[自作日記4] いざ秋葉原! CPU選び

[自作日記4] いざ秋葉原! CPU選び

こんにちは、さっそく自作PCを作っていきましょう。

ここでは、Qualitegの若手社員 Jun さんにご登場いただき、GPUマシン自作体験記を赤裸々に語っていただくストーリーとして進めていきます!


Junです。ソフトウェアエンジニアです。

ある日、出社すると、席に1枚の封筒がおいてありました。

なんだこれ?

開いて見ると、中に便箋がはいっており、
今時手書きで、しかも太めのマッキーで、こんなことが書いてありました。

white printer paper on brown folder
Photo by Mediamodifier / Unsplash

Junさんへ、
Qualiteg へようこそ!

当社ではメンバーは必ず1台はGPUマシンを自作するのが掟(おきて)となっています。

そこの封筒に45万円ありますので、これをもって秋葉原に行ってパソコンのパーツを買ってきてください。
以下にヒントを書いておきますので、よろしくおねがいします。

① CPUは 12世代か13世代のどちらでもよい。

② GPU中心でつかうため、CPU側の能力は i5程度で問題ない。

③ マザーボードのチップセットは CPUが12世代ならZ690 か CPUが13世代ならZ790。ATX。

④ CPUメモリは 64GB 以上。DDR4でもDDR5でもどちらでもOK

⑤ グラボはコンシューマー向けでOKだけど、最上位モデルに近いもの。

⑥ SSD は 1T以上。

⑦ 電源は 800W 以上、 80Plus Titanium

⑧ ケースはグラボがちゃんと入ることを確認すること!

あとは、アキバに行けばなんとかなるとおもいます(^^♪


GPUマシン購入依頼の置手紙でした。

PCのパーツ選びも自作も久しぶりで、かつ、45万円ももっていくとなると、
正直不安でしたが、この置手紙をもって京浜東北線に乗り込みました。

 "JREast-Keihin-tohoku-line-JK27-Kanda-station-sign-20170824-182332.jpg from Wikimedia Commons by LERKCC-BY-SA 4.0


考えてみれば、オフィスは神田にあるので歩いてもアキバ行けるんですが、45万円を持ち歩く緊張感から、電車に飛び乗っていました。

そんなことを思っていたら、あっというまにアキバにつきました。

a city street filled with lots of tall buildings
Photo by Taewoo Kim / Unsplash

秋葉原はかつてはパソコン好きの聖地で今も非常に活気があって楽しいです。

ツクモさん、ドスパラさん、パソコン工房さん、自作PCの名だたる名店がそろっているのが秋葉原のすごいところです。そして、本当に店員さんが親切で知識も豊富です。自作PCを楽しむなら秋葉原一択だ!とみんなが言っている理由がわかります。

CPU を選ぶ

さて、さっそく、置手紙をみてCPUを購入することにしました。

① CPUは 12世代か13世代のどちらでもよい。

② GPU中心でつかうため、CPU側の能力は i5程度で問題ない。

自作系のお店に入ると、たいていレジの近くなど目立つ場所にPCパーツの価格一覧表が印刷してあります。

また、現在の売れ筋モデルなんかが書いてあり、情報収集や価格比較にもとっても便利。

そこで、12世代のCPUと13世代のCPUのモデル名と価格をしげしげと観察していると店員さんが話しかけてきてくれました。

「何かおさがしですか?」

私「は、はい、実はAI用のパソコンを作ろうとおもってまして、そのCPUをさがしています。12世代か13世代で・・・」

「それでしたらこのへんですかねぇ。」

教えてくれたのは 13世代の Core i5 でした。

私「はい、計算のほうはGPUにさせるので、CPUはふつうくらいでいいので、そうですね、i5くらいかな。でももっと安いやつありますか?」

「もう少し安いとなると i3 もあります。」

私「i5とi3てi3のほうが性能が低いんですよね。」

「性能が低いと言えば低いのですが、影響がでてくるのはコア数、スレッド数の違いですね。コア数やスレッド数を多く使うソフトウェアのご利用を予定しているようでしたら、i3よりもi5,i5よりもi7のほうが適しているといえます。」

性能が低いという、エンジニアにあるまじき表現をつかってしまい恥ずかしかったですが店員さんの指摘は適切でした。

GPUしか使わないし、コア数とかそんなにいらないから、13世代のCore i3 でいいかなと思ったとき、あることを思い出しました。

そういえば、いまLLM (広い意味でディープラーニング系といえる)以外にも Kaggle の分類系問題やってるんだった。

私は、 Kaggle の練習もやっており、そこで XGBoost など、ディープラーニングではなく、どちらかというと古典機械学習系のアルゴにも挑戦していることを思い出しました。

ディープラーニングの推論だけなら、たしかに CPUは Core i3 でもなんとか動かせるかもしれませんが、 XGBoost のように、CPUコア数が多いほうが有利なアルゴもあるので、俄然コア数が気になり始めました。

そこでその視点で再度価格表をみると、 13世代の Core i5-1360012世代の Core i7 12700 の価格がかなり近いではありませんか。

ぱっとみの性能も近い。 13世代の i5-13600 (14-コア、20スレッド)と 1つ前の、12世代の i7 12700 (12コア、20スレッド)

うーん、どうしよう。

10分(体感では60分)悩んで、結局この段階ではCPUを決められませんでした

でも、CPUはこの2つに絞り込みました

13世代 i5 13600
12世代 i7 12700

価格はどちらも5万円程度でした


いきなり、CPU選び足踏みしてしまったJunさん、無事、すべてのパーツをそろえられるのでしょうか。

次回は、マザーボードの選定とCPUの決定です!お楽しみに!


navigation

Read more

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第1回】

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第1回】

AI導入事故は何を示しているのか — AI導入を"事業に載せる"ために、いま設計すべきこと(全3回) こんにちは!Qualitegコンサルティングチームです! AIエージェントを導入する企業が増える一方で、 「試してみる」段階から「事業に載せる」段階へ進める難しさ が、はっきり見え始めています。 本シリーズでは、AIエージェント導入を技術論だけでなく、責任分解・監査可能性・契約・運用統制を含む業務設計の問題として整理します。 全3回を通じて、「AIが賢いかどうか」ではなく、「AIを業務に載せるために何を設計するか」を考えていきます。 第1回となる本記事では、2025年に起きた2つの事例を出発点に、なぜいま「責任設計」が問題になっているのかを見ていきます。 上図は、本シリーズ全体で扱う論点の全体像です。 AIエージェントの導入は、技術的なモデル選定だけでは完結せず、権限設計、契約、監査、品質監視、保険、異常時対応まで含めた設計が必要になります。 第1回ではまず、なぜこうした設計が求められるようになったのかを、実際の事例から見ていきたいとおもいます なお、本シリー

By Qualiteg コンサルティング
PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

PII検出の混同行列では見えないもの ― 認識器間衝突と統合テスト

こんにちは!Qualiteg研究部です! 個人情報(PII: Personally Identifiable Information)の自動検出は、テキスト中から特定の表現を抽出し、それがどの種類のPIIに当たるかを判定する問題として捉えることができます。 電話番号、人名、口座番号、金額表現など、検出対象のPIIタイプが増えるにつれて、単一の手法ではカバーしきれなくなり、性質の異なる複数の認識器(Recognizer)を組み合わせるマルチレイヤー構成が採用されるのが一般的です。 本稿で想定しているのは、ユーザーが海外製LLMにチャットを送信する直前に、その内容に個人情報や機密情報が含まれていないかをリアルタイムに検査するユースケースです。 この場面では、検出精度だけでなく、送信体験を損ねない速度が不可欠です。 高精度なLLMやBERT系モデル、NERベースの手法は有力ですが、送信前チェックの第一層として常時適用するには、レイテンシやコストの面で不利になることがあります。 そのため、本システムでは、正規表現、辞書、軽量なルールベース認識器を組み合わせた超高速な第一層を設け、そ

By Qualiteg 研究部, Qualiteg AIセキュリティチーム
日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

日本語対応 LLMランキング2026 ~ベンチマーク分析レポート~(3月6日版)

はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2026/3/6版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/12/18 版の分析レポート を公開しましたが、約3か月でまたもや大きな変動がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部
日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

日経トレンディ 2026年4月号に Bestllam の広告を掲載しました

こんにちは! このたび、日経トレンディ 2026年4月号(2026年3月4日発売、雑誌)に、当社のエンタープライズ向け統合型AIプラットフォーム「Bestllam」を掲載しました。 日経トレンディ(雑誌)は全国の書店・コンビニエンスストアにてお買い求めいただけますので、お手に取った際はぜひご覧くださいませ。 Bestllam とは? Bestllam は、「チャットで指示するだけ。仕事が終わっている。」をコンセプトに開発した、エンタープライズ向けの統合型AIプラットフォームです。 主な特長 20種類以上のLLMを、契約一本で OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini をはじめ、DeepSeek、Qwen、Llama など商用・オープンソース合わせて20種類以上のLLMを1つの契約で利用できます。各プロバイダと個別に契約を結ぶ手間が不要になります。 6つのLLMに同時質問して、最適な答えを選択 同じ質問を複数のLLMに一括投げかけ、回答を比較・検討できます。各モデルの得意・不得意を活かすことで、重要な意思決定や精度が求められる業

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部