ローカルLLMはゲーミングPCで動く？決め手はGPUのVRAM【2026年版】

結論：動く。サイズを決めるのはVRAM

ローカルLLMは、専用のサーバーがなくても家庭用のPCで動かせます。Windows向けの実行ツール「Ollama」は、NVIDIAとAMD RadeonのGPUに対応していると公式に案内しています。TITAN Gamingで扱っているRTX 50シリーズやRX 9000シリーズは、どちらもこの対象に入ります。

ただし「動く」と「快適に使える」は別の話です。ローカルLLMでは、モデル本体をGPUのVRAMに丸ごと載せられるかどうかで、返答の速さが大きく変わります。ゲームでは「GPUの処理性能」が主役ですが、ローカルLLMでは「どれだけ大きなモデルがVRAMに載るか」が最初の分かれ道です。

ローカルLLMとクラウドAIの違い

ChatGPTやGeminiのようなクラウドAIは、入力した文章をインターネット経由で事業者のサーバーへ送り、そこで処理しています。ローカルLLMは、公開されている言語モデルを自分のPCにダウンロードし、PCの中だけで処理します。

社外に出したくない文章の要約、オフライン環境での下書き、プログラミングの補助、AIの仕組みを試す学習用などが、ローカルLLMの得意な場面です。一方で、最新情報の検索や、非常に高度な推論が必要な作業は、今もクラウドの大型モデルのほうが向いています。どちらか一方ではなく、使い分けるものと考えると失敗しません。

なぜVRAMが決め手になるのか

言語モデルは、文章を1文字ずつ生成するたびにモデル全体のデータを読み出します。このデータがGPU直結の高速なVRAMにあればGPUだけで処理できますが、VRAMに入りきらない分はメインメモリに置かれ、CPUも処理に加わります。その結果、返答が目に見えて遅くなります。

Ollamaでは、ollama ps というコマンドで、読み込んだモデルが「100% GPU」「100% CPU」、あるいはGPUとCPUに分割されているかを確認できます。「100% GPU」と表示される大きさのモデルを選ぶのが、快適に使うためのいちばん分かりやすい基準です。

モデル容量ぴったりのVRAMでは足りない

VRAMにはモデル本体に加えて、会話の文脈を保持する領域（コンテキスト）も必要です。Ollamaの既定では4096トークン分を確保し、長い文章を読ませるために設定を広げると、その分だけ必要なVRAMも増えます。さらにWindowsの画面表示にもVRAMは使われます。モデル容量に対して、1〜3GBほどの余裕を見ておくと安心です。

「8B」「14B」は大きさの目安

モデル名の「8B」や「14B」は、パラメーター数（80億、140億）を表します。数字が大きいほど賢くなる傾向があり、そのぶん容量も増えます。Ollamaで配布されている既定版は容量を小さくする「量子化」が施されていて、たとえばQwen3の8Bは5.2GB、14Bは9.3GBです。

VRAM別：収まるモデルの目安

Ollamaライブラリの既定版の容量をもとに、1〜3GBの余裕を見込んでVRAMに収まるかを整理しました。「一部あふれる」は動作はするものの、一部がCPU処理になり遅くなる状態です。

OpenAIが公開しているgpt-oss-20bは、公式の説明でも「16GBのメモリ内で動作する」とされています。VRAM 16GBのGPUは、この20Bクラスを試せるかどうかの境目です。27B以上のモデルは16GBでもすべては載らず、快適に使うにはさらに大きなVRAMが必要になります。

TITANのGPU別に見るVRAM

TITAN GamingのH17シリーズで選べるGPUを、VRAM容量で並べ直しました。VRAMはNVIDIAとAMDの公式仕様、価格は2026年9月27日に商品ページで確認した最安構成（メモリ16GB・SSD 512GB）です。

RTX 5070より、RTX 5060 Ti 16GBが向く場面がある

表で目を引くのは、RTX 5070（12GB）とRTX 5060 Ti 16GBの関係です。GPUのクラスはRTX 5070が上ですが、VRAMはRTX 5060 Ti 16GBのほうが4GB多く、価格は2万円ほど安くなっています。14GBのgpt-oss-20bは、12GBには収まりきらず、16GBには収まります。

ただし、どちらにも収まる小さめのモデルなら、メモリの帯域が広いRTX 5070のほうが速く返答する傾向があります。ゲームを中心に考えるか、載せたいモデルの大きさを優先するかで選び分けてください。

RTX 5070 Tiや5080は「速さ」への投資

RTX 5070 TiとRTX 5080もVRAMは16GBで、載せられるモデルの大きさはRTX 5060 Ti 16GBと同じです。上位GPUを選ぶ価値は、同じモデルをより速く動かせることと、高解像度のゲームや画像生成まで余裕を持たせられることにあります。

ローカルLLM向けの構成例

目的別に、H17シリーズから3構成を選びました。価格は2026年9月27日確認の最安構成です。

まず試したい人に：H17 RTX 5060（VRAM 8GB）

¥153,000（税込）

• CPU：Ryzen 5 5500
• GPU：RTX 5060（VRAM 8GB）
• メモリ：16GB DDR4
• SSD：512GB NVMe
• 8Bクラスのモデルまでが目安

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16GBを最も手頃に：H17 RX 9060 XT 16GB

¥176,000（税込）

• CPU：Ryzen 5 5500
• GPU：Radeon RX 9060 XT（VRAM 16GB）
• メモリ：16GB DDR4
• SSD：512GB NVMe
• Ollamaの公式対応リストに掲載されたGPU

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NVIDIAで16GBを選ぶなら：H17 RTX 5060 Ti 16GB

¥242,000（税込）

• CPU：Ryzen 5 5500
• GPU：RTX 5060 Ti（VRAM 16GB）
• メモリ：16GB DDR4
• SSD：512GB NVMe
• 20Bクラスまでが目安

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価格・在庫・構成は変更される場合があります。オプションを変更したあとの総額は商品ページで確認してください。

Radeonを選ぶ場合、Ollamaは対応していますが、ほかのAIツールや画像生成ツールでは、NVIDIA向けの情報が先に出ることが多くあります。使いたいツールが決まっているなら、その公式ドキュメントで対応GPUを先に確認しておくと確実です。

メインメモリとSSDも見落とさない

メインメモリは32GBが安心

VRAMからあふれた部分や、ブラウザ・エディターなど一緒に使うアプリはメインメモリを使います。8GB級のモデルを動かしながらほかの作業も続けるなら、16GBより32GBのほうが余裕を持てます。TITAN Gamingでは、メモリ32GBを搭載したモデルも販売しています。

モデルを集めるとSSDはすぐ埋まる

Ollamaの公式ドキュメントでは、本体のインストールに4GB以上、そのほかにモデルの保存用として数十〜数百GBの空きが必要になると案内しています。8Bと14Bと20Bを1つずつ置くだけでも30GB近くになり、ゲームと同じSSDに入れると512GBはすぐに窮屈になります。容量の考え方はゲーミングPCのSSDは512GBと1TBどっち？で詳しく解説しています。

使い方別の選び方

ゲームとローカルLLMを両立したい人には、VRAM 16GBのGPUが選びやすい着地点です。ゲーム用としても余裕があり、ローカルLLMでは20Bクラスまで視野に入ります。

購入前チェック

1. 動かしたいモデルと、そのダウンロード容量を確認する
2. モデル容量に1〜3GBを足して、必要なVRAMを見積もる
3. GPUのVRAM容量を商品名と公式仕様で確認する（RTX 5060 Tiは8GB版と16GB版がある）
4. 使いたいツールが、そのGPUに対応しているか確認する
5. 一緒に使うアプリを考えて、メインメモリ16GBか32GBかを決める
6. ゲームとモデルを合わせたSSD容量を見積もる
7. 購入後は ollama ps で「100% GPU」になっているか確認する

よくある質問

まとめ：載せたいモデルからVRAMを逆算する

ローカルLLMは今のゲーミングPCで十分に動きます。選ぶときは、動かしたいモデルの容量に余裕を足してVRAMを逆算するのが近道です。試すだけなら8GB、日常的に使うなら12〜16GB、20Bクラスまで見据えるなら16GBが目安になります。

用途に合う構成に迷ったら、TITANの構成診断で「生成AI・ローカルAI」を選ぶと、GPUメモリとメモリ容量を重視した候補を確認できます。

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