GreenCubeブログ

実際のPCでAIの速度をどう測るか、そしてなぜ推測しないのか

著者：Hector Gras · 2026年10月14日

何を測るか

3つです。自分のPCでAIを使うときに体感するのがこの3つだからです：

• 書き出し速度：AIが回答を打ち出す速さで、1秒あたりのトークン数で表します。トークンは単語の断片で、1語あたりのトークン数は言語によって違うため、ここでは文字数に換算しません。目安として、毎秒数トークンならおよそ読む速さ、毎秒数十トークンならはっきり速く感じます。
• 読み込み速度：渡したもの（質問、貼り付けた文章、PDF）を取り込む速さです。AIは多くのトークンを一度に読めますが、書くときは1つずつなので、常に書き出しよりずっと速くなります。
• 画像の生成時間：512×512の画像1枚に、クリックから完成までかかる時間です。

計測するのはGreenCubeが配布するAIで、すべてのユーザーがダウンロードするのと同じファイルです。チャット用にGoogleのGemma 4 E2B（2.6 GB）、Gemma 4 E4B（4.2 GB）、Gemma 4 12B（6.4 GB）、画像用にZ-Image Turboです。別のAIや、同じAIでも圧縮方法が違えば数字は変わるので、同じもの同士だけを比べます。

どう測るか

方法は4つあり、ブログのすべての数字に、どの方法によるものかを記しています：

実際のチャットが最良の証拠です。それこそが体感するものだからです。そのため、各ページのメインの数字は、可能な限り実際のチャットから取っています。起動時テストは短い回答1つなので、カードとCPUの比較（両方を同じ方法で測るため）に使い、テスターが長い回答を送っていない場合にだけメインの数字に使います。

計測したすべてのPC

実験室のマシンではなく、実際のテスターが普段どおりに使っている自分のPCです。名前は公開しません。

数字が範囲で示される理由

• 他のアプリ。ブラウザやゲームランチャー、ビデオ通話も、同じメモリとグラフィックボードを使います。
• 初回は遅い。インストール後の最初の回答や最初の画像には、読み込みとカードの準備の時間が含まれます。重要な箇所ではそう記しています（例：「初回は読み込み中のため83秒」）。
• 短い回答は遅く計測される。どの回答にも小さな固定の開始時間があり、400トークンの回答より20トークンの回答のほうがその影響が大きくなります。そのため実際のチャットの範囲は100トークン以上の回答だけを数え、テスターが短い回答しか送っていない場合はその旨を記しています。
• 極端な値は除外。実際のチャットの範囲は10パーセンタイルから90パーセンタイルまでなので、1つの変わった回答で動くことはありません。

スペックからカードの速度を推測できるか？

できれば便利です。カードは何百種類もあり、私たちが計測したPCは10台です。よく使われる方法はメモリ帯域幅です。AIはトークンを1つ書くたびにモデル全体をカードのメモリから読み込むので、理論上の速度はおおよそ帯域幅÷モデルサイズに、何らかの効率を掛けたものになります。多くのオンライン計算ツールがこの方式です。

そこで手元のデータで試しました。カードを1枚ずつ隠し、残りのカードからGB/sあたりの速度を求め、隠したカードの速度をその帯域幅（メーカーの仕様。TechPowerUp GPU データベースにまとめられています）から予測して、実測と比べました。AIはすべて同じ（Gemma 4 E4B、カードに丸ごと）です。

典型的な推定の誤差は19%でした。最悪はRX 580で、メモリからは毎秒約36トークンと予測されましたが、実測は11でした。これを除いてやり直しても、他のカードの誤差は最大33%です。新しいAMD RX 6600は逆に、帯域幅から予想されるより速く動きました。チップ上の大きなキャッシュ（AMDはInfinity Cacheと呼んでいます）が理由の一部かもしれません。実測値はそれぞれのカードのメインの数字なので、すべてが同じ種類のテストによるものではありません。多少のばらつきは生じますが、3倍もずれる理由にはなりません。

これでは不十分です。最新のカードで33%、古いカードで239%ずれうる推測では、遅いPCを問題ないと伝えたり、その逆になったりします。そのため、チェッカーとカードのページには計測したカードだけを表示し、あなたのカードがそれに含まれない場合ははっきりそう伝えます。新しいカードを計測するたびにこのテストをやり直し、誤差が小さくなったら、推定値を1つでも表示する前にここでお知らせします。

まだ計測していないもの

• ゲーミング用カードを搭載したノートPC。
• 10 GB以上のカードでのGemma 4 12B。
• RX 5700 XT、RTX 5060、GTX 1650、RX 580での画像。
• GreenCubeが配布するもの以外のAI、およびLinuxやMac（GreenCubeはWindows用です）。

データを入手

このページのすべての計測値は、1行に1件ずつgreencube-ai-speeds.csvに入っています。PC、AI、実行場所、書き出しと読み込みの速度、画像の生成時間、計測方法、GreenCubeのバージョン、日付です。利用する場合は「GreenCube, AI speed measurements on real PCs, 2026」と引用し、このページにリンクしてください。

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