RTX 3060Tiに合うパーツを見繕って、自作PCのパーツ構成案を考えてください。もし構成を考えるための追加情報が必要なら、その都度私に言ってください。
- 用途: 深層学習アプリケーションの開発、生成AI・イラストAIのローカル運用、軽いゲームプレイが主目的です。3DCGレンダリングにも使うかもしれませんが、私はまだ3DCG初心者なので、プロフェッショナルなレンダリング用途に最適化する必要はありません。WindowsとLinuxを入れて、デュアルブート運用したいです。
- 予算: できれば10万円以内、オーバーしたとしても13万円程度に収めてください。これは必須です。3060Tiはすでに所有していますので、この予算はグラフィックボード以外のパーツに全て使って構いません。モニターやキーボードもすでに所有しています。
- CPU: Intel, AMDにこだわりはありません。
- その他: 自室の机の下に置く予定なので、コンパクトなケースのほうが良いです。しかし、後からパーツを換装・追加できるようにもしておきたいので、小さすぎるケースではいけません。RGBにはこだわりはありません。
ありがとうございます！具体的な構成を考えるために、いくつか追加でお聞きしたい点があります。
- CPU: 予算内でできるだけ高性能なものを選びますが、マルチスレッド性能が高いものを重視しますか？（例：Ryzen 7 / Intel Core i7クラス） それとも、バランスを取りつつコスパ重視の選択にしますか？
- メモリ: AI系の処理にはメモリが多いほうが有利ですが、最低でも何GBを希望しますか？（例：16GB、32GB）
- ストレージ: OSデュアルブート運用のため、SSDは最低でも2台（または大容量NVMe SSDをパーティション分割）したほうが良いですが、希望のストレージ容量や種類はありますか？（例：1TB NVMe SSD + 500GB SATA SSDなど）
- 電源ユニット: RTX 3060Tiの推奨電源は650W以上ですが、静音性や80 PLUS認証のこだわりはありますか？
- ケース: コンパクトながらもパーツの換装・拡張性を確保できるものを選びますが、MicroATXとMini-ITXのどちらを希望しますか？（Mini-ITXはより小型ですが、拡張性が制限されることが多いです）
これらの点を教えていただければ、最適な構成を提案できます！
- CPUについては正直詳しくないのでよく分からないですが、マルチスレッド性能が高いCPUがいい気がします。
- メモリは絶対に32GB以上にしてください。
- ストレージは全てSSDがいいです。大容量データ保管用のNASが既にあります。
- 電源は必ず高品質なものにしてください。高品質な上で、可能なら静音なものがいいです。
- MicroATXの方が無難だと聞きますが、そうなんですか？
ありがとうございます！
それでは、以下の条件を満たす自作PCのパーツ構成を考えます。
- 用途: 深層学習アプリ開発、生成AI・イラストAIのローカル運用、軽いゲーム、3DCGレンダリング（初心者向け）
- 予算: 10万円以内（最大13万円まで）
- CPU: マルチスレッド性能を重視
- メモリ: 32GB以上
- ストレージ: すべてSSD
- 電源: 高品質かつ可能なら静音性重視
- ケース: MicroATX（コンパクトながら拡張性も確保）
構成が決まり次第、詳細をお伝えしますので、少々お待ちください！
構成例:
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CPU: AMD Ryzen 7 5700X（8コア/16スレッド, 約¥27,000） – 現行最新世代より価格性能比に優れる前世代ハイエンドCPUで、マルチスレッド性能が高く深層学習の開発や3DCGレンダリングも快適です (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。GPU処理の補助やデータ準備でボトルネックになりにくく、ビルド時間短縮にも寄与します。（※予算に余裕があれば12コア24スレッドの Ryzen 9 5900X への変更も検討可。約＋¥15,000でさらにマルチ性能向上）
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CPUクーラー: サイズ 虎徹 MkIII (空冷, 約¥4,000) – 5700Xにはクーラー非付属のため追加。ヒートパイプ搭載のサイドフロー型で冷却性能が高く、静音性にも優れます (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。65W級のCPUなら十分冷やせてファン音も静かなので、長時間のAI学習やレンダリング作業でも安定動作します。
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マザーボード: ASRock B550M Pro4 (MicroATX, 約¥15,000) – AMD AM4対応のコストパフォーマンスに優れたMicroATXマザーです。メモリスロット4基搭載＆M.2スロットにはヒートシンク付属と拡張性も確保されています (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。USBポートやSATA端子も豊富で、将来的なメモリ増設（最大128GBまで）やストレージ追加にも対応できます。
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メモリ: DDR4-3200 16GB×2 （計32GB, 約¥12,000） – 深層学習や生成AIでは大きなデータを扱うためメモリは最低32GBを推奨 (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。32GBあれば多くのモデルで十分ですが、更に余裕が欲しければ後から64GBへの増設も可能です（マザーボードの4スロットで増設容易）。高速な3200MT/s以上のDual Channel動作でGPUへのデータ供給もスムーズにします。
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ストレージ: NVMe対応 M.2 SSD 1TB×2台（各約¥8,000〜¥12,000） – Windows用とLinux用にそれぞれ独立したSSDを用意し、デュアルブートを構成します。いずれも高速なNVMe SSDとすることでOS起動やデータ読み書きを高速化します。容量は少なくとも1TBは確保しておくのが望ましく、大容量のAIモデルやデータも安心です (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。例えば価格重視なら キオクシア EXCERIA G2 1TB (PCIe3.0) をLinux用に、速度重視なら WD Black SN770 1TB (PCIe4.0) をWindows用に選ぶと良いでしょう (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ) (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。SSDのみの構成にすることで読み書きのボトルネックを減らし、デュアルブート環境でも双方のOSが快適に動作します。
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電源ユニット: 750W級 80PLUS Gold認証電源（約¥11,000） – 高品質なゴールド認証の電源を選びます。例えば 玄人志向 KRPW-GA750W/90+ (750W) ならフルプラグイン対応で配線が整理しやすく、低負荷時にファンが停止するセミファンレス機能付きで静音性も優秀です (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)。RTX 3060 Ti搭載PCの消費電力には550W程度が目安ですが (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)、余裕を見て750Wにしておくことで将来的なGPU交換や高負荷連続運用でも安定します。品質の高い電源は全体の安定動作と長寿命化にも繋がるため、予算内でできるだけ良い物を選ぶと安心です。
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(Versa H17 | Thermaltake ミニタワー型PCケース | 株式会社アスク) ケース: Thermaltake Versa H17 (MicroATX対応ミニタワー, 約¥4,000) – コンパクトながらMicroATXマザーボードと大型GPUの搭載に対応したコストパフォーマンスに優れるケースです (Versa H17 | Thermaltake ミニタワー型PCケース | 株式会社アスク)。幅約20cm・高さ約38cm程度のミニタワー筐体で机の下にも収まりやすく、内部レイアウトはシンプルで組み立てやすい設計です。最大350mmクラスのグラフィックボードや高さ155mmまでのCPUクーラーに対応し、2.5インチSSDと3.5インチHDDを各2基まで搭載可能と拡張性も確保されています (Versa H17)。フロントはシンプルな無地パネルで静音性も良好（通気口は側面から確保）なので、派手な光り物は不要という用途にもマッチします。価格帯も安価で予算を圧迫しないため、初心者が最初の一台に選ぶケースとして十分おすすめできます。
→予算：約10～11万円前後（構成合計）で収まり、条件の「最大13万円」以内に納まります。この構成でRTX 3060 Ti以外の必要パーツは揃い、Windows/Linuxデュアルブートの要件も満たしています。それぞれのパーツは目的（AI開発、軽ゲーム、レンダリング）に対して過不足ないバランスとなっており、将来的な拡張や性能向上にも対応できる最適構成です。各パーツとも信頼性の高いメーカー製を選んでいるため、安定した開発・実行環境を長期間維持できるでしょう。
参考資料: パーツ選定の理由や目安価格については、自作PC構成の解説記事 (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ) (機械学習・深層学習におすすめの自作PC構成 | パソコンニキ)やメーカー公称スペック (Versa H17)を参照しました。