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AI PC候補価格（2026-08）

2026年8月28日 WithHappy

2026年8月（159円/$）の弊社次期AI PC候補の公式サイト価格を記録しておきます。
後日購入時の参考にするためです。

Summary：AI PC候補価格（2026-08）

名称	価格（円）	主要スペック	備考
MS-S1 Max	652,799	Ryzen AI MAX+ 395 128GB LPDDR5X 8000MHz	2TB SSD 10GbE x 2
EVO-X3	607,999		2TB SSD 2.5GbE
EVO-X2	599,999		2TB SSD 2.5GbE
Mac Studio	653,800	M4 Max 64GBユニファイドRAM	1TB SSD 2.5GbE

AI PC候補のMS-S1 Max、EVO-X3、EVO-X2、Mac Studio（2026-08）

Mac RAMはWin半分で同等以上

AI PC性能を決める要素が、RAM容量と速度、帯域です。Apple Mシリーズ採用のユニファイドメモリは、Win PC搭載量の半分でも「同程度以上の高性能ローカルAI処理」ができるためAI PC候補のMac Studioは64GB版にしています。メモリ価格高騰が終息すれば、128GB版にするつもりです。

ちなみに、主要Mシリーズの公証最大メモリ帯域は下記です。Ryzen AI MAX+ 395は、確か250GB/s程度と記憶していますので、Mシリーズが圧倒的に広帯域です。

新Mac Studio発表

2026年8月25日、AppleはM5 Max、M5 Ultra搭載の新型Mac Studioを発表しました。現行のM4 Maxよりも高性能にも関わらず、価格据え置き(!)です。

さらに、2nmプロセス製造でGPUコア強化のM6も発表しました。AI性能はM5比最大2倍です。

Afterword：恐るべしApple AI PC

Mac Studioの高さ半分でさらに小型化しコストパフォーマンスを高めたMac miniは、M6が最大32GB、M5 Proは最大64GBです。恐るべしApple AI PC。

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ブラウザとクラウドAIサービス

2026年8月21日2026年8月22日 WithHappy

普通のユーザがクラウドAIを利用する場合、ブラウザ経由が一般的です。そこで、主要ブラウザと無料版クラウドAIサービスの特徴をまとめました。また、有料版AIサービスへ切替えるタイミングも示します。

主要ブラウザとAIサービスの関係

ブラウザ	統合AIサービス	AIモデル（無料版）	強みと主な特徴
Microsoft Edge	Copilot	GPT-4o (一部GPT-4)	Web検索との親和性最高。ブラウザ内のタブやページ内容を直接読み取り、要約や分析が可能。Bing検索結果を即座にAI回答に反映。
Google Chrome	Gemini	Flash-Lite/Flash/Pro	Googleエコシステム連携。Gmail、Docs、Driveとの連携強化中。ブラウザの検索履歴やGoogleアカウント情報に基づいた回答が可能。
Mozilla Firefox	Perplexity (提携)	Perplexity (自社/他社モデル)	プライバシー重視。Firefoxは自社AIを持たず、検索特化AI「Perplexity」と提携。広告追跡をブロックしつつ、出典明記のある正確な回答を提供。
Brave	Leo	Mixtral 8x7B / Llama 3.1	プライバシーとローカル処理。Brave内蔵AI「Leo」は、デフォルトで会話履歴を保存せず、広告・トラッカーをブロックしたまま利用可能。

主要ブラウザは、現在、自社または提携するAIモデルを「ブラウザの1機能」として提供中です。AIモデルは毎年進化しますが、ブラウザと組合せたAIサービスの「強みや特徴は、維持継続」していくと思われます。

そこで、ブラウザと「標準搭載」AIモデルが提供する「AIサービス最大の強み」を短くまとめたが以下です。

- Edge x Copilot：「WebページそのものをAIに読ませたい」なら最強。
- ChromeｘGemini：「Googleアプリ（メールやドキュメント）とAIをつなげたい」なら最適。
- Firefox x Perplexity：「情報の出典を必ず確認したい、リサーチに特化したい」なら最適。
- Brave x Leo：「プライバシーを最優先し、邪魔な広告なしで素早く知りたい」なら最適。

ブラウザとクラウドAIサービスの詳細

各社とも自社ブラウザを活かすクラウドAIサービスを統合し差別化を図っています。

Microsoft Edge × Copilot

- 強み: 「ブラウザ内での作業」が最も得意。例えば、長いニュース記事を開いた状態で「この記事を要約して」と言うと、そのページの内容を即座に処理。
- 用途: 情報収集、Webページ要約、画像生成（DALL-E 3内蔵）。
- 注意点: 無料版でも高度な機能を使えるが、利用制限（メッセージ数など）が発生することあり。

Google Chrome × Gemini

- 強み: Googleアカウントと統合。ブラウザ検索結果を自然言語で深掘りや、Gmail内容に基づいたドラフト作成などが可能。
- 用途: 日常のQ&A、Googleサービス（Docs/Sheets）との連携、クリエイティブ文章作成。
- 注意点: 完全にブラウザとシームレス統合は進行中で、バージョンによって挙動が異なる場合あり。

Firefox × Perplexity (または検索機能)

- 強み: 出典の明記。Perplexityは「検索エンジン」としての側面も強く、回答根拠となるURLを必ず提示。
- 用途: 事実確認、リサーチ、学術的情報収集。
- 注意点: 創造的文章作成やチャットボット的な会話よりは、情報検索ツールとしての性格が強い。

Brave × Leo

- 強み: プライバシー保護と速度。データがサーバーに送信される前に匿名化される仕組みや、ローカル処理を重視。広告ブロックと相性は抜群。
- 用途: 秘密性の高い質問、素早い要約、広告なし検索体験。
- 注意点: 複雑な推論能力はGPT-4oやGemini Proに劣る場合あり。（モデル切替えで改善可能）。

有料版AIサービスへの切替タイミング

無料版でも日常利用には十分です。但し、以下の事象が発生した場合は、有料版（Copilot Pro, Gemini Advanced, Perplexity Proなど）への切替えタイミングと考えられます。

1. 利用制限（レートリミット）に引っかかる

- 事象: 「メッセージ数制限に達しました」「後でお試しください」という警告で作業が中断。
- 対策: 有料版では1日の会話数制限が大幅に緩和、または撤廃。

2. 「最新・高度なモデル」が必要になった

- 事象: 複雑な論理的推論、高度プログラミングコード作成、長文の分析（数万字のPDFなど）で無料版の回答が不十分、またはハルシネーションが多い。
- 対策: 有料版では、最新のGPT-4o、Gemini Pro (100万トークン以上のコンテキスト)など、より賢いモデルが利用可能。

3. 大容量ファイルや長文書分析が必要

- 事象: 数百ページ論文、長時間動画トランスクリプト、大量コードベースを一度に読み込ませて分析。
- 対策: 有料版は「コンテキストウィンドウ（記憶容量）」が広く、一度に大量の情報を処理できる。

4. 画像生成やマルチモーダル機能制限に不満

- 事象: 画像生成枚数が少ない、画像生成の速度が遅い、アップロードできる画像解像度や数が制限。
- 対策: 有料版は画像生成の優先処理、高解像度生成、動画生成機能などが追加されることが多い。

5. ビジネスでの利用

- 事象: 生成内容をビジネス文書として使用する著作権、データプライバシー保証が欲しい。
- 対策: 有料版（特に企業向けプラン）は生成データ学習利用停止、ビジネス利用の保証提供が一般的。

Summary：ブラウザとクラウドAIサービス

ブラウザは、単なる情報収集ツールからクラウドAIを統合した情報分析・生成ツールへと進化しつつあります。現在のWindows主要ブラウザとそのクラウドAIサービスの想定用途を示します。

ブラウザ x クラウドAIサービス	想定用途
Edge x Copilot	WebページそのものをAIに読ませ、分析・解析
Chrome ｘ Gemini	GoogleアプリとAIを連携し、文章・画像生成
Firefox x Perplexity	Webベージの事実確認、学術情報収集・解析
Brave x Leo	プライバシー保護、広告ブロックの情報検索・収集・解析

無料クラウドAIサービスの有料版への切替えタイミングも示しました。

Afterword：Brave LeoでDraft作成

筆者が最も好むブラウザBraveのAI Leoを用いて本稿ドラフトを生成しました。EdgeやChromeよりも自社贔屓が無いと思うからです。ドラフト内容をできる限り筆者が確認し、本ブログを作成しています。

8月Windowsセキュリティ更新プログラム配布

2026年8月14日 WithHappy

8月12日（水曜）、Windows 8月例セキュリティ更新プログラムが配布され、弊社4PCは全て最新Win11 25H2（26200.9168）へ更新成功しました。Microsoftは、16GB RAMでも問題なく動作するようにWin11軽量化を実施中ですが、今回の配布で迷惑な機能が追加されました。

迷惑な機能追加とは

Update設定で「利用可能になったら直ぐに最新の更新プログラムを入手する」がオンにも関わらず、再度、「全てダウンロードしてインストール」をクリックする必要があります。

以前は、入手がオンであれば、自動で最新更新プログラムダウンロードとインストールができました。26200.9168以降は、面倒なことに再度「全てダウンロードしてインストール」クリックが必要です。

2度手間で過去何度も経験したWinユーザインタフェースの改悪です。

PC平均耐用年数

上記のようにユーザ無視で変化するWindowsに対し、新しいAI PC購入を「年単位で待ち続ける弊社」は、現状のPCハードウェアでどの程度Microsoftに追随できるかが気になり「平均耐用年数」を調べました。但し、従来タイプのPCハードウェアの場合です。

対象	平均耐用年数	法定耐用年数	備考
Windows	4～7年	4年	ノートPCはバッテリ劣化もありえる
Mac	5～7年	4年	Appleシリコン（Mシリーズ）モデルは高耐久
軽自家用車	16年	4年	走行距離10～15万Kmの場合
普通自家用車	13～14年	6年	走行距離10～15万Kmの場合

AI PCとして十分な性能を持つ128GB RAM搭載Winハードウェアは、価格50万円以上で一昔前の軽自動車並みです。平均16年耐用の軽自動車に比べ、AI PCハードウェア価格は、円安影響があるにせよ高すぎます。

※法定耐用年数：減価償却資産が経年劣化により価値を失う法律で定めた使用可能期間。

垂直統合（ハード/ソフト1社提供）のAppleハードウェアは、8GB RAMでも16GB RAM Winより高性能だそうです。現在のメモリ高騰が続けば、「128GB AI Winよりも64GB AI Macの方が、低価格・高性能でAI PC耐用年数も長く」なりそうです。

※高性能・長期耐用Mac要因は、ユニファイドメモリアーキテクチャ。

Summary：8月Windowsセキュリティ更新プログラム配布

円安とメモリ高騰で新しいAI PCを購入できないユーザは、現状のPCハードウェアでMicrosoftのAI化、OS軽量化に追随していく必要があります。40TOPS以上NPUハードウェアが要件のMicrosoft Copilot+ PCに対し、Apple Mシリーズ搭載AI Macは、半分のRAMで高性能・長期耐用のローカルAIエージェントになる可能性があります。

次期AI PCハードウェアは、「Copilot+ PCだけでなくAI Macも選択肢」に入れた方が良さそうです。ローカルAIエージェント実装AI PCなら従来Windows優位性は減少するからです。

Afterword：Win10からWin11移行失敗の連想

クラウドAIを活用すれば40TOPS要件を満たさない従来Win PCハードウェアでも数年はAI時代を生き残れます。問題は、ローカルAIエージェント要件を満たすハードウェア価格が高すぎることです。Win11アップグレード要件が高いためWin10から移行に失敗した過去を連想します。

今週投稿は夏休み

2026年8月7日 WithHappy

今週は夏休みを頂き金曜投稿は休みます。「技術者の夏休み」というプロンプトで生成したGemini Flashの図です。夏休みなのにどこへも行かず、自分の部屋に外部の新鮮な風を入れ、古いノートPCとブレッドボード、Macを使って自習中の中堅技術者が描かれています。Gemini、深～く我々を解ってますね！

AI基本のキ：Gemini 3モデルの使い方

2026年7月31日 WithHappy

前投稿でGeminiの３モデル（Flash-Lite/Flash/Pro）を示しました。現在は3モデルがある理由と、主な利用シーン、具体的な使い方を示します。

Gemini 3モデルの理由

現在Geminiに３モデル（Flash-Lite/Flash/Pro）がある理由は、AI利用の「コスト」「応答スピード」「推論の深さ・正確さ」のバランスが、ユーザが与えるタスクによって大きく異なるためです。

全てを最高性能モデルGemini Proで処理すると、時間と費用（トークン）がかかりすぎます。逆に、簡易モデルFlash-Lite処理では、複雑な分析や精度を求める作業は無理です。

つまり、ユーザ自身がタスクによりGeminiモデルを使い分ける必要がある訳です。

Gemini 3モデルの主な利用シーン

3モデルの主な利用シーンが下表です。処理コスト（トークン）は、Proになるほど多くなります。

モデル	主な利用シーン	ユーザ選択の理由
Flash-Lite	メール分類、データ抽出、FAQ自動応答、大量要約	コストを抑え、一瞬で処理したい
Flash	日常の調べ物、標準的な文章作成・翻訳、一般的なコード記述	待ち時間を短くしつつ、質の高い回答が欲しい
Pro	複雑なコードのデバッグ、法律・財務文書の精査、戦略提案	時間をかけてでも、失敗できない高度な判断が必要

Gemini 3モデルの出力具体例

3モデルの回答具体例を示します。

プロンプト例：注文商品と違う色が顧客に届き、梱包も破れていた。顧客から明日のイベントに使う予定だったため返金と代替品の即日発送を求められている。また過去の注文履歴にもトラブルがあった顧客メールに対し、今後の対応方針と返信文案を作成して。

3モデル解答例：

Flash-Lite（超高速・定型処理）

- 対応スピード：数十ミリ秒レベル（一瞬）
- 出力内容：「商品違いと梱包不良のお詫び」「交換または返金手続きの案内」といった標準的でシンプルなテンプレ返信文案を素早く作成。
- 弱点：複雑な背景（過去のトラブル歴や顧客感情ケア、社内調整の個別方針）まで汲み取った柔軟な提案は浅くなる。

Flash（標準・汎用思考）

- 対応スピード：1〜2秒程度
- 出力内容：顧客の怒りや緊急性に配慮した丁寧な返信文案を作成し、「1. 即日発送の可否確認」「2. 返金手続きの手順」「3. 次回使えるクーポンの進呈提案」など、一般的なカスタマ視点での対応策を網羅的に提示。
- 実用性：日常的な業務の9割はこのレベルで十分な品質に達す。

Pro（高度推論・コンサルティング能力）

- 対応スピード：数秒〜数十秒（熟考してから出力）
- 出力内容：返信文案にとどまらず、多角的な分析と提案を行う。
- リスク分析：「過去のトラブル履歴から見た顧客離脱リスク」と「社内運用コスト」のトレードオフを考察。
- 段階的アクションシナリオ：「即日発送が不可能な場合」の代替案（当日配送便の手配、近隣店舗での引き渡し等）の分岐条件を整理。
- 再発防止策：梱包プロセス・検品プロセスのどこにボトルネックがあったかの仮説出し。

これらGeminiモデルの特徴を理解していれば、例えば、「最初にFlash-Liteで問い合わせメール緊急度を分類し、難易度の高い案件だけをProに引き渡し対応」といったモデル連携をユーザが行うことで、品質を維持しながら処理コストを削減することもできます。

Summary：Gemini 3モデルの使い方

Gemini ３モデル（Flash-Lite/Flash/Pro）には特徴があります。

Gemini Pro（最上位・最高精度）
特徴: 高度な論理推論、複雑なコーディング、マルチステップのデータ分析に特化したモデル。

Gemini Flash（標準・ベストバランス）
特徴: 速度・コスト・精度のバランスが優れており、日常的なタスクや一般的な業務を高速で処理できる主力モデル。

Gemini Flash-Lite（超高速・最安値）
特徴: 圧倒的な低コストと爆速レスポンスで、単純なテキスト処理や大量データの高速選別・分類に特化したモデル。

ユーザは、3モデル特徴を理解し、与えるタスクにより3モデルを使い分け、3モデルを連携し回答品質を維持しながら処理コスト削減を行うなどのAI利用工夫が現状必要です。

Afterword：動画生成AI Gemini Omni出力例

AI動画生成Gemini Omniが8月4日まで期間限定で無償利用できます。本件を10秒動画にしてみました。ご参考まで。

AI基本のキ：Gemini Notebook発表の考察

2026年7月24日 WithHappy

以前の投稿：AI基本のキ：GeminiとNotebookLM、Copilotでは、GoogleとMicrosoftのAIサービスの基本的な違いについて解説しました。2026年7月16日、Google AIに大きな動きがありました。Google提供のリサーチ支援ツール「NotebookLM」が、「Gemini Notebook」へと名称変更（リブランディング）されたのです。

本稿は、このリブランドに伴う進化と、同じタイミングで発表されたGeminiモデル自体の最新アップデートについて整理し、「激しく早いAI進化に対し、我々ユーザはどう対応すべきか」という観点で考察します。

NotebookLMから「Gemini Notebook」への進化

7月16日、GoogleはNotebookLMを「Gemini Notebook」に改名しました。これは単なる名前の付け替えではなく、独立していたNotebookLMを、Geminiブランド中核のGoogle AIエコシステム：Gemini Notebookへと格上げしたことを意味しています。

Gemini Notebookの主な進化点が以下です。

読むAIから実行するAIへ：

従来NotebookLMの主な機能は、資料の要約や対話（読解）でした。新機能として「コード実行機能」が追加されました。各ノートブックに安全なクラウドコンピュータ環境が割り当てられ、AIが資料に基づいてPythonコードを記述・実行し、複雑なデータ集計や統計分析を行うことが可能になりました。

AIエコシステムとの完全連携：

Geminiアプリ内から直接ノートブックを作成・アクセスできるようになり、双方向でシームレスに同期されます。今後は、Google検索の「AIモード」からも直接利用できるようになる予定です。

特徴は不変：

ユーザが読み込ませた資料のみを情報源とする「ソースグラウンディング（根拠に基づく回答）」という最大の特長は、そのまま引き継がれてます。

Geminiモデル自体の劇的進化

前章Gemini Notebookの裏側で動作するAIモデル自体も、驚異的なスピードで進化を続けています。2026年7月22日には、高速・低コスト帯の最新モデル「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.5 Flash-Lite」が登場しました。

Gemini 3.6 FlashとGemini 3.5 Flash-Lite追加のGeminiに相談画面例

17%の効率化と値下げ：

Gemini 3.6 Flashは、前世代の3.5 Flashと比較して出力の無駄を17%削減しつつ、トークン単価も引き下げられました（引き続き無料トークンもあります）。

精度の向上：

コード修正の正確さ（DeepSWE）は37%から49%へ、PC操作の代行能力（OSWorld-Verified）も78.4%から83%へと大きく向上しています。AIエージェントの進化です。

ユーザインターフェース：

実際の「Geminiに相談」画面例（上図）を見ると、用途に合わせて「3.6 Flash（あらゆる場面でサポート）」や3.5 Flash-Lite（すばやく回答）」などを簡単に切り替えて利用できるようになっています。

AI進化に翻弄されないユーザ対応の考察

これほどまでに激しく早いAIの進化に対し、我々ユーザはどう向き合うべきでしょうか？　筆者は、AIツールの根底特性（ポイント）を理解していれば、新機能が登場しても迷わないと思います。

目的と情報源を明確にする：

ネット全体の広範な知識が必要なら「Gemini」、手元の資料を深く分析・整理したいなら「Gemini Notebook」という使い分けの基本は変わりません。リブランドによってこの境界はよりスムーズになりましたが、何に基づいてAIに回答させるかを明確にし、使い分けることが重要です。

AIアシストを使いこなす：

新しく加わったコード実行機能や、AIが自律的に推論するAIエージェント機能は、ユーザの生産性を大きく引き上げます。それでも、AI提案や回答の採否を決めるのは、ユーザ自身を忘れないことです。

変化を恐れずAIツールを試す：

「名前が変わった」「モデルが新しくなった」というニュースに圧倒されるのではなく、先ずはツールに触ってみることです。Gemini Notebookのように、過去のデータはそのまま引き継がれ、操作感も改善されているケースがほとんどです。

Summary：AI基本のキ：Gemini Notebook発表の考察

AIの導入や進化を脅威と感じることは不要です。AIは、ユーザ課題解決の1手段に過ぎないからです。

Gemini Notebookという強力な「実行可能リサーチ拠点」を手に入れた今、ユーザはこれまで以上に高度なアウトプットを短時間で生み出せる環境にいます。AIモデルの低コスト化・高効率化（Gemini 3.6 Flashなど）により、Google AIエコシステムはより身近な存在になりました。

重要なのは、最新のAI情報を追いかけるのではなく、「今の自分にとってどのツール・機能が有効かを見極め、俯瞰的にポイントを押さえ柔軟にAIを活用する姿勢」だと思います。使ってみないとツールの良し悪しは判らないものです。

AI PC移行期の選択

2026年7月17日 WithHappy

2026年7月Windowsバージョンシェア推移（出典：出典：statcounter）

2026年7月現在のWindowsバージョンシェアです。ポイントは、Win10とWin11のシェア変化が連動すること。つまり、Win10ユーザのWin11アップグレードかWin10への復帰、または、MacOSやLinuxなど別OS選択、が想像できます。AI PC移行を前に、PCユーザが選択するOSの迷いが現れています。

本稿は、弊社がWin11を継続利用する訳を説明します。

7月Win PC Update成功

弊社所有4PCは、全てWindowsで2台のみWin11アップグレード要件を満たします。残り2台はRufus手動アップグレードWin11です。これら4PCの全てが7月Updateに成功し最新Win11 25H2（26200.8875）へ更新完了しました。

関連投稿：Rufus活用Win11アップグレード方法、セキュアブートを満たさないWin PCのその後。

自己責任ですが、Rufusなどのツールを使えばアップグレード要件を満たさないWin10 PCでも最新Win11を安定して使えることが判ります。

AI PC移行期のWin継続利用メリット

AI PC移行期の今は、Windowsを使い続けることがコスパに優れた現実的な選択である理由が下記です。

圧倒的OSシェアと周辺機器互換性

Windows/MacOS/Linuxシェアを比べると、圧倒的にWindowsが優勢です。従って、Officeツールや主要開発環境、各種周辺機器もWindowsが前提で提供されます。現状、Windowsから他OSへ移行すると、ツール不動作や周辺機器買い直しなどのトラブルがあり得ます。

現状Windows延命が可能

前章で示したようにWin11アップグレード要件を満たさないPCでも、工夫次第で最新セキュリティアップデートを受けつつWin11で使い続けることが可能です。Microsoftは、Win10で好評だったタスクバー位置の上下左右配置機能をWin11でも復活させる予定です。

AIエージェントがWindows利便性を縮小

数年後にはAIエージェントに動作を告げると所望処理ができるAI PC時代になるでしょう。優勢だったWinユーザ利便性は減少し、どんなPC OSでも同じようにユーザが使える時代が始まります。例えると、Edge/Chrome/Firefoxなど基本動作は同じ、好みの差が僅かにあるのブラウザと同様です。

ローカルAI PC処理能力そのものは、OSよりも動作ハードウェアに大きく依存します。だからこそ、Winユーザは次期OS選択も含め新しいAI PCハードウェア購入を暫く待つ方が得策だと思います。

Summary：AI PC移行期の選択

AI PC移行期のOSについて、Windowsユーザなら継続利用がコスパに優れた現実的な選択である理由を示しました。

ユーザがどの程度のローカルAI処理を求めるかにより調達AI PCハードウェア価格が決まります。また、従来のWindows優位性は、AIエージェントにより今後縮小するでしょう。さらに、AI処理のクラウド利用料金やローカル/クラウド役割分担は、現状、不明確です。

従って弊社などのWinユーザは、次期OS選択も含め新しいAI PCハードウェア購入は「待ちが得策」だと思います。

Afterword：先進Apple PCハードウェアとお節介なCopilot+サービス

Apple PCは、数年前からAI PCを見据えユニファイドメモリアーキテクチャや膨大メモリ量のハードウェア設計です。但し、調達価格も巨大ですが…。ハード/ソフト一括提供メリットをAI PC時代にも維持できるかもAI PC選択の重要事項です。

一方、MicrosoftはCopilot+ PCでお節介(!?)なAIサービスを提供中です。両者のAI PCアプローチの違いが良く解ります。

縦長・薄型EVO-X3発売

2026年7月10日 WithHappy

2026年7月6日、AMD Ryzen AI Max+ 395搭載EVO-X3が発売されました。GMKtec社ハイエンドミニAI PC EVO-X2（2025/4/15発売）の縦長・薄型進化版です。

新EVO-X3対旧EVO-X2

新EVO-X3対旧EVO-X2スペック差で目立つのは、上図からOCuLink追加、USB4x1削除、SDカードスロット削除、LEDライト削除、しかし、フルメタル化した筐体容量は2.7Lと新旧同一である点です。

2.7Lの内訳は、353 × 186 × 41 mm（スタンド除く）と縦長・薄型化し、2.3kgで縦置き設置です。よりAI開発向きに進化したようで、その進化内容は次章で分析します。

EVO-X3を2TB SSDで比べると、EVO-X2より$300（約49,000円）価格上昇。先行発売特価で576,576円です。

EVO-X3進化分析

EVO-X3の進化内容を分析します。

縦長・薄型による設置デスク面積削減

EVO-X3もEVO-X2と同じ筐体容積は2.7Lです。縦長筐体にすると薄型になり、デスク上の設置面積は小さくなります。193 × 185.8 × 77 mmのEVO-X2より省スペース性に優れます。

フルメタル筐体による放熱効率化

筐体底面や側面から入った冷たい空気は、内部デバイスを冷やし背面上方・下方の排熱口からファンにより強制排出されます。薄型化により、発熱デバイスと外気の物理距離が近くなり、フルメタル化による筐体自身のヒートシンク効果も期待できます。

OCuLinkによるAI処理能力追加

外付けGPUの増設を容易にするOCuLinkにより、より高いAI処理能力の追加要求に対応できます。

つまり、ローカルLLMなどの高負荷AI処理でも熱ダレせず長時間・安定動作し、更なるAI能力もOCuLinkで加えられるAI開発向きに正常進化したのがEVO-X3と言えます。

Summary：縦長・薄型EVO-X3発売

縦長・薄型に進化したEVO-X3を旧EVO-X2スペックと比較しその進化内容を分析しました。同じ高性能なAMD Ryzen AI Max+ 395搭載ミニAI PCですが、筐体の縦長・薄型化により省スペース性は増し、高負荷AI処理でも長時間安定動作、更なるAI能力追加可能なOCuLinkなどAI開発向きに進化したEVO-X3が判りました。

Afterword：縦長がミニAI PCトレンド

省スペースが売りですが熱的に厳しいミニAI PCは、縦長が最近の筐体トレンドです。発熱デバイスを重なりが無いよう配置し、ヒートパイプや外気で直接デバイスを冷やし、放熱も効率的な縦長が適すからでしょう。

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AIの隠れ主役はDRAM：「3つの壁」と新技術

2026年7月3日 WithHappy

AI PCの要は、CPU/GPU/NPUなのでその性能を示すTOPS値が注目されます。しかし、AI時代の隠れ主役はDRAM（Dynamic Random Access Memory）が解る2記事を紹介、簡単にまとめました。

AI時代の隠れ主役はDRAMが解る2記事

DRAMの歴史から最先端、そして未来へ、2026/06/15、マイナビニュース
AI学習モデルでメモリが重要な理由、2026/07/01、マイナビニュース

記事1は、DRAMの変遷とAI時代におけるDRAMの役割について記述しています。記事2は、AI処理の隠れ主役DRAMの3つの壁：容量、速度、帯域と、壁打開の新技術について詳しく説明しています。

著者の白竹茂氏は、メモリ分野の長い開発経験を持つMicron社DRAM部門責任者の方ですので、記事は読み応えがあります。そこで、DRAMの3つの壁と打開新技術について次章から簡単にまとめます。

AIモデル肥大化と3つのDRAMメモリ壁

生成AIの進化は、人間の脳を模倣した「パラメータ」の数に依存します。このパラメータ数は数千億から数兆に達し、モデル自体が数百ギガバイトの巨大なデータ塊となります。

この巨大モデルを瞬時に展開し、プロセッサ（CPU/GPU/NPU）が超高速アクセスできなければ、AIは「思考」を始めることすらできません。ここで直面するのが、DRAMの「容量」、「速度」、「帯域」という3つの物理的メモリの壁です。

容量の壁：AI知識量を決定するワーキングメモリの広さ

AIモデルのパラメータ数が増加するとモデルを単一メモリに収めることが困難になってきます。

例えば、一度に学習するデータ量「バッチサイズ」を大きくすれば、並列処理の効率は上がりますが、その分だけ広大なメモリ容量が必要になります。メモリの容量不足は、モデルを複数メモリに分割配置するなどの高度で複雑な対策を強いることになります。

これらパラメータ調整が、AIの学習プロセスでは絶大な影響を与えます。「広大なワーキングメモリ（=作業机）」があれば、調整が上手くでき最適なAI学習が可能です。

速度の壁：プロセサ空き時間をゼロにする

プロセサが計算を行う際、上記DRAMの「作業机」からデータを取り出し、書き戻す作業を絶えず繰り返します。このDRAMアクセスの遅延（レイテンシ）が大きいと、超高速なプロセサであってもデータ待ちによる「空き時間」が生じ、処理能力が著しく低下してしまいます。

帯域の壁：AIシステム性能を決めるデータ転送太さ

たとえプロセッサの計算能力が無限であっても、メモリからデータを供給する「通り道」が狭ければ、深刻な渋滞が発生します。これが帯域の壁です。

特に複数プロセサでモデルパラメータをどう修正すべきかという方向性（勾配情報）を同期する際、このプロセサとメモリ間の帯域不足は、AIシステム全体性能の決定要因となります。

DRAMメモリ壁の打開策

DRAM開発現場では、これらのメモリの壁を「ソフトウェアの工夫」で乗り越える試みが続いています。例えば、メモリ不足（Out Of Memory）でエラーが出る場合は「勾配累積（Gradient Accumulation）」という手法を使います。これは、小さなバッチで計算した結果をメモリ上で足し合わせることで、少ないメモリ容量のまま、実質的に大きなバッチサイズで学習したのと同じ効果を得るテクニックです。

一方、このメモリの壁を「ハードウェア側から打ち破る新技術」：切り札として期待されているのが、HBM（High Bandwidth Memory）とCXL（Compute Express Link）です。

HBM: DRAMを3次元的に積層し、プロセッサのすぐ隣に配置することで物理的な距離を短縮。最新のHBM4では2TB/sという驚異的なデータ転送を実現しています。
CXL: CPUやGPUがそれぞれのメモリ空間を共有できるようにする新規格です（ユニファイドメモリアーキテクチャ）。これにより、個別のデバイスに縛られない柔軟な「容量の壁」の突破が可能になります。

Summary：AIの隠れ主役はDRAM：「3つの壁」と新技術

AI時代の隠れ主役DRAM記事を紹介し、AI進化の運命を握る「3つの壁」とこれらを打開する「ハードウェア新技術」を示したのが最初の図です。

DRAMは単なるプロセサの一時記憶装置ではなく、AI思考速度と深さがDRAM性能に直結し、膨大なAIデータをプロセサへ供給する「隠れた主役」です。DRAM性能を理解し、パラメータバランス最適化が、次世代AI開発の成否を分ける鍵となる、とメモリ大手Micronの白竹茂氏は解説しています。

Afterword：高性能DRAMは引っ張りだこ

メモリ価格高騰の背景は、AIシステムの総合性能を決めるのが容量、速度、帯域の壁を破った高性能DRAMメモリだからです。現在クラウド側は、メモリ高性能化を急速に進めています。エッジ側メモリ価格が落ち着くまでは、暫く時間が必要でしょう。

EVO-T2S対EVO-X2比較

2026年6月26日 WithHappy

Intel最新Core Ultraシリーズ3搭載ミニAI PCの「EVO-T2S」詳細レビュー記事に、AMD Ryzen AI Max+ 395搭載機とのベンチマークがあります。記事を元に、ミニAI PCとして33万円を投資するならCore Ultraシリーズ3のEVO-T2SかRyzen AI Max+ 395のEVO-X2どちらが適すか比較・評価しました。

Core Ultraシリーズ3とは

Core Ultraシリーズ3は、Intelが2026年1月に発表した最先端「Intel 18A」プロセス採用の最新プロセサです。シリーズ2よりもAI処理能力と電力効率を高め、トータル180TOPS能力を価格重視のメインストリームプロセサへも展開します。本稿のEVO-T2Sは、Core Ultra X7 358H搭載マシンです。

Intel Core Ultraシリーズ3ラインナップ（出典：Intel-CES2026-Core-Ultra-Series-3-Press-Deck.pdf）

EVO-T2Sレビュー記事概要

EVO-T2Sは、Core Ultra X7 358Hと64GB LPDDR5X 8533MT/s、PCIe 4.0 1TB SSD搭載で本体重量950g、セール価格32万3,999円です。2.5G/10GのLANポート2本、OCuLinkが特徴のインタフェースです。

記事中盤からEVO-T2SとRyzen AI Max+ 395搭載MS-S1 MAXのベンチマークが比較されています。

各種ベンチマーク結果から、16コア/16シングルスレッドのCore Ultra X7 358H対16コア/32マルチスレッドのRyzen AI Max+ 395、内蔵GPUのIntel ArcとRadeon 8060S、メモリバンド幅などIntelとAMDのローカルAIプロセサ性能差が明確に表れています。

つまり、Core Ultraシリーズ3は、シリーズ2より高性能・効率化しましたが、AI処理能力ではRyzen AI Max+ 395に及ばないことが判ります。

記事後半は、EVO-T2Sに中規模LLM（64GBオンボード用で大規模LLMではない点に注意）利用の専用ソフトが付属しているため、マシン購入後直ぐにローカルAI PC活用が可能なことも判ります。

対抗機Ryzen AI Max+ 395搭載EVO-X2選定理由

Ryzen AI Max+ 395搭載ミニAI PCは、記事掲載のMS-S1 MAX 以外にも多くの製品があります。これらの中でEVO-T2S対抗機として、同じGMKtec社のEVO-X2を選びました。64GB/1TB SSDと製品仕様が同じで価格も32万4,990円と非常に近いからです。

AMD AI CPU	Cores / Threads	Boost2 / Base Frequency	Cache	Graphics Model	TDP	NPU TOPS
Ryzen AI Max+ 395	16C/32T	Up to 5.1 / 3.0 GHz	80MB	Radeon 8060S	45-120W	50

Summary：EVO-T2S対EVO-X2比較

同額33万円のEVO-T2SとEVO-X2の比較評価をまとめます。

製品（APU）	EVO-T2S (Intel Core Ultra X7 358H)	EVO-X2 (AMD Ryzen AI max+ 395)
CPU動作	16コア/16スレッド	16コア/32スレッド
メモリ容量	64GB（オンボード）	64GB（オンボード）
メモリ仕様	LPDDR5X-8533MT/s	LPDDR5X-8000MHz
メモリ帯域	128bit（一般的）	NPU/GPUユニファイドメモリ（AMD Strix Halo）
APU総合TOPS	180 TOPS	126 TOPS
消費電力	最大54W	最大120W
AI PC導入	対応ソフトプリインスト済み（GMKtec Claw, herdsman）	ローカルAIユーザ構築必須
価格 (64GB版)	323,999円 (セール時)	324,990円（アマゾン）

ローカルAI PCのLLM処理は、CPU/GPU/NPU動作ボトルネックを生まないメモリ帯域が最重要です。

Intel Core Ultraシリーズ3のCore Ultra X7 358Hは、上表に示すAMD Ryzen AI Max+ 395よりも一部で優れた仕様があるものの、様々なAIアシスタント開発を試すAIエンジニアには、Strix Halo採用でメモリ帯域の広いEVO-X2が適すと思います。

一方、一般ユーザやビジネスマンには、EVO-X2よりも低消費電力でLLM環境構築が付属ソフトウェアで容易、ローカルAI PC動作を直ぐに試せるEVO-T2Sが適します。

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