マウスコンピューター、96GBをVRAM化したPCでローカルLLM実演

東京ゲームショウ2026のマウスコンピューターブースで、新清士氏（バリーン・スタジオ／デジタルハリウッド大学大学院教授）が「【DAIV×生成AI】ゲーム開発現場でのAI活用」と題して登壇した。同社製品部の林田奈美氏も同席し、クリエイター向けPC「DAIV CX」の実機でローカルLLMの活用法が示された。

新氏が挙げたクラウド型AIの課題は二つ。情報漏えいリスクと、利用コスト・制限だ。未発表タイトルの企画書や設定資料、ソースコードを外部に送ることには、セキュリティと法務のハードルが伴う。反復作業では従量課金のAPIコストとレートリミットが手を止める。PC内部で動かせばデータは外に出ず、いくらプロンプトを投げても追加コストはかからない。生成速度やパラメータ規模の制約は残るが、「用途を限定して手元で動かす分には、十分に実用的なアウトプットが得られる時代になった」と新氏は語った。

ローカル運用の最大のボトルネックはVRAM容量だ。一般的なPC用グラフィックスカードはハイエンドでも16GB〜24GB程度で、70B〜80Bクラスのモデルを実用的に動かすには足りない。デモ機の「DAIV CX」はAMD Ryzen AI Max+プロセッサーとRadeon 8060Sグラフィックスを搭載し、128GBのメインメモリー（ユニファイドメモリー）のうち最大96GBをVRAMに割り当てられる。80GBクラスのモデルを展開しても、残りの領域で約26万コンテキストを保持できるという。新氏は「数百万円クラスのワークステーションやサーバー用GPUでなければ確保できないVRAM容量を、手元の一体型アーキテクチャで実現できる」と評価した。

実演は3つ。1つ目は自律対話型NPC。Googleのオープンモデル「Gemma」をLM Studio上で動かし、音声合成エンジン（irodori-TTSなど）と連携させ、性格の異なる2体のAIキャラクターが文脈を理解して掛け合いを続ける。GeForce RTX 4090搭載機と組み合わせた実写風のリップシンクも試された。2つ目はゲームのデバッグ。新氏が「GPT-6 Astra」で1時間足らずで作った縦スクロールシューティングを使い、LLMに画面状況を把握させ、数秒おきに操作方針を判断させてテストプレイを回し続ける。一晩中回してもコストは電気代だけで、未公開のソースコードも外に出ない。3つ目は制作基盤「百夜スタジオ」構想。DAIV CXを社内ハブに、参考画像をローカルLLMが分析・言語化して画像生成（Krea 2など）や動画生成へ渡しレンダリングは別のGPUマシンに分散させる。

林田氏は、ビデオカードで描画し大容量メモリーはアプリケーション用という従来の役割分担に対し、DAIV CXのアプローチを「まったく異なる新しいPCアーキテクチャの形」と位置付けた。