2026年、ローカルLLM（Llama 3, Gemma 2, DeepSeekなど）を個人のPCで動かすことは、エンジニアやホビーユーザーにとって一般的なものとなりました。しかし、巨大なパラメータを持つAIモデルを快適に動かすには、従来のPC選びとは異なる視点が必要です。
本記事では、限られた予算で最高のAI推論環境を構築するための、ミニPC選びのポイントを解説します。
1. VRAM（ビデオメモリ）が命
LLM推論において最も重要なのは、GPUが扱えるメモリ量です。ミニPCの多くは内蔵GPU（iGPU）を使用しますが、近年のAMD Ryzen（Radeon 780M以降）を搭載したモデルは、BIOS設定でメインメモリの最大半分（または最大16GB）をVRAMとして固定割り当てすることが可能です。
💡 推奨スペックの目安
- 8Bモデル推奨: VRAM 16GB割り当て（メインメモリ32GB以上必須）
- 70Bモデル（量子化）: Unified Memoryを備えた Mac Mini M4 Pro (48GB以上)
メモリは「増設可能」なモデルを選びましょう。LPDDRなどのオンボードメモリは帯域が広いですが、後からの増設ができません。32GBで購入し、将来的に64GBへアップグレードできる機種が最もコスパに優れます。
2. AMD vs Intel vs Apple
現在、ミニPCのAI推論においてはAMDが圧倒的に優勢です。Radeon 780M / 880M / 890M は、ROCm（Linux）や DirectML（Windows）を通じて、NVIDIA GPUに近い互換性で推論を加速できます。
- AMD: VRAM割り当ての自由度が高く、Linuxでの環境構築も容易。
- Apple Silicon: Unified Memoryによる高速なメモリ帯域が最大の武器。70Bクラスのモデルも1台で動かせる。
- Intel: OpenVINOを使用する場合は強力。しかしVRAM割り当ての制限が厳しいモデルが多い。
3. 冷却性能（熱ダレ対策）
AI推論は長時間CPU/GPUがフル稼働します。超小型のミニPCでは、熱による性能低下（サーマルスロットリング）が起きやすいため、冷却機構がしっかりしたモデルを選ぶのが定石です。
🛠️ チェックポイント
MinisforumのUMシリーズのように「液体金属」を採用しているモデルや、底面にもファンを備えた「デュアルファン構造」のモデルは、AI推論時の安定性が格段に違います。
まとめ
まずは「Ryzen 7 7840HS / 8845HS / 8945HS」を搭載し、メモリを32GB以上にカスタマイズできるモデルから始めるのが、2026年現在の最も賢いAI向けミニPCの買い方と言えるでしょう。