ローカルAI用にPCのメモリ・VRAM・空き容量を確認する方法(Windows・Mac)

先に知っておくこと:なぜこの4点なのか

ローカルAIの実行ソフトは、モデルのデータを読み込んで計算します。実行ソフトとGPUが対応していれば、GPUを使って計算できます。モデルがGPUとシステムメモリに分かれて読み込まれる場合もあります。

Ollama には、読み込んだモデルがどこで動いているかを確認する ollama ps コマンドがあります。公式FAQによると、Processor の列に 100% GPU、100% CPU、48%/52% CPU/GPU のような形で、モデルがGPUとシステムメモリのどちらに読み込まれたかが出ます(Ollama FAQ)。この表示は、計算時間の割合や速度そのものを示すものではありません。

もう一つ見落としやすいのがコンテキスト長(一度に扱える文章量)です。Ollama の公式ドキュメントでは、コンテキストを長くするほど必要なメモリが増えると説明されています(Ollama Context length)。そのため、モデルのファイルサイズだけでは必要なメモリ量を判断できません。

対応GPUの条件も確認しておきます。Ollama の公式ドキュメントでは、NVIDIA は compute capability 5.0 以上かつドライバー550以降が条件です(5.0〜6.2 はドライバー570以降)。AMD はOS別の対応GPU一覧とROCm用ドライバーの条件があり、Apple は Metal API に対応しています。WindowsとLinuxでは、Vulkanバックエンドの導入により Intel や AMD などの対応GPUを利用する経路もあります(Ollama GPU)。この対応状況は更新されるため、購入や導入の前に最新ページを見てください。

Windowsで確認する手順

GPUの種類とVRAMを見る

1. タスクバーの検索欄に「デバイス マネージャー」と入力して開きます。
2. 「ディスプレイ アダプター」の矢印を選び、一覧を展開します。
3. 表示されたGPUのメーカー名と名称を控えます。複数ある場合は、それぞれ記録します(MicrosoftのGPU名の確認手順)。
4. PCやグラフィックボードの正確な型番・構成に対応するメーカーの公式仕様で、専用メモリの有無と容量を確認します。NVIDIA GPUは、次のコマンドでも調べられます。

専用メモリと共有メモリを合算してVRAMとして記入しないでください。容量が特定できなければ「未確認」と記入し、メーカーのサポート窓口で確認します。

NVIDIA GPUなら nvidia-smi でも確認できる

NVIDIAのドライバーと nvidia-smi が利用できる環境では、PowerShell で次を実行します。

nvidia-smi -q

Product Name がGPU名、Driver Version または KMD Version がドライバーのバージョンです。FB Memory Usage の Total がGPUメモリの総量、Used が使用量、Free が空き量です。表示単位も一緒に控えてください。未対応の項目は N/A と表示されます(NVIDIA公式資料)。ドライバーは、上記のOllamaの条件と照合します。

システムメモリとストレージの空き

• メモリ:「スタート」を右クリックし、「設定」→「システム」→「バージョン情報(About)」を開きます。「デバイスの仕様」の実装RAMを控えます。CPUとシステムの種類、Windowsのバージョンも記録します。
• ストレージ:「設定」→「システム」→「ストレージ」で空き容量を見ます。別ドライブにモデルを置く場合は、「ストレージの詳細設定」→「他のドライブでの使用済みストレージ」から保存先を確認します。

いずれもMicrosoftのデバイス情報の確認手順で案内されています。

Ollama のモデル保存先は、Windows では既定で C:\Users\<ユーザー名>\.ollama\models です。環境変数 OLLAMA_MODELS で変更できます(Ollama FAQ)。Cドライブの空きが少ない場合は、保存先の変更も検討してください。

Macで確認する手順

チップとメモリ量(システム設定)

1. 画面左上のAppleメニューから「システム設定」→「一般」→「情報」を開きます。
2. 「チップ」または「プロセッサ」と「メモリ」の量、macOSのバージョンを控えます(Appleの「情報」設定の案内)。

Apple Silicon の Mac では、この「メモリ」がユニファイドメモリの総量です。Appleの公式説明では、CPUとGPUは同じメモリを共有します(Appleのシステム構成の説明)。総量は、そのままGPUでモデルに使える容量を保証する数字ではありません。実行ソフトの条件と実行時の状態を確認してください。

LM Studio の公式ドキュメントは、Mac では Apple Silicon(M1/M2/M3/M4)と macOS 14.0 以降を求め、RAM は16GB以上を推奨、8GBでも小さいモデルと控えめなコンテキスト長なら動く可能性があるとしています(LM Studio System Requirements)。

ストレージの空き

Appleメニューから「システム設定」→「一般」→「ストレージ」を開き、使用済み・利用可能な容量を確認します。「すべてのボリューム」では、内部ディスクのボリュームやコンテナごとの詳細も確認できます(Appleのストレージ設定の案内)。モデル保存先の容量を控えてください。

Ollama のモデル保存先は、Mac では ~/.ollama/models です(Ollama FAQ)。

Intel Mac の場合

「チップ」ではなく「プロセッサ」と表示される Intel Mac は、LM Studio の要件(Apple Silicon)に当てはまりません。この場合、実行ソフトごとの対応を個別に確認してください。「情報」の「グラフィックス」も控え、専用VRAMの有無・容量は機種の公式仕様で確認します。

スペックメモの雛形

調べた結果は、次の雛形に書き込みます。AIチャットに相談するときも、そのまま貼れます。以下は読者が記入するための雛形で、記入例は説明用です。

【スペックメモ】記入日: YYYY-MM-DD
OSとバージョン: Windows 11 / macOS 〇〇
CPU・システムの種類 / Macのチップ: ○○
GPU名: ○○(複数あればそれぞれ記入)
VRAM(専用GPUメモリ): ○○(表示単位も記入 / なし / 未確認)
システムメモリ(RAM): ○○ GB
Macのユニファイドメモリ総量: ○○ GB(専用VRAMやRAMと重複加算しない)
モデル保存先とストレージ空き: ○○ / ○○ GB
NVIDIAドライバー: ○○○.○○(nvidia-smi -q で確認 / 該当なしは空欄)
使う予定のソフトとバージョン: Ollama / LM Studio / その他
試したいモデル名・形式・量子化版: ○○
モデルのファイルサイズと配布元URL: ○○ GB / ○○
コンテキスト長・同時リクエスト数: ○○ / ○○
ollama ps の Processor 表示: (実行後に記入)

AIに相談する場合の依頼文は、たとえば次のとおりです。

次のスペックメモのPCで、ローカルLLMを動かしたいです。
試せるモデルのサイズ(ファイル容量)の目安と、
最初に試すべき小さめのモデルの条件を、理由つきで教えてください。
推測が必要な部分は「推測」と書いてください。

(ここにスペックメモを貼る)

AIの答えは、あくまで候補です。具体的なモデル名を挙げられたら、配布元のページでファイルサイズと対応形式を、人が確認してください。

メモの数字を「試せるモデル」に当てはめる

モデル配布ページで、使う形式・量子化版(データの精度を下げて容量を抑えた版)のファイルサイズを確認します。そのサイズとメモの数字を、次の判断表で照らし合わせます。記入欄は読者自身の確認結果を書くためのものです。

• 実行ソフトの対応条件、判断すること：OS・CPU・GPU・ドライバーが公式要件に合うか、自分の条件・確認結果の記入欄：条件・確認先URL:＿＿
• モデルの形式・量子化版、判断すること：実行ソフトがその形式に対応しているか、自分の条件・確認結果の記入欄：モデル名・形式・容量:＿＿
• 必要メモリ、判断すること：同じモデル・コンテキスト長での公式要件があれば、自分の容量と照合する、自分の条件・確認結果の記入欄：必要量・自分の容量・未公表:＿＿
• 保存先の空き容量、判断すること：ダウンロードと保存に必要な容量を確保できるか。不足する場合は空きを作るか保存先を変える、自分の条件・確認結果の記入欄：保存先・空き・公式の必要容量:＿＿
• 実際の動作、判断すること：起動・応答できるか、読み込み先と速度が用途に合うか、自分の条件・確認結果の記入欄：設定・動作結果:＿＿

必要メモリや追加の作業領域が公式資料に示されていない場合、ファイルサイズに一定の割合や容量を足して動作を保証することはできません。モデル配布元と実行ソフトの公式資料を確認し、最終的には次の手順で試します。

実際に動かして答え合わせをする

メモができたら、最後は小さめのモデルを実際に動かして確認します。Ollama を導入済みの場合の流れは次のとおりです。

1. 配布ページで対応条件・形式・容量を確認し、小さめのローカル実行用モデルを選ぶ。
2. ollama run <モデル名> で起動し、短い質問を一つ送る。
3. 別のターミナルで ollama ps を実行し、Processor の列を見る。
4. 100% GPU なら、モデル全体がGPU側に読み込まれています。CPUの割合が出ていたら、GPUの対応・認識状況も確認し、必要に応じてより小さいモデルに替えるか、コンテキスト長を下げて再度試します。

コンテキスト長は、環境変数 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH または API の num_ctx で指定できます。また、並列リクエストを増やすと必要なメモリも増える点に注意してください(Ollama FAQ)。

最後に、ollama ps の結果をスペックメモの最終行に書き込めば完成です。次に別のモデルを試すときは、モデル名や設定も一緒に残しておくと、その条件での読み込み先や動作を比較できます。