Gemma4は使える？RTX3080Tiで検証したら限界が見えた【ローカルAI】

正直に言うと、最初はかなり期待していました。

Gemma3やQwenを使ったあとだったので、
「これはさらに精度が上がっているはず」と思っていたからです。

そして実際に試してみると、最初の回答はかなり優秀でした。

ですが、その直後。

まさかの展開になります。

Gemma4は普通に優秀だった

今回検証したGemma4は、
Google（DeepMind）が開発した最新のローカルAIモデルです。

もともとGemmaシリーズは、
ChatGPTのような大規模AIの技術をベースにしながら、
PCやローカル環境でも動かせるように設計されたオープンモデルとして公開されています。

Gemma3,Qwen3とまったく同じ質問をしてみました。

その際、”適度に負荷のかかる質問考えて”とChatGPTにお願いして作ってもらった質問がこの２通り。


① 「AIの性能調べたいから、適度に負荷のかかる質問考えて」

あなたはPCに詳しい専門家です。

以下の条件で「中古ゲーミングPCを買うべきかどうか」を判断してください。

【条件】
・予算：10万円
・用途：モンハンワイルズ、FF14（4K）
・候補スペック：
　CPU：i7-9700K
　GPU：RTX2070
　メモリ：16GB
　ストレージ：SSD512GB

【やること】
1. この構成で快適に遊べるかを結論から答えてください
2. 問題点を具体的に挙げてください
3. 改善案（現実的なパーツ変更）を提示してください
4. 初心者向けにわかりやすく説明してください

【制約】
・結論を最初に書くこと
・専門用語は簡単に補足すること
・文章は読みやすく構造化すること

Gemma4の回答

① 出力完了まで1分40秒


PCの専門家として、ご提示いただいた条件を精査いたしました。
結論から申し上げます。

1. 結論
このPCでの「モンハンワイルズ」および「FF14（4K）」の快適なプレイは不可能です。買わないことを強くおすすめします。

今の構成では、最新の重いゲームを動かすにはパワーが足りず、特にご希望の「4K解像度」という条件を満たせません。

2. 具体的な問題点
このスペックには、目的（用途）に対して致命的な不足が3つあります。

【最大の問題】GPU（グラフィックボード）の性能不足 「4K」でゲームをするには、映像を描写するパーツであるGPUに非常に高いパワーが必要です。RTX 2G70は数年前のミドルクラス（中級）モデルであり、フルHD（標準的な画質）なら動きますが、4K解像度では画面がカクつき、まともにプレイできません。
【次なる問題】CPUの世代が古すぎる i7-9700Kは数年前の優れたCPUですが、最新の「モンハンワイルズ」のような、非常に複雑な計算（モンスターの動きや環境の変化）を必要とするゲームでは、処理が追いつかず「ボトルネック（全体の足を引っ張ること）」になる可能性が高いです。
【容量不足】ストレージ（保存スペース）が足りない 最近の大型ゲームは、1本で100GBを超えることも珍しくありません。512GBだと、OS（Windows）や他のソフトを入れると、すぐに容量がいっぱいになり、新しいゲームをインストールできなくなります。
3. 改善案（予算10万円以内での現実的なライン）
予算10万円という制限の中で、少しでも理想に近づけるための「中古・新旧パーツの組み合わせ」の提案です。ただし、4Kプレイは諦め、フルHD（標準画質）をターゲットにするのが現実的です。

狙うべきGPU（グラボ）: RTX 3060 (VRAM 12GB) または RTX 3060 Ti を搭載した中古PCを探してください。 理由：映像の「メモリ」容量が多いモデルを選ぶことで、最新ゲームでのエラーを防ぎやすくなります。
狙うべきCPU: Core i5-12400 または Ryzen 5 5600 程度の世代のもの。 理由：数年前のi7よりも、比較的新しい世代のi5の方が、最新ゲームの処理には向いています。
狙うべきストレージ: 最低でも 1TB (1000GB) のSSD。
【理想の検索ワード例】
「RTX 3060 中古」「Core i5-12400 Gaming PC」などで探すと、予算に近いものが見つかる可能性があります。

4. 初心者向けの用語解説
GPU（グラフィックボード）: ゲームの「映像」を作る専門のパーツです。これが弱いと、どれだけ他のパーツが良くても画面がカクカクになります。
4K解像度: 画面の細かさのことです。数字が大きいほど綺麗ですが、その分GPUにものすごい負担がかかります。10万円の予算では「フルHD（標準）」を目指すのが賢明です。
ボトルネック: 性能の低いパーツが、他の高性能なパーツの足を引っ張って、全体の動きを遅くしてしまう現象のことです。
VRAM（ビデオメモリ）: GPU専用の作業机の広さです。机が狭いと、大きな映像データを一度に処理できず、ゲームが止まってしまいます。
アドバイス：
「4KでモンハンやFF14を遊びたい」という願いは、非常に贅沢（高性能なパーツが必要）な要望です。もし予算を増やせない場合は、**「画質設定を標準（フルHD）に落として、快適に遊ぶ」**という考え方に切り替えることが、最も幸せなPC選びへの近道です。

とっても賢いです。
ChatGPTもかなり賢いですが、こちらも負けてません。

構成がしっかりしている
説明もわかりやすい
結論も的確

私自身、同じ質問を知り合いにされたら同じように答えると思います。

「Gemma4使えるじゃん…」
ChatGPTの課金に二の足を踏んでいた私としては、移行先にベストじゃん…と思ってました。

でも出力完了まで1分40秒かかってんだよな…ｗ

しかし次の瞬間、すべてが崩れた（失敗例）

2つ目の質問をChatGPTに考えてもらいました。


② 「①より更に負荷がかかる質問考えて」

RTX3080Tiを使っているPCで、AIローカルモデルを快適に動かすための構成を提案してください。

【条件】
・VRAM制限を考慮すること
・電源・冷却も含めて説明
・コスパ重視
・初心者でも分かるように解説

結論→理由→具体例の順で書いてください

①と同じような質問を投げたところ、最初は問題なく回答が始まります。

しかし間もなく

RTX 3080 Tiを核とし、VRAMの拡張と…
コスパ・高性能・高バランス…

バランスバランスバランスバランスバランス

分かりやすさ分かりやすさ分かりやすさ分かりやすさ分かりやすさ

運用運用提案運用 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■

■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■…

なるほど。

”バランスとわかりやすさを重視、結論は運用■■■■”といった意味不明な出力になりました…。

この挙動は、かなり衝撃的でしたｗ

なぜこんなことが起きるのか

今回のような挙動から考えられる原因は、いくつかあります。

VRAMの限界
モデルの最適化不足
推論時の負荷の増大

特にローカル環境では、スペックとモデルの相性次第で挙動が大きく変わるというのが現実です。

今回使用したGemma4は「26B」と呼ばれるモデルで、
これは簡単に言うと“扱う情報量が非常に多い大型モデル”です。

その分、精度は高いものの、

動作にはそれ相応のスペック（特にVRAM）が必要になります。

ローカル環境では、この“モデルの重さ”と“PCスペック”のバランスが崩れると、
今回のような挙動に繋がります。

ローカルAIは想像以上にスペックを要求される

今回の検証で分かったのは、

ローカルAIは単に「不安定」というよりも、
想像以上に高いPCスペックを要求するという点です。

特に、

VRAM容量
GPU性能
メモリ容量

このあたりが不足すると、

正常に動くものも、急に崩れることがあります。

RTX3080Tiでも条件次第では今回のような挙動になることを考えると、
ローカルAIは“誰でも気軽に安定して使えるもの”とはまだ言い切れません。

それでもローカルAIは面白い

ただ、この不安定さも含めて、ローカルAIには独特の面白さがあります。

無料で使える
自分の環境で動く
試行錯誤できる

こういった点は、クラウドAIにはない魅力です。

今回のバグを踏まえて、今後も試行錯誤していこうと思います。
特にGemma4は26B A4Bという大きめのモデルを使用してしまったので、”どの構成なら安定して使用できるのか”を引き続き検証していきます。

まとめ

Gemma4は、うまく動けば非常に優秀ですが、
環境や条件によっては突然崩壊することもあります。

安定性を求めるなら、有料なのがChatGPT
試す楽しさ、かつ無料ならローカルAI

どちらが正解かではなく、「何を重視するか」で選ぶのが正解です。

ローカルAIはまだ発展途上ですが、
使い方次第では十分に実用的な選択肢になり得ます。