MicrosoftもCopilotを利用する入口として
現在の一般的なブラウザーからのアクセスを
案内しています。

MicrosoftのCopilot利用案内

一方、PC内でAIモデルを動かす場合は
そのモデルやソフトウェアに合った環境を
確認する必要があります。

ローカルAIを動かすOllamaの公式資料にも
GPUやドライバーの対応条件が記載されています。
クラウド型AIの利用と同じ感覚で
どのパソコンでも同じように動くと考えるのは
避けたいところです。

Ollamaのハードウェア対応情報

AIに質問できることと、仕事が快適に進むことは違う

ブラウザでAIの画面を開けたとしても
それだけで仕事全体が快適になるとは限りません。

実際の仕事では、AIへ渡す材料を探し
ファイルを開き、内容を確認し
できたものを保存する作業が続きます。

AIとのやり取りは、その中の一部です。

文章だけを入力して回答を読むなら
手元の操作は比較的限られます。
しかし、Excelの資料を見ながらリンクを開き
複数のページで内容を確認し
その結果を別のファイルへまとめる場合は
同時に動かすものが増えます。

「AIを使えるか」と「その仕事を無理なく進められるか」
は、分けて考えたほうがよさそうです。

私がパソコンを使い分ける理由も、ここにあります。

AIへ指示を送ることだけを見るのではなく
その前後で自分がどれだけ操作するか
どのくらいのデータを扱うかまで含めて
使う機械を選んでいます。

買い替えを考える出発点は、AIを使うかどうかより
今の環境で何に困っているかです。

新しい機種を見る前に、仕事の途中で手が止まる場面を
言葉にしておくと、必要な性能を考えやすくなります。

高性能PCを使っている人の構成を、必要条件にしない

私はメイン機に、比較的余裕のある構成を使っています。

ただ、この環境でストレスがないからといって
AIを使う人に同じ構成が必要だとは言えません。

私は趣味でもパソコンを使うため
仕事以外の希望も含めて機材を選んでいます。

ほかの人のパソコンを見るときも
何のためにその構成にしたのかを知ることが
大切だと思います。

ゲーム、画像処理、動画制作、持ち運びなど
目的が違えば選び方も変わります。
性能の数字だけを見て、自分の仕事にも必要だと
考えると買い物の基準が広がりすぎます。

まずは、今やりたい仕事を挙げてみます。

その仕事で使うサービスやアプリを確認し
現在のパソコンで試せるところから始める。

私なら、そこで困った場面を見てから
買い替えや構成の変更を考えます。

私が使っているWindows機とMacBook Air

メインのWindows機は、仕事で待たされにくいと感じている

私のメイン機は、Intel Core i7-12700Kを搭載した
Windows機です。

メモリは64GBで、ゲームや画像処理を考えて
選んだGPUも使っています。

この記事を書く時点では、このパソコンの動作に
全くストレスを感じていません。

主な構成をまとめると、次のとおりです。
細かな部品をすべて並べるより
私の使用環境を理解するために
必要な部分に絞っています。

• CPU：Intel Core i7-12700K
• メモリ：64GB、DDR4
• GPU：ゲームや画像処理を考えて選んだもの
• 主な使い方：仕事、データが多い作業

この構成を、AI利用の最低条件として
紹介したいわけではありません。

実際に、どの部品がどの仕事をどれだけ速くしたかを
部品ごとに測定したわけでもありません。

ここで伝えられるのは、現在の自分の仕事で
動作に不満を感じていないということです。

仕事をする機械として
その感覚は私にとって大事です。

操作するたびに
（待たされるかもしれない）
と考えずに進められる環境なら、確認や判断に
意識を向けやすくなります。

私が仕事やデータの多い作業で
このWindows機を選ぶ理由になっています。

GPUを選んだ理由には、ゲームが好きという気持ちもある

GPUの購入理由は、かなり率直に言うと物欲です。
私はゲームが好きで、きれいな映像で遊びたいと
思っていました。

画像処理も速くなるのでは、という期待もありました。

だから、このGPUを
「AIの仕事に必要だったので買いました」
と紹介するつもりはありません。

購入理由に含まれていた希望と
実際に確認できた効果は、分けて書く必要があります。

画像処理についても、どの作業が何分短くなったか
という実測は、この記事では示していません。

趣味のために性能を求めることは
私にとって楽しい買い物です。

ただ、その楽しみを、仕事の必要条件として
読者に勧めるのは違うと思います。

自分が欲しかったものと
読者が困っていることを解決するものは
同じとは限りません。

私のパソコンには、仕事のための選択と、好きだから欲しかったものの両方が入っています。

仕事用PCの話では、こうした事情も一緒に伝えたほうが
選び方が分かりやすくなると考えています。

高性能な部品を使っている理由が見えれば
読者も自分に必要な部分だけを取り出せます。

Macは2019年モデルのMacBook Airを使っている

もう1台は、MacBook AirのRetina13インチ
2019年モデルです。

CPUは1.6GHzのデュアルコアIntel Core i5で
メモリは8GBです。
グラフィックスはIntel UHD Graphics 617を
搭載しています。

こちらも、主な構成と使い方を整理しておきます。

メモリの正式な規格表記は
Appleの技術仕様に合わせています。

• 機種：MacBook Air（Retina、13インチ、2019年モデル）
• CPU：1.6GHz デュアルコア Intel Core i5
• メモリ：8GB、2133MHz LPDDR3
• グラフィックス：Intel UHD Graphics 617
• 主な使い方：簡単な作業、時間を気にしないプライベートの利用

CPU、メモリ規格、グラフィックスは、
Appleの公式仕様でも確認できます。

なお、同じモデルでも選択した構成が異なる部分はあるため
ここでは私が使っている機械の情報を紹介しています。

Appleの2019年モデルMacBook Airの技術仕様

このMacでは、大量のデータを処理させるには
荷が重いと感じています。

それでも、簡単な作業や、時間を気にせず使える場面では
今も利用しています。

私の中では、すべての仕事を任せる機械ではなく
用途を選んで使う機械です。

ここから「8GBなら仕事に使えない」と
結論づけることはできません。

CPU、ソフトウェア、同時に開くものなども
関係するため、私の体感の原因をメモリ容量だけに
絞ってはいないからです。

64GBと8GBの数字だけで
何倍速いといった比較もしません。

AIを使う仕事では、ブラウザーやExcelも一緒に動かしている

開いているものは、仕事の内容によって変わる

AIを使うとき、いつも同じアプリだけを
開いているわけではありません。

私の場合は、仕事の内容に応じて、ブラウザで確認しながら
進めることもあれば、Excelを開いてリンクを
操作することもあります。

AIの画面だけを見て完了する仕事とは
必要な操作が違います。

たとえば、次のような流れを考えると
AI以外の作業が見えてきます。

これは特定の作業時間を測った実績ではなく
資料を使う仕事を整理するための例です。

• 元の資料を開いて、対象や条件を確認する
• AIへ指示や材料を渡す
• ブラウザーで関連情報を確認する
• Excelなどで元の内容と結果を照らし合わせる
• 必要な修正をして、使える状態にする

この途中では、AIの回答を読むだけでなく
画面を切り替えたり、リンク先を開いたり
資料を見比べたりします。

そうした操作が重ければ、AIから回答が届いていても
自分の確認は進みにくくなります。

仕事全体で使う道具を見ないと
パソコンの負担を見落としやすいところです。

私が見たいのは
AI単体の動きより、AIを使う仕事全体の動きです。

パソコン選びでも、普段一緒に使うアプリや
ファイルを含めて考えるほうが
実際の使い心地に近づけると思います。

AIの回答待ちと、手元の動作の遅さを分けて考える

AIを使っていて「遅い」と感じたとき
どこで待っているのかを分けると
見直す対象が変わります。

回答が届くまで待っているのか
ブラウザの切り替えで止まるのか
Excelの操作が重いのか。

同じ待ち時間でも、原因は同じとは限りません。

クラウド型AIの回答待ちには、サービス側の処理や
通信の状況などが関わります。

手元のパソコンを高性能にすれば、その待ち時間が
すべて解消すると考えるのは早いでしょう。

特に、資料の画面は普通に動いているのに
回答だけが来ない場合は、PCの性能以外も
確認したいところです。

一方、文字を入力するとき、ファイルを開くとき、
アプリを切り替えるときにも動作が重いなら、
手元の環境を調べる意味があります。

どの操作で起きるかを確かめれば、AIサービスの問題と
普段の作業環境の問題を混同しにくくなります。

その場ですぐ原因を決める必要はありません。
まずは「回答を待っていた」
「Excelの操作で待っていた」
と、起きたことを分けて残します。

この小さな違いが、回線を確認するのか
開いているものを減らすのか、PCの買い替えを
検討するのかを考える材料になります。

大量データの仕事では、AIへ渡す前後の負担も見る

「AIに大量のデータを処理してもらう」
と言っても、そのデータがどこで扱われるかは
使う方法によって変わります。

サービス側で処理する場合もあれば
AIが作った手順やプログラムを
自分のPCで動かす場合もあります。

AIへ頼んだという言葉だけでは
手元の負担は判断できません。

Excelについても、単純に行数だけで作業の重さが
決まるわけではありません。

Microsoftは、大きなデータや複雑な計算
ピボットテーブルなどを扱う場合に
64ビット版Officeが適している場面を
説明しています。
PCの部品だけでなく、アプリ側の構成も
確認する材料になります。

MicrosoftのOfficeの32ビット版・64ビット版の選び方

ただし、これを理由に、今使っているOfficeを
すぐ入れ替えるという話ではありません。

既存のアドインや仕事の環境との相性もあるので
まず自分の構成を確認します。

困っている作業と使っている道具が分かってから
見直す方法を考えます。

軽い作業はMac、仕事や大量データはWindows機

私の使い分けは、できることと待てる時間から決まる

私は、簡単な作業やプライベートで
時間を気にしないときはMacを使います。
仕事やデータが多い場合は
メインのWindows機を選びます。

2台を同じ用途で競わせるより、今の自分にとって
無理のない役割を持たせています。

Macを使うときは、すべての仕事を
Windows機と同じように進めることを求めていません。

その作業を終えられるか、多少待っても問題ないか
という条件で考えています。

時間を気にしない場面なら
仕事の締め切りがあるときとは
判断が変わります。

一方、仕事で使うときは、資料を確認し
必要な操作を続けられることを重視します。

データが多い仕事では
自分が荷が重いと感じるMacへ無理に任せず
ストレスのないWindows機を選びます。

これは私の現在の環境での使い分けです。

簡単な作業や、時間を気にしないときはMac。仕事やデータが多い場合は、メインのWindows機を使っています。

この判断は、機種の良しあしを
決めるためのものではありません。

使える用途が残っている機械は、その用途で使う。
負担を感じる仕事は、余裕のある機械へ寄せる。

そう考えると
今ある道具をどう使うかも整理できます。

「待てる作業」と「待ちたくない仕事」では、選び方が変わる

同じ処理でも、余裕のある休日に進める場合と
仕事として時間内に終える場合では
待ち時間の受け止め方が違います。

多少時間がかかっても困らない作業なら
今ある機械で続ける選択ができます。

しかし、途中の操作が重いことで予定が崩れるなら
仕事用の環境として考え直す必要があります。

ここで気にしたいのは、長い処理を1回待つことと
短い待ち時間が何度も入ることの違いです。

処理が始まったら別のことをできる場面もあれば
画面が動くまで次の操作へ進めない場面もあります。

合計時間だけでは、その仕事のやりづらさは
分からないことがあります。

たとえば、資料を確認するたびに
画面の切り替えを待つなら
細かな中断が続きます。

反対に、最初に処理を始め
その後は結果ができるまで待てる仕事なら
多少時間がかかっても
受け入れられる場合があります。

これは読者が自分の作業を振り返るための例で
私が2台で測定した比較ではありません。

自分がどちらの待ち方に困っているかを知ると
欲しい環境も具体的になります。

「もっと速いPCが欲しい」から
「資料を見比べるときに操作を止めたくない」
へ変われば、選ぶ理由を説明しやすくなります。

古いPCを残すことと、負担の大きい仕事を任せることは別に考える

古い機種でも使える用途があるなら
使い続ける意味はあります。

私も2019年モデルのMacBook Airを
簡単な作業やプライベートで使っています。

新しい機械を持っているからといって
古い機械の役割がすべてなくなるわけではありません。

ただし、使い続けることと
どんな仕事でも任せることは別です。

大量のデータを扱うと荷が重いと感じるなら
その仕事は別の機械へ移せます。

今あるPCの限界を無理に押し広げるより
できる用途に合わせるほうが
使いやすい場合もあります。

また、古い機種を仕事に使う際は、性能だけでなく
OSやブラウザー、業務アプリの利用条件も
確認したいところです。

画面を開けることと
継続して使える環境が整っていることは
同じではありません。

自分のOSのバージョンと、使いたいサービスの
対応条件を照らし合わせます。

私の使い分けを、そのまま読者が再現する必要は
ありません。

PCが1台なら、その1台で同時作業を減らす方法を
考えることもできます。

買い替えだけでなく、仕事の進め方を変える余地も含めて
自分の環境で選べる方法を探します。

買い替える前に、自分の仕事で困っている場面を確認する

まずは、普段の仕事を1回通してみる

パソコンを買う前に、普段の仕事を今の環境で進め
どこで困るかを見たいと思います。

AIの画面だけを開いて試すより、資料を開くところから
結果を確認するところまで進めるほうが
実際の負担に近いからです。

無理に大量処理を試す必要はなく
いつもの作業の範囲で構いません。

確認する内容は、次のような項目で十分です。
詳しい性能測定を始める前に
自分が何を待っているのかを見つけます。

• どの仕事をしていたか
• どのアプリや資料を同時に開いていたか
• どの操作で動作が重くなったか
• 少し待てば進められたか、作業を続けにくかったか
• 同じ場面で繰り返し起きるか

1回だけ重くなったのであれば
そのときだけの条件があったかもしれません。

逆に、毎回同じ操作で困るなら
見直す理由を説明しやすくなります。

再現する場面を押さえると
買い替えた後に何が改善してほしいかも
明確になります。

たとえば「AIを使うと遅い」というメモより
「AIの回答を見ながらExcelを操作すると、
ファイルの切り替えで待つ」というメモのほうが
状況を伝えやすくなります。

この具体例は、記録の書き方を示す仮の例です。
自分の仕事では、実際に止まった操作に
置き換えてください。

同時に開くものを整理して、変化を見る

すぐ試せる見直しの一つは、
今の仕事で使っていないアプリや
タブを整理することです。

必要なものまで閉じるのではなく
現在の作業に使うものを残して
操作のしやすさが変わるかを見ます。

これだけで困りごとが減るなら、買い物より先に
作業の進め方を整える方法があります。

Chromeには、使っていないタブを非アクティブにして
メモリを節約する「メモリセーバー」があります。
Googleは、非アクティブになったタブへ戻ると
再読み込みされることも説明しています。
タブを多く使う人は、こうした機能の利点と
再読み込みが、自分の仕事に与える影響を
一緒に確認できます。

GoogleのChromeのパフォーマンス設定

ただ、設定を変えれば、どんな仕事でも
快適になるというものではありません。

必要なアプリを開くとまた困るのであれば
仕事に必要な同時作業そのものが
負担になっている可能性があります。

作業を減らしたときだけ快適でも
その状態で仕事が成立するかを
見る必要があります。

資料を何度も開き直すことで
確認の手間が増えては本末転倒です。

閉じるものを整理することと、必要な作業を
我慢することは分けます。

見直しの目的は、仕事を続けやすくすることであって
数字の上だけで軽くすることではありません。

メモリ容量だけで、必要な性能を決めない

私の2台を見ると、64GBと8GBという
メモリ容量の違いが目に入ります。

ただ、CPUも世代も構成も違うため、
体感の差をすべてメモリで説明することは
できません。
メモリを同じにした比較を
行っているわけでもありません。

パソコンを選ぶときは、使うアプリの公式な動作条件を
確認したうえで、普段の仕事をどのように進めるかを
考えます。

ブラウザ中心なのか、Excelなどを同時に使うのか
画像や動画も扱うのか。

自分の用途をそろえてから
候補の構成を比べると判断しやすくなります。

ストレージについても、容量だけでなく
自分がどんなファイルをどれだけ保存するかを
確認します。

現在の空き容量や、資料を開くときに困る場面も
見直しの材料になります。

この記事では私の2台のストレージ構成を
確認していないため
その差を体感の理由として挙げていません。

購入相談をするなら、「AIを使いたい」だけでなく
具体的な仕事内容を伝えるとよいと思います。

「ブラウザーとExcelを同時に使う」
「大きな資料を確認する」
「ゲームもしたい」
と目的を並べれば、必要な部分と
趣味の希望を分けて相談できます。

GPUは、やりたい作業と対応条件を確認して選ぶ

GPUを検討するときも、AIという名前だけで
決める必要はありません。

クラウド型AIへの文章の質問、PC内で動かすAI
ゲーム、画像処理では、GPUに求める役割が異なります。

購入前に、使うソフトウェアがどのような構成に
対応しているかを確認します。

私の場合、GPUを選んだ理由には
ゲームをきれいな映像で楽しみたいという希望がありました。

そこは仕事の事情とは別に、正直に分けています。
仕事だけに必要なPCを探す人が、私と同じ趣味のための
構成を選ぶ必要はありません。

画像処理が目的なら、まず使用するアプリと
作業内容を整理します。
写真の調整なのか、画像の生成なのか
動画も扱うのかで、確認する条件が変わるからです。

単に「画像を使うからGPUが必要」とまとめず
具体的な作業に対応するものを考えます。

ローカルAIに興味がある場合も
先に動かしたいモデルやツールを決めます。

必要なメモリやGPUの対応条件を調べてから
機材を選ぶほうが、買った後に目的と合わないことが分かる
事態を避けやすくなります。

まだ使い方が決まっていない段階なら、買い物より
用途を具体化することを先に進めたいところです。

必要な性能は、AIの名前だけでなく仕事内容から考える

今のPCを使い続ける場合と、買い替えを考える場合

今のパソコンで必要な作業ができ、
操作にも大きな不満がないなら、まずその環境で
AIの使い方を試せます。

AIを始めることと、PCを新しくすることを
同時に決める必要はありません。

仕事を進める中で、どんな用途が増えるかを
見る方法もあります。

一方、普段の仕事で同じ待ち時間が繰り返され
必要な操作を続けにくいなら
買い替えを検討する理由になります。

設定や同時作業を見直しても
必要な仕事を無理なく進められない。

そうした具体的な困りごとがあれば
購入の目的を絞れます。

判断を整理すると、次のように考えられます。
これは一律の性能基準ではなく
自分の環境を振り返るための目安です。

• 必要な作業ができ、待ち時間も受け入れられる：今のPCで続ける
• 使っていないものを整理すると、必要な作業を進められる：作業環境を見直す
• 必要なアプリの併用やデータ処理で、毎回困る：構成変更や買い替えを検討する
• PC内で動かすAIなど、新しい用途が決まっている：その用途の対応条件から選ぶ

買い替える場合も、どの困りごとを解消したいのかを
残しておくと、候補を比べやすくなります。

性能の高い順に探すより、必要な作業を
無理なく続けるための条件をそろえる。

私なら、そこへ趣味や予算の希望を加えて選びます。

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買い替えを検討する方は
仕事内容と予算に合う構成を確認してみてください。

高性能PCにしても、指示や確認の仕事は残る

PCの動作が快適になることと
AIが自分の意図を理解してくれることは、別の話です。

資料を開く速度が改善しても、目的が曖昧だったり
必要な条件が抜けていたりすれば
期待した結果にならないことがあります。

パソコンの性能だけで、仕事の渡し方まで
解決するわけではありません。

私は、AIへ仕事を頼むとき
目的、前提、材料、手順、禁止事項、完成条件
を整理して伝えることを意識しています。

新しい仕事なら、相手がその仕事を初めて知るつもりで
必要な情報を渡します。

詳しい考え方は
AIへの指示を「新卒社員に仕事を教える」つもりで整理した記事
にまとめています。

結果を確認することも残ります。
AIが整えた内容を元の資料と比べ、使ってよいものかを
自分で判断する。

その操作を続けやすくする環境には意味がありますが
確認そのものが不要になるわけではありません。

だから私は、機材へ投資するかを考えるとき
仕事の進め方も一緒に見たいと思っています。

指示や資料の整理で解決できることと
手元の操作環境で解決したいことを分ければ
買い替えに期待する役割もはっきりします。

私に必要なのは、自分の仕事に合った環境

私の現在の使い分けは
簡単な作業や時間を気にしないプライベートならMac
仕事やデータが多い場合はWindows機です。

Macには荷が重いと感じる仕事がある一方
使う場面は残っています。
Windows機ではストレスを感じていないので
仕事の中心にしています。

これは、WindowsとMacのどちらが優れているかを
決める比較ではありません。

私の2台は世代も構成も異なり、同じ条件で
速度を測ってもいません。

私が今持っている道具を
自分の仕事と時間の条件に合わせて
使い分けているという話です。

AIを使うためのPCは、AIの名前だけで選ぶより、自分がどんな仕事を、どんな条件で進めたいかから考えます。

読者の仕事が、文章の相談をして結果を読むこと中心なら
私のメイン機の構成を目標にする必要はありません。

反対に、資料を多く扱い、複数のアプリで確認しながら
進めるなら、その作業全体を快適にする条件を考えます。

ローカルAIを動かすことが目的なら
さらにその用途の条件を確認します。

新しいパソコンが欲しいという気持ちも
私は否定しません。

私自身、50代からブログを始めた記事で、
副業収入で新しいMacBook Airを買いたいと
書きました。

欲しいものがあることは、続ける楽しみにもなります。

ただ、仕事のために選ぶときは
どの作業を楽にしたいかを
具体的にしておきたいと思います。

今のパソコンで使えるところからAIを試し
困る場面が分かれば
それを解決する道具を考える。

私にとっては、その順番が
納得して選ぶための方法です。