2024年11月のブラックフライデーセールで購入した、少し前の構成です。
最新ではないものの、開発・ローカルAI実験の両立という観点では、いまでも満足度の高い環境なので紹介します。

主な用途

• 日常作業
• ローカルAI実験
• 重すぎないゲーム

買い替えた理由

前のGPUは GTX 760 で、CUDAが満足に動かずAI開発が難しかった。
ローカルでAIを試せる環境を作るために、今回の構成へ買い替えた。

構成

合計: ¥162,915(税込み)

※ すべてネット通販で購入。

なぜこの構成か

Ryzen 5 7600

コスパが良く、シングル性能が高い。
開発中の体感（エディタ操作、ビルド、普段使い）を重視して採用。

RTX 4070 Super

AI用途を見据えてVRAM容量を優先。
ローカルで触るにはGPU性能とVRAMが効くので、ここに予算を寄せた。

メモリ32GB

開発用途では16GBだと不足しやすい。
Docker・IDE・ブラウザ・DB同時利用を考えて32GBを選択。
当時価格が安かったのも後押し。

Ubuntu運用

OSはUbuntuなので無料。
OS分のコストを、GPUやメモリなど実効性能に回した。

ケースとサイズ感（microATXにした理由）

前のPCはATXで、設置時にさすがに邪魔だった。
今回はmicroATXで作成して省スペース化。

ケース（CX200 RGB elite）は前評判どおり少しクセがあり、組み立てやすさは高くない。
内部の余裕も少なめで配線はやや窮屈。
ただし組み立て後の見栄えは良く、最終的な満足度は高い。

Wi-Fi増設時の注意

M.2 Wi-Fiを後付けする場合、
マザーボードから伸ばすアンテナ線と背面スロット側までの距離が長く、かなりきつきつ。
ケース内スペースが限られるので、取り回しは先に確認した方がよい。

電源と見た目の割り切り

電源は「動けばよい」方針で、コスト優先。
高いプラグイン（フルモジュラー）電源は見送った。

ケースが白なので本当はGPUも白で揃えたかったが、
色のためだけに数万円上がるのは割に合わないと判断して断念。
見た目より性能単価を優先した。

ストレージ方針

HDDとSSDは既存資産を使い回し。
追加購入したのはOS用のM.2のみ。
必要十分な速度を確保しつつ、総額を抑えられた。

まとめ

この構成は「使うところにだけ金をかける」方針で組んだ1台。

• CPUはコスパ重視
• GPUはAI用途重視
• メモリは実用容量を確保
• OS無料・既存ストレージ流用で節約

結果として、開発もAIも現実的に回せる、満足度の高い17万円クラスのPCになった。