「AI PC」を買えば、ChatGPTやClaudeの答えも速くなる――そう期待する人は少なくありません。しかし、ChatGPTの答えを作っているのは手元のPCではなく、提供する会社のサーバーです。AI PCに積まれたNPUが働くのは、PCの中で動くAIの機能です。
本記事では、CPU・GPU・NPUの違い、Copilot+ PCの条件と「40 TOPS」の意味、RecallやライブキャプションなどAI PCでできることとその制約、ローカルLLMの速さを決めるメモリ帯域、買う前の落とし穴、使い方別の選び方を、Microsoftなどの公式情報をもとに整理します。速さは実機で測っておらず、公式の仕様と説明から整理しています。
情報は2026年10月20日時点のものです。料金・提供範囲・数値は変わることがあります。出典は記事末尾にまとめています。
- AI PCはNPUを積んだPCのこと。ChatGPTなどクラウドのAIの答えの速さは、基本的に変わらない。
- 「40 TOPS」はNPUの計算回数の最大値。メモリや対応ソフトも同じくらい大事。
- 大きいローカルLLMを動かすなら、NPUよりGPUとメモリが先。
- 「AI PC」という名前ではなく、使いたい用途に合わせて選ぶ。
基礎知識:AI PCの計算チップ(CPU・GPU・NPU)とメモリ帯域
「AI PC」とは、従来のCPU・GPUに加えて、AIの計算を少ない電力でこなす専用のチップ「NPU(Neural Processing Unit)」を積んだパソコンのことです。Microsoftが定めた「Copilot+ PC」では、NPUの性能が40 TOPS(1秒間に40兆回の計算)以上、メモリ16GB以上、ストレージ256GB以上が条件になっています。
よくある誤解が、「AI PCを買えばChatGPTやClaudeも速くなる」というものです。こうしたクラウドのAIは、答えを作る計算を事業者のサーバーで行っており、手元のPCは質問を送り、答えを受け取って表示しているだけです。そのため、PCに高性能なNPUを積んでも、クラウドのAIの答えの速さは基本的に変わりません。
NPUが力を発揮するのは、Recallやライブキャプション、ビデオ通話の背景ぼかしのように、PCの中で動くAIの機能です。また、手元で大きなAIモデル(ローカルLLM)を動かす場合は、NPUのTOPSよりも、モデル全体がメモリに収まるか(メモリ容量)と、メモリから1秒間に何GB読み出せるか(メモリ帯域)が速さを大きく左右します。
AI PCでもChatGPTが速くならない理由
ChatGPTの答えができるまで
ChatGPTの答えができるまで
ChatGPTに質問すると、その質問はOpenAIのサーバーに送られ、答えはサーバーで作られます。[s19]手元のPCがしているのは、質問を送り、答えを受け取って表示することだけです。[s19]
ふつうのPC
- 質問を送る
- 答えはサーバーで作る
AI PC
- 質問を送る
- 答えはサーバーで作る
そのため、ふつうのPCでもAI PCでも、答えを作る場所は同じです。PCにNPUを積んでも、ChatGPTの答えができる速さは基本的に変わりません。[s19]では、AI PCの「AI」とは何を指すのでしょうか。
先に結論
今日の結論
意味はある
PCの中で動くAI機能
名前だけで買うと
後悔するかも
先に結論を述べると、AI PCに意味がないわけではありません。PCの中で動くAIの機能には役立ちます。ただし、名前だけで選ぶと、期待した使い方では役に立たず後悔するおそれがあります。
CPU・GPU・NPUの違い
パソコンの計算チップ
CPU
何でもこなす
GPU
同じ作業を大量に
NPU
AI専用で省電力
パソコンの中で計算するチップは、大きく3種類あります。お店にたとえると、CPUはレジも電話も何でも1人でこなす店長、GPUは同じ作業を大勢でいっせいに進める職人たち、NPUは決まった作業だけを担う専用の小さな機械です。NPUは、決まったAIの作業を少ない電力で続けるのが得意です。[s7]
CPU・GPU・NPU
| 項目 | CPU | GPU | NPU |
|---|---|---|---|
| たとえ | 店長 | 職人の大群 | 専用機械 |
| 得意 | 何でも | 大量の並列 | AIの推論 |
| AIの電力 | 多い | 多い | 少ない |
Microsoft サポートの説明(NPU は CPU・GPU より省電力)
Microsoftも、NPUはCPUやGPUより省電力で、AIの処理に向いていると説明しています。[s7]AI PCとは、このNPUを積んだPCの呼び名です。
Copilot+ PCの条件
Copilot+ PC の条件
Microsoft サポート(Click to Do・Recall)のシステム要件
その中でMicrosoftが定めた基準が「Copilot+ PC」です。NPUの性能が40 TOPS以上、メモリ16GB、ストレージ256GBが条件になっています。[s2][s3]
40 TOPSとは、どんな数字?
TOPSは、1秒間に何兆回の計算ができるかを表す数字で、40 TOPSなら40兆回です。[s1]ただし、これはNPUの計算の最大回数であって、ChatGPTの速さを表す数字ではありません。[s1][s19]しかも、いちばん良い条件での最大値で、AMDも「ふつうの使い方での値とは限らない」と注記しています。[s17]
各社が発表したNPUのTOPS
NPUのTOPS(各社の発表の最大値)
Intel・AMD・Qualcomm の公式(2026年)。実測ではない
最近のチップのNPUは、各社の発表ではIntelが50、AMDが最大60、Qualcommが最大85で、いずれも40を超えています。[s14][s15][s16][s17]とはいえ、この数字が大きいほどAIが速いとは限りません。
AI PCでできること
Recall —— 見た画面を言葉で探す
AI PCの主な機能
見た画面を探す
音声を字幕に
ペイントでAIが描く
画面の文字を操作
ビデオ通話の補正
Microsoftが紹介しているAI PCの機能から、代表的な5つを見ていきます。[s2][s3][s4][s5][s6]1つ目のRecallは、以前に見たものを、思い出した言葉で探せる機能です。数秒おきに画面のスナップショットを保存し、あとから検索できます。[s3]便利な反面、画面を保存し続けることに抵抗を感じる人も多いでしょう。
Recallの守り
暗号化
PCの中に保存
本人だけ
Windows Helloで確認
共有しない
Microsoftにも送らない
そのためRecallは、自分でオンにしない限り保存を始めません。保存した画面は暗号化してPCの中だけに置き、Windows Helloで本人だけが見られるようにして、Microsoftや第三者とは共有しません。[s3]会社や学校のPCでは、IT管理者が許可するまでRecallは外されています。[s3]空き容量50GB以上やデバイスの暗号化などの条件があり、日本語は最適化の対象に含まれています。[s3]
ライブキャプション —— 音声を字幕にする
ライブキャプション
字幕にする
会議・動画の音声
翻訳する
英語・中国語へ
ネットなし
PCの中で処理
2つ目のライブキャプションは、PCから流れる音声をリアルタイムで字幕にする機能です。[s4]英語の会議や動画を見る機会が多い人には便利です。
注意したいのは翻訳先です。約40の言語を英語に、27の言語を簡体字中国語に翻訳できますが、Microsoftのページには日本語への翻訳は書かれていません。[s4]英語の動画に日本語字幕を付ける使い方はできない、ということです。一方、日本語の音声を字幕にするだけなら、Copilot+ PCでなくてもWindows 11で使えます。[s4]
Cocreator —— ペイントでAIが絵を仕上げる
Cocreator
描く
ざっくりした絵
文章
英語がおすすめ
AIが仕上げる
NPUでPCの中で生成
3つ目は、ペイントのCocreatorです。ざっくりした絵と文章から、AIが絵を仕上げます。[s5]絵を作る計算はPCの中のNPUで行い、枚数の制限もありません。[s5]
ただし、完全なオフラインではありません。安全のための確認をクラウドで行うため、Microsoftアカウントでのサインインとネットへの接続が必要です。[s5]
Click to DoとStudio Effects
あと2つ
Click to Do
画面の文字・画像を操作
Studio Effects
背景ぼかし・視線補正
残る2つのうち、Click to Doは画面の文字や画像を選んで操作する機能で、文章の要約や書き換えもできます。[s2]Studio Effectsは、ビデオ通話で背景をぼかしたり視線を補正したりする機能です。[s6]ただし、NPUが40 TOPSに満たないPCでは、使える効果が一部に限られます。[s6]
できること・気をつけること
できること・気をつけること
| 項目 | できること | 気をつけること |
|---|---|---|
| Recall | 言葉で画面を探す | 自分でオンにする |
| ライブ字幕 | 英語の会議を字幕に | 翻訳先に日本語なし |
| Cocreator | 絵をAIで仕上げる | サインインとネット |
| Click to Do | 画面の文字を操作 | 要約は英語設定が条件 |
Microsoft の公式ページ(英語版)より。2026年10月20日に確認
5つの機能を、便利な点と気をつける点に分けて整理すると、この表のようになります。[s2][s3][s4][s5]Click to Doの要約や書き換えには、既定の言語が英語であることという条件もあります。[s2]AI PCが得意なのは、こうしたPCの中で動く小さなAIの機能だと言えます。
ローカルLLMは速くなるのか
クラウドのAI
- 会社のサーバーで動く
ローカルLLM
- 自分のPCで動く
AIのモデルを自分のPCで動かす「ローカルLLM」なら、AI PCで速くなると思われがちです。しかし、ローカルLLMの速さを決めるのは、NPUのTOPSだけではありません。
やりたいことで、大事な部品が変わる
やりたいこと → 大事なもの
| 項目 | やりたいこと | 大事なもの |
|---|---|---|
| ChatGPTを使う | ChatGPT・Claude | 回線・サービス側 |
| 字幕・背景ぼかし | AIの機能 | 対応アプリ・NPU |
| 小さいLLM | 省電力で動かす | 対応ソフト・NPU |
| 大きいLLM | 速く動かす | GPU・メモリ |
| 画像・動画生成 | 大量に作る | GPU・VRAM |
Microsoft Learn・NVIDIA の説明から整理
やりたいことによって、大事な部品は変わります。[s1][s8][s13]ChatGPTやClaudeを使うだけなら、回線とサービス側の性能で決まります。AIの字幕や背景ぼかし、小さいLLMを省電力で動かす用途では、対応ソフトとNPUが大事です。一方、大きいLLMを速く動かすなら、GPUとメモリが重要になります。[s13]
NPUがなくても動く
Foundry Localの動き方
そもそも、ローカルLLMはNPUがなくても動きます。MicrosoftのFoundry Localは、NPUやGPUがあれば使い、なければCPUで動きます。Copilot+ PCは必須ではありません。[s8]
速さと、入るかどうか
ローカルLLMの2つの問題
速さ
メモリから読む速さ
入るか
メモリの容量
ローカルLLMで問題になるのは、速さと、そもそもメモリに入るかどうかの2点です。AIは答えを少しずつ作るたびに、自分の中身(重み)をメモリから読み直します。そのため、速さはメモリから読み出す速さ、つまりメモリ帯域で決まりやすくなります。[s13][s20]
速さの上限の試算
速さの上限の試算(4GBのAI・1秒に出せる量)
試算(帯域÷4GB)。帯域の値はイメージ。実際の速さは、これを下回る
1人で使うときの速さの上限の目安は、メモリ帯域をAIの重みの大きさで割った値です。[s20]例として、重みが4GBのAIを帯域100GB/sのメモリで動かすと、上限は1秒に約25トークンになります。トークンはAIが出す文字のかたまりの単位で、実際の速さはこの上限を下回ります。[s20]メモリ帯域はTOPSとは別の数字で、ローカルLLMではこちらが効きます。[s13][s20]
16GBのPCにAIは入るか
16GBのPCに、AIは入る?
OS・アプリはイメージ。AIの大きさは Ollama のモデル(2026年10月20日)
そもそもメモリに入らなければ、AIは動きません。メモリ16GBのPCで、OSやアプリが約6GBを使うとします(イメージ)。約4GBの小さいAIや約7GBの中くらいのAIは入りますが、約14GBあるgpt-ossの200億パラメータ版は入りません。[s18]
ローカルLLMでのNPUとGPUの役割
ローカルLLMでの、NPUとGPU
| 項目 | NPU | GPU |
|---|---|---|
| 向くAI | 小さいAI | 大きいAI |
| 強み | 省電力 | 速さ・メモリ |
| 例 | 字幕・Click to Do | ローカルLLM・画像 |
Microsoft Learn(Phi Silica など)・NVIDIA の説明から整理
NPUは小さいAIを省電力で動かすのが得意で、大きいAIにはGPUとメモリが向いています。[s1][s11][s13]Microsoftが組み込んでいる小さな言語モデル「Phi Silica」も、Copilot+ PCではNPUで動きます。[s11]なお、ここでの整理は公式の仕様と説明にもとづくもので、実機で速さを測ったものではありません。
「AIを動かしたいからAI PCを買う」のは、順番が逆です。まず、どんなAIを、どのソフトで動かしたいかを決めることが先です。
買う前の3つの落とし穴
AI PCの落とし穴
NPUを使えるとは限らない
最大値の数字
長持ちとは限らない
1つ目の落とし穴は、「AI PCならどのソフトでもNPUが使える」という思い込みです。NPUは、使うソフトがNPU向けに作られていないと働きません。[s1]
NPUで動かすまで
しかもNPUは、ビット数の少ない整数の計算が中心のため、AIのモデルをNPU向けに変換する必要があります。[s1]いま使っているAIツールが自動的にNPUで速くなるとは限らないので、使いたいソフトがNPUに対応しているかを買う前に確かめましょう。
TOPSのほかに見るもの
TOPSのほかに見るもの
対応モデル
動かしたいAIは?
メモリ容量
AIが入る?
メモリ帯域
読み出す速さ
実際の速さ
測った結果
2つ目は、TOPSだけで性能を比べることです。[s13][s17]TOPSは最大値で、ふつうの使い方での値とは限らないとメーカー自身が書いています。[s17]見るべきなのは、動かしたいAIに対応しているか、メモリの容量と帯域、そして実際に測った速さです。
バッテリーは使い方しだい
Microsoftの説明
NPUは省電力
CPU・GPUより
一日じゅう持つ
会社の説明
3つ目は、「AI PCならバッテリーが長持ちする」という思い込みです。[s6][s7]Microsoftは、NPUが省電力で「一日じゅう持つ」と説明していますが、これは会社の説明です。[s1][s7]サポートページには、一部のPCではカメラの効果をオンにすると性能やバッテリーに大きく影響する、という注意も書かれています。[s6]持ち時間は、画面の明るさやバッテリーの容量、使う作業によっても変わります。
日本の利用者がとくに気をつけること
日本の人が気をつけること
Arm版のWindows
Snapdragon搭載機
日本語の条件
機能で使えない所も
日本の利用者がとくに気をつけたい点も2つあります。1つは、Snapdragonを積んだPCが「Arm版のWindows」で動くことです。ふつうのWindowsのアプリはエミュレーションという仕組みで動かせますが、対応するのはアプリだけで、ドライバには対応していません。[s12]ドライバが必要な周辺機器は、Arm版に対応しているかを買う前に確かめましょう。[s12]
もう1つは日本語の条件です。Click to Doの要約や書き換えは既定の言語が英語であることが条件で、Cocreatorも英語の文章に最適化されています。[s2][s5]すべての機能がそうではありませんが、使いたい機能が日本語で使えるかは、買う前に確かめておくのが安全です。
買うべき人・いらない人
使い方別に、まず見るところ
4タイプ別:まず見るところ
| 項目 | まず見る | NPUの出番 |
|---|---|---|
| 普段使い | 価格・メモリ | なくてもよい |
| ビジネス | NPU・メモリ16GB | 字幕・通話 |
| AI開発 | GPU・メモリ | あれば便利 |
| 動画・画像 | GPU・対応ソフト | 一部の機能 |
ここまでの整理(Microsoft・NVIDIA の説明)から。機種のおすすめではありません
使い方で4つのタイプに分けて考えます。[s1][s2][s13]ChatGPTやWebが中心の普段使いなら、普通のPCで十分なことが多いでしょう。英語の会議や通話が多いビジネス用途なら、Copilot+ PCが向いています。[s4][s6]ただし、会社のPCではRecallなどの機能が管理者の設定しだいです。[s3]
AI開発ではGPUとメモリが先で、NPUはあれば便利という位置づけです。[s13]動画編集やAIでの画像・動画の生成も、GPUと対応ソフトが大事になります。
買う前の確認
買う前の確認
日本語で使える?
TOPSだけで決めない
本当に不満がある?
買う前には、まず使いたいAIの機能やソフトを決め、それが日本語で使えるかを確かめましょう。次に、TOPSだけで決めずに、メモリの量とGPUを見ます。そのうえで、いまのPCと比べて本当に不満があるのかを考えると、必要な買い物かどうかが見えてきます。
まとめ
AI PCは、NPUを積んだPCのことです。ChatGPTのようなクラウドのAIは答えをサーバーで作るため、AI PCにしてもその速さは基本的に変わりません。[s19]「40 TOPS」はNPUの計算回数の最大値で、メモリや対応ソフトも同じくらい大事です。[s1][s17]大きいローカルLLMを動かすなら、まずGPUとメモリを見ましょう。[s13]
大切なのは、AI PCかどうかではなく、やりたいことに合うCPU・GPU・NPU・メモリを選ぶことです。名前ではなく用途で選ぶことが、後悔しないためのいちばんの方法です。
実践のポイント・まとめ
そのAIは、PCの中で動いている?
Wi-Fiを切ってみて、それでも動けばPCの中で動くAI、止まればネットの先のAIです。ただし、ペイントのCocreatorのように、計算はPCの中でも安全の確認にネットが要るものもあります。
1分のショート動画で見るCPU・GPU・NPUの違い
CPUは何でもこなす係、GPUは同じ計算を大量にこなす係、NPUはAIの計算を省電力でこなす係です。大きいAIを速く動かすならGPUとメモリが先で、NPUは字幕のような小さなAIに向いています。
1分のショート動画で見る40 TOPSならAIは何でも速い?
TOPSはNPUの計算回数の最大値にすぎません。速さを見るなら、ほかに、使うソフトがNPUに対応しているか、AIが入るメモリの量と読み出す速さも確かめましょう。
1分のショート動画で見る自分のPCにNPUはある?
タスクマネージャーの「パフォーマンス」を開くと、NPUのあるPCならNPUの使用率が一覧に出ます。Copilot+ PCの機能を使うには、NPUが40 TOPS以上などの条件があります。
1分のショート動画で見る出典・参考文献
- [s1] Microsoft Learn「Develop AI applications for Copilot+ PCs」 ↗ learn.microsoft.com
- [s2] Microsoft サポート「Click to Do」 ↗ support.microsoft.com
- [s3] Microsoft サポート「Recall」 ↗ support.microsoft.com
- [s4] Microsoft サポート「Live captions」 ↗ support.microsoft.com
- [s5] Microsoft サポート「Paint の Copilot+ PC 機能(Cocreator)」 ↗ support.microsoft.com
- [s6] Microsoft サポート「Windows Studio Effects」 ↗ support.microsoft.com
- [s7] Microsoft サポート「All about NPUs」 ↗ support.microsoft.com
- [s8] Microsoft Learn「Foundry Local」 ↗ learn.microsoft.com
- [s11] Microsoft Learn「Phi Silica」 ↗ learn.microsoft.com
- [s12] Microsoft Learn「Windows on Arm のエミュレーション」 ↗ learn.microsoft.com
- [s13] NVIDIA「Mastering LLM Techniques: Inference Optimization」 ↗ developer.nvidia.com
- [s14] Qualcomm「Snapdragon X2 Elite」 ↗ qualcomm.com
- [s15] Intel「Core Ultra Series 3(CES 2026)」 ↗ newsroom.intel.com
- [s16] Intel「Core Ultra 9 386H」 ↗ intel.com
- [s17] AMD「Ryzen AI 400(CES 2026)」 ↗ ir.amd.com
- [s18] Ollama「gpt-oss」「qwen3.5」 ↗ ollama.com
- [s19] OpenAI ヘルプ「Network recommendations for ChatGPT errors」 ↗ help.openai.com
- [s20] Together AI「LLM inference」 ↗ together.ai
検証ファクト一覧を表示する(全24項目)
| ID | 確認した事実・仕様 | 出典 | 注意・補足 |
|---|---|---|---|
| F1 | ChatGPT は OpenAI のサーバーにつないで使う。通信が不安定だと「サーバーにつながらない」というエラーになる | [s19] | 答えを作る計算はサーバー側。「基本的に」をつける |
| F2 | Foundry Local は、アプリがすべてデバイスの中で動き、クラウドに頼らない。データが端末の外に出ず、ネットなしでも動く | [s8] | |
| F3 | Copilot+ PC は、1秒に40兆回(40 TOPS)以上の計算ができる NPU を積んだ Windows 11 のパソコン。リアルタイム翻訳や画像生成のようなAIの処理が目的 | [s1] | |
| F4 | Copilot+ PC の条件:40 TOPS の NPU・メモリ16GB・8つの論理プロセッサ・ストレージ256GB | [s2] [s3] | |
| F5 | NPU は CPU・GPU より省電力で、AIの処理が得意。CPU・GPU を別の仕事に空けられる | [s7] | Microsoft の説明 |
| F6 | Windows 11 は処理を、CPU・GPU・NPU のいちばん合うところに割り振る | [s1] | |
| F7 | NPU は、ソフトが NPU 向けに作られていないと使えない。NPU は INT8 のような低いビット数の整数の計算が中心なので、AIのモデルは変換(量子化)が必要 | [s1] | 「従来のAIツールが自動でNPUで速くなる」わけではない |
| F8 | TOPS は「1秒に何兆回の計算か」の最大値。AMD は「最適な条件での最大値で、ふつうの使い方の値とは限らない」と注記している。Intel は「NPU Peak TOPS (INT8)」と書いている | [s16] [s17] | |
| F9 | NPU の TOPS(各社の発表):Intel Core Ultra 9 386H は50、AMD Ryzen AI 400(モバイル)は最大60、Qualcomm Snapdragon X2 Elite は最大85 | [s14] [s15] [s16] [s17] | 会社の発表の値。実測ではない |
| F10 | タスクマネージャーで NPU の使用率が見られる(NPU のあるPCで) | [s1] | |
| F11 | Recall は、画面のスナップショット(数秒おき)を保存して、思い出した言葉で探せる機能。オプトイン(自分で許可しないと保存しない)。スナップショットは暗号化してPCの中に保存、Windows Hello で本人だけが見られる。Microsoft や第三者には共有しない。保存・一時停止・削除は自分で選べる | [s3] | |
| F12 | Recall の条件:Copilot+ PC・40 TOPS・16GB・256GB・空き50GB・デバイスの暗号化(BitLocker)・Windows Hello の強化サインイン。最適化された言語に日本語が入っている。会社・学校のPCは、IT管理者が許可するまで Recall は外されている | [s3] | |
| F13 | ライブキャプション:Windows 11 22H2以降で、音声を字幕にできる(Copilot+ でなくても)。Copilot+ PC(24H2以降)だと、約40の言語を英語に、27の言語を簡体字中国語に翻訳できる。日本語は「字幕にできる言語」「翻訳元」に入っているが、翻訳先は英語と中国語(簡体字)だけ。処理は端末の中で、ネットなしでも字幕が出る | [s4] | 「日本語に翻訳」ではない |
| F14 | ペイントの Cocreator:NPU で画像をPCの中で作る(枚数の制限なし)。ただし Microsoft アカウントでサインインして、ネットにつながっている必要がある(安全のための確認をクラウドで行う)。プロンプトは英語に最適化。入力画像・作った画像は保存しない。プロンプトと端末・ユーザーの識別子は、不正の防止のため集める。作った画像には AI 製の印(C2PA)が付く | [s5] | 「完全オフライン」ではない |
| F15 | Click to Do:画面の文字や画像に対して操作を出す(Windowsキー+クリック、またはWindowsキー+Q)。画面の解析はPCの中。「要約・箇条書き・書き換え」のような賢いテキスト操作は、Phi Silica(小さい言語モデル)と NPU で動く。ただし既定の言語が英語・10語以上を選択・Microsoft か Entra のアカウントでサインイン、が条件 | [s2] | |
| F16 | Windows Studio Effects:ビデオ通話で、自動フレーミング・視線の補正・背景ぼかし・音声フォーカスなど。NPU が要る。40 TOPS を超える NPU だと全部、40 TOPS 未満だと一部だけ。一部のPCでは、カメラの効果をオンにすると、性能やバッテリーに大きく響くことがある | [s6] | |
| F17 | Copilot+ PC は「一日じゅう持つバッテリー」をうたっている(Microsoft の開発者向けガイドの説明) | [s1] | 会社の説明。実際は使い方しだい |
| F18 | Foundry Local(Microsoft の、ローカルでAIを動かす部品)は、CPU・GPU・NPU のうち、あるものを自動で選ぶ。GPU も NPU もなければ CPU で動く。Copilot+ PC は必須ではない。扱うモデルは、gpt-oss・Qwen・DeepSeek・Mistral・Phi・Whisper など | [s8] | |
| F19 | Windows ML は、NPU・GPU・CPU で、手元のAIのモデルを動かす Windows の部品(ONNX Runtime ベース)。合うものを Windows が選んで更新する | — | |
| F20 | Phi Silica(Microsoft の組み込みの小さい言語モデル)は、Copilot+ PC では NPU で動く。Copilot+ でない Windows 11 でも、対応する GPU(NVIDIA GeForce RTX 30シリーズ以降・VRAM 6GB以上など)で動く(ページには試験段階の条件がある) | [s11] | |
| F21 | AIのモデルの実行は、メモリ帯域(メモリから重みを読む速さ)で決まることが多い。量子化で小さくすると、同じ帯域でより多くのパラメータを読める | [s13] | NVIDIA の説明 |
| F22 | 文章を1つずつ出す段階は、メモリ帯域で決まる。1人で使うときの速さの上限の目安は「メモリ帯域 ÷ 重みの大きさ」(例:重み16GB・帯域3.35TB/s の GPU で約210トークン/秒)。実際はキャッシュの読み出しなどで下回る | [s20] | 上限であって予測ではない |
| F23 | Ollama のモデルの大きさ(2026年10月20日):qwen3.5:4b は3.3〜4.0GB、qwen3.5:9b は6.6〜7.6GB、gpt-oss:20b は14GB、gpt-oss:120b は65GB | [s18] | |
| F24 | Windows 11 on Arm(Snapdragon の Copilot+ PC)は、x86・x64 のアプリをエミュレーション(Prism、Windows 11 24H2)で動かす。エミュレーションはユーザーモードだけで、ドライバには非対応(カーネルモードの部品は Arm64 で作る必要がある) | [s12] |
※ イラストは説明のためのイメージ(生成)で、特定のメーカー・製品・ロゴとは関係ありません。
※ 機能や条件は、Microsoft の公式ページ(英語版)を2026年10月20日に読んで整理しました。買う前に最新の説明を確認してください。
※ TOPS(Intel 50・AMD 最大60・Qualcomm 最大85)は各社の発表の最大値で、実測ではありません。バッテリーの話も Microsoft の説明です。
※ 速さの上限の試算(帯域100・400・1,000GB/s、AI 4GB)と「OS・アプリ約6GB」はイメージです。実際の速さは機種・使い方で変わり、本記事では測っていません。