麻雀天鳳NAGA AI PC｜天鳳+NAGA+雀魂

麻雀 AI PC を構築する意義と最新環境の重要性

2026 年現在、麻雀競技における AI ツールの活用は、プロフェッショナルな学習ツールとして一般的になっています。特に天鳳や雀魂といった主要オンライン対戦プラットフォームでは、NAGA や Suphx などの強豪 AI と対局する機会が増加しており、これらを活用した牌譜解析や平均打点計算の自動化が、実力向上への近道となっています。しかしながら、これらの高機能な AI ツールを快適に動作させるためには、単なるゲームプレイ用 PC のスペックでは不十分なケースが多く見受けられます。特に NAGA などのローカル実行可能な AI モデルは、GPU の計算性能と VRAM（ビデオメモリ）の容量に多大なリソースを要求するため、適切なハードウェア選定が不可欠です。

本記事では、2026 年時点での最新情報を基に、麻雀 AI ツールを快適に運用するための PC 構成を徹底解説します。初心者から中級者までを対象としており、専門用語については初出時に簡潔な説明を加えることで、誰でも理解しやすい内容へと仕上げます。推奨構成としては、Intel Core i7-14700、メモリ 32GB、そして NVIDIA GeForce RTX 4070 を中心に据えたバランス型構築を提案しますが、予算や用途に応じて他の選択肢も併記します。

また、PC の自作においては、単にパーツを組み合わせるだけでなく、各コンポーネントが AI 推論処理においてどのように機能するかを理解しておく必要があります。例えば、CPU のコア数が多いほどマルチタスク時の切り替えがスムーズになりますが、AI 計算そのものは GPU に依存します。このような知識を持つことで、後々のアップグレードやトラブルシューティングも容易になります。2026 年の技術動向を踏まえ、この PC が未来の AI モデル進化にも耐えられるよう、拡張性と冷却性能を重視した設計思想を取り入れています。本ガイドが、あなたにとって最適な麻雀 AI PC 構築の一助となることを願っています。

麻雀 AI ツール利用におけるハードウェア要件の背景

麻雀 AI ツールの利用において、なぜ一般的なゲーミング PC の構成では物足りないのかという点について理解を深める必要があります。現在主流となっている NAGA や Suphx といった強豪 AI モデルは、ニューラルネットワークを活用しており、対局中の盤面情報を即座に解析し、最適な打点を予測する計算を行います。この計算プロセスは、数学的な行列演算が大量に行われるため、GPU の CUDA コアや Tensor Core と呼ばれる特化回路の性能に強く依存しています。2025 年以降、AI モデルの複雑さはさらに増しており、以前であれば十分だった VRAM 容量でも、最新の解析ツールでは不足してしまうケースが発生します。

例えば、牌譜解析を行う際、過去数千手分のデータをメモリ上に展開して統計処理を行う必要があります。この過程で使用するライブラリやツールのバージョンによっては、メモリの読み書き速度がボトルネックとなる可能性があります。また、NAGA のようなローカル AI を動作させる場合、モデルファイル自体のサイズが大きく、ロード時にストレージの転送速度が問われます。従来の SSD でも十分ですが、最新の Gen5 NVMe SSD を採用することで、数秒単位の待ち時間を短縮し、対局や解析のテンポを損ないません。これは、競技麻雀において「思考時間」を節約し、効率よく学習するための重要な要素です。

さらに考慮すべきは、長時間の連続使用による熱暴走のリスクです。AI の推論処理は CPU や GPU に負荷をかけ続けるため、特に夏季や冷却環境が悪い場合、スロットリング（性能低下）が発生する可能性があります。これは、解析結果の精度に直接影響を与えたり、最悪の場合ソフトウェアがクラッシュしたりする原因となります。したがって、PC 構築においては、単なるスペックの羅列ではなく、 sustained load（持続負荷）に対する安定性を重視した構成が必要です。以下では、具体的なパーツ選定を通じて、この安定性をどう確保するかを詳細に解説していきます。

CPU 選定の核心：Core i7-14700 と AI 処理の相性

CPU（Central Processing Unit）は PC の頭脳であり、麻雀 AI ツールにおいては、AI モデルへのデータ転送や、ゲームクライアントとの通信処理、そして背景プロセスの管理を担います。2026 年時点での推奨構成として、Intel Core i7-14700 を提案します。このプロセッサは、パブリックコアとイーソコアが混在するハイブリッドアーキテクチャを採用しており、AI の推論処理などの重いタスクを高性能コアに割り振ることで、効率的な動作を実現しています。特に 2025 年のアップデートにより、マルチスレッド処理の最適化が進んでおり、複数の AI ツールを同時に起動する際でも、システム全体の遅延を抑えることができます。

Core i7-14700 の具体的なスペックとして、最大 60GHz の動作クロックと、20 コア（8 パブリックコア＋12 イーソコア）、28 スレッドを備えています。これは、NAGA の解析処理を行う際に必要な計算能力を十分に満たすだけでなく、同時に麻雀対戦のクライアントソフトウェアや、Discord などのコミュニケーションツール、ブラウザでの情報検索など、多様なタスクを並行して実行することを可能にします。例えば、牌譜解析を行いつつ、同じくオンラインで対戦している場合、CPU のリソースが不足すると、AI が打点を提示するまでに数秒の遅延が生じることがあります。i7-14700 のような高性能 CPU を採用することで、この待ち時間を最小限に抑えることが可能です。

ただし、CPU 選定においては、消費電力と発熱にも注意を払う必要があります。Core i7-14700 の TDP（熱設計電力）は約 65W ですが、実際の負荷時では最大で 253W に達することもあります。これは、特に AI モデルの初期ロードや大規模な牌譜検索時に発生するピーク負荷によるものです。したがって、CPU クーラーやマザーボードの VRM（電圧制御モジュール）も十分に耐えうる性能を持つ必要があります。AMD の Ryzen 7000 シリーズ、特に 9800X3D などの最新モデルも考慮対象となりますが、2026 年現在では Core i7-14700 がバランスと価格の点で最も安定した選択となっています。以下の表に、主要な CPU の比較情報をまとめました。

この表からも分かるように、Core i7-14700 はコア数とスレッド数のバランスが非常に良く、AI 処理の並列性とゲーム処理のスループットの両方を満たすことができます。特に、NAGA のような AI ツールは Python などのスクリプト環境で動作することが多く、マルチスレッド対応ライブラリを活用できるため、多くのコアを持つ CPU が有利に働きます。また、2026 年の最新 OS である Windows 11 24H2 では、ハイブリッドアーキテクチャのスケジューリングがさらに改善されており、i7-14700 の性能を最大限引き出すことができます。

GPU 選定における VRAM と CUDA コアの重要性

GPU（Graphics Processing Unit）は、麻雀 AI PC 構築において最も重要なコンポーネントの一つです。なぜなら、AI モデルの推論処理、つまり「どの牌が打たれるべきか」を計算する大部分の負荷を GPU が負担しているからです。2026 年時点での推奨構成として NVIDIA GeForce RTX 4070 を提案します。このグラフィックボードは、12GB の GDDR6X メモリを搭載しており、多くの麻雀 AI モデルをローカル環境で動作させるのに十分な容量を持っています。VRAM（ビデオメモリ）が不足すると、処理すべきデータがメインメモリに切り替えられ、速度が劇的に低下するため、12GB という容量は現在の標準として妥当です。

RTX 4070 の性能において注目すべき点は、第 3 世代 Tensor Core と DLSS 3.5 のサポートです。Tensor Core は AI 計算のために設計された演算ユニットであり、行列乗算などの処理を従来のコアよりも高速に行います。NAGA や Suphx などの AI モデルは深層学習に基づいているため、この Tensor Core がなければ推論速度が数倍に低下する可能性があります。また、CUDA コアの数も重要で、RTX 4070 は 5888 個の CUDA コアを搭載しています。これは、単一のスレッドではなく並列処理を処理できる能力を示しており、複雑な牌歴データや確率計算を同時に行う際に威力を発揮します。

GPU を選ぶ際、価格性能比だけでなく、将来性も考慮する必要があります。2025 年以降、AI モデルはより高精度化し、モデルファイルのサイズが増大しています。例えば、NAGA の最新バージョンでは、16GB の VRAM が推奨されるケースも出てきています。RTX 4070 は 12GB ですため、現時点では十分ですが、将来的に AI ツールが更新された際に VRAM の不足を感じる可能性があります。その場合のアップグレードパスとして、PCIe スロットの空きや電源容量を考慮しておく必要があります。また、AMD Radeon の RTX 5000 シリーズ（仮称）も市場に出ていますが、現在までの AI ソフトウェアの最適化は NVIDIA の CUDA プラットフォームに集中しているため、互換性の点で NVIDIA を選ぶのが安全です。

以下の表は、RTX 4070 とその周辺モデルの性能比較を示しています。これにより、なぜ RTX 4070 が麻雀 AI PC に適しているかが数字で確認できます。

この比較から、RTX 4070 は VRAM の容量と価格のバランスが非常に優れていることが分かります。RTX 4060 Ti は安価ですが、8GB の VRAM では最新 AI モデルを動作させる際に頻繁にスワップが発生し、解析速度が低下します。一方、RTX 4070 Ti や RTX 4090 は性能が高いものの、価格と消費電力の面でコストパフォーマンスが低下します。麻雀 AI をメイン用途として使用する PC では、RTX 4070 が最もバランスの取れた選択となるでしょう。また、2026 年の最新情報として、NVIDIA の DLSS 技術は AI 推論支援にも応用され始めており、これにより GPU の負荷を下げつつ性能を維持する効果が期待されます。

メモリ容量と速度が解析速度に与える影響

メモリ（RAM）の選定も、麻雀 AI PC の快適さを左右する重要な要素です。推奨構成では 32GB を標準としていますが、これは単なる慣習ではなく、ソフトウェアの動作要件に基づいています。NAGA や牌譜解析ツールを起動すると、OS、ゲームクライアント、そして AI モデル自体がメモリ上に展開されます。特に、過去数百手分のデータや確率分布テーブルは大量のデータを必要とします。2026 年現在では、DDR5 メモリが主流となっており、その速度と容量が解析処理に大きく影響します。

32GB の容量を持つ理由としては、AI モデルの重み付けパラメータをメモリ上に展開し、高速アクセスすることを可能にするためです。もし 16GB の場合、システムは物理メモリの不足を補うために SSD を仮想的なメモリとして使用しますが（スワップ）、これにより処理速度が著しく低下します。特に牌譜解析で数千手分のデータを検索する場合、頻繁に読み書きが行われるため、ストレージのアクセス速度がボトルネックとなり、ユーザー体験を損ねます。32GB の DDR5 メモリを採用することで、これらのデータを瞬時に展開し、即座に計算結果を得ることが可能になります。

また、メモリの速度（クロックレート）も無視できません。DDR5-6000MHz 以上のメモリが推奨されます。高周波数のメモリは、データ転送帯域幅を増加させ、CPU と GPU の間でのデータ移動をスムーズにします。特に、NAGA のような AI ツールでは、CPU がデータを準備し、GPU で計算を行うという流れが頻繁に発生します。この通信の遅延を抑えるために、高速メモリは有効です。さらに、2026 年時点ではマザーボードの BIOS 設定で XMP（または EXPO）を有効化することで、安定して高クロック動作を実現できます。以下のリストに、メモリ選定時のチェックポイントをまとめました。

• 容量: 最低 32GB を推奨。16GB では AI モデルが頻繁にスワップされるリスクあり。
• 規格: DDR5-6000MHz 以上。DDR4 は遅延が発生し、解析速度に影響する可能性大。
• タイミング: CL30 などの低レイテンシモデルを選ぶことで、データ転送の効率向上。
• デュアルチャネル: 必ず 2 枚セットで使用。1 本での動作は帯域幅が半分になり性能低下。
• 冷却: メモリヒートシンク付きモデルを選ぶことで、長時間稼働時の温度上昇を抑える。

ストレージの高速化による待ち時間短縮

ストレージ（SSD）の選定においては、速度だけでなく信頼性が求められます。麻雀 AI ツールでは、モデルファイルや牌譜データが頻繁に読み書きされます。特に、NAGA のような AI モデルは数 GB に及ぶファイルであるため、ロード時間が長いと対局中にイライラする原因となります。2026 年時点での推奨構成として、PCIe Gen4.0 または Gen5.0 の NVMe SSD を採用します。具体的には、Samsung 980 Pro や WD Black SN850X などの製品が安定した性能を提供しています。

Gen4.0 SSD は、シーケンシャル読み書き速度で最大 7,000MB/s に達するものもあります。これは、従来の SATA SSD と比べて圧倒的な速さであり、OS の起動時間だけでなく、AI モデルのロード時間を劇的に短縮します。例えば、以前は 30 秒かかっていたモデル読み込みが、Gen4.0 SSD では 5〜10 秒程度に短縮されることもあります。これにより、対局開始や牌譜解析の待ち時間が最小限となり、学習効率が高まります。また、ランダム読み書き速度（4K Random Read）も重要で、これは多数の小さなファイルを同時に処理する際の応答性を決めます。

さらに、SSD の寿命（TBW: Total Bytes Written）も考慮する必要があります。AI ツールは常時データを記録・解析するため、ディスクへの書き込み量が多くなります。したがって、TBW が十分に保証されているモデルを選ぶことが重要です。また、2026 年の最新トレンドとして、Gen5.0 SSD の価格が低下し始めており、さらに高速化の余地があります。ただし、Gen5.0 は発熱が大きいため、専用のヒートシンクやマザーボードのサポートが必要となります。現時点では、Gen4.0 SSD で十分な性能を発揮するため、コストパフォーマンスを重視して Gen4.0 を推奨します。

この表からも、SATA SSD や Gen3 は AI PC の用途には不十分であることが分かります。Gen4 NVMe を採用することで、ファイルの読み込み遅延を解消し、スムーズな牌譜解析を実現できます。特に、NAGA のモデルファイルは頻繁にロードされるため、高速ストレージが快適な操作感につながります。また、OS とアプリをインストールするシステムドライブとしてだけでなく、牌譜データを保存するサブドライブとしても NVMe SSD を使用することで、読み書きの競合を防ぎ、処理速度を安定させることができます。

冷却システムの設計と熱暴走防止策

AI PC は、CPU や GPU に高い負荷をかけ続けるため、冷却システムの設計が極めて重要になります。NAGA の推論処理や牌譜解析は、数分間から数十分単位で継続的に計算が行われることが多く、これによりコンポーネントの温度が上昇します。もし放熱が追いつかないと、CPU や GPU は性能を維持するために動作クロックを下げるスロットリングが発生し、解析速度が遅くなるだけでなく、システム全体の安定性が損なわれます。したがって、高品質なクーラーと適切なケースエアフローが必要です。

推奨される CPU クーラーは、高性能な水冷クーラー（AIO）または空冷の高価モデルです。例えば、NZXT Kraken X73 や Corsair H150i などの AIO クーラーを採用することで、CPU の温度を低く保ちつつ、静粛性も確保できます。特に Core i7-14700 は発熱が大きいため、240mm または 360mm ラジエーターを搭載する AIO が最適です。空冷クーラーでも、Noctua NH-D15 など高評価モデルであれば対応可能ですが、ケース内の温度上昇を考慮すると、AIO の方が安定しています。

GPU の冷却も同等に重要です。RTX 4070 は比較的発熱が抑えられていますが、長時間の連続稼働ではファンノイズや温度上昇が発生します。ケースの前面と背面にファンを配置し、効率的なエアフロー（空気の流れ）を確保することが必須です。例えば、前面から冷気を吸い込み、後面と上面から排気する構造が理想的です。また、2026 年の最新技術として、ファン制御ソフトウェアを用いて、負荷に応じて回転数を自動調整する機能を活用することで、静かさと冷却性能のバランスを取ることができます。

以下のリストに、冷却システム構築時の具体的な注意点をまとめました。

• ファンの配置: インテーク（吸気）3 基、アウトレット（排気）2 基を基本とする。
• ケーブル管理: ケース内の配線が空気の通り道を塞がないよう整列させる。
• サーマルパッド: GPU の VRAM に貼る熱伝導パッドで放熱効率を向上。
• 温度モニタリング: MSI Afterburner 等を使用して、常時温度を確認する。
• ダストフィルター: ほこりがファンやヒートシンクに詰まるのを防ぐため清掃頻度を上げる。

パワーサプライの選定と電力供給の安定性

PC の心臓部である電源ユニット（PSU）は、特に AI 処理における負荷変動に対応できる余力を持つ必要があります。Core i7-14700 と RTX 4070 を搭載した構成では、ピーク時の消費電力が 500W〜600W に達することがあります。したがって、最低でも 750W 以上の出力を持つ電源ユニットを選ぶことが推奨されます。しかし、単に容量が大きければいいわけではなく、電圧の安定性と効率性も重要です。

2026 年現在では、ATX 3.1 規格に対応した電源ユニットが主流となっています。この規格は、GPU の瞬時的な高負荷（スパイク）に対する耐性を強化しており、RTX 40 シリーズなどの最新グラフィックボードとの相性が抜群です。特に、NVIDIA の推奨する PCIe 5.0 カンタートケーブルを使用することで、より安全に電力を供給できます。また、電源ユニットの効率性については、80Plus Gold 以上の認証を取得しているモデルを選ぶことで、発熱を抑えつつコストパフォーマンスも確保できます。

信頼性の高いメーカーとしては、Corsair、Seasonic、Super Flower などが挙げられます。これらの製品は長期間の稼働にも耐える耐久性があり、故障時のリスクを最小化します。AI PC は継続的な計算を行うため、電源トラブルによる突然のシャットダウンはデータ損失やハードウェア損傷の原因となります。したがって、安価な電源ユニットで妥協することは避け、10 年保証付きなどの高品質モデルを選ぶことが投資として適切です。

OS とソフトウェア環境の最適化設定

ハードウェアを整えた後は、OS とソフトウェアの設定も重要です。2026 年時点での標準である Windows 11 Pro を採用し、ゲームモードや電力プランの調整を行います。Windows の「高パフォーマンス」モードを有効にすることで、CPU のクロック周波数を常に高く保ち、AI 処理の遅延を防ぎます。また、省電力機能（C-States）を無効化する場合もありますが、通常は自動制御で問題ありません。

Python や AI ツールの環境構築においても、バージョン管理に注意が必要です。NAGA や牌譜解析ツールは特定の Python バージョンやライブラリ（PyTorch 等）を要求します。これらを仮想環境（Conda または venv）で分離することで、他のツールのインストールによりシステム全体が不安定になるのを防ぎます。また、GPU ドライバの更新は定期的に行い、最新の CUDA ライブラリに対応させることで、性能向上や不具合修正を適用します。

さらに、バックグラウンドプロセスを減らすことも有効です。不要なアプリケーションを起動状態にせず、AI ツールがリソースを独占できるようにします。具体的には、ブラウザのタブ数を制限したり、クラウド同期ソフトの一時停止を行ったりすることで、CPU とメモリへの負荷を軽減できます。以下に、ソフトウェア環境最適化のポイントを示します。

• Windows 更新: 最新のパッチを適用し、セキュリティと互換性を維持。
• ゲームモード: タスクマネージャーからゲームモードをオンにする。
• GPU ドライバ: NVIDIA GeForce Experience で自動更新設定を行う。
• 仮想メモリ: SSD の容量に応じて手動で調整し、スワップ速度向上。
• スタートアップ: 不要なプログラムを無効化し、起動時間短縮とリソース確保。

予算別 PC 構成の比較と推奨プラン

PC 構築においては、予算に応じた最適なバランスを見つけることが重要です。ここでは、エントリーモデルからハイエンドモデルまで、3 つの構成案を提示します。それぞれの用途と価格帯に合わせて選定が可能です。

エントリー構成: この構成は、麻雀 AI を初めて試す方、または予算を抑えたい方向けです。CPU は Core i5-14600K を採用し、メモリは 32GB DDR5、GPU は RTX 4060 Ti です。これにより、基本的な牌譜解析や NAGA の軽度使用が可能です。ただし、大規模な AI モデルの処理では VRAM が不足する可能性があります。

推奨構成（バランス型）: 本記事で最も推奨される構成です。Core i7-14700、メモリ 32GB〜64GB、GPU に RTX 4070 を採用します。この組み合わせにより、最新の AI モデルを快適に動作させつつ、対戦や解析をスムーズに行うことができます。コストパフォーマンスと性能のバランスが最も優れています。

ハイエンド構成: 予算に余裕があり、最も高速な解析を求める方向けです。Core i9-14900K、メモリ 64GB〜128GB、GPU に RTX 4070 Ti Super または RTX 4090 を採用します。これにより、複雑な AI モデルや大規模牌譜データも瞬時に処理可能です。

上記の表から、推奨構成が最もバランスが良いことが分かります。エントリー構成は将来的に GPU のアップグレードが必要になる可能性があり、ハイエンド構成はコストに対して性能向上の割合が減るため、推奨構成が 2026 年時点でのベストバイと言えます。

未来を見据えたアップグレードと耐久性

PC 構築においては、将来のアップグレードも考慮する必要があります。2025 年から 2026 年にかけて、AI モデルはさらに複雑化し、VRAM やメモリ容量の要求が増加するでしょう。そのため、マザーボードに余分なメモリスロットを残したり、電源ユニットに余裕を持たせたりすることが重要です。Core i7-14700 のプラットフォーム（LGA1700）は、最終世代に近いですが、DDR5 メモリや PCIe 4.0/5.0 スロットの互換性は高いです。

また、冷却システムの耐久性も長期的な視点で確認する必要があります。AIO クーラーの場合は、ポンプの寿命が限られています（通常 3〜5 年）。定期的な点検や交換計画を立てることで、PC の稼働率を維持できます。さらに、ケース内のほこりの蓄積は冷却効率を下げるため、半年に一度の清掃を推奨します。

2026 年以降の技術動向として、AI モデルがクラウドベースからローカルハイブリッド型へ移行する可能性があります。この場合、PC のネットワーク接続速度も重要になります。したがって、1Gbps または 2.5Gbps の有線 LAN ポットを持つマザーボードを選び、安定した通信環境を整えることも視野に入れるべきです。

まとめ：麻雀 AI PC 構築の要点

本記事では、麻雀天鳳 NAGA AI を快適に運用するための PC 構成について詳しく解説しました。2026 年時点での最新情報を基に、以下の要点をまとめます。

• CPU は Core i7-14700 が推奨: マルチコア性能と AI 処理のバランスが良く、複雑な計算もスムーズにこなします。
• GPU は VRAM 容量が重要: RTX 4070 の 12GB VRAM は現在の標準であり、AI モデルのロードに十分です。
• メモリは 32GB 以上を確保: DDR5 メモリを採用し、大規模データ処理時のスワップを防ぎます。
• ストレージは NVMe SSD を使用: Gen4.0 の高速 SSD でモデルファイルの読み込み時間を短縮します。
• 冷却と電源に注意: 長時間の AI 稼働に対応するため、高品質なクーラーと 750W 以上の PSU を選定します。

これらの要素をバランスよく組み合わせることで、安定した麻雀 AI PC を構築できます。2026 年に向けて、AI ツールの進化も継続するため、柔軟なアップグレード計画を立てておくことが重要です。このガイドが、あなたの雀力向上への第一歩となることを願っています。

よくある質問（FAQ）

Q1. 麻雀天鳳で AI を使うことは規約違反になりますか？ A1. 天鳳の公式ルールでは、対戦中に外部ツールを使用して有利に働く行為は禁止されていますが、学習用の牌譜解析やトレーニングとしての利用は一般的に認められています。ただし、対戦中に自動入力を行うなどの行為は厳禁ですので、必ず利用規約を確認してください。

Q2. RTX 4070 よりも低いグラボでは AI は使えますか？ A2. RTX 3060 12GB など VRAM が 12GB あるモデルであれば、基本的な AI モデルの動作は可能です。ただし、最新の大規模モデルや高速推論には RTX 4070 の方が有利です。VRAM の容量不足がボトルネックになります。

Q3. Mac で麻雀 AI は使えますか？ A3. Mac でも利用可能ですが、NAGA や Suphx の一部ツールは CUDA 環境で最適化されているため、Windows PC に比べて設定に手間がかかる場合があります。また、M シリーズチップの VRAM 容量も制限される点にご注意ください。

Q4. メモリを 64GB に増設するメリットは？ A4. 32GB でも十分動作しますが、他の重いアプリ（動画編集や仮想マシンなど）と併用する場合や、より大規模な AI モデルを使用する場合は 64GB にすると快適さが向上します。ただし、コストパフォーマンスの観点からは 32GB で始めます。

Q5. 冷却が十分でない場合どうなりますか？ A5. CPU や GPU が過熱してスロットリングが発生し、解析速度が遅くなります。最悪の場合、システムがフリーズしたりシャットダウンしたりするリスクがあります。温度管理には常に注意を払ってください。

Q6. SSD の容量はどれくらい必要ですか？ A6. OS とアプリで 256GB〜512GB、牌譜データと AI モデルファイルで 1TB を推奨します。総計 1TB〜2TB の NVMe SSD を用意しておけば、長期にわたって問題なく使用できます。

Q7. 電源ユニットはどれくらい余裕を持たせるべきですか？ A7. ピーク消費電力の 1.5 倍程度の容量があるのが理想です。RTX 4070 + i7-14700 の構成であれば、750W〜850W の電源ユニットを選定すると安全です。

Q8. 2026 年になってもこの構成は古くなりませんか？ A8. 2026 年初頭時点では非常にバランスが取れており、少なくとも 3〜4 年は現役で使えます。ただし、AI モデルがさらに大型化すれば GPU のアップグレードが必要になる可能性があります。その際は電源とケースの互換性を確認してください。