※収録日:2026/09/21
【公式切り抜きチャンネル、はじまりました】
おちつきAIラジオの公式切り抜き「おちつきAI【切り抜き】」を開設しました。1本15分前後で、本編のパートだけを切り出してお届けします。
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【1周年祭のお知らせ】
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▼1周年記念Tシャツは、まだ買えます
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【トーク内容】
「ローカルLLM(自分のPCで動かすAI)を始めたいけど、何を買えばいいのか」。AI素人のかねりんが、現役AIエンジニアのしぶちょーに聞きます。目標は、いまローカルで定番のQwen3.8-27Bを手元で動かすこと。
CPU・GPU・RAM・VRAMの違いから、モデルを軽くする「量子化」、VRAMに入りきらない分を本体側に回す「CPUオフロード」まで。そのうえで、かねりんの自作PC(RTX 3090・VRAM 24GB+RAM 128GB)、中古で人気のM1 Max、約100万円のDGX Sparkを比べます。結論は「大事なのはVRAM」と「買う前に、小さいモデルとQwenのAPIで試してみる」。
後半は、電気代とマイニングの思い出、MacからWindowsへの乗り換えと水冷PC、睡眠の話、しぶちょーの近況まで。
【目次】
オープニング/今日はローカルLLMを動かすPCの話
本命モデルはQwen3.8-27B/脱線:R32 GT-Rの車検代
PCはレンタルしたい?なぜローカルで動かすのか
PCの基礎:CPU・GPU・RAM・VRAM。足りない分はCPUオフロード
かねりんのPCはRTX 3090+RAM 128GB。量子化で軽くする
Appleの統合メモリ:中古のM1 Maxが熱い
本命はDGX Spark、約100万円。AI発信者の背景には必須?
ローカルの電気代とマイニング/まずはLM Studioで
MacからWindowsへ:メモリ不足と自作PC・水冷
ゲームする時間がない/睡眠と健康、ショートスリーパーは本当か
話を戻して:まとめはVRAMが大事
結論:小さいモデルとQwenのAPIで試す/Qwen Code
しぶちょーの近況:YouTubeと登壇
エンディング
アフタートーク
【今回の放送回に関連するリンク】
【今回の要チェックキーワード】
Qwen(クウェン):Alibabaが開発するAIモデルのシリーズ。手元のPCで動かせる公開版もある。今回の主役はQwen3.8-27B。
ローカルLLM:外部のサーバーではなく、自分のPCでLLMを動かす方法。オフラインで使え、データを外へ送らずに済む。
CPU:PC全体の処理を受け持つ汎用の計算装置。LLMも動かせるが、速さを求めるならGPUを使う。
GPU:似た計算を大量にまとめて速く処理する装置。LLMの計算と相性がよく、生成の速さを左右する。
RAM:CPUが作業中のデータを置くメモリ。OSやアプリ、モデル、計算途中のデータが置かれる。
VRAM:GPU専用の高速なメモリ。何GBあるかで、動かせるモデルの大きさがほぼ決まる。
メモリ帯域幅:メモリから1秒間に運べるデータの量。容量が作業台の広さなら、帯域幅は運ぶ速さ。
SSD:モデルやアプリを保存しておく場所。容量が大きくても、RAMやVRAMの代わりにはならない。
27B:Bは10億(Billion)。約270億個のパラメータを持つという意味で、27GBという容量ではない。
パラメータ/重み:AIが学習で調整した大量の数値。モデルの中身そのもので、この数が27Bのような表記になる。
量子化:数値を少ないビット数で表してモデルを軽くする技術。27Bを16ビットから4ビットにすると重みは約54GBから約13.5GBに。
KVキャッシュ:すでに計算した文脈の情報を取っておく場所。会話や資料が長いほどメモリを使う。
CPUオフロード:VRAMに入りきらない分を本体のRAMに置き、CPUも使って動かす方法。動くが、GPUだけより遅い。
ユニファイドメモリ:CPUとGPUが同じメモリを共有する仕組み。Apple Siliconなどが採用し、大容量をGPUからも使える。
DGX Spark:NVIDIAの小型AI開発機。Arm CPUとBlackwell世代GPU、128GBの共有メモリを1台にまとめている。
tok/s(トークン毎秒):AIが1秒に何トークン生成できるかを示す速度の指標。大きいほど文字が速く出る。
LM Studio:ローカルLLMを画面の操作で探し、ダウンロードして、そのまま会話できるアプリ。入門の入口に向く。
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【番組の概要】
日々のAIトピックを、現役のAIエンジニアがやさしく解説する対談番組。AIニュースに驚き疲れたあなたに、おちつきを提供します。AIニュースの、驚くポイント、驚かなくても良いポイントがわかります。
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▼しぶちょー
・AIエンジニア
・技術士(機械部門)
「大手機械メーカーでAI開発の最前線を担う現役エンジニア。AI(ディープラーニング)の実装スキルを証明する「E資格」を保有。機械(ハードウェア)への高度な知見も有し、双方の専門性を掛け合わせ『AIの社会実装』に貢献する。情報発信活動にも精力的に取り組み、ブログ・音声配信(Podcast/Voicy)・SNSなどで幅広く活躍。単なる技術解説でなく、行動変容を伴う情報発信を信条とする。その姿勢が評価され、2025年UJA科学広報賞 審査員特別賞を受賞。著書に『集まれ設計1年生 はじめての締結設計』(日刊工業新聞社)。岐阜県テクノプラザものづくり支援センター広報大使、生成AI EXPO in 東海 共同代表も務める。」
▼金田勇太(かねりん)
・KANERIN Podcast Studios 代表
・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事
「刑事司法実務の最前線で多数の犯罪捜査を指揮。2017年から暗号資産業界へ参入。数々のグローバルプロジェクトに参画しコンサルティング、情報分析・アドバイザリー業務を提供。コンサートライブ配信業、音声配信業、テックメディア創業等を経て、ポッドキャストレーベル兼プロダクション「KANERIN Podcast Studios」を創業。多様なパートナーと共に、未来へつなぐ声の原典を共創している。」
【制作】
番組演出(トーク・BGM・効果音):Aviv Haruta
カバーアートデザイン:UTA
プロデューサー:金田勇太(かねりん)
制作:KANERIN Podcast Studios
著作:株式会社KANERIN
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サマリー
ローカルLLMを日常的に動かすPC選びについて、しぶちょーがCPU・GPU・RAM・VRAMの役割から解説する。目標としてQwen3.8-27Bを挙げ、量子化やCPUオフロードを使っても、モデルを高速に動かすにはVRAM容量が特に重要だと説明する。候補として、RTX 3090とRAM 128GBの自作PC、中古の128GB M1 Max、約100万円のDGX Sparkを比較し、性能・価格・速度の違いを話す。ローカル運用にはコストや情報を外部に送らない安心感がある一方、電気代や発熱も無視できず、LM Studioが初心者向けの入口になるという。結論として、いきなり高価な機材を買うのではなく、小型モデルやQwenのAPI、Qwen Codeを試してから導入を判断することを勧める。後半はMacとWindowsの使い分け、水冷PC、ゲームをする時間のなさ、睡眠不足と健康、しぶちょーの動画・講演活動にも話題が広がる。睡眠については、短時間睡眠を無理に信じず、十分に寝ることが大切だという話になる。最後に、番組の今後やAI発信、チャイ作りの難しさについて雑談する。
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