CanIRun.aiの使い方｜自分のPCでローカルAIが動くか一発チェック【無料】

CanIRun.aiが話題に｜GIGAZINEで紹介、はてブでホットエントリ入り

テックメディアとSNSで一斉に拡散

GIGAZINEは2026年3月16日、「自分のPCで実行可能なローカルAIが一発で分かる便利サイト『CanIRun.ai』」と題した記事を公開した。WebGPU APIによるハードウェア自動検出、S〜Fの6段階ランク判定、GPU間のトークン/秒比較といった機能を詳しく紹介し、「RTX 5070TiではLlama 3.1 8BがSランク、Llama 3.3 70BはFランク」という具体的な検証結果も報じている。

この記事ははてなブックマークのITカテゴリでホットエントリ入りし、「ローカルLLMに興味はあったが何から始めればいいかわからなかった」「GPU買い替えの参考になる」といったコメントが多数寄せられた。ローカルAIへの潜在的な関心の高さが可視化された形だ。

話題の拡散と時を同じくして、Reddit r/LocalLLaMAではQwen 3.5シリーズが大きな盛り上がりを見せている。特にQwen 3.5-122B-A10B（MoEモデル）の投稿は283アップボート、Distilledモデル群の投稿は1,216アップボートを獲得し、ローカルLLMコミュニティ全体が活性化している状況だ。こうした文脈の中で「自分のPCで動くか」を簡単に確認できるCanIRun.aiが注目を集めたのは、必然的な流れと言える。

CanIRun.aiとは｜主な機能と仕組み

ブラウザでアクセスするだけでGPU・CPU・RAMを自動検出する

CanIRun.aiは、開発者midudev氏が公開した無料のWebアプリケーションだ。サイトにアクセスするとWebGPU APIを使ってPCのハードウェア情報（GPU、CPU、RAM）をブラウザ内で自動検出する。データはサーバーに送信されず、すべてクライアント側で処理が完結するため、プライバシーの懸念もない。

対応モデルは30以上。Llama 3.2、Qwen 3.5、DeepSeek R1、Gemma 3、Phi 4、Mistral Smallなど、主要なオープンソースLLMをカバーしている。各モデルの動作可否がS〜Fの6段階で表示されるため、「自分のPCではどのモデルまで動かせるか」が一目でわかる仕組みだ。

CanIRun.aiの使い方｜3ステップで判定完了

S〜Fランク判定の見方｜どのランクなら快適に使えるか

Sランクは「非常に快適」、Cランク以下は実用に注意

B以上のランクが付いたモデルなら実用的にローカル実行できる。GIGAZINEの検証によれば、RTX 5070Ti搭載PCの場合、Llama 3.1 8BはSランクで快適に動作するが、Llama 3.3 70BはFランク（スペック不足）という結果だった。「自分のGPUでどのクラスのモデルまで動かせるか」を把握するうえで、このランク表示は非常にわかりやすい。

GPU比較機能の活用法｜グラボ買い替えの判断材料に

異なるGPU間の処理速度をトークン/秒で比較できる

CanIRun.aiにはGPU比較ページが用意されている。比較したいGPUを選択すると、各モデルに対する「1秒あたりの処理トークン数（tokens/sec）」が表示される。GIGAZINEの報道によれば、RTX 5090はRTX 5070Tiの約2倍の処理速度を出しており、動作可能なモデルの範囲も大幅に広がることが確認できる。

「今のGPUでは動かないモデルが、買い替え後に動くようになるか」を事前にシミュレーションできるため、数万円〜十数万円のグラボ投資の判断材料として有用だ。特にNVIDIA RTX 50シリーズの購入を検討しているユーザーにとって、実際のローカルLLMパフォーマンスを比較できるこの機能は重宝するだろう。

なぜ今「ローカルAI」が注目されるのか

プライバシー・コスト・自由度の3つが追い風

CanIRun.aiがこれほど反響を呼んだ背景には、ローカルAIへの関心が2026年に入って急速に高まっている事情がある。その理由は大きく4つに整理できる。

Reddit r/LocalLLaMAの購読者数は2026年3月時点で大幅に増加しており、コミュニティの盛り上がりがそのまま市場の成長を反映している。新モデルのリリースが相次ぎ、「クラウドAIに匹敵する品質のモデルが自分のPCで動く」という状況が現実になりつつある。

最新モデル動向｜Qwen 3.5・Llama 3.2・DeepSeek R1

Qwen 3.5シリーズがローカルLLMの勢力図を変える

CanIRun.aiが話題になったタイミングは、ローカルLLM界に大きなモデルリリースが相次いだ時期と重なる。中でも注目度が高いのがAlibaba Cloud発のQwen 3.5シリーズだ。

Qwen 3.5-122B-A10Bは、122Bパラメータのうち10BのみをアクティブにするMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用している。Reddit r/LocalLLaMAでは283アップボートを獲得し、「巨大モデルの知識量を持ちながら10Bクラスのリソースで動く」点が高く評価された。さらに、Distilled（蒸留）モデル群は1,216アップボートと爆発的な支持を集め、コーディング特化のOmniCoder-9Bなども話題に上っている。

CanIRun.aiはこれらの最新モデルにも対応しており、新しいモデルがリリースされるたびに「自分のPCで動くのか」を即座に確認できる。モデルリリースのペースが加速する中、こうした互換性チェックツールの重要性はますます高まっている。

クラウドAI vs ローカルAI｜コスト比較

ヘビーユーザーほどローカルAIのコストメリットが大きい

ローカルAIへの移行を検討する際、最も気になるのがコスト面だ。クラウドAIとローカルAIの主な費用を比較すると、利用頻度が高いユーザーほどローカルAIにコストメリットがあることがわかる。

ChatGPT PlusとClaude Proを併用している場合、月額だけで5,000円以上かかる。さらにAPI利用が加わると、年間で10万円を超えることも珍しくない。一方、ローカルAIは初期投資こそ必要だが、GPUは3〜5年使えるため、ヘビーユーザーなら1〜2年で元が取れる計算になる。

もちろん、GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetクラスの性能をローカルで完全に再現するのは難しい。現実的なアプローチは「日常的なタスクはローカルLLMで処理し、高度な推論が必要な場面だけクラウドAIを使う」というハイブリッド運用だ。

実行環境ガイド｜LM Studio・Ollama・ComfyUI

CanIRun.aiで動くモデルがわかったら、次は実行環境の選択

CanIRun.aiはあくまで「動作判定ツール」であり、モデルを実行する機能は持っていない。実際にローカルLLMを動かすには、別途実行環境が必要になる。代表的なツールを整理した。

主要モデルの必要スペック早見表

軽量モデルならノートPCでも動く、70B以上はハイエンドGPU必須

※ 推奨VRAMはQ4量子化（4bit）での目安。フル精度（FP16）では約2倍のVRAMが必要。

Apple SiliconでのローカルLLM実行

M2以降の統合メモリがVRAM代わりに機能する

ローカルLLMはNVIDIA GPU搭載のWindows PCだけのものではない。Apple Silicon（M2/M3/M4）搭載のMacでも、統合メモリ（Unified Memory）がVRAMの代わりとして機能するため、ローカルLLMの実行が可能だ。CanIRun.aiはMacのスペックも検出できる。

Apple Siliconの強みは、大容量の統合メモリを比較的手頃な価格で確保できる点にある。M3 Pro 36GBモデルなら、NVIDIA GPUで同等のVRAMを用意するよりも安く済むケースがある。一方、純粋な推論速度ではNVIDIA CUDAコアに軍配が上がるため、「とにかく速度が欲しい」ならNVIDIA GPU、「静音性と汎用性を重視」ならMacという選び分けになるだろう。

GPU市場の動向｜NVIDIA Rubin発表とRTX 50シリーズ

GTC 2026でRubinアーキテクチャ発表、ローカルAI需要がGPU市場を牽引

NVIDIAはGTC 2026で次世代アーキテクチャ「Rubin」を発表した。データセンター向けが中心の発表だったが、AI処理性能の飛躍的な向上が示唆されており、将来的にコンシューマ向けGPUにも技術が波及することが期待されている。

現行のRTX 50シリーズ（Blackwellアーキテクチャ）は、ローカルLLMユーザーにとって魅力的な選択肢だ。RTX 5090はVRAM 32GBを搭載し、27B〜70Bクラスのモデルも視野に入る。RTX 5070TiはVRAM 16GBで、コストパフォーマンスに優れた中核的なグレードとなっている。CanIRun.aiのGPU比較機能を使えば、これらのGPU間の実際のパフォーマンス差を具体的な数字で把握できる。

ローカルAI需要の高まりは、GPU市場にも影響を与えている。従来はゲーミング用途が主だったコンシューマGPU市場に、AI推論という新たな需要が加わった形だ。「自分のPCでAIを動かす」という体験が一般化すれば、VRAM容量を重視したGPU選びが今後の主流になる可能性がある。

よくある質問

まとめ

CanIRun.aiは、ローカルAIへの「最初の一歩」を大きく簡単にするツールだ。ブラウザからアクセスするだけでPCスペックを自動検出し、30以上のモデルの動作可否をS〜Fの6段階で判定してくれる。GIGAZINEの紹介記事をきっかけにはてなブックマークでホットエントリ入りしたことは、ローカルAIへの関心が「一部のマニア層」から「一般ユーザー層」に広がりつつあることを示している。

Qwen 3.5シリーズのような高品質なオープンソースモデルが次々と登場し、LM StudioやOllamaといった実行環境も成熟してきた。NVIDIA RTX 50シリーズの登場でハードウェア面の選択肢も広がっている。「自分のPCでAIを動かす」ことが、かつてないほど現実的になった2026年。まずはCanIRun.aiで自分のPCの実力を確認してみてほしい。

参考リンク