はじめに

エヴァンゲリオンのMAGIみたいな「性格の違う3つのAIが合議するシステム」を作りたい。さらに欲を言えば、Slackに常駐して自動でタスクをこなし、本人は承認するだけの「影武者」を作って自分の負荷を減らしたい。

そう思ったとき、最初にぶつかるのがこの問いです。

自宅にGPUワークステーションを組むべきか、クラウドのLLM APIに課金すべきか。

数週間かけて構成・価格・モデル・電気代・果ては出口戦略（売却やマイニング転用）まで調べたので、その検討過程をまとめます。価格は2026年夏時点の調査値で、GPU・メモリはAI需要で高騰・変動中のため目安として読んでください。

前提：手元のマシンと、やりたいこと

現有マシンはBTOのゲーミングPC（GALLERIA XA7R-R47TS、購入時約50万円）。

パーツ	スペック
GPU	RTX 4070 Ti SUPER（VRAM 16GB）
CPU	Ryzen 7 7800X3D
RAM	32GB DDR5
SSD	1TB NVMe Gen4
LAN	1GbE

やりたいことは2段階です。

MAGI：3人格のLLMが並列に回答し投票する合議システム
影武者：Slack常駐で文章・コーディング・調査タスクを自動実行し、本人は承認だけ

ローカルLLM編：現有マシンでどこまでいけるか

16GB VRAMで動くモデル

調べた結論として、16GB VRAMなら14Bクラスが本命でした。

Qwen3.5 14B / gpt-oss-20B：Q4量子化で13GB程度に収まり、40〜50 tok/sec
Gemma 27B：IQ3量子化で11GB程度。コーディング系で大型MoEより良いスコアの報告も
Gemma4 26B A4B（QAT版15GB）：コーディングエージェント用途ではQwen3.6系に劣る（SWE-bench Verified 52% vs 73%）が、長文コンテキスト処理は128kで7.2倍速く、多言語・長文要約なら十分実用的

70Bクラスや長大なコンテキストはこのVRAMでは厳しい。つまり**「動く」と「やりたいことに足りる」は別問題**で、影武者に求められるエージェント能力（正確なツール呼び出し・指示追従）を持つのはMoE型の大型モデル（GLM系、Qwen3-235B級）。現有機では力不足です。

ランタイムとOS

Ollama vs LM Studio：どちらもllama.cppベースで推論速度はほぼ同じ。API連携・ヘッドレス運用ならOllama、GUIでモデルを試すならLM Studio
Windows vs Linux：推論速度はCUDAが効くので大差なし。常時起動APIサーバーにするならLinuxが軽量・安定。Windows 11 ProならWSL2で両取りが手軽

アップグレードするといくらかかるか

本気でローカル運用するためのアップグレード案を松竹梅で見積もりました。

プラン	構成	概算
Part A（現マザボ維持）	GPU換装など松/竹/梅	8万〜110万円
Part B 竹	X870E + RTX 4090×2（VRAM 48GB）	155〜165万円
Part B 松	Threadripper PRO + WRX90 複数GPU	290万円超
（参考）既製WS	Threadripper 9000 + Blackwell 96GB	約340万円

影武者の要件（複数モデル同時ロード＋将来のLoRA微調整）から逆算するとVRAM 48GBが目標ラインで、4090×2の約160万円が本命になります。

ただし「Slack常駐・非同期・承認だけ」なら速度要件が緩む一方で賢さの要件が上がるため、VRAMよりRAM 128〜192GB＋CPUオフロードでMoE大型モデルを回す構成の価値が上がる、という発見もありました。この場合、入り口はマザボ刷新＋RAM全振り＋現行GPU流用で25〜30万円に圧縮できます。

ハードウェア以外の見えないコスト

調べて初めて意識したコストがいくつもありました。

電気代：24時間稼働で月5,000円〜1万円
電源工事：複数GPU構成だと100Vでは心もとない。単相3線式なら200V化は8千〜3万円、古い単相2線式の家だと5〜10万円
ネットワーク：1台完結なら1GbEで問題なし。ただし複数ノード分散推論は最低10GbE、モデルをNASに置くとロードが数十倍遅くなる
部材の高騰：AI需要でDRAM/NAND/GPUが高騰中。メーカーがHBM・サーバー向けを優先しており、2027年の増産でも需要の6割程度という試算も。目先1年は高値前提

出口戦略も一応調べた

投資が無駄になった場合の回収手段です。

売却：現構成（購入50万円）で丸ごと買取10〜16万円、パーツばら売りで15〜22万円。GPU・メモリ高騰のおかげで中古価値は今むしろ押し上げられている
マイニング転用：4090クラスは電力効率が悪く、日本の電気代（30〜35円/kWh）では実質赤字か微益。Vast.ai等のGPUレンタルのほうがまだ見込みがあるが、投資の正当化材料にはならない

クラウドAPI編：借りるといくらか

料金感

Claude Sonnet系で入力$3／出力$15 per 100万トークン、Haiku系ならその1/10以下。MAGIは1質問で3人格＋合議のため通常の4〜5倍トークンを消費しますが、それでも個人利用なら月数百円〜3,000円程度。毎日ヘビーに使っても5,000円〜1万円台という試算になりました。

初期費用ゼロで、モデル品質はローカルで動かせるものより明確に上です。

どのサービスを使うか

Bedrockが定番かと思いきや、個人開発なら違いました。

サービス	評価
OpenRouter	1つのAPIキーで315以上のモデル。MELCHIOR=Claude、BALTHASAR=GPT、CASPER=Geminiと3賢者を別ベンダーにでき、合議で意見が割れやすい。MAGI用途の第一候補
Anthropic API直	Claudeだけでよければ最シンプル
Gemini API	コスパ最強クラス＋無料枠。タダで試す入口に
DeepSeek	フラッグシップ級品質を1/20以下のコストで
Bedrock	IAM/VPC統合などAWS環境に統一したい場合向け。個人では認証設定の手間が増えるだけ

比較まとめ

観点	ローカルWS	クラウドAPI
初期費用	25万〜290万円超	0円
月額	電気代5千〜1万円	数百円〜1万円台
モデル品質	クラウド最上位に届かない	最高クラス
プライバシー	完全に手元	外部送信あり
24時間常駐	得意（従量課金なし）	トークン量次第
隠れコスト	電源工事、部材高騰、陳腐化	ベンダー依存、価格改定
資産価値	売却で3〜4割回収可	なし

回収シミュレーション：ランニングコストを考えたら何年で元が取れるか

比較表を眺めているだけでは分からないので、投資回収を試算してみました。

前提として重要なのは、ローカルにも電気代が月5千〜1万円かかること。つまり回収の元手になるのは「浮いたAPI代 − 電気代」の差額だけです。

利用シナリオ	API代/月	差額（節約）/月	入門構成約30万円	本命構成約160万円
個人のふつうの利用	〜3千円	マイナス	回収不能	回収不能
ヘビー利用	1〜1.5万円	〜5千円	約5年	約27年
影武者24h常駐でフル稼働	3〜5万円	2.5〜4万円	8〜12ヶ月	3.5〜5年強

この表から分かることは3つあります。

軽い利用だと永遠に回収できない。電気代がAPI代を上回るので、ローカルは使えば使うほど赤字になる
損益分岐はAPI代が月1.5〜2万円を超えたあたり。影武者が本当に24時間タスクを回し続ける規模になって初めて、ローカルに経済合理性が生まれる
160万円構成はフル稼働でも3.5年超。GPUの陳腐化サイクル（2〜3年）より長く、純粋なコスト回収目的では正当化しにくい。売却残存価値（3〜4割）を織り込んでも実質2.5〜4年

逆に30万円の入門構成は、フル稼働前提なら1年前後という現実的なラインに収まります。

ここから導ける判断基準はシンプルです。まずクラウドで作って使用量を実測し、API請求が月2万円を超え続けたらローカル投資を検討する。請求額そのものが投資判断の計器になります。

結論：「どちらか」ではなく順番の問題だった

検討を始めたときは二択だと思っていましたが、結論は段階戦略に落ち着きました。

まずクラウドAPIで作る：MAGIも影武者も、本質はプロンプト設計とオーケストレーション（Slack Bot、ツール連携、承認フロー）にある。これは0円＋月数千円で今日から作れて、ハードの賢さ不足・速度不足を先に体感できる
プロトタイプはローカルの現有機でも検証：Ollama＋qwen3:8bで合議ロジック自体は標準ライブラリのPythonスクリプトで動いた
ハード投資は最後、しかも段階的に：投資するならマザボ刷新＋RAM 192GB＋GPU流用（25〜30万円）から始め、速度に耐えられなくなったら4090を追加して48GB構成へ
買い時も選ぶ：メモリ・GPUの高騰は2027年半ば以降に緩和の見方があり、急がないなら相場を見てから

一番の学びはこれです。

150万円の使いどころを外さないためには、先にソフトを作って「何が足りないか」を体感してからハードに投資する。

「自宅にAIワークステーション」はロマンがあるし、いずれ組むつもりです。でも最初の一歩がGPU購入である必要はありませんでした。

おまけ：この検討で作ったもの

magi.py：Ollamaバックエンドの3人格合議プロトタイプ（依存パッケージなし）
影武者Slack Bot構想：公開チャンネルはchannels:joinスコープで自動参加可、プライベートチャンネルは/invite手動が仕様上の限界、という細かい知見も

このあたりは別記事にする予定です。

価格・ベンチマークはすべて2026年7〜8月時点の調査に基づきます。