機械学習におすすめのパソコン3選!選び方や必要なスペックも紹介

今回紹介するおすすめパソコン・早見表

商品名(メーカー)カテゴリー特徴価格スペック対応OSGPU画面サイズ
Dell
XPS 13
ノートパソコン初心者の人にもお勧めできる安定した性能を有したノートパソコン13万9,980円CPU:Intel Core i5 1230U
メモリ:8GB
ストレージ:256GB SSD
Windows 11Intel Iris Xe Graphics13.4インチ

各項目は公式サイトの情報をもとに記載しています。
価格には2023年4月時点の税込み金額を掲載しています。

機械学習を学ぶ際におすすめのパソコン(PC)はどのように選べばよいの?
データ分析やAIモデルの構築など、用途別に必要なパソコンの選び方や、必要なスペックを交えて紹介します。

AI技術の発展と共に、データ分析技術の一つである機械学習に関心を寄せている企業が増加しています。例えば、自治体におけるAI・RPA活用促進によると、約69%がAI導入に向けた取り組みを行っているとの調査結果がでています。

それに伴い、機械学習に精通した人材の確保や育成が急務であり、需要も増加傾向にあります。

機械学習を効率よく活用するには、用途に合わせたパソコン選びが不可欠です。

そこで、この記事では次の用途別で機械学習におすすめのパソコン(PC)を、選び方も交えて紹介します。

機械学習に必要なパソコンのスペックも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

この記事の要約
  • 機械学習をするためのパソコン選びは用途別に行うのがおすすめ
  • 小規模なデータ分析、画像や音声解析ならノートパソコンでも可能
  • 大規模な機械学習プロジェクトならデスクトップがおすすめ

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機械学習とは
機械学習とは、データを用いてコンピュータに学習させる技術。大量のデータから見つけ出した共通のパターンをもとに未知のデータに対する予測や判断が可能。画像認識や音声認識・自動運転など、多くの分野で活用されている。

深層学習とは
深層学習(別名:ディープラーニング)とは、機械学習の一種で、人間と同じような認識過程で正解を導き出す学習技術。ニューラルネットワーク(脳の神経回路構造を数学的に表現する手法)を通してデータを処理・抽出し、複雑な問題の解決に活用できる。大量のデータと高い計算能力を必要とするため、活用時はGPUといった専用のハードウェアが利用される。

本記事の解説内容に関する補足事項

本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」、を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。

また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。

記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。

目次

機械学習向けパソコンの推奨スペック【用途別】

機械学習向けパソコンの推奨スペック【用途別】

機械学習向けのパソコンを選ぶ際は、用途ごとに必要なスペックを事前に把握しておくことが大切です。

まずは機械学習において、パソコンの各パーツがどのような役割を果たすのか解説します。

OSとは
OS(Operating System:オペレーティングシステム)とは、パソコンのハードウェアとソフトウェアの間を仲介し、使用者に効率的な操作を促すシステムソフトウェア。パソコンの起動やアプリケーションの実行・ファイル管理・ネットワーク接続など、基本的な機能を提供するのが主な役割。

CPU(プロセッサ)とは
CPU(Central Processing Unit:中央処理装置)とは、計算処理やデータ処理を行う部分。パソコンの「頭脳」とも呼ばれ、CPUの性能はパソコンの処理速度や効率に大きく影響する。クロック速度(GHz)やコア数が性能の指標となる。

メモリとは
メモリとは、CPUが直接アクセスしてデータを一時的に保持する場所。プログラムの実行やデータ処理に必要な情報が格納される。メモリの容量が多いほど、複数のアプリを同時かつスムーズに実行できる。

ストレージとは
ストレージとは、データやプログラムを長期間保存する場所。主にHDD(ハードディスクドライブ)とSSD(ソリッドステートドライブ)の2種類にわけられる。HDDに比べSSDは読み書き速度が速く、耐久性が高い反面、価格が高め。

GPUとは
GPU(Graphics Processing Unit)とは、画像や動画の処理を担うハードウェア。グラフィックス処理ユニットとも呼ばれる。高い計算能力や大量データを高速かつ同時処理できる性能から、機械学習や深層学習にも活用されている。

特にパソコンの「頭脳」とも呼ばれるCPUと機械学習によく活用されるGPU、この2点が重要となります。

ここからは、次の用途別に機械学習向けパソコンの推奨スペックを解説します。

小規模なデータ分析・業務効率化に用いる場合

機械学習を用いた小規模なデータ分析や業務効率化に推奨されるパソコンのスペックは次のとおりです。

推奨スペック
OS・Windows 10/11
・macOS
・Linux
CPU・Intel Core i5
・AMD Ryzen 5
メモリ8GB以上
ストレージ256GB以上のSSD
GPU統合グラフィックスで十分(専用のGPUは不要)

小規模なデータ分析や業務効率化に用いる場合は、統合グラフィックスと呼ばれるタイプでも十分に行えます。

統合グラフィックスは内蔵GPUとも呼ばれ、CPUやチップセットに内蔵されているタイプです。個別のパーツとして販売されているGPUと比較して、安価であることが多いでしょう。

画像解析・音声認識に用いる場合

機械学習を用いた画像解析・音声認識に推奨されるパソコンのスペックは下表のとおりです。

推奨スペック
OS・Windows 10/11
・macOS
・Linux
CPU・Intel Core i7
・AMD Ryzen 7
メモリ16GB以上
ストレージ512GB以上のSSD
GPU・NVIDIA GeForce GTX 1660以上
・AMD Radeon RX 5600以上

画像解析や音声認識を目的とする場合、画質がより良いほど、また録音データがより長いほどデータ量は増加します。そのため、ノートパソコンで問題はありませんが、GPUは単体グラフィックであることが望ましいです。

上のパソコンは、ノートパソコンに単体GPUを搭載したタイプであり、画像処理性能を高くしています。

深層学習・AIモデルの構築に用いる場合

機械学習を用いた深層学習・AIモデルの構築に推奨されるパソコンのスペックは次のとおりです。

推奨スペック
OS・Windows 10/11
・Linux
CPU・Intel Core i9
・AMD Ryzen 9
メモリ32GB以上
ストレージ1TB以上のSSD
GPUNVIDIA GeForce RTX 3060以上または同等の性能を持つGPU

深層学習や自社に合ったAIモデルを構築する場合、必要となるデータ量は莫大になります。それに伴い、処理しなければならない手順は長く、複雑なものとなるでしょう。

そのため、より高性能なパーツが搭載可能で且つ冷却性能にも優れたデスクトップ型パソコンがおすすめです。

機械学習向けのパソコンを選ぶポイント5つ

機械学習向けのパソコンを選ぶポイント5つ

ここからは、機械学習向けパソコンの選び方を、5つのポイントにまとめて紹介します。

新品か中古か

まずは、新品・中古のどちらを選ぶか決めましょう。下表にそれぞれの特徴をまとめました。

メリットデメリットこんな人におすすめ
新品・保証期間がある
・購入時にパーツのカスタマイズが可能
・スペック相応の費用がかかる
・初期不良の可能性がある
・パソコンにあまり触れたことがない人
・資金に余裕がある人
・中古製品に抵抗がある人
中古・購入費用をある程度抑えられる
・パーツ構成に安心感が持てる
・不具合があった場合、自身で対処する必要がある
・セキュリティ面に不安が残る
・ある程度パソコンに対する知識を有している人
・少ない資金で小規模な機械学習から始めたい人

新品であれば購入時にメーカーの保証やサポートが受けられ、初めてパソコンを購入する人でも安心できます。それだけでなく、購入前に任意でパーツを選択し、ニーズに合わせたカスタマイズした上での購入も可能です。

しかしながら、相応の費用がかかるのはもちろんのこと、初期不良に当たってしまう可能性もあります。予算とスケジュールを把握し、余裕を持って購入しましょう。

中古のパソコンは、既に一定期間使用されてきたため、パーツの互換性は問題がないと判断して良いでしょう。もちろん同じスペックの新品と比べて安価であることが多いので、費用を抑えられます。

ただし、メーカー保証などは失効していることが多く、不具合が発生したら自身で対処しなければなりません。販売店がパソコン内部を精査してはいるものの、セキュリティ面においても不安が残ってしまうのが問題です。

用途にあうスペックか

機械学習に必要なスペックは、用途別に基準を設けるのがおすすめです。

比較的データ量が少ない開発の場合は、統合グラフィックスが採用されているパソコンで問題ないでしょう。

画像解析や音声認識など、比較的多くのデータ量を扱う場合はミドルスペック以上のパソコンが必要です。社内データを活用した大規模なAIを構築する場合は、ハイエンドモデルのパソコンが必要となるでしょう。

機械学習を始める際は用途を定め、資金的にも学習難易度的にも無理なく、まずは始めてみるのが大切です。

ノートパソコンかデスクトップか

ノートパソコンかデスクトップか
ノートパソコンかデスクトップか

機械学習を学ぶためのパソコンは、携帯可能なノート型にするか、性能が高めなデスクトップ型にするかも大事なポイントです。

基本的にデスクトップ型パソコンは、性能が高くカスタマイズ性にも優れているため、主に自宅で学習や作業を行う場合にはおすすめです。カフェや図書館などさまざまな場所を活用したい場合は、ノートパソコンを選びましょう。

機械学習を学ぶ場合でも、始めは座学により機械学習のやり方を学ばなければなりません。そのため、自身の学習環境も加味した上で、どのタイプのパソコンを購入するか決めると良いでしょう。

しかしながら、ノートパソコンでは性能に不安が残る場合もあります。そんな場合、AWSやAzureなどのクラウド環境を活用すれば、ノートパソコンでも大規模な機械学習を行えます。ただし、費用がかさんでしまうことが問題です。

自身が最も集中できる環境がどのような形か、初めに考えておきましょう

MacかWindowsか

パソコンを選ぶ際は、機械学習を行う目的に沿ってMacかWindowsか決めておく必要があります。

MacとWindowsのどちらを選択しても、機械学習を学ぶことは可能です。ただし、それぞれのOSに特徴があります。

Windowsは機能の拡張性に優れ、ユーザー数が多いことからWeb上での情報量も豊富です。学習を続ける上でわからないことが出たとしても、解決策を探しやすいでしょう。

Macはパーツ一つひとつまでApple社で作られているため、製品の品質が高く安定した動作が見込めます。ディスプレイの発色などに優れており、画像や動画を使用した機械学習を行う際にはおすすめです。しかしながら、Windowsと比較すると高価格な製品が多いのが特徴です。

利用者からの口コミが良いか

パソコンを選ぶ際は、実際にパソコンを購入した人たちの感想を確認しておくのも大切な判断基準の一つです。顧客が満足したかだけでなく、同製品を他者に勧めたいかどうかも、良し悪しを決める大事なポイントとなります。

口コミを確認する際は、「どの点がお勧めなのか」と「どの点が改善点なのか」を確認しておきましょう。

特に改善点を挙げている口コミは、信用度が高い意見であることが多いです。自身が同じパソコンを扱った際に口コミに書かれていた改善点に納得できるか想像してみてください。

機械学習におすすめのパソコン厳選3選

ここからは、機械学習におすすめのパソコンを厳選して3つ紹介します。

小規模データ分析・業務効率化には「Dell XPS 13」

「Dell XPS 13」は13.99mmの超薄型ボディ且つ1.17㎏の軽量設計です。バックの中を邪魔することなく、持ち運びもスムーズにできるでしょう。

CPUには「Intel Core i5 1230U」が採用されています。4K画質ストリーミング再生や快適にオンラインゲームをプレイできるパワフルさ、高い電力効率を持っています。

パソコン自体が初心者の人にもお勧めできる安定した性能を有したノートパソコンです。

商品名Dell XPS 13
カテゴリーノートパソコン
価格13万9,980円
CPUIntel Core i5 1230U
メモリ8GB
ストレージ256GB SSD
対応OSWindows 11
GPUIntel Iris Xe Graphics
画面サイズ13.4インチ

各項目は公式サイトの情報をもとに記載しています。
価格は2023年4月時点の公式サイトに記載されていた税込み金額を掲載しています。

「Dell XPS 13」利用者からの口コミ

次の記事では、機械学習を活用した小規模データ分析のやり方などを紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

機械学習を用いたデータ分析とは?手法や統計学との違いも解説
更新日:2024年3月29日

画像解析・音声認識には「ASUS ROG Strix G15」

「ASUS ROG Strix G15」は「GeForce RTX 3050」を搭載したゲーミングノートパソコンです。

CPUには「AMD Ryzen 7 6800HS」を採用しています。同ハイエンドモデルの性能を持つCorei7の8スレッドとは違い16スレッドあるため、高いマルチスレッド性能を発揮可能です。GPUもミドルエンド以上の「GeForce RTX 3050」を採用し、高速なデータ処理や分析が可能です。

重量が2.1㎏あるため持ち運びには少々重いですが難点です。ですが、画像解析や音声分析といった比較的多いデータ量を扱う機械学習でもスムーズに行えるでしょう。

商品名ASUS ROG Strix G15
カテゴリーノートパソコン
価格14万9,800円
CPUAMD Ryzen 7 6800HS
メモリ16GB DDR5-4800
ストレージ512GB SSD
対応OSWindows 11
GPUNVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU
画面サイズ15.6インチ

各項目は公式サイトの情報をもとに記載しています。
価格は2023年4月時点の公式サイトに記載されていた税込み金額を掲載しています。

「ASUS ROG Strix G15」利用者からの口コミ

次の記事では、画像解析やディープラーニングを活用した機械学習の紹介をしていますので、ぜひ参考にしてください。

【深層学習入門】ディープラーニングで画像認識!CNNで簡単入門!
更新日:2024年3月1日

深層学習・AIモデル構築には「Corsair One i200」

「Corsair One i200」はコンパクトケースを採用したハイエンドモデルのゲーミングパソコンです。

CPUには第11世代Coreプロセッサの最上位モデル「Intel Core i9-11900K」を採用。GPUにはRTX 30シリーズのなかでミドルモデルである「NVIDIA GeForce RTX 3080」を搭載。

「NVIDIA GeForce RTX 3080」は上位モデルRTX40シリーズと遜色ないスコアが出せます。高度なAIモデル構築や大規模なデータセット活用が十分可能でしょう。メモリやストレージも十分な容量を用意しているため、高速なデータロードや通信もスムーズに行えます。

スリムなパソコンケースを採用したデスクトップ型パソコンなので、デスクスペースに余裕が持てる設計なのも特徴です。

商品名Alienware Aurora R12
カテゴリーデスクトップパソコン
価格79万6,685円
CPUIntel Core i9-11900K
メモリ32GB
ストレージ1TB NVMe SSD+2TB HDD
対応OSWindows 11
GPUNVIDIA GeForce RTX 3080

各項目は公式サイトの情報をもとに記載しています。
価格は2023年4月時点の公式サイトに記載されていた税込み金額を掲載しています。

「Corsair One i200」利用者からの口コミ

挫折なく機械学習スキルを磨くなら

ここまで記事を読み、独学で機械学習の学ぼうとしている人のなかには、

1人で習得できるかな…
途中で挫折したらどうしよう…

と不安な人もいますよね。

実のところ、機械学習で扱うPythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

  • 不明点を聞ける環境になかった
  • エラーが解決できなかった
  • モチベーションが続かなかった

などの理由から、87.5%がプログラミングの学習途中で「挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

プログラミング学習における挫折率の調査
プログラミング学習者の87.5%が挫折を経験したことがある

調査概要:プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象:10代〜80代の男女298名
調査期間:2019年8月13日~8月20日
調査方法:インターネット調査
掲載元:PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

  • 確実にスキルを身につけられると思ったから
  • 独学では不安がある
  • 効率よく学べそう

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

61%の人がプログラミングの勉強を始めるならスクールが良いと回答

調査概要:プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間:2021/11/19~2021/12/3
対象者:プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体:クラウドワークス
掲載元:PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました(※1)。

※1:スクール卒業生に実施したインタビュー詳細の動画

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学で機械学習を学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、機械学習エンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER(侍エンジニア)」です。

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分割料金一括料金受講期間
4,098円~16万5,000円~1ヶ月~
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  • 累計指導実績4万5,000名以上
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先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況でスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

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といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%「転職成功率99%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境で学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも機械学習エンジニアへの転職や副業での収入獲得に必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

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※1:転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してアプリの開発スキルを習得できますよ。

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まとめ

本記事では機械学習を学ぶのにおすすめなパソコン、パソコンを購入する際の選び方などを紹介しました。

AIの発展に伴い多くの企業が機械学習に注目しており、今後も機械学習に精通した人材の需要は高まるでしょう。

しかしながら、比較的新しい分野であるため、独学で体系的に学べるサイトなどが少ないのが現状です。独学で失敗したくない人は、的確なサポートを受けられるプログラミングスクールの活用も検討しましょう。

機械学習とコンピュータの関係は?

機械学習は、大量のデータから自ら学習し、コンピュータの予測や分類能力を向上させる技術です。これにより、コンピュータは得られたデータから経験を積み、人間の介入なしに判断を下すことができるようになります。

機械学習におすすめのOSは?

機械学習には、Windows、Mac、Linuxがよく使われます。Windowsは使いやすさで人気があり、Macは安定性と直感的なインターフェースを提供します。選択は、使用するツールや個人の好みに依存します。Linuxは柔軟でカスタマイズが容易なため、多くの専門家に利用されています。

機械学習にはメモリはどれくらい必要ですか?

最低限8GBは必要ですが、推奨は16GB以上です。メモリが多いほど多くのデータやプログラムを同時に扱えます。

機械学習で必要なものは何ですか?

機械学習を学ぶ上で必要なものは、コンピュータサイエンスの基礎知識や数学(線形代数や確率論)、統計学などです。

機械学習エンジニアは何ができますか?

機械学習エンジニアは、AI技術の中でも機械学習に特化して、開発や実装などプログラミング分野を手がけるエンジニアです。

機械学習をPythonで何から始めればよいですか?

機械学習をPythonで始める場合、次の手順で学習を進めていくことをおすすめします。
1.学習環境を整える
2.Pythonの基礎を学習する
3.数学(線形代数や確率論)の基礎を学習する
4.DB/SQLの基礎を学習する
5.機械学習の基礎を学習する

Pythonは独学で勉強できますか?

Pythonの独学は可能です。Pythonは初心者にも理解しやすいシンプルな構文を持つため、プログラミングを基礎から学びたい人にもおすすめです。

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹


音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。

この記事を書いた人

【プロフィール】
システムエンジニアからフリーランスへ転向して3年目。Webライターを中心に、サイトや動画の制作・業務効率化を目的としたプログラム作成などの仕事を担う。2024年から侍エンジニアブログの記事執筆を担当。エンジニア時代の経験を活かし、初学者にも理解しやすい解説の執筆を心がけています。
【専門分野】
Web関連全般(HTML,CSS,JavaScript,Pythonなど)/インフラ関連(Java,DB,SQLなど)/中国語(バイリンガル)
【SNS】
X(旧:Twitter)

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