「AIはクラウドで動くからPCは何でもいい」という誤解について

最近テック界隈で話題の「Claude Code」。 VS Codeで動かすと本当に開発が捗るので重宝しているのですが、ふと「これって手元のPCスペックで速度が変わるのだろうか」と疑問に思いました。

AI自体はクラウドで動いているのだから、PCの性能は関係ないのではないか。 最初はそう考えていたのですが、実際に使ってみると、どうやらそう単純な話でもないようです。

結論から言うと、やはりCPUやメモリの性能によって快適さは変わるのだと実感しています。

確かに、Claudeがコードを生成する「思考」そのものはAnthropic社の高性能なサーバーで行われています。 しかし、その前後の処理を行うのは、まぎれもなく自分の手元にあるPCです。

たとえば、Claudeにコードを指示する際、ローカルにある大量のファイルから関連するソースコードを探し出したり、Gitの差分を計算したりする処理が発生します。 この「コンテキストの準備」の段階で、CPUの性能が低いとどうしてももたついてしまいます。

さらに重要なのがメモリです。 VS Code自体がそれなりにメモリを消費する上に、Claude Codeの拡張機能やターミナル、そして動作確認のための開発用サーバーやブラウザを同時に立ち上げると、メモリはあっという間に消費されていきます。 もしメモリが不足して「スワップ」が発生してしまうと、Claudeの返答を待つ以前に、VS Codeの画面がカクついたりフリーズしたりして、開発の思考自体が途切れてしまいます。

目安としては、やはり16GBが最低ラインで、ストレスなく複数のツールを並行して動かすなら32GBはあると安心だな、というのが今の実感を伴った感想です。

もちろん、一番のボトルネックになりやすいのは通信環境やAPIの混雑具合（サーバーの機嫌）ではあるのですが、そこがクリアな状態であればあるほど、手元のPCスペック、特にメモリの余裕が全体の「サクサク感」を左右することになります。

道具への投資は、巡り巡って自分の作業時間を生み出してくれるもの。 快適なAI開発環境を維持するためにも、足元のスペックには少し投資しておいて損はないのかもしれない、と静かに作業机を見つめながら考えています。