機械学習に必要なPCのスペックとは？失敗しないための選び方も解説

技術の進歩やコンピュータ処理速度の向上により、機械学習を手軽に実施できる環境が整ってきています。しかし、機械学習の初心者はどのような準備をすれば良いか検討が付きにくいかもしれません。本記事では、機械学習に必要なPCの選び方や費用を解説します。

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機械学習とは

機械学習は、AIの１つの要素技術であり、コンピュータに大量のデータを入力し、データに潜むパターンやルールを発見させる技術です。、研究から企業活動など幅広い分野で、予測に基づく意思決定を実施するために活用されています。特に、大企業を中心に活路が見出されていなかったビッグデータの活用手段としての導入が進んでいます。

機械学習に必要な最低限のPCスペック

昨今では、PCで機械学習を容易に利用できる環境が整っています。PCで機械学習を実施する場合、活用レベルに応じたスペックを満たしていなければスムーズな運用ができません。ここでは、機械学習に最低限必要なPCのスペックを紹介します。

CPU

グラフィックを除く全てのPC内の演算処理はCPU（Central Processing Unit）で行われています。インテルのマイクロプロセッサが用いられることが多く、Core i5やCore i7、Core i9などがあります。機械学習ではCore i5以上であれば十分である場合が多いです。また、CPUの性能を把握する上で重要な要素がクロック周波数です。クロック周波数が高い値であるほど高速な処理が可能となります。クロック周波数にも着目してCPUを選択しましょう。

GPU

PCのグラフィック描写を担うプロセッサがGPUです。機械学習では膨大な計算処理が発生しますが、単調な計算が多いです。特に機械学習の一種である深層学習では、加算や乗算といった単純な計算処理を効率よくこなす並列計算の処理速度が重要となります。GPUは並列処理能力を強みとしているため、機械学習で活用できます。予算が許す限り、スペックの高いGPUを選択しましょう。

メモリ

計算処理に用いるデータを一時的に保管する場所が、RAMと呼ばれるメインメモリです。機械学習を行うのであれば最低限8GB必要ですが、可能であれば16GBがおすすめです。また、グラフィックボードに搭載されているビデオメモリ（VRAM）の性能も大切です。機械学習におけるGPUの重要性はお伝えしましたが、GPUの演算処理を効率化するために、ビデオメモリのスペックも意識しましょう。

PCで機械学習を行うために必要な費用

機械学習の活用は個人利用から仕事、研究など多岐にわたります。ここでは利用ケースごとに必要なPCの費用の目安をお伝えします。

小規模データの場合

農作物の品質分類や、将棋などの趣味においても、機械学習を活用することが可能です。小規模なモデルやデータで機械学習をする場合は、先述したスペックを満たしていれば十分です。価格帯としては、10万円から20万円程度となります。運用スケールの大きさにもよりますが、20万円程度の予算であれば、ノートパソコンであっても必要十分な性能を持ったモデルを購入できるでしょう。しかし、機械学習自体はどのパソコンであっても始めることはできます．機械学習プログラミングの学習が目的のメインであれば、普段使っているGPUなしのマシンでも十分役割を果たせます．

大規模なデータやモデルを使う場合

大量の顧客情報やログ、何十層にもなる巨大な深層学習モデルなど、大量のデータを用いて大きなモデルで機械学習の活用を行う場合、よりハイスペックなPCが必要となります。大規模なワークスペースとしての導入であれば、数百万円程度となるケースもあります。とはいえ、初めから多額の予算を割り当てるのではなく、必要に応じてGPUやメモリを拡張していくことが、コストパフォーマンスを高める上で重要となります。

機械学習用のPCの選び方

機械学習に用いるPCを実際に検討する際に、着目すべきポイントをお伝えします。

デスクトップPCがおすすめ

持ち運び利用する予定がないのであれば、機械学習用のPCはデスクトップがおすすめです。同価格帯であれば、基本的にデスクトップPCはノートPCよりも高性能です。そのため、コストパフォーマンスの面でデスクトップPCが機械学習用の環境で優れていると判断できます。

GPU性能も重視する

現在、GPUのメーカーではNDIVIA製とAMD製の人気が根強いです。特にNVIDIAのGeForceシリーズは豊富なシリーズ展開がされているため、活用度合いに適したスペックのGPUを選択することが可能です。クロック周波数や物理メモリ容量などに着目して、適切な選択をしましょう。

カスタマイズ性も大事

機械学習の環境は、スモールスタートで必要に応じて拡張していく形が理想であることをお伝えしました。カスタマイズが柔軟できるPCであれば、パーツの組み替えやメモリを追加することで、スペックを向上させることも可能です。カスタマイズ性もPC選択のポイントとして押さえておきましょう。

ゲーミングPCも検討する

ゲーミングPCを検討することもおすすめです。ゲーミングPCは、ゲーム中の動作を円滑にするために、一般的なPCよりGPUの性能を重視する傾向があります。スペックやカスタマイズにおけるパーツ選びに自信がない方には、ゲーミングPCとして発売されているものを選ぶのも一つの手です。

クラウド環境を検討する

AWSやGCPなどのクラウド環境は、使用時間当たりの課金になるため、効率の良い学習に適しています．使用時間あたりの金額もリーズナブルで、およそ1時間あたり200円程度でGPU付きの機械学習に適したマシンを利用することができる上、ハードウェアやソフトウェアの環境構築といったわずらわしさや負担も軽減されます．

上級者は自作PCという選択肢もある

使用用途に対して適切なスペックのPCが市販になければ、自作することも一つの手でしょう。PCを自作することは高度なスキルが必要になる訳ではありません。必要なパーツを揃え、手順通りに組み立てることで、カスタマイズ性やコストパフォーマンスの優れたPCを導入することができます。また、指定したパーツを用いて、オーダーでPCを組み立ててもらえるサービスもあります。どうしても実現したいスペックがある場合におすすめです。

機械学習のスタートには「UMWELT」がおすすめ！

企業活動において機械学習の活用をご検討の方は、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTは機械学習のアルゴリズムを用いたツールで、企業活動のさまざまな場面で活用できます。以下ではUMWELTのさらなる特徴を解説します。

自動機械学習機能を搭載

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導入後も有意義に活用していただくことを重視しているため、UMWELT独自の伴走サポートをご提供しています。オプションメニューでは、レシピ作成代行からシステム連携代行、社内講習会などがあります。貴社内の担当者様・チームと弊社コンサルタントが一体となりプロジェクトを進めることで、AI人材・DX人材の育成にもつながります。

まとめ

適切に活用できる環境があれば、機械学習は非常に便利なものとなります。低コストで素早く機械学習を導入できるUMWELTを活用することで、業務効率化と利益獲得の可能性はさらに高まります。UMWELTでは、資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、機械学習の導入を模索している方はぜひ一度ご検討ください。

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