Stable Diffusion用PCおすすめ5選｜VRAM別の選び方とBTO比較

Stable DiffusionやComfyUIでAIイラストを自宅PCで生成したい——「Stable Diffusion パソコン おすすめ」「AIイラスト PC スペック」で検索する方が最初に迷うのが、速いRTX 5070（VRAM12GB）と、容量に余裕のあるRTX 5060 Ti（VRAM16GB）のどちらを軸にするかです。結論から言えば、AI画像生成用PCの正体はNVIDIA RTX搭載のゲーミングPCそのもの。この記事では画像生成メインで20〜30万円の現実的な予算に絞り、現行BTOから本命3台を比較します。

本記事はアフィリエイトプログラムを利用しています。掲載内容・順位は各社公式サイトの実売価格・公開スペックに基づき、報酬の有無で評価を変えていません。価格・構成は変動するため、最終確認は各公式サイトでお願いします（2026年8月19日確認）。

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Stable Diffusionの推奨スペック｜パーツ別の選び方

Stable Diffusionのローカル実行では、各パーツの役割がゲームとは少し異なります。ゲームはCPUとGPUの両方が重要ですが、AI画像生成はGPU（特にVRAM容量）が圧倒的に重要で、CPUの影響は限定的です。パーツごとの優先度と推奨ラインを整理します。

GPU（グラボ）──VRAMは12GBが実用ライン、16GBなら安心

Stable Diffusionの画像生成処理はほぼすべてGPUのCUDAコア上で実行されます。そのためGPUの性能＝画像生成の速度と安定性に直結します。とりわけ重要なのがVRAM（ビデオメモリ）の容量で、生成する画像の解像度やモデルの規模に応じて必要量が変わります。

2026年8月時点の目安として、SD1.5やSDXLの標準的な画像生成なら12GBでも概ね実用的です。ただしFlux.1／Flux.2系の新しめのモデルや、LoRA学習・ControlNet併用・高解像度Hires.fix・動画生成まで見据えると、VRAM16GBあると当面困りにくくなります。今から新規に買うなら、画像生成メインでも16GBを推奨ラインと考えるのが安全です。

もうひとつ重要なのがGPUメーカーの選択です。Stable DiffusionはNVIDIAのCUDAに最適化されており、AMD製GPU（Radeon）では生成速度が遅く、互換性の問題も残ります。AI画像生成が目的なら、NVIDIA GeForce RTXシリーズ一択と考えてください。

CPU──Core i5 / Ryzen 5以上で十分、ボトルネックは起きにくい

AI画像生成の演算はGPUが担うため、CPU負荷は比較的軽めです。Intel Core i5（第12世代以降）またはAMD Ryzen 5（5000番台以降）を搭載していれば、GPU性能を活かしきれないボトルネックはまず起きません。

ただし、プロンプト前処理やモデル読み込み時にはCPU性能が効くため、Core i7 / Ryzen 7クラスなら全体の快適さが上がります。ゲームや動画編集も視野に入れるなら、CPU投資は無駄になりません。

メモリ──16GBが最低、32GBあれば追加学習にも対応

メインメモリ（RAM）は最低16GB、推奨32GB。単体の画像生成なら16GBでも動きますが、ブラウザでプロンプトを調べながら生成を回す実運用では、16GBだとメモリ使用率が90%を超えることもしばしばです。

LoRA学習を自分で行う場合は32GB以上がほぼ必須。BTOの多くは16GB構成が基本ですが、注文時に32GBへカスタマイズするのを強く推奨します。BTO注文時のほうが相性問題を気にせず済むため安心です。

ストレージ──モデルデータが肥大化するため1TB SSD推奨

Stable Diffusion本体は数GBですが、チェックポイントモデル1つで2〜7GB、LoRAが数十〜数百個と増えていくと、あっという間にストレージを圧迫します。生成画像も加えると、500GBでは早い段階で容量不足に陥りがちです。

最低でも1TB SSD（NVMe Gen4）を選びましょう。BTOの基本構成が500GBの場合は、カスタマイズ画面で1TBに変更するのがおすすめです。後から換装する手間を考えれば、注文時の変更が安く済みます。

※ 推奨スペックはStable Diffusion WebUI（AUTOMATIC1111）・ComfyUIでの使用を想定。NVIDIA公式・各BTOメーカー公式・ドスパラAI PCページを参照（2026年8月19日確認）。

VRAM別にできること｜12GB・16GB・24GBで何が変わる

GPU選びでは処理速度（CUDAコア数やクロック）も大事ですが、VRAM容量が「そもそも動くかどうか」を左右するため最優先で確認すべきです。VRAM容量別に、できること・厳しいことを整理します。

この表から言えるのは、予算をGPUのVRAMに寄せるほど「使えるモデルの幅」が広がるということ。逆にCPUを上位に振っても、画像生成で体感できる差は限定的です。趣味でAIイラストを楽しむなら12〜16GBで十分、将来的にLoRA学習や動画生成にも手を広げたいなら16GBを選んでおけば後悔しにくいでしょう。

※ 各GPU仕様はNVIDIA公式サイトに基づきます。VRAM使用量はStable Diffusion WebUI／ComfyUIのバージョン・使用モデル・拡張機能により変動します。

RTX 5070（12GB）vs RTX 5060 Ti（16GB）｜どっちを軸にする？

この記事でいちばん迷うポイントが、速いRTX 5070（VRAM12GB）と、容量に余裕のあるRTX 5060 Ti（VRAM16GB）のどちらを軸にするかです。両者の性格を整理します。

整理すると、SDXL中心で速く回したい・ゲームも本気ならRTX 5070。画像生成をメインに長く使う・新しいモデルや学習も試したいならRTX 5060 Ti 16GBという住み分けになります。予算に余裕があれば、両方を高水準で満たすRTX 5070 Ti（16GB）が最適解ですが、その分価格は上がります。

Stable Diffusion用おすすめBTO 3選【2026年8月】

ここからは、2026年8月時点で実際に購入できるBTOの中から、Stable Diffusion用途に最適な現行3台を紹介します。選定基準は「VRAM12GB以上（画像生成メインは16GB推奨）」「メモリ32GBへカスタマイズ可」「1TB SSD標準」「翌日出荷など購入導線が明快」。今回は用途がはっきり分かれるため、無理に1位・2位ではなく用途別のBESTで示します。

比較表で見る3台のスペック・GPスコア

※ 価格・構成はドスパラ公式サイトで2026年8月19日に確認した基本構成の税込価格です。カスタマイズ内容・セールにより変動します。GPスコアは当サイト独自指標で、コストパフォーマンス・ゲーム性能・標準構成・将来性・購入条件の5項目を100点換算したものです。

① GALLERIA XPR7A-R56T16G-GD（RTX 5060 Ti 16GB）──画像生成の本命

② GALLERIA XPR7A-R57-GD（RTX 5070）──速度重視の万能機

③ GALLERIA XPR7A-R57T-GD（RTX 5070 Ti 16GB）──速度と容量の両取り

なお、価格をとにかく抑えたい場合は、セールを頻繁に行うFRONTIER（フロンティア）のRTX 5060 Ti 16GB搭載モデルも選択肢になります。タイミング次第で20万円前後まで下がることがありますが、セール価格・在庫・構成は流動的なため、購入時に必ず内容を確認してください。FRONTIER公式サイトで現在のセール構成を確認する。

購入前の失敗回避｜8GB版・カスタマイズの注意点

自作PCで組んだ場合の参考価格との比較

「BTOは割高では？」という疑問のために、RTX 5070搭載構成を自作した場合の参考価格を整理します。2026年8月時点の主要パーツ実売価格（最安値ベース）で構成した概算です。

※ パーツ価格は変動が大きく、2026年はGPU・メモリの調達価格が上振れしています。正確な差額は購入時点の各パーツ実売価格でご確認ください。

BTOには「組み立て工賃」「初期不良対応」「保証」「OSインストール」が含まれます。自作経験がなければ、数万円程度の差額でこれらが手に入るBTOは十分合理的。逆に自作経験があってパーツ選びを楽しみたい方は、自作でケースやクーラーを好みに選ぶ余地があります。

Stable Diffusion用PC選びでよくある質問（FAQ）

ノートPCでStable Diffusionは使えますか？

NVIDIA GeForce RTX搭載のゲーミングノートなら動作しますが、デスクトップに比べてGPU性能が制限されるうえ、長時間の生成では発熱による性能低下が起きやすくなります。携帯性が必須でなければ、デスクトップPCを強く推奨します。

VRAM8GBのGPUでもStable Diffusionは動きますか？

SD1.5系なら512×512の生成は可能です。ただしSDXLやFlux系ではVRAM不足が起きやすく、実用は厳しくなります。今から購入するなら最低12GB、画像生成メインなら16GBを選んでください。

AMD RadeonのGPUでもStable Diffusionは使えますか？

DirectMLやROCm経由で動作はしますが、NVIDIA CUDA環境に比べて生成速度が遅く、一部の拡張機能が非対応です。トラブル対応の情報もNVIDIA環境が圧倒的に豊富なため、AI画像生成が目的ならNVIDIA RTXシリーズが無難です。

ローカル環境とクラウド環境、どちらがおすすめ？

本格的に使うならローカル環境が快適です。クラウド（Google Colab等）は初期投資不要ですが、利用時間や拡張機能に制約があります。ローカルなら生成枚数の制限がなく、モデルの入れ替えや学習も自由です。

AI画像生成用PCの電気代はどのくらい？

RTX 5070クラスのPCでは、生成中のシステム全体の消費電力は概ね300〜400W程度。1日3時間・毎日生成した場合の月間電気代は約900〜1,200円前後が目安です（電力単価30円/kWhで試算）。ゲームプレイ時と大きくは変わりません。

RTX 5070（12GB）とRTX 5060 Ti（16GB）、画像生成にはどちらがいい？

速度を重視するならRTX 5070、VRAM容量の安心を重視するならRTX 5060 Ti 16GBという使い分けです。SDXLの標準生成はRTX 5070が速く、高解像度生成やLoRA学習、Flux系や動画生成まで見据えるならRTX 5060 Ti 16GBのVRAMが有利。両方を満たしたいならRTX 5070 Ti（16GB）が最適解ですが、その分価格は上がります。

※ 回答は2026年8月時点の情報に基づきます。ソフトウェアのアップデートや新モデル発売により状況が変わる場合があります。最新情報はNVIDIA公式・各BTOメーカー公式でご確認ください。

まとめ：予算とVRAMで決める最適な1台