16GBのPCがClaude16画面で過労死した話｜32GBローカルLLMに移行するまでの現実

「もう限界です」——そうPCに言われた気がした日がある。

Claudeを16画面、Geminiを3画面。ブラウザのタブが19枚並んだ瞬間、ファンが悲鳴を上げ、スワップが膨れ上がり、16GBのメモリを積んだノートPCは文字通り動かなくなった。

これはその反省と、32GBノートPC2台＋64GBデスクトップへと環境を作り直している途中経過の話だ。

なぜ16GBのPCがAIで死ぬのか

ウェブ版のAIツールは「軽い」という誤解がある。ブラウザで開くだけだから、負荷は向こうのサーバーが引き受けてくれると思いがちだ。

だが現実は違う。ChatGPT、Claude、Geminiといった最新のチャットUIは、リアルタイムのストリーミング表示、会話履歴の保持、コードのシンタックスハイライトなど、フロントエンドで相当な処理を走らせている。Chromeは1タブあたり平均200〜400MBのメモリを消費し、AIチャット系のタブは会話が長くなるほど重くなる。

Claude16タブ＋Gemini3タブ＝19タブ。これだけで軽く4〜6GBを消費する。OSとその他アプリを合わせれば、16GBは簡単に天井を打つ。

スワップ（ストレージをメモリ代わりに使う仕組み）が発動した瞬間、体感速度は数十分の一になる。SSDでも同様だ。ファンは最大回転になり、バッテリーは激しく減る。これが「16GB PC過労死」の正体だ。

32GBへ移行して気づいた「余白」の重要性

32GBのノートPCに乗り換えて最初に感じたのは、静けさだった。ファンが回らない。スワップが出ない。同じ作業をしているのに、PCが「怒っていない」。

ウェブAIを複数窓で使うなら、32GBは「必要最低限」ではなく「ようやく快適」のラインだ。16GBとの差は2倍ではなく、体感では5倍以上に感じる。それほどメモリの余白が作業効率に直結している。

そしてもう一つの変化——ローカルLLMが現実的な選択肢になった。

ローカルLLMとは何か、なぜ32GBが入口なのか

ローカルLLMとは、インターネットに接続せず自分のPC上でAIモデルを動かす仕組みのことだ。OllamaやLM Studioといったソフトウェアを使えば、数GBのモデルファイルをダウンロードするだけで、オフラインでも動くAIアシスタントが手元に生まれる。

月額課金が不要。プライバシーが守られる。自分のビジネス文書や顧客データを外部サーバーに送らなくていい。副業やフリーランス業務において、これは決定的なメリットになる。

問題はメモリだ。LLMのモデルは、実行中はすべてRAMに展開される。7Bパラメータのモデルで量子化されたものでも4〜5GB。13Bクラスになると8〜10GB必要になる。ウェブAIのタブを並走させながらローカルモデルも動かそうとすると、16GBでは即死する。32GBがあってはじめて「試せる」環境になる。

32GBで動かしてわかった「使い方の壁」

正直に言おう。32GBに変えてローカルLLMを動かし始めたが、まだ使いこなせていない実感がある。

モデルは動く。応答も返ってくる。だが「何をさせるか」「どう使えば副業収入につながるか」という設計がまだ固まっていない。

ローカルLLMはウェブAIと違い、プロンプトの質がそのまま出力の質になる。クラウド版のように「なんとなく話しかければそれなりの返事が来る」わけではなく、モデルの特性に合わせた指示設計が必要だ。これは習得コストであり、同時に参入障壁でもある。使いこなした人間が圧倒的に有利になる領域だ。

次のステップ：64GBデスクトップへ

32GBノートで感触を掴みながら、次は64GBのデスクトップ環境を構築する予定だ。理由は単純で、ローカルで動かしたいモデルのサイズが大きくなってきたからだ。

32Bパラメータクラスのモデルを量子化なしで動かすには、最低でも64GBのRAMが必要になる。ノートPCでは物理的に積めない容量だ。デスクトップの選択肢が浮上してくる。

ただしデスクトップのメモリ選びには落とし穴がある。マザーボードのチップセットとメモリ規格（DDR4/DDR5）、対応速度、スロット構成——これらを間違えると、買ったRAMが刺さらない、あるいは性能を発揮できないという事態になる。実際に選択を誤った。これについては別の記事で詳しく書く。

まとめ：メモリは「余白」を買うもの

16GBから32GBへの移行は、スペックアップではなく「余白の確保」だ。その余白の中にローカルLLMが入り込み、副業の武器になる可能性がある。

まだ使いこなせていない。それでも、環境を整えた人間と整えていない人間の差は、半年後・1年後に如実に出る。AIを「使う側」と「使われる側」の分岐点は、意外とこういうガジェットの選択に宿っている。

32GBノート2台を今日から稼働させた。次の記事では、実際にどのモデルをどう使い始めているか、そして64GBデスクトップのメモリ選択でやらかした話を書く。