AIレーダー配布ページ

当サイトのベンチ記事に載せている「AIスコア」は、自作の計測アプリ「AIレーダー」で測っています。何を測っているのかというと、PCでローカルAIを動かしたときの速さです。

ChatGPTのような対話AIと画像生成AIを実際に動かし、「このPC、AIはどれくらい速い？」をボタン1つでチェックします。

AIレーダーは無料で配布しています。同じ条件で自分のPCも測ってみたい方は、ご自由にどうぞ。ただし、サポートはありません。

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ローカルAIの今（2026年9月時点）

先に、ローカルAIの実力を正直に書いておきます。

ローカルAIをちょっと試してみたいなら、VRAM 16GBなRTX 5060 Tiがおすすめ 。AIブームの影響で価格はかなり上がっていますが、それでも何とか手が届く範囲でローカルAIを楽しめます。文章の要約や画像生成なら、有料のクラウドAIを使わず、自分のPCだけで楽しむには十分です。

一方、本格的に使うなら、VRAM 32GBのRTX 5090や、128GBの大容量メモリを積んだPCを推奨します。中華ミニPCの128GBモデルなら50～70万円前後、RTX 5090搭載PCなら100万円前後から。ここまで来ると、ちょっとAIを試すという金額ではありません。

しかも、それだけお金をかけても、答えの賢さではChatGPTやClaudeなどのクラウドAIが上です。現時点で「仕事で頼れるAI」が欲しいなら、クラウドAIの有料プランを使うほうが安くて確実。どれくらい差があるのかは、下の「◎でもクラウドAIと同じ賢さではない」でまとめています。

何を測っている？

ネット上のAIサービスではなく、AIをPCの中だけで動かしたときの速さを測ります。

項目	使うAIモデル	測るもの
対話AI 8Bクラス	Qwen3 8B	1秒に生成できるトークン数
対話AI 14Bクラス	Qwen3 14B	1秒に生成できるトークン数
対話AI 24Bクラス	Mistral Small 3.2 24B	1秒に生成できるトークン数
画像生成 SDXL	Stable Diffusion XL	1024×1024の画像1枚を作る時間
画像生成 FLUX	FLUX.1 schnell	1024×1024の画像1枚を作る時間

対話AIは数字が大きいほど速く、画像生成は秒数が短いほど速い。ここは逆なので注意してください。

さらに、大きなAIほどVRAM（グラボに搭載されたメモリ）をたくさん使います。VRAMに収まっているうちは速い。でも、足りなくなると一気に遅くなる。つまりAIレーダーでは、GPUそのものの速さだけでなく、VRAM容量の違いもしっかり結果に出ます。

AIスコアの見方

基準は、RTX 5060 Ti 16GB＋Ryzen 7 9800X3D＋メモリ32GBを「100」としています。対話AI3項目の平均が「LLMスコア」、画像生成2項目の平均が「画像スコア」です。AIモデルを一部だけダウンロードした場合は、測った項目だけで計算し、「3項目中1項目」のように表示します。

100より高ければ基準PCより速く、100より低ければ遅い。シンプルです。

判定	対話AI	SDXL	FLUX
◎ 快適	50トークン/秒以上	10秒以下	20秒以下
○ 実用	25以上	25秒以下	45秒以下
△ 我慢すれば可	10以上	60秒以下	120秒以下
× 非推奨	10未満	60秒超	120秒超

人が文章を読む速さは、1秒に10トークン前後。ただ、最近の対話AIは答える前に裏で長く「考える」ため、その数倍の速さがないと待たされる感じがします。画像生成も、何枚か作って気に入ったものを選ぶのが普通の使い方。そこで、数字だけではピンとこない速さを、「実際に使って快適か」の4段階で判定しています。なお、この厳しめの基準はアプリVer.1.2.0からです。

◎でもクラウドAIと同じ賢さではない

◎○△×は「速さ」の判定です。答えの賢さは、動かすAIモデルの大きさで決まります。AIレーダーで測る8B〜24BクラスのAIは、ChatGPTやClaudeなどのクラウドAIの最新版と比べると、ずっと小さなモデルです。ざっくり言うと、次くらいの差があります。

やりたいこと	ローカルAI（8B〜24B）	クラウドAI
文章の要約・翻訳・言い換え	十分使える	余裕
雑談・アイデア出し	使える（ときどき的外れ）	得意
調べもの・正確な知識	間違いが多い（もっともらしいウソをつく）	間違いは少なめ（ネット検索も使える）
難しい計算・筋道を立てた説明	苦手	得意
プログラム作り	短いものなら	長いものも得意

速さに◎が付いても、中身はクラウドAIと同じではありません。ローカルAIの強みは、情報を外に出さずに使えること、ネットなしで使えること、何回使ってもタダなことです。

とはいえ、賢さはクラウドAIのほうがぜんぜん上。AIをガッツリ使いたいなら、ChatGPTやClaudeもお試しで使ってみてください。

計測条件はすべて固定

AIベンチで困るのが、アプリや設定を変えると数字まで変わってしまうこと。それでは過去に測ったPCと比較できません。

そこでAIレーダーでは、使用するAIモデルや計測条件を「ベンチ Ver.1」として固定しています。対話AIにはllama.cpp、画像生成にはstable-diffusion.cppを使用し、エンジンのバージョンも固定します。

対話AIは入力512・生成128トークンを3回計測し、その中央値を採用。画像生成も3枚作り、中央値を採用します。最初の試走とモデルの読み込み時間は計測に含めません。

NVIDIAならCUDA、AMDならHIPまたはVulkanなど、GPUに合った方式やVRAMの使い方はAIレーダーが自動で選びます。

条件を固定しているので、あとから測った新しいGPUでも過去の記事とそのまま比較できます。将来、計測方法を大きく変える場合は「Ver.2」として区別し、これまでのスコアと混ざらないようにします。

AIレーダーを無料配布しています

項目	内容
ソフト名	AIレーダー
バージョン	アプリ Ver.1.2.0／ベンチ Ver.1
対応OS	Windows 11
対応GPU	NVIDIA・AMD
ファイル	AIRadar-v1.2.0.zip（約59MB）
料金	無料（広告なし）
SHA-256	6a6a75312428f951b6c4979b3271a3ff57304949de72ca3787d7a24f80e43f0d
ウイルス検査	VirusTotal の検査結果を見る

インストールは不要。ファイルを展開し、download-models.batで計測エンジンとAIモデルを取得したら、AIRadar.exeを起動するだけです。計測エンジンは、お使いのPCのGPUに合うものだけを自動で取得します。

download-models.batがダウンロードするのは、各公式の配布元（llama.cpp・stable-diffusion.cppはGitHub、AMD ROCmはAMD、AIモデルはHugging Face）のファイルだけです。当サイトのサーバーからは配っていません。ダウンロード後はハッシュ値で中身を確認しています。

初めて起動すると「WindowsによってPCが保護されました」と表示されることがあります。その場合は「詳細情報」をクリックし、「実行」を押してください。

気をつけたいのは容量です。AIモデルは1つで5〜14GBほどあり、全部そろえると約65GBになります。まずは約12GBのおすすめセットから試してみてください。

なぜ、無料で配布するかというと、この程度のアプリなら、いまはAIに頼めばちょちょいのピュッと作れるから。単純に、当サイトに掲載しているAIベンチの数値について、「何を使って、どう測ったのか」をきちんと示すのが目的です。なので、使ってみたい方はご自由にどうぞ。

必要な容量

2026年9月29日時点の目安です。

中身	容量
アプリ（配布ファイル）	約59MB
計測エンジン（NVIDIA）	約1.4GB
計測エンジン（AMD、ROCm一式を含む）	約2.7GB
AIモデル（全部）	約59GB
AIモデル（おすすめセット：対話AI 8B＋SDXL）	約12GB
計測結果	1回あたり約4MB

余裕をみて、全部そろえるなら容量128GB以上のSSDを用意すると安心です。「ベンチアプリなのにデカいな」と思いますが、本物のAIモデルをそのまま動かすので、ここは仕方なし。

外付けSSDに入れて使うのがおすすめ

AIレーダーはUSB接続のSSDに入れて、そのまま使い回せます。当サイトでも外付けSSDに入れたまま、複数の検証PCを順番に計測しています。

AIモデルは一度ダウンロードすれば、別のPCでもそのまま使用可能。インストール不要なので、検証するPCごとに環境を作る必要もありません。

「外付けSSDだと遅くならない？」と思うかもしれませんが、計測値にはほぼ影響しません。SSDを使うのは主にモデルを読み込むとき。読み込み後はVRAMとメインメモリ上で処理するため、計測中はSSDの速さが関係しません。モデルの読み込み時間もスコアには含めていません。

なお、SSDはexFATまたはNTFSでフォーマットしてください。FAT32は4GBを超えるファイルを扱えないため使えません。USB 3.x以上を推奨し、AIレーダーの起動中はSSDを抜かないでください。

利用上の注意

AIレーダーは無料で使えますが、使い方の案内やお問い合わせなどの個別サポートは行っていません。利用は自己責任でお願いします。

内部ではllama.cpp、stable-diffusion.cpp、AMD ROCm、Qwen3、Mistral Small 3.2、Stable Diffusion XL、FLUX.1 schnellを使用しています。各ライセンスは配布フォルダ内の THIRD_PARTY_NOTICES.txt に記載しています。

計測中はGPUとCPUに高い負荷がかかります。利用によって生じた損害について、当サイトは責任を負いません。

また、AIスコアはあくまでAIレーダーの固定条件で比較するための目安です。実際のAIアプリでは、使用するモデルや設定によってパフォーマンスが変わります。