2026年のローカル生成AIは、画像がFlux.2（軽量なKlein系なら12〜16GB VRAMで動作）、動画がWan 2.2（Q8 GGUFで約24GB）が最新です。快適に動かすにはVRAM 12GB以上のGPU（RTX 4070 Ti Super以上、動画は16GB超推奨）が目安。本記事ではハードウェア選定からComfyUIの環境構築、動画生成ワークフローまで一気通貫で解説します。
2025年、画像生成AIの世界は劇的な進化を遂げました。
かつて標準だったStable Diffusion 1.5やSDXLを超え、現在はFlux.2による圧倒的な写実描写や、Wan 2.2による高品質な動画生成がトレンドの中心で、一つ前の世代のFlux.1・Wan 2.1も軽さで根強い人気です。
しかし、これらの「次世代モデル」を扱うには、クラウドサービスの検閲やコストから解放されたローカル環境（自宅PC）の構築が不可欠です。
結論から言うと、快適に運用するにはVRAM 12GB以上のGPU（RTX 4070 Ti Super以上）が必須です。本記事では、最新モデルを快適に動かすためのハードウェア選定から、ComfyUIを用いた環境構築までを徹底解説します。
ComfyUI・Stable Diffusionの基礎から押さえたい方は、ComfyUIの使い方完全入門もあわせてご覧ください。
【2026年最新アップデート】現在のローカル最新モデルは、画像がFlux.2（Dev=32Bで量子化GGUF Q4なら約19GB／軽量なKlein 4Bは12GB・Klein 9Bは16GBのVRAMで動作）、動画がWan 2.2（Q8 GGUFで約24GB・720p/24fpsの5〜10秒クリップ）です。※Wan 2.5はAPI限定でローカル用の公開ウェイトはありません。以下のハードウェア選定とComfyUI導入手順は、Flux.2・Wan 2.2でもそのまま通用します。量子化とVRAMの詳しい関係はFlux量子化とVRAMの比較も参考にしてください。
なぜ今、ローカル環境なのか？クラウドとの決別
MidjourneyやDALL-E 3は確かに便利です。しかし実際に使ってみると、「月額2,000円〜6,000円の課金」「生成枚数の上限」「表現の検閲（Censorship）」という壁に直面します。
私自身、Midjourneyの月額60ドルプランを1年間使い続けた結果、年間7万円以上を支払っていました。しかも生成した画像の著作権も曖昧で、商用利用には常に不安がつきまといます。
最初はVRAM 8GBのRTX 3060で環境を組んだのですが、Flux.1 Devモデルを動かそうとすると「CUDA out of memory」エラーで落ちまくりました。結局、RTX 4070 Ti Superに買い替える羽目に。最初から12GB以上にしておけば無駄な出費を防げたというのが痛感した教訓です。
- 完全な自由：ControlNetやLoRAを駆使し、構図や画風を100%コントロール可能。プロンプト制限なし。
- ランニングコストゼロ：初期投資後は電気代のみ。どれだけ生成しても追加料金なし。月1,000枚生成すれば1枚あたり実質0円。
- プライバシー保護：データは外部に送信されない。あらゆる表現が可能（自己責任で適切に利用）。
- 最新技術への即応：Flux.1やWan 2.1など、オープンソースモデルを即座に試せる。Civitaiから最新モデルをダウンロードして5分後には動く。
- 初期投資が高額：推奨スペックのPCは20万円〜40万円。ただし2年使えば月額換算で、Midjourney Pro（月額60ドル。1ドル150円換算で約9,000円・2026年8月時点の公式料金）より安くなる。
- セットアップの学習コスト：GitやPythonの基礎知識が必要。最初の環境構築に半日〜1日かかる（この記事で短縮可能）。
- 電気代：RTX 4090フル稼働で1時間約30円。月100時間使っても3,000円程度。
2026年のハードウェア選定戦略：VRAMが全てを支配する
ローカル生成AIにおいて、CPUやメモリも重要ですが、最もクリティカルなのがGPUのVRAM（ビデオメモリ）容量です。
Flux.1のような次世代モデルを扱う場合、従来の「VRAM 8GB」はもはやエントリーラインに過ぎません。実用的な快適さを求めるなら、最低でもVRAM 12GB、理想は24GBです。
推奨VRAMスペック表（Flux.1・Wan 2.1 世代）
まずはFlux.1・Wan 2.1の運用実績にもとづく基準線です。より新しいFlux.2・Wan 2.2で必要になるVRAMは後述の表にまとめています。
GPUの世代について： 下表の代表GPUは40／30系での実績値です。2026年に新規で買うならRTX 50系が現行世代になります。予算別の具体的な構成はAI画像生成のおすすめBTO PC構成2026【RTX5070Ti/5080/5090・予算別】を参照してください。VRAM容量で見る基準そのものは世代が変わっても有効です。
| クラス | VRAM容量 | 代表GPU（2025年最新） | 実売価格帯 | Flux.1 / Wan 2.1 運用能力 |
|---|---|---|---|---|
| エントリー | 8GB – 10GB | RTX 4060 / 3060 | 3.5万円〜5万円 | 非推奨。量子化（GGUF/FP8）必須。512×512程度が限界。動画生成は実質不可能。 |
| スタンダード | 12GB – 16GB | RTX 4070 Ti Super / 4070 Super | 9万円〜12万円 | 実用的。Flux.1 DevがFP8で快適動作（1024×1024で約40秒/枚）。ControlNet併用も可能。 |
| ハイエンド | 24GB | RTX 4090 / 3090 | 25万円〜35万円 | 完全体験。2048×2048の超高解像度、Wan 2.1での動画生成、LoRA学習まですべて快適。プロレベル。 |
VRAM不足は単に「遅くなる」だけではありません。生成途中でクラッシュ（CUDA out of memory）し、数分待った挙げ句すべてが水の泡になります。快適に使うなら、VRAM 12GB以上（RTX 4070 Ti Super以上）を強く推奨します。各モデルでの量子化設定と画質の違いについては【2026年版】Flux.1を動かすVRAM量子化比較：NF4 vs GGUF vs FP8も参考にしてください。
GPU以外の推奨スペック
| パーツ | 推奨スペック | 理由 |
|---|---|---|
| CPU | Intel Core i5-13400以上 / Ryzen 5 7600以上 | 画像生成はGPU依存だが、ComfyUIのノード処理やバックグラウンド作業で必要。 |
| メモリ | 16GB以上（推奨32GB） | モデル読み込み時にシステムRAMも使用。ブラウザや他ソフトと並行作業するなら32GB。 |
| ストレージ | SSD 500GB以上（推奨1TB） | モデルファイル（Flux.1 Devだけで23GB）が巨大。複数モデルを保管するなら1TB必須。 |
【2026年版】おすすめBTOパソコン｜画像生成AI特化モデル
自作PCに不安がある方には、クリエイター向けBTOパソコンが最適解です。以下は実際に画像生成AIユーザーから高評価を得ているメーカーです。3DCG制作向けのさらに詳しいPC選定基準は3DCG映像制作のための「最強」BTOパソコン選び【2026年版】もあわせてご覧ください。
コスパ最強FRONTIER（フロンティア）
セール時期の価格破壊力が圧倒的。同じ予算でワンランク上のGPUを狙うなら必ずチェックすべきメーカーです。
- おすすめ：月替わりセール（毎月第1金曜更新）
- 実例：RTX 4070 Ti Super搭載で23万円台（通常28万円相当）
- 注意点：セール品は数量限定のため、見つけたら即決推奨
カスタマイズ派向けサイコム（@Sycom）
パーツ単位でスペックを自在に組める国内老舗BTOメーカー。「GPU強化・メモリ増量だけしたい」というカスタム志向のユーザーに最適です。
- 強み：GPU・VRAM・ストレージを自由にカスタマイズ可能
- ターゲット：RTX 4070 Ti SuperやRTX 4090など、特定GPUに絞ってPC構成を最適化したい方
- サポート：パーツ保証が充実しており、長期運用でも安心
デザイン重視OZ GAMING
SNSで話題沸騰中のBTOゲーミングPC。コスパとデザイン性を両立しており、作業デスクに置いても映えるモデルが揃っています。
- 強み：スタイリッシュな筐体デザイン＋コスパの高さ
- ターゲット：配信・動画制作も視野に入れたクリエイター
BTOパソコンはボーナス時期（6月・12月）や年末年始、新生活シーズン（3月）に大規模セールが集中します。急ぎでなければ、これらの時期を狙うと同じスペックで3万円〜5万円安く買えることも。FRONTIERの最新セール動向は【2026年3月】FRONTIERのBTOゲーミングPC用途別おすすめ4選で詳しく解説しています。
ソフトウェア環境の構築：ComfyUI一択の理由
2025年現在、従来のWebUI（Automatic1111 / Forge）から、ノードベースのComfyUIへの移行が加速しています。
なぜComfyUIなのか？答えはシンプルで、「最新モデルへの対応が世界最速」だからです。Flux.1が公開された翌日には、すでにComfyUI用のカスタムノードが公開されていました。
- メモリ効率が異次元：同じVRAMでWebUIの1.5倍〜2倍の解像度を扱える。実測でRTX 4070 Ti SuperでFlux.1が1024×1024で約40秒（WebUIなら80秒以上）。
- 最新技術への即応性：FluxやWan 2.1など、最新モデルへの対応速度が圧倒的。
- ワークフローの柔軟性：ControlNet + LoRA + IP-Adapterなど、複雑な処理を視覚的に組み立てられる。
- バッチ処理が強力：一度ワークフローを作れば、プロンプトだけ変えて100枚連続生成も可能。
- 初見殺しのUI：ノード接続という概念に慣れるまで1〜2日かかる。YouTubeチュートリアル必須。
- 日本語情報が少ない：公式ドキュメントは英語メイン。ただし2025年は日本語解説動画が急増中。
【完全版】ComfyUI環境構築手順（Windows向け）
Pythonのバージョン競合トラブルを避けるため、公式Portable版（スタンドアロン型）を使用するのが最も安全です。初心者でも失敗しない手順を解説します。
GitHubの公式リリースページからComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7zをダウンロードします。ファイルサイズは約3GBなので、回線速度によっては10分程度かかります。
日本語を含むパス（例：C:\Users\山田太郎\Downloads\）はエラーの原因になります。必ず半角英数のみのパスに解凍してください。推奨はC:\ComfyUI\です。
解凍したフォルダ内のrun_nvidia_gpu.batをダブルクリック。黒い画面（コマンドプロンプト）が出て、自動的にブラウザが開けば成功です。初回起動は依存関係のダウンロードで3〜5分かかります。
拡張機能管理ツール「ComfyUI Manager」は必須です。これがあれば、ワンクリックで新しいノードをインストールできます。
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
上記コマンドを実行後、ComfyUIを再起動すると、右下に「Manager」ボタンが出現します。
CivitaiまたはHugging Faceから、Flux.1のモデルファイルをダウンロードします。
- Flux.1 [Dev]：非商用（研究・個人利用OK）、最高画質、ファイルサイズ約23GB
- Flux.1 [Schnell]：商用可能（Apache 2.0ライセンス）、高速版、約11GB
ダウンロードしたファイルはComfyUI\models\checkpoints\フォルダに配置します。
ComfyUI Managerから「Flux.1 Simple Workflow」を検索してインストール。プロンプト欄にa cat wearing sunglasses on a beachと入力して「Queue Prompt」をクリック。30秒〜1分で画像が生成されれば成功です。
既存のWebUI（ForgeやA1111）を使っている場合、
extra_model_paths.yaml.exampleをextra_model_paths.yamlにリネームし、以下を追記することで、巨大なモデルファイルをコピーせずに共有できます。
stable_diffusion:
checkpoints: "D:/StableDiffusion/models/Stable-diffusion/"
loras: "D:/StableDiffusion/models/Lora/"
これでSSD容量を100GB以上節約できます。
2026年の主役モデル：Flux.2・Wan 2.2への進化とFlux.1・Wan 2.1
Flux.1：写実性の到達点
Black Forest Labs（元Stability AIのコアメンバーが設立）が開発したFlux.1は、2024年8月の登場以来、画像生成AIの頂点に君臨しています。
| 項目 | Flux.1の強み | 従来モデル（SDXL）との差 |
|---|---|---|
| プロンプト理解力 | 複雑な英文も正確に反映 | SDXLは長文プロンプトで破綻しがち |
| 文字描写 | 看板やポスターの文字が読める | SDXLは文字が崩れる |
| 人体描写 | 指が6本問題がほぼ解消 | SDXLは頻繁に崩壊 |
| 光と影 | 写真と見分けがつかないレベル | SDXLは「CG感」が残る |
- Flux.1 [Dev]：非商用ライセンス（個人の趣味、研究用途のみ）。画質は最高峰。Step数25〜30推奨。
- Flux.1 [Schnell]：商用利用OK（Apache 2.0）。高速化に特化し、Step数4でも高品質。ビジネス用途ならこちら。
推奨：まずは[Dev]で試して、商用利用が必要になったら[Schnell]に移行するのがベスト。VRAM別の最適な量子化方式の選び方はFlux.1を動かすVRAM量子化戦争：NF4 vs GGUF vs FP8で詳しく解説しています。
Wan 2.1：動画生成の新時代
Alibaba Cloud発のWan 2.1は、140億パラメータ（14B）を持つ次世代動画生成モデルです。2025年1月にリリースされ、わずか2ヶ月でRunwayやPika Labsの牙城を揺るがしています。
| 機能 | Wan 2.1（ローカル） | Runway Gen-3（クラウド） |
|---|---|---|
| Text-to-Video | 5秒/80フレーム 無料 | 5秒/クレジット消費（月額95ドル〜） |
| Image-to-Video | 高精度、破綻なし | 同等レベル |
| 解像度 | 最大1280×720 | 1280×768 |
| 必要VRAM | 16GB以上推奨（FP8量子化で12GBでも可） | クラウドのためPC不要 |
Flux.1で生成した美しい静止画を、Wan 2.1に読み込ませることで、表情の変化、髪のなびき、背景の微細な動きまで自然に再現できます。これにより「静止画→動画」のワークフローが個人レベルで完結します。プロンプトの精度をさらに高めたい場合は画像生成AIはJSONで制御せよ！構造化プロンプト完全ガイドも参考にしてください。
【2026年版】Flux.2・Wan 2.2をローカルで動かすのに必要なVRAM
ここからが本題です。「最新モデルをローカルで」と考えたとき、詰まるのはほぼVRAM容量ひとつです。Flux.2とWan 2.2は同じ名前でもパラメータ数の違う複数版が配布されていて、選ぶ版で必要VRAMが数倍変わります。まずどれを狙うかを決めてください。
Flux.2：まず [klein] を見る
Black Forest Labsは2026年1月15日に軽量版のFLUX.2 [klein]を公開しました。フラッグシップの[dev]は32Bあってコンシューマ機には重すぎるので、ローカル運用の現実解はklein側です。
| モデル | 必要VRAMの目安 | ライセンス | 位置づけ |
|---|---|---|---|
| FLUX.2 [klein] 4B | 約13GB | Apache 2.0（商用利用可） | ローカルの入口。商用案件に使えるのはここ |
| FLUX.2 [klein] 9B | 約29GB | 非商用ライセンス | 品質重視。24GB機では素のままだと厳しい |
| FLUX.2 [dev]（32B） | FP16で約64GB／FP8で約32GB／GGUF Q4で約19GB | 非商用ライセンス | 量子化前提。フル精度は個人環境の射程外 |
量子化で必要VRAMは大きく下がる
Black Forest Labsは公式にFP8とNVFP4の量子化チェックポイントを配布しており、FP8で最大40%、NVFP4で最大55%VRAM使用量を削減できます（RTX 5080／5090での計測値）。9Bが29GBだからと諦める前に、量子化版を試す価値があります。方式ごとの画質差はFlux.1を動かすVRAM量子化戦争：NF4 vs GGUF vs FP8の考え方がそのまま応用できます。
⚠️ ライセンスを取り違えない： 同じFLUX.2でも商用利用できるのはklein 4B（Apache 2.0）だけで、9Bとdevは非商用ライセンスです。「軽いほうが制限も緩い」という直感どおりの並びなので忘れがちですが、仕事で使う画像を出すなら4Bを選んでください。
Wan 2.2：5Bなら8GBから動く
動画側のWan 2.2は3種類あり、5Bだけが「テキストから」と「画像から」の両方に対応したハイブリッド（TI2V）です。最初の1本はこれで通すのが早道です。
| モデル | できること | VRAMの目安 |
|---|---|---|
| Wan 2.2 5B（TI2V） | テキスト→動画・画像→動画の両対応 | 8GBから動作 |
| Wan 2.2 14B T2V | テキストから動画。品質重視 | 余裕を持つなら24GB級 |
| Wan 2.2 14B I2V | 静止画を動かす | 同上 |
モデルファイルはComfyUI/models/配下のdiffusion_models・text_encoders・vaeにそれぞれ配置します。テキストエンコーダはumt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensorsのようにWan系で共通して使うファイルなので、2.1から入れ替える場合も使い回せることが多いです。
公式テンプレートを読むなら本体を最新にしてから
ComfyUIのWorkflow → Browse Templates から読み込む公式ワークフローは、本体が古いとノードが欠けて赤くなります。導入手順とWan 2.1からの変更点はWan 2.2でAI動画生成｜ComfyUIネイティブ対応の導入手順とWan 2.1からの進化点にまとめてあります。
結論：2026年にローカルで最新モデルを回すなら、画像はFLUX.2 [klein] 4B（13GB・商用可）、動画はWan 2.2 5B（8GB〜）が入口です。この2つを基準にすると、必要なVRAMは16GBが実用ライン、24GBあれば選択肢がほぼ塞がらないという見立てになります。
まとめ：最強の「外部脳」をPCの中に
Flux.1とWan 2.1を組み合わせることで、個人のPCがハリウッド級の制作スタジオに変貌します。クラウドサービスに年間10万円以上を支払い続けるか、それとも一度だけ30万円を投資して永続的な資産を手に入れるか。
この環境を構築するために投資すべきは、間違いなくGPU（VRAM）です。私の失敗から学んでください：VRAM 8GBは2025年では時代遅れです。最低12GB、理想は24GB。
「まずはRTX 4060で様子見」という考えは、高確率で後悔します。私がそうでした。結局、半年後にRTX 4070 Ti Superに買い替え、差額で実質6万円を無駄にしました。最初から必要スペックを買う方が、トータルコストは安くなります。
2026年現在、RTX 5070・RTX 5080・RTX 5090が順次市場投入されています。RTX 5070はVRAM 12GBでRTX 4090に迫る性能を実現し、RTX 5090は当然のようにVRAM 32GBを搭載。「今すぐ必要」でなければ、RTX 50シリーズの価格安定（2026年中頃〜）を待つ戦略も大いにアリです。
逆に「今すぐ構築したい」なら、値崩れしたRTX 4070 Ti Super（中古15万円前後）が最高のコスパです。FRONTIERの最新GPU搭載セールは随時更新されているので要チェック。
自身のクリエイティビティを解き放つために、まずはBTOパソコンのセール情報をチェックすることから始めてみてはいかがでしょうか。
Wan 2.1 導入ガイド：動画生成の扉を開く
Wan 2.1はFlux.1の次に取り組むべきモデルです。ComfyUIへの統合が完了しており、画像生成のワークフローと同じ操作感で動画生成が始められます。
Wan 2.1（14Bモデル）の運用にはVRAM 16GB以上を強く推奨します。FP8量子化を使えばVRAM 12GBでも動作しますが、生成時間が大幅に増加します（5秒動画で約8分 vs 推奨環境で約4分）。
Wan 2.1の必要ファイルを揃える
Wan 2.1はモデルファイルが複数に分かれています。Hugging Faceから以下のファイルをすべてダウンロードし、所定のフォルダに配置します。
| ファイル | サイズ | 配置先（ComfyUIフォルダ基準） |
|---|---|---|
wan2.1_t2v_14B_bf16.safetensors |
約28GB | models/diffusion_models/ |
umt5_xxl_fp8_e4m3fn.safetensors（テキストエンコーダー） |
約5GB | models/text_encoders/ |
open-clip-xlm-roberta-large-vit-h-14-frozen-857M.safetensors |
約1.6GB | models/text_encoders/ |
mochi_preview_vae.safetensors（VAE） |
約168MB | models/vae/ |
ComfyUI Managerを開き、「Custom Nodes Manager」からComfyUI-WanVideoを検索してインストール。再起動後、ノードリストに「WanVideo」が追加されます。
ComfyUI Managerの「Workflow Templates」から「Wan2.1 T2V Basic」を選択してロード。これがもっとも安定した出発点です。
以下の設定がVRAM 16GB環境でのベストです：
- Steps： 20〜25（品質と速度のバランス点）
- CFG Scale： 6.0（デフォルト）
- フレーム数： 81フレーム（約3秒）からスタート推奨
- 解像度： 832×480（VRAM 16GBで安定）/ 1280×720はVRAM 24GB推奨
Flux.1で生成した静止画をWan 2.1のI2Vノードに接続します。「WanVideo ImageToVideo」ノードのimage入力に、Flux.1の出力画像をドラッグ&ドロップで繋ぐだけです。プロンプトには「元画像の状況描写 + 追加したい動き」を英語で記入します。
positive: a girl standing in a field, long hair flowing in the wind, fabric of dress gently waving, soft sunlight, cinematic
negative: blur, distortion, flickering, watermark, ugly
最強のクリエイティブワークフローは、① Flux.1で完璧な静止画を生成 → ② Wan 2.1のI2Vで動画化という2段階構成です。
Flux.1の構造化プロンプト（JSONスタイル）との組み合わせ方については画像生成AIはJSONで制御せよ！構造化プロンプト完全ガイドで詳しく解説しています。
よくある質問（FAQ）
VRAM 8GBのGPU（RTX 3060など）でFlux.1は動きますか？▼
動作は可能ですが、快適な使用は非常に困難です。GGUF量子化（Q4_0レベル）を使用すれば一応ロードできますが、1枚の生成に512×512解像度で3〜5分かかり、1024×1024は事実上不可能です。VRAM不足で途中クラッシュするケースも多く、ストレスが溜まる体験になります。
VRAM 8GBで快適なのはSDXL以前の旧世代モデルまで。2026年の主流モデルを使うなら、RTX 4070 Super（12GB）以上への移行を強くおすすめします。
MacのM-chip（M1/M2/M3）でも動かせますか？▼
はい、ComfyUIはApple Silicon（M1/M2/M3/M4）に対応しています。MPS（Metal Performance Shaders）を使ってGPU加速が効きます。
ただし、WindowsのNVIDIA環境と比較すると速度は30〜50%程度です。M3 Max（最大96GBユニファイドメモリ）であれば大型モデルもVRAM不足なく動かせますが、価格が50万円超えになります。
コスパを考えると、Macはあくまでサブ機・外出先用と割り切り、メイン作業はNVIDIA搭載のWindowsマシンで行う構成が現実的です。
Flux.1 [Dev]で生成した画像は商用利用できますか？▼
Flux.1 [Dev]は非商用ライセンスのため、SNSへの無償投稿、個人の趣味・研究用途には使えますが、商業印刷物・有料コンテンツへの利用は原則不可です。
商用利用が必要な場合はFlux.1 [Schnell]（Apache 2.0ライセンス）を選択してください。Step数4〜8でも十分な品質が出るため、商用制作のスピードワークフローに最適です。
なお、ライセンス解釈は用途によって複雑なため、本番商用利用前にはBlack Forest Labs公式ライセンスを必ずご確認ください。
Wan 2.2をローカルで動かすのに最低どれくらいのVRAMが必要ですか？▼
5B（TI2V）なら8GBから動きます。5Bはテキストからの生成と画像からの生成の両方に対応したハイブリッド版なので、最初の1本に向いています。14B（T2V／I2V）は品質が上がるぶん重く、余裕を持って回すなら24GB級のVRAMが欲しいところです。
いきなり14Bで落ちて時間を溶かすより、5Bで一度最後まで通してから上げるほうが結果的に速く進みます。
FLUX.2をローカルで使いたいのですが、どのバージョンを選べばいいですか？▼
商用利用するならFLUX.2 [klein] 4B一択です。必要VRAMは約13GBで、ライセンスがApache 2.0なので仕事にも使えます。klein 9B（約29GB）とdev（32B）は非商用ライセンスなので、案件で使う画像には出せません。
VRAMが足りない場合は、Black Forest Labs公式のFP8／NVFP4量子化版で最大40%／55%削減できます。まず4Bを素で動かし、物足りなければ量子化した上位版を試す順序が安全です。
電気代はどのくらいかかりますか？▼
RTX 4070 Ti SuperのTDP（熱設計電力）は285Wです。PC全体（CPU・マザー・冷却込み）でフル稼働時の消費電力は約400W〜500W程度になります。
日本の電気代（家電公取協が定める目安単価31円/kWh（税込・令和4年7月22日改定）に近い約30円/kWhとして）で計算すると、1時間の生成作業で約12〜15円。毎日2時間×30日使っても月額720〜900円です。Midjourney Pro（月額約9,000円）と比較すると、電気代込みでも圧倒的に安いといえます。
既存のゲーミングPCに後からGPUを追加できますか？▼
可能ですが、電源ユニット（PSU）の容量確認が必須です。RTX 4070 Ti SuperはNVIDIA推奨が750W、RTX 4090は850W以上の電源が必要です。
既存PCの電源が650W以下の場合は、GPU交換と同時にPSUも交換しなければならず、コストが増えます。また、PCIe 4.0以上のスロットを持つマザーボードかどうかも確認が必要です。
「今のPCのGPUを替えるか、新しいBTOを買うか」迷う場合は、既存PCが3年以上前のモデルなら新規BTOを推奨します。ボトルネックを避けられ、保証も新品になります。
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