AI研究向けの予算申請用見積作成 承ります
テグシスでは、大規模言語モデル (LLM) ・深層学習・画像認識・マルチGPU学習 など、
AI研究に必要なワークステーション／GPUサーバーについて、
予算申請にそのまま使える 見積書・仕様書案 まで含めてご提案しています。
PyTorch・TensorFlow・JAX・Transformers・HuggingFace など、
研究内容に合わせた最適なGPU・CPU・メモリ構成をフルカスタムでご提示します。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
まず、あなたのAI研究用途をお選びください
目的に適したワークステーション構成がすぐに分かります。
用途が複数にまたがる場合も、お気軽にご相談ください。
「どれを選べばよいか分からない」という方は、
利用予定のフレームワーク名や研究テーマをお知らせいただければ最適な構成をご提案します。
研究内容から必要なスペックがすぐ分かる早見表 (AI研究向け)
| 研究内容 | 推奨GPU | 推奨CPU | メモリ | ストレージ |
|---|---|---|---|---|
| LLMローカル検証・微調整 (Llama / GPT系) |
24〜48GB VRAMのGPU | 16〜32コア (大規模データ前処理・並列実験重視なら24〜64コア) |
128〜256GB | 高速NVMe SSD 1〜2TB (OS・コード用) ＋ NVMe/SSD 2〜4TB (学習データ・モデル用) |
| 画像認識・マルチモーダルAI (CNN / ViT / Diffusion) |
24GB以上VRAMのハイエンドGPU | 12〜16コア (データ前処理・複数実験の同時実行を重視する場合は16〜32コア) |
64〜128GB | NVMe SSD 2TB以上 (データ量に応じて4TB以上＋アーカイブ用HDD/NASを追加) |
| マルチGPU深層学習・大規模分散学習 | ハイエンドGPU ×2〜4枚 | 32〜64コア (Threadripper / EPYC 等、十分なPCIeレーン数を持つプラットフォーム推奨) |
256〜512GB | NVMe SSD 1〜2TB (OS・コード用) ＋ NVMe SSD 2〜4TB (学習データ用) ＋ 10GbE〜100GbE級ネットワーク接続ストレージ |
| バイオインフォマティクス・シーケンス解析＋機械学習 | 基本はCPUメイン (GPUなし構成も可) 機械学習・深層学習を多用する場合は16〜24GB VRAMのGPU |
16〜32コア (多サンプル並列解析・複数ユーザー想定なら24〜64コア) |
64〜128GB | 高速SSD 2TB (OS・ワークエリア用) ＋ 大容量HDDまたはNAS (10TB〜、リファレンスデータ・中間ファイル用) |
これらは実際の導入実績をもとに整理した “失敗しないための基準” です。
使用するフレームワークやモデル規模、学習データ量によって要件は変動するため、
最終的には個別の研究内容に合わせた最適化が必要です。
※迷った場合はお気軽にご相談ください。
大学・研究機関でテグシスが選ばれる理由 (AI研究編)
AI研究向けワークステーションは、一般的な市販PCではGPU性能や拡張性が不足し、
学習時間や実験スループットに直接影響することがあります。
テグシスは大学・研究機関での導入実績が多数あり、
LLM・画像認識・ロボット学習・数値シミュレーション×AIなど、AI研究の主要分野を幅広くカバー しています。
研究現場の要件 (安定性・拡張性・再現性) を重視した構成提案により、多くの研究者からご支持いただいています。
- AI研究に特化した構成提案
LLM、画像認識、マルチGPU深層学習、数値シミュレーション連携など、用途ごとに最適な構成を豊富な実績からご提示します。 - 研究機関の申請手続きに精通
仕様書や構成理由の記載など、予算申請に必要な資料も作成サポートし、導入の負担を軽減します。 - 長時間学習を想定した設計
高発熱のGPU負荷にも耐える安定性・静音性・冷却性能を重視した筐体・冷却構成を採用しています。 - 導入後も安心のサポート体制
CUDAやドライバ、主要ライブラリのインストール、初期設定にも対応。研究室配属の学生・技術職員の方でも扱いやすい環境を整えます。
こうしたAI研究に特化した “伴走型支援” により、多くの大学・研究機関の皆さまに選ばれています。
よくある失敗例 (こうしたトラブルを防ぐためにご相談ください)
AI研究用PCは、モデルやデータセットの規模によって要件が大きく異なるため、
「調べて自己判断した構成」で性能不足や拡張性不足のトラブルが生じることが少なくありません。
以下は、実際の相談で多い失敗例です。
- VRAM不足でモデルが動かない／バッチサイズを極端に落とす羽目に
LLMや高解像度画像モデルは想定以上にVRAMを必要とし、GPU選定を誤ると学習自体が成立しないことがあります。 - マルチGPU構成を見越していなかったため、将来の増設が不可能に
PCIeレーン数やスロット配置、電源容量が不足し、2枚目以降のGPUが増設できないケースがあります。 - ストレージのIO性能不足で学習スループットが頭打ち
データローディングがボトルネックとなり、GPU使用率が上がらず、学習時間が大きく伸びてしまうことがあります。 - 冷却設計が不十分でサーマルスロットリングが発生
GPU温度が高止まりし、クロックダウンによって理論値の半分以下の性能しか出ない事例があります。 - コンテナ・仮想環境を前提にしておらず、環境再現性が低い
将来の学生・共同研究者が同じ環境を再現できず、実験の再現性に影響が出ることがあります。
これらのトラブルは、事前に研究要件を詳細にヒアリングし、構成を最適化することで全て防止可能です。
構成選びで迷った際は、ぜひお気軽にご相談ください。
通常24時間以内に担当者からご連絡いたします
ワークステーション構成例 (AI研究向け)
お客様へご提案したAI研究向けワークステーション構成の事例です。
掲載のないフレームワークや研究分野にも多数実績がありますので、お気軽にご相談ください。
※詳しい構成はリンク先の事例ページよりご覧いただけます。
LLM・自然言語処理向け
| 事例No.PC-TW2M253280 大容量VRAM搭載LLMローカル検証用ワークステーション |
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| 参考価格 (税込)：5,127,430円 |
| 詳しくはこちら |
| 事例No.PC-TUKM253379 Llama-3対応自然言語処理用ワークステーション |
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| 参考価格 (税込)：1,210,000円 |
| 詳しくはこちら |
| 事例No.PC-TCPS254088 AI開発用GPUサーバー (マルチGPU構成) |
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| 参考価格 (税込)：23,881,000円 |
| 詳しくはこちら |
画像認識・マルチモーダルAI向け
| 事例No.PC-TW3J253649 RTX PRO 6000 Max-Q搭載 機械学習用ワークステーション |
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| 参考価格 (税込)：4,083,200円 |
| 詳しくはこちら |
| 事例No.PC-TTPJ253583 機械学習・地震波動解析向けワークステーション |
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| 参考価格 (税込)：5,198,600円 |
| 詳しくはこちら |
| 事例No.PC-TUKJ253604 JAX機械学習・Abaqus解析向けワークステーション |
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| 参考価格 (税込)：1,052,700円 |
| 詳しくはこちら |
バイオインフォマティクス・シーケンス解析×AI向け
| 事例No.PC-TE1J254011 シーケンスデータ解析/機械学習用ワークステーション (システム要件に最適化) |
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| 参考価格 (税込)：3,261,500円 |
| 詳しくはこちら |
| 事例No.PC-TW3J253928 シーケンスデータ解析/機械学習用ワークステーション (汎用構成) |
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| 参考価格 (税込)：3,169,100円 |
| 詳しくはこちら |
テグシスなら相談できます！
予算申請用のAI研究PC構成を選ぶ際、GPUやVRAM、CUDAコア数などの専門用語に戸惑い、
「この構成で本当に申請して大丈夫だろうか…」と不安になる方も少なくありません。
「このGPUで自分のモデルは動くのか？」「将来のモデル大型化に対応できるのか分からない…」という方も、ご安心ください。
テグシスでは、研究者の皆さまの声に寄り添いながら、
申請に適した構成と必要書類の作成を含め、研究内容に最適なAI計算環境導入をトータルでご提案しています。
「自分はPCやGPUに詳しくないから不安」という方にこそ、私たちのサポートをご活用いただいています。
専門的な要件整理から納品後の運用まで、研究に集中できる環境づくりを全力で支援します。
こんなお悩み、ございませんか？
- 「『このモデル・フレームワークを使って』と言われたけど、どんなGPUが必要か分からない」
- 「単一GPUでよいのか、最初からマルチGPU構成にすべきか判断がつかない」
- 「VRAM・GPUメモリ・メインメモリの違いがよく分からない」
こうした疑問も、専門スタッフが丁寧にヒアリングしながら一緒に解決していきます。
PCやワークステーションのことがわからなくても大丈夫
- 研究内容や実現したいタスクをお知らせいただければ、目的に合ったスペックを分かりやすくご提案します
例：「LLMをローカルで検証したい」「画像認識とシミュレーションを併用したい」「JupyterLab環境を複数ユーザーで共用したい」など - 他の研究者の導入事例も多数公開中
実際にどんなAI研究用PCが使われているか、具体的な事例を参考にできます - 導入後も安心のサポート体制
CUDAやドライバ、主要ライブラリのインストールや初期設定など、運用開始までしっかりサポートします
よくあるご質問
Q1. どのようなAIフレームワーク・ライブラリに対応できますか？
A.
PyTorch、TensorFlow、JAX、HuggingFace Transformers などの深層学習フレームワークはもちろん、
CUDA・cuDNN・NCCL などGPU環境に必須のライブラリ、Docker / Singularity ベースの環境構築にも対応可能です。
用途に応じて最適な構成をご提案します。
Q2. 他社ベンダーとの調整もお願いできますか？
A.
はい、可能です。装置メーカーやソフトウェアベンダーとの仕様確認など、必要な調整を代行します。
窓口を一本化でき、申請〜導入の負担が大きく軽減されます。
Q3. 相談はどのように行えますか？
A.
メール・電話・Web会議・対面・現地訪問など、状況に合わせて柔軟に対応します。
要件がまとまっていなくても問題ありません。
Q4. 設置や初期設定も対応できますか？
A.
はい、現地設置・初期設定・動作確認まで対応します。
発送のみで終わらず、研究室での立ち上げをサポートします。
Q5. 予算申請に必要な書類も作成してもらえますか？
A.
見積書、仕様書 (案) 、構成理由書、カタログなど、申請に必要な資料をサポートします。
研究機関で一般的なフォーマットにも対応可能です。
お問い合わせ・ご相談
AI研究向けワークステーションのお見積もりをご検討中の方は、ぜひお気軽にご相談ください。
「ざっくりした用途でも対応できる？」「将来のGPU増設を見越した構成にしたい」など、柔軟に対応します。
予算が固まっていない段階の“初期相談”からお任せいただけます。
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予算申請用のお見積もりのご相談はお気軽に！ 研究用・産業用PCの製作・販売サービス TEGSYS – テグシス |
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