ローカルLLM PCおすすめ5選｜VRAM別にRTX 5060 Ti 16GB〜RTX 5090まで比較

ローカルLLMをPC（パソコン）で動かしたいけれど、「VRAMはいくら必要？」「RTX 5060 Ti 16GBで足りる？」「ゲームと兼用できる構成は？」「ミニPCでも動く？」と迷っていないでしょうか。本記事では生成AI需要が急増した2026年時点の事情を踏まえ、ローカルLLM用PCのおすすめをデスクトップ／ノート／ミニPC（Ryzen AI Max）の3軸でまとめました。Ollama・LM Studio・Llama.cppでの実用性を基準に、入手しやすいドスパラ GALLERIAの実在モデルと、統合メモリで大型モデルを動かせるGMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）を中心に紹介します。なお価格・在庫・納期・キャンペーンは変動するため、本文では断定せず最新価格は必ず公式で確認してください。

＼ 迷ったらまずコレ。入門の本命モデル ／

＼ ハイエンド・GPUで30B級まで快適に ／

ローカルLLM用PCの選び方｜VRAm（メモリ）容量が最優先

ローカルLLMでもっとも重要なPCパーツは何ですか？ 答えは「モデルの重みを載せられるメモリ容量」です。専用GPUならVRAM容量、Ryzen AI Max系ミニPCならGPUと共有する統合メモリ容量がこれにあたります。理由は、モデルの重みがメモリに乗り切るかどうかで推論速度が文字通り桁違いに変わるためです。

「量子化」とは、モデル重みを16bit浮動小数点（FP16）から4bitや8bitに圧縮し、メモリ使用量を大幅に減らす技術です。GGUFのQ4_K_M形式が現在の定番で、性能低下を抑えながらメモリを約1/4に削減できます。LM Studio・Ollama・Llama.cppはいずれもGGUFに対応しているため、本記事のメモリ見積もりはすべて「Q4_K_M量子化前提」で示します。

RTX 5060 Ti 16GBはローカルLLMにありか？

RTX 5060 Ti 16GBはローカルLLMで使えますか？ 答えは「価格対VRAMで2026年現在もっともコスパが高い選択肢」です。理由は、ミドルレンジ価格でVRAM 16GBを確保できるGPUが他に少ないためです。

• 7B〜14Bクラスが快適、20B級（Q4）まで実用速度で動く
• 同価格帯のRTX 4060 / 4060 Tiより明確にVRAMが多い
• ゲーム用途でも1440p帯で十分快適
• 消費電力が控えめで扱いやすい

• 27B級は量子化してもKVキャッシュ込みで16GBをはみ出しやすく、余裕はない（短コンテキストなら可）
• 70Bクラスは量子化を強めても収まらない
• メモリ帯域はRTX 5070 Ti以上の上位GPUに大きく劣る
• 長コンテキスト（32k以上）でVRAMが逼迫しやすい

RTX 5060 Tiは8GB版と16GB版があり、ローカルLLM用途では16GB版一択です。ドスパラのGALLERIA XPC7A-R56T16Gは型番のとおりRTX 5060 Ti 16GB搭載なので、この点で迷う必要がありません。違いの詳細はRTX 5060 Ti 8GBと16GBの違いで解説しています。

ローカルLLM用PC（パソコン）おすすめ｜ドスパラGALLERIA中心にVRAM別で選ぶ

まずは専用GPU路線（デスクトップ）から。VRAM容量別に、ローカルLLMで使いやすいドスパラ GALLERIAの実在4モデルを紹介します。型番でGPU・VRAMが確定しているため、注文時のスペック違いで失敗しにくいのがBTO直販の利点です。価格・在庫・納期・キャンペーンは変動するため、各モデルとも最新価格は公式で確認してください。

① 入門：GALLERIA XPC7A-R56T16G（RTX 5060 Ti 16GB）

各価格帯で最初に見るべき入門モデルはこれ。RTX 5060 Ti 16GB搭載で、Llama 3 8B・Qwen2.5 14B（Q4）あたりまで快適に、20B級（Q4）も実用速度で動かせます。ゲームと生成AIの両方を低コストで始めたい人にちょうど良いバランスです。注意点として、標準メモリが16GB構成の場合、ローカルLLM用途では32GBへのカスタマイズを推奨します。CPUオフロード時にシステムRAMが第二のVRAMとして効くため、ここはケチらないほうが快適です。注文時に構成オプションでメモリ容量を必ず確認してください。

＼ 入門の本命。まずはこの1台から ／

＼ 比較用：他社のRTX 5060 Ti 16GB搭載BTOも見たい方 ／

② ゲーム＋生成AI兼用：GALLERIA XDC7A-R57T（RTX 5070 Ti 16GB）

VRAM容量はRTX 5060 Ti 16GBと同じですが、GPU性能とメモリ帯域幅に余裕があり、トークン生成速度や画像生成が体感で速くなります。WQHD〜4Kでのゲームと、Stable Diffusionでの画像生成、20B級LLMの常用を1台でバランスよくこなしたい人向けです。「ゲームもAIも妥協したくない」人が最初に見るべきはこのモデル。詳しい候補機はRTX 5070 Ti搭載ゲーミングPCおすすめ5選も参照してください。

＼ ゲーム＋生成AI兼用の本命 ／

＼ 比較用：他社のRTX 5070 Ti搭載BTOも見たい方 ／

③ ハイエンド：GALLERIA XUC9A-R58（RTX 5080 16GB）

RTX 5080はRTX 5070 Tiから一段帯域幅が広がり、4Kゲームでも余裕があります。VRAMは16GBのままなので動かせるモデルの上限は5070 Tiと同等ですが、4Kゲーム＋画像生成＋動画編集＋20B級LLMを並行運用したいパワーユーザーが最初に見るべきはこのモデルです。ただし30B級以上をLLMメインで動かしたいなら、VRAM 16GBでは足りないため次項のRTX 5090を選んでください。詳しくはRTX 5080搭載おすすめゲーミングPC5選を参照してください。

＼ 4Kゲーム＋クリエイティブ＋LLMの並行運用に ／

＼ 比較用：他社のRTX 5080搭載BTOも見たい方 ／

④ GPUガチ運用：GALLERIA SMR9E-R59-GL（RTX 5090 32GB）

GPU路線における現実解の最高峰。VRAM 32GBにより、30B〜32B級の量子化モデルや長コンテキスト推論が高速に動作する、数少ないコンシューマー構成です。価格は高めですが、ローカルLLM用途ではVRAM 32GBという容量と帯域の両立が他では替えのきかない強みになります。なお70B級（Q4は重みだけで約40GB）を快適に動かしたい場合は、Q3など強めの量子化や一部CPUオフロードが前提になり、それでも速度を求めるなら次章のRyzen AI Max系（統合メモリ128GB）と比較検討するのがおすすめです。

＼ 30B級を高速に。GPU路線の本命 ／

＼ 比較用：他社のRTX 5090搭載BTOも見たい方 ／

ミニPCでローカルLLMを動かす｜GMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）という第三の選択肢

ここまでは専用GPU路線でしたが、2026年のローカルLLMで急速に注目を集めているのがRyzen AI Max+ 395を搭載したミニPC「GMKtec EVO-X2」です。最大の特徴は、CPUとGPUが共有する統合メモリ（LPDDR5X）を最大128GBまで積めること。専用GPUのVRAMでは絶対に載らない70B超〜100B超クラスのモデルでも、「容量だけは確保して動かせる」のが他にない強みです。

96GB / 128GB、どの構成を選ぶべきか

EVO-X2はメモリ構成（販売時期や販路により64GB・96GB・128GBなどの構成があります）で「動かせるモデルの上限」が決まります。判断軸はシンプルで、どのサイズのモデルを動かしたいかだけで選べば失敗しません。

• 64GB構成 → 30B級を中心に、70B級（Q4）も量子化・コンテキスト次第で運用可能。コスト優先ならこちら
• 96GB構成 → 70B級を余裕を持って、長コンテキストも視野に。中間的なバランス重視
• 128GB構成 → Qwen3 235Bクラスの大型MoEまで「載せて動かす」ことが可能。将来の大型モデルまで見据えるならこちら

EVO-X2でローカルLLMは何B動く？速度の現実

「載る」ことと「快適に速い」ことは別問題です。EVO-X2の統合メモリ帯域は専用GPUのGDDR/VRAMには及ばないため、大型モデルほどtokens/secは控えめになります。あくまで「専用GPUでは載らないサイズを、現実的なコストで動かせる」点に価値があります。

• 7B〜30B級：iGPUながら実用的な速度で動作。日常用途のチャットやコード補助には十分という報告が多い
• 70B級：128GB版なら余裕を持って載る。速度は「待てる」レベルで、対話用途なら実用圏
• Qwen3 235Bクラス（128GB版）：メーカー公表値で平均11 tokens/s前後。巨大モデルを家庭の卓上で動かせること自体に意味がある領域

つまり「速度重視なら30B級までを専用GPU（RTX 5090）で」「容量重視・大型モデル重視ならEVO-X2の統合メモリで」という使い分けになります。詳細な実機レビューはGMKtec EVO-X2レビューでも解説しています。

さらに上を狙うなら：Ryzen AI Max PRO 400という選択肢

2026年には、デスクトップ向けの新APURyzen AI Max PRO 400シリーズも登場しました。最大192GBの大容量メモリに対応し、3,000億パラメータ級のモデルまで視野に入る一方、上位構成は本体約$3,999と価格帯はかなり高め。完全に「ローカルLLMガチ勢」向けの製品です。コスパ重視ならEVO-X2、容量と将来性を最優先するならRyzen AI Max PRO 400搭載機、という棲み分けになります。Ryzen APU・AI 400系デスクトップの詳細はRyzen AI 400デスクトップ解説もあわせて確認してください。

ノートPCでローカルLLMはできる？

ローカルLLMはノートPC（ノートパソコン）でもできますか？ 答えは「上位ゲーミングノートやRyzen AI Max搭載ノートなら可能、ただし本格運用はデスクトップ／ミニPC推奨」です。理由は、ノート版GPUは同名でもデスクトップ版より性能が落ち、VRAM上限も16GB前後の個体が多いためです。

• RTX 4090 / 5090 Laptop搭載ノート：7B〜20B級なら実用的。ただし発熱・電力制限で速度は頭打ちになりやすい
• Ryzen AI Max搭載ノート：統合メモリで大容量を積めるモデルなら、ミニPCに近い使い方も可能
• 大型モデル・常時運用：放熱と容量の面でデスクトップやEVO-X2のようなミニPCに分がある

「持ち運びながら小〜中規模モデルを触りたい」ならノートPC、「腰を据えて中〜大型モデルを動かしたい」ならデスクトップかRyzen AI Max系ミニPC、という選び方が分かりやすいです。

⑤ 迷ったらどう選ぶ？ ３つの路線の選び方まとめ

選択肢が多くて迷う場合は、「速度のGPU」か「容量のRyzen AI Max」かという軸で考えると整理できます。判断軸はシンプルで、「動かしたいモデルのサイズ」と「速度をどこまで求めるか」だけ見ればOKです。

• まず体験したい・7B〜20Bが中心＋ゲーム兼用 → GALLERIA XPC7A-R56T16G（RTX 5060 Ti 16GB／メモリは32GBカスタマイズ推奨）
• ゲームも生成AIもバランス良く → GALLERIA XDC7A-R57T（RTX 5070 Ti 16GB）
• 4Kゲーム＋クリエイティブ＋20B級LLMを1台で → GALLERIA XUC9A-R58（RTX 5080 16GB）
• 30B級を高速に・長コンテキストも → GALLERIA SMR9E-R59-GL（RTX 5090 32GB）
• 70B〜100B超の大型モデルを安く載せたい → GMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395／128GB構成推奨）

VRAM 16〜32GBで足りる範囲（〜30Bクラス）に収まり、速度を重視するなら専用GPU路線が有利です。逆に70B超の大型モデルを「とにかく載せて動かしたい」なら、GPUを買い増すより統合メモリ128GBのEVO-X2に投資したほうが、結果的にコスパよく目的を達成できます。

ローカルLLM用PC比較表｜デスクトップGPU × ミニPC

※価格・在庫・納期・キャンペーン・構成は変動します。各モデルの最新情報は必ず公式でご確認ください。GALLERIAの型番はドスパラ公式掲載モデルに基づきます（XシリーズはGPU・VRAMが型番で確定）。EVO-X2のメモリはオンボードで増設不可のため、構成は購入時に確定します。

RTX 5070 Tiと5080の違い｜ローカルLLM視点で見ると

RTX 5070 Tiと5080はLLM用途でどう違いますか？ 答えは「VRAM容量は同じ16GBで動かせるモデルは変わらない、違いは速度（tokens/sec）」です。理由は、両者ともVRAM16GBで、差はメモリ帯域幅とコア数にあるからです。

• 「動かせるモデルの上限」を決めるのはVRAM容量 → 5070 Tiも5080も16GBで同じ
• 「実際の応答速度」を決めるのはメモリ帯域幅 → 5080がやや有利
• 価格差を「速度」と「4K・動画編集性能」に払う価値があるかは用途次第
• 30B級以上を狙うなら5070 Tiでも5080でも力不足。RTX 5090（VRAM 32GB）かEVO-X2（統合メモリ）を検討

結論として、ローカルLLM単体目的なら5070 Ti搭載のXDC7A-R57Tが妥当、4Kゲームや動画編集も最高画質で楽しみつつLLMもやりたいなら5080搭載のXUC9A-R58、30B級を高速運用ならRTX 5090搭載のSMR9E-R59-GL、70B超の大型モデルならEVO-X2、という棲み分けになります。

メモリ（システムRAM）は32GBと64GB、どちらが良いか

システムメモリは32GBと64GBどちらが必要ですか？ 答えは「専用GPU構成なら最低32GB、70Bクラスをオフロードで動かすなら64GB推奨」です。理由は、CPUオフロード時にシステムRAMが第二のVRAMとして機能するためです。GALLERIAはBTOなので、注文時にメモリ容量をカスタマイズできます。特にXPC7A-R56T16Gで標準16GB構成を選ぶ場合は、ローカルLLM用途では32GB以上へのアップグレードを推奨します。なおEVO-X2のようなRyzen AI Max系は統合メモリ自体がモデルの作業領域になるため、この「システムRAM」の議論とは別枠（容量＝そのまま載せられるモデルサイズ）になります。

メモリの選び方の基本はゲーミングPCのメモリは16GBと32GBどっち？でも解説していますが、ローカルLLM前提では32GBがスタートラインと考えてください。

ゲーム兼用ならどの構成がベストか

ゲームとローカルLLMを兼用するならどれが良いですか？ 答えは「まずはRTX 5060 Ti 16GBのXPC7A-R56T16G、性能に余裕がほしいならRTX 5070 Ti 16GBのXDC7A-R57T」です。理由は、両GPUがゲーム性能とLLM実用性のバランスがもっとも良いからです。下表は用途別に「最初に見るべきモデル」と、比較用の候補を整理したものです。

画像生成も並行したい人はStable Diffusion用PCおすすめ5選、生成AI全般のハブ記事は生成AIもできるゲーミングPCおすすめ5選もあわせて確認してください。

よくある質問（FAQ）

ローカルLLM用PCはどれを選べば良いですか？

動かしたいモデルのサイズと、求める速度で選ぶのが基本です。はじめてのローカルLLM＋ゲーム兼用ならGALLERIA XPC7A-R56T16G（RTX 5060 Ti 16GB）が入門の本命で、メモリは32GBへのカスタマイズがおすすめです。ゲーム・画像生成・LLMをバランス良くこなすならGALLERIA XDC7A-R57T（RTX 5070 Ti 16GB）、4Kゲームや動画編集も並行するならGALLERIA XUC9A-R58（RTX 5080 16GB）。30B級を高速に動かすならVRAM 32GBのGALLERIA SMR9E-R59-GL（RTX 5090）、70B超の大型モデルを安く載せたいなら統合メモリ128GBのGMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）が候補です。価格・構成・在庫は変動するため、最新情報は公式でご確認ください。

CPU内蔵GPUやCPUだけでローカルLLMは動かせますか？

一般的な内蔵GPUやCPUのみでは、tokens/secが極端に低くなり実用には耐えません。Llama 3 8B（Q4）でもCPU推論は数tokens/sec、専用GPU推論は数十〜100tokens/sec以上の差が出ます。ただしRyzen AI Max+ 395のような大型統合GPU＋広帯域メモリのSoCは例外で、内蔵GPUながら大型モデルを実用的に動かせます。一般的なPCで実用したいならVRAM 8GB以上のNVIDIA GPUを推奨します。

EVO-X2のメモリは後から増設できますか？

できません。EVO-X2のメモリはLPDDR5Xのオンボード実装で、購入後の増設・換装は不可能です。これはRyzen AI Max系の統合メモリ設計に共通する仕様で、帯域を確保するための構造上の制約です。そのためメモリ容量は購入時の構成で確定します。動かしたいモデルサイズを見越して選び、迷うなら128GB版が安全です。なおストレージ（M.2 SSD）は2スロットあり増設・換装が可能です。

RTX 5060 Ti 16GBと旧世代RTX 4060 Ti 16GBはどちらが良いですか？

同価格なら新しいRTX 5060 Ti 16GBが有利です。Blackwell世代でメモリ帯域とTensor性能が向上しており、tokens/secも改善しています。価格差が大きい場合はRTX 4060 Ti 16GBも選択肢になります。

マルチGPU構成は意味がありますか？

意味はあります。RTX 5060 Ti 16GBを2枚使い、合計32GB分のVRAMにモデルをレイヤー分割してロードすれば、単体16GBでは載らないモデルも動かせます。ただし単一の32GBカードと完全に等価ではなく、PCIe帯域や設定の難しさがあり、マザーボード・電源・ケースの要件も厳しくなります。初心者にはRTX 5090 1枚構成や、容量重視ならEVO-X2の方が扱いやすいです。

RadeonやIntel ArcでローカルLLMは動きますか？

動きます。ROCmやVulkanバックエンドで対応しているLM Studio・Llama.cppがあり、RX 7900 XTXやArc B580でも実用速度が出ます。ただし日本語コミュニティの情報量はNVIDIAが圧倒的に多いため、初心者にはGeForce推奨です。

ノートPCでローカルLLMはできますか？

RTX 4090 / 5090 Laptop GPU搭載の上位ノートやRyzen AI Max搭載ノートなら可能です。ただしノート版は同名GPUでもデスクトップ版より性能が落ち、VRAM上限も16GB前後の個体が多いため、本格運用ならデスクトップやミニPCを推奨します。

ミニPCでローカルLLMは動かせますか？

動かせます。特にRyzen AI Max+ 395を搭載したGMKtec EVO-X2のようなミニPCは、統合メモリを最大128GBまで積めるため、専用GPUでは載らない70B超〜Qwen3 235Bクラスの大型モデルも動作します（速度は専用GPUに劣ります）。省スペースで常時稼働させやすいのも利点です。一方、一般的な省電力ミニPCは小規模モデル止まりなので、用途に合わせて選んでください。GEEKOMなどの一般的なミニPCは省スペース性が魅力ですが、大型モデルにはRyzen AI Max系を推奨します。

まとめ｜ローカルLLM用PCは「容量」最優先で選ぶ

ローカルLLM用PCの選び方は、コア性能よりもモデルを載せられるメモリ容量を最優先するのが鉄則です。専用GPUで速度を求めるなら、入門の本命はRTX 5060 Ti 16GBのXPC7A-R56T16G、高速運用の本命はVRAM 32GBのRTX 5090搭載SMR9E-R59-GL。そして70B超の大型モデルを現実的なコストで動かしたいなら、統合メモリ128GBのGMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395）が2026年の有力な第三の選択肢です。

• モデルを載せられるメモリ容量を最優先（コア性能より重要）
• 専用GPU構成のシステムメモリは最低32GB、できれば64GB（XPC7A-R56T16Gは32GBカスタマイズ推奨）
• Ryzen AI Max系（EVO-X2）はメモリ増設不可。容量は購入時に確定するので慎重に選ぶ
• SSDは1TB以上（モデルファイルは10〜100GB単位）
• 量子化（GGUF Q4_K_M）前提で必要メモリを見積もる

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最終更新：2026年6月