ローカルAIを試す。メモリの大切さを知る。

※本記事はワタシが執筆および検証を行い、最終的な誤字脱字の確認・校正にのみAIを活用しています。

どうも、はむおっちです。

ワタシはMacBook Airを愛用している。
13インチのMacBook Air、M2モデルは昔からのお気に入りだ。
メモリは24GB。

購入当初は、動画編集やら、あれこれ挑戦するために選んだ構成だった。
結果として、このMacBook Airがきっかけでnoteを書き始め、YouTubeも始めた。

そういう意味では、すでに元は取れている。

しかし正直に言えば、この24GBというメモリをフルに活かしている感覚はなかった。

オーバースペックとまでは言わないが、「余裕があるな」くらいの存在だった。

だが、ここにきて。
ようやく、この24GBが本領を発揮する場面がやってきた。

クラウドAIという革命

今やAIといえば、ChatGPTやGeminiなどのクラウドAIが主流だ。
ネットに接続し、サーバー側で処理を行い、結果だけを受け取る。

これは本当に便利だ。
ワタシ自身、このYoutubeの構成を考えるときも、仕事の整理をするときも、日常的に使っている。

もはやAIなしの生活は考えられない。
しかし、便利さの裏側には明確な制限がある。

それが、扱える情報の性質だ。

クラウドAIは、原則として「外部に出しても問題ない情報」しか扱えない。
個人情報、未公開の原稿、仕事の内部資料。

そういったものを扱うには、どうしても心理的なブレーキがかかる。

規約上は問題なくても、
「本当に大丈夫なのか？」という違和感が残る場合もある。

ローカルAIという選択肢

そこで浮上するのが、ローカルAIだ。

ローカルAIとは、ネットワークを介さず、
自分のデバイス上で完結するAI のこと。

入力したデータは外に出ない。
すべて自分のPCの中で処理される。

つまり、秘匿性が担保される。

これは、創作や仕事において、かなり大きな意味を持つ。

下書き段階の文章、思考のメモ、誰にも見せるつもりのないアイデア。
そういうものを、安心してAIに投げられる。

ただし、当然ながら欠点もある。

ローカルAIの現実

ローカルAIは、魔法ではない。
クラウドAIのように、巨大な計算資源を自由に使えるわけではない。

その性能は、完全にデバイス依存だ。

CPU、GPU、そして何よりもメモリ。
特にメモリは、露骨に効いてくる。

モデルのサイズが少し大きくなるだけで、
8GBや16GBではすぐに限界が来る。

ここで、ワタシのMacBook Airが効いてくる。

メモリ24GBという意味

M2 MacBook Air、メモリ24GB。
今となっては、この構成を選んだ過去の自分を褒めたい。

LM Studioを使って、実際にローカルAIを動かしてみた。
結果はどうか。

普通に動く。
しかも、思っていた以上に快適だ。

もちろん、最先端の巨大モデルをガンガン回すわけにはいかない。

それでも、日常的な文章生成や思考整理レベルであれば、
「これで十分じゃないか」と思える体験ができる。

クラウドAIとの差を、今のところ強く感じることはない。

これが、24GBの力だ。

PCは価格を上げる

以前も書いたが、AI需要によってメモリ価格は確実に高騰している。
これは一時的なものではない。

AIはブームではなく、インフラだ。
需要が減る理由がない。

結果として、
メモリを多く積んだPCは、今後ますます高価になるだろう。

そして同時に、
クラウドに依存しないローカルAIの価値は、確実に高まっていく。

まとめ

ローカルAIを試してみて、正直に思った。
「ああ、これからはこういう使い方をする時代なんだな」と。

もし、AIを単なる便利ツールではなく、
思考の相棒として使いたいなら。

もし、創作や仕事の核心部分をAIと一緒に考えたいなら。

メモリの大きいPCは、もはや贅沢品ではない。
未来への投資だ。

そして今は、
その未来を、まだ比較的安く買える最後のタイミング かもしれない。

少なくとも、
今後「安くなる」要素は、見当たらない。

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