【GPU比較】画像生成・動画生成・文書生成｜生成AI向けグラボの選び方

自社のPCやサーバー（ローカル環境）で生成AIを動かす際、その性能を決定づける最も重要なハードウェアが「グラフィックボード（GPU）」です。
適切なグラフィックボードを選ばなければ、AIプロジェクトは頓挫しかねません。

本記事では、「画像生成」「動画生成」「文章生成・分析」という3つの主要な用途別に、最適なグラフィックボードを選ぶための具体的なスペックの目安と、2025年秋時点でおすすめのモデルを分かりやすく解説します。

なぜ生成AIには高性能なグラフィックボード（GPU）が必須なのか？

生成AIの導入を検討する際、多くの人が「なぜCPUではなく、高価なグラフィックボードが必要なのか？」という疑問に突き当たります。その理由は、AIの計算方法に特有の性質と、GPUが持つ圧倒的な「並列処理」能力にあります。

CPUとの違い：「並列処理」の圧倒的な能力

CPUとGPUの役割を料理人に例えてみましょう。

• CPU: 複雑な調理工程を一人でこなせる「マスターシェフ」。一つ一つの作業は高度ですが、同時に多くのことはできません。
• GPU: 野菜の皮むきのような単純作業を、何千人もの体制で一斉に行う「見習いシェフ軍団」。

生成AIが行う計算は、この「単純作業を大量にこなす」という性質を持っています。GPUに搭載されている数千個の計算ユニット（コア）が、AIの膨大な計算を一斉に処理（並列処理）するため、CPUとは比較にならないほどの速度でAIを動作させることができるのです。

AI計算の心臓部「CUDAコア」と「Tensorコア」

特に、NVIDIA製のグラフィックボードには、「CUDAコア」や「Tensorコア」と呼ばれる、AI計算に特化したコアが搭載されています。これらがAIの計算処理をさらに加速させるため、現在、ローカル環境での生成AI利用においては、NVIDIA製のGPUが事実上の標準となっています。

生成AI向けグラフィックボード選びで最も重要な指標：「VRAM容量」

グラフィックボードの性能指標は様々ですが、生成AIの用途において、最も重要視すべきは「VRAM（ビデオメモリ）の容量」です。このVRAM容量が、利用できる生成AIの規模と性能を直接決定します。

VRAMとは？ AIモデルを置く「作業台」

VRAMを、AIが作業するための「作業台（ワークベンチ）」の広さだと考えてください。大規模で賢いAIモデルほど、多くのデータを記憶する必要があるため、より広い作業台（=大容量のVRAM）を必要とします。作業台が狭いと、そもそもAIモデルを置くことすらできず、AIを動かすことができません。

VRAM容量が不足するとどうなるか

VRAM容量が不足すると、以下のような問題が発生します。

• モデルが動作しない: 大規模な言語モデル（LLM）や高画質な画像生成モデルは、起動すらできません。
• 処理速度が極端に低下する: VRAMに収まりきらないデータをPCのメインメモリとやり取りするため、処理速度が著しく低下します。
• 生成できるサイズや品質が制限される: 生成できる画像の解像度や、一度に扱える文章の長さに厳しい制約がかかります。

VRAM容量	可能なことの目安	主な用途
8GB	最低ライン。小規模な画像生成、設定を工夫すれば動画生成も可能。	個人の趣味、小規模なテスト
12GB	入門レベル。標準的な画像生成や、小規模なLLMの動作が可能に。	SNS用の画像作成、テキスト生成の試用
16GB	本格利用レベル。高画質な画像生成、中規模LLMの快適な動作。	マーケティング素材作成、社内チャットボット開発
24GB以上	プロ・開発レベル。大規模LLMの運用、AIモデルのファインチューニング（追加学習）。	自社専用AIの開発、研究開発

 

【用途別】おすすめGPUとVRAM容量の目安

それでは、主要な3つの用途別に、必要なVRAM容量の目安と、それに応じたおすすめのGPUモデルを見ていきましょう。

1. 用途：画像生成（Stable Diffusionなど）がメインの場合

広告素材の作成やデザインのアイデア出しなど、ビジネスでの活用が最も進んでいるのが画像生成です。

• VRAM容量の目安:
  • 12GB以上（推奨）: 標準的な解像度での画像生成や、複数の追加学習モデル（LoRA）を快適に利用できるレベル。ビジネス利用のスタートラインです。
  • 16GB以上（快適）: 高解像度の画像を生成したり、より複雑な設定（ControlNetなど）を駆使したりする場合に推奨されます。
• おすすめGPUモデル例:
  • 入門〜本格利用: NVIDIA GeForce RTX 4070 SUPER (12GB)
  • プロフェッショナル利用: NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER (16GB)

関連記事：【生成AI】Stable Diffusionとは？ビジネス活用の基本を解説

2. 用途：動画生成（FramePackなど）がメインの場合

動画生成は、連続した画像を生成するため、最もVRAMを消費する用途の一つです。SNS用のショート動画制作などをローカルで行う場合に必要となります。

• VRAM容量の目安:
  • 16GB以上（推奨）: 比較的短尺・低解像度の動画を生成するための現実的なライン。
  • 24GB以上（快適）: 長尺の動画や、高解像度の動画を安定して生成するために、ほぼ必須となります。
• おすすめGPUモデル例:
  • 本格利用: NVIDIA GeForce RTX 4090 (24GB)

関連記事：【ローカル動画生成AI】FramePackで始める安全な動画作成

3. 用途：文章生成・分析（LLM活用）がメインの場合

社内文書の要約・分析や、セキュリティを確保したチャットボットの開発など、テキストを扱う生成AI（LLM）のローカル実行も重要な用途です。必要なVRAMは、動かすモデルのパラメータサイズに大きく依存します。

• VRAM容量の目安:
  • 12GB以上: 7B〜13B（70億〜130億）パラメータ程度の比較的小規模なモデルを動かす際の目安。
  • 24GB以上: 70B（700億）クラスの大規模モデルを、量子化などの工夫をしながら動かすために推奨されます。
  • 48GB以上: 大規模モデルを本格的にファインチューニング（追加学習）する場合に視野に入ります。
• おすすめGPUモデル例:
  • 本格利用（推論）: NVIDIA GeForce RTX 4090 (24GB)
  • 開発・研究（ファインチューニング）: NVIDIA RTX 6000 Ada世代 (48GB)

用途別おすすめGPU（グラフィックボード）サマリー

これまでの内容を、用途別に一覧表にまとめました。自社の主な利用目的と照らし合わせて、最適なGPU選びの参考にしてください。

主な用途	VRAM容量の目安	おすすめGPUモデル例	こんな企業・部門におすすめ
画像生成	12GB〜16GB	RTX 4070 SUPER / RTX 4080 SUPER	マーケティング部門、デザイン部門、広報部門
動画生成	16GB〜24GB	RTX 4090	SNS運用チーム、コンテンツ制作会社
文章生成・分析	12GB〜48GB	RTX 4090 / RTX 6000 Ada世代	DX推進部門、研究開発部門、情報システム部門

 

まとめ：生成AIへの投資は「用途に合った」グラフィックボードへの投資

本記事では、ローカル環境で生成AIを活用する上で、心臓部となるグラフィックボード（GPU）を、「画像生成」「動画生成」「文章生成・分析」という用途別に解説しました。

どの用途であっても高性能なGPUが求められる点は共通ですが、特にVRAM容量は、あなたの会社が実現したいことのレベルを直接決定づづけます。

まずは自社の主な利用目的を明確にし、本記事のVRAM目安を参考に、最適なグラフィックボードに戦略的に投資すること。それが、ローカルでの生成AI活用を成功させるための、最も重要な第一歩となるでしょう。

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