「AIを学ぶ前に知っておくべきITの基礎~CPUについて~【予備知識編1】」

1．はじめに
2．コンピューターの基本構成を理解しよう
① CPU（中央処理装置）：コンピューターの「頭脳」
1. 🔍 CPUの性能を確認する方法
  1. Windowsの場合
  2. Macの場合
② メモリ（RAM）：作業机の広さを決める重要パーツ
1. 🔍 メモリの使用量を確認する方法
  1. Windowsの場合
  2. Macの場合
③ ストレージ（HDD / SSD）：データを保存する「本棚」
1. 🔍 ストレージの空き容量を確認する方法（Pythonなし）
  1. Windowsの場合
  2. Macの場合
④ GPU（グラフィック処理装置）：AIの計算を加速する「補助脳」
1. ⑤ OS（オペレーティングシステム）：すべてを管理する「指揮官」
🔍 まとめ

1．はじめに

この記事は読み飛ばしても問題ございません！（正直上手くまとめられていません）
次回の記事からAIを学ぶ上での環境構築をしていきますので是非！

「AIソフトを自分で作ってみたい！」と思ったとき、最初に直面するのが 「何から学べばいいのか分からない」 という問題ではないでしょうか？

AIを開発するためには、プログラミングの知識だけでなく、コンピューターの仕組みやデータの扱い方、AIが動作するために必要な計算リソースなど、基本的なIT知識も重要になります。

この記事では、「AI開発に挑戦したい初心者のために、必要な予備知識を順番に学べる」 ことを目指して、基礎から丁寧に学んでいきます。

まず最初に、「AIを学ぶ前に最低限知っておくべきITの基礎知識」についてお話しします。
これを理解することで、今後の学習がスムーズに進むはずです！

では、さっそく本題に入っていきましょう！ 🚀✨

2．コンピューターの基本構成を理解しよう

AIを学ぶうえで、コンピューターの仕組みを理解することはとても重要 そうです。
なぜなら、AIはコンピューター上で動くソフトウェアの一種 だからです。

例えば、AIを使って画像認識をするプログラムを作る場合、コンピューターのどの部分が処理を担当しているのかを知っておくと、どんなパソコンを用意すればいいのか、どこに負荷がかかるのか が分かります。

そこで今回は、「コンピューターの基本構成」 を解説し、各パーツがどのように動いているのかを理解していきましょう！

コンピューターは、以下の5つの主要なパーツで構成されています。

パーツ名	役割	例え
①CPU（中央処理装置）	計算や命令の処理をする	人間の脳
②メモリ（RAM）	一時的にデータを保存し、処理速度を向上させる	作業机
③ストレージ（HDD / SSD）	データやファイルを長期保存する	本棚・ノート
④GPU（グラフィック処理装置）	画像や動画、AI計算を高速化する	数学が得意な補助脳
⑤OS（オペレーティングシステム）	ハードウェアとソフトウェアの橋渡しをする	指揮官（Windows, Mac, Linux）

それでは、これらのパーツの役割を詳しく見ていきましょう！

① CPU（中央処理装置）：コンピューターの「頭脳」

CPU（Central Processing Unit）は、コンピューターの中心的なパーツで、あらゆる計算や命令の処理を担当 します。

✅ AIとの関係

AIプログラムは大量の計算を行うため、CPUの性能が高いほど処理が速くなる！
しかし、AIの「機械学習」では、CPUよりもGPU（後述）が重要になることが多い。

✅ 代表的なCPUメーカー

Intel（Core i5, i7, i9）
AMD（Ryzen 5, 7, 9）

🔍 CPUの性能を確認する方法

Windowsの場合

「Ctrl + Shift + Esc」キーを押して「タスクマネージャー」を開く
「パフォーマンス」タブをクリック
左側の「CPU」を選択すると、現在の使用率やモデル名が表示される！

Macの場合

「アクティビティモニター」を開く（Finder → アプリケーション → ユーティリティ）
「CPU」タブをクリックすると、CPUの使用状況が表示される！

私はwindowsを使用しているので、上記の手順を踏むと、

写真のような画面になるでしょう。使用率を見てみると9%です。
💡 「CPUの使用率が高い＝コンピューターに負荷がかかっている」ことを意味します！

② メモリ（RAM）：作業机の広さを決める重要パーツ

メモリ（RAM, Random Access Memory）は、CPUが一時的にデータを置いて作業するための領域 です。

✅ AIとの関係

AIプログラムでは、大量のデータを扱うため、メモリの容量が多いほどスムーズに動作する！
一般的なPCは 8GB～16GB のメモリを搭載しているが、AI開発をするなら 16GB以上が推奨！

✅ メモリの例え

作業机の広さに相当する → 広い机ほど、同時にたくさんの作業ができる！
狭い机（メモリ不足）だと、作業スピードが落ちる…

🔍 メモリの使用量を確認する方法

Windowsの場合

「Ctrl + Shift + Esc」キーを押して「タスクマネージャー」を開く
「パフォーマンス」タブ → 「メモリ」を選択
現在の使用量と合計容量（例：8GB, 16GB）が表示される！

Macの場合

「アクティビティモニター」→ 「メモリ」タブをクリック
メモリの総容量と使用量が確認できる！

💡 「メモリの使用率が高すぎると、PCの動作が遅くなる」ので注意！

先ほども開いたタスクマネージャーから確認できますので是非！

③ ストレージ（HDD / SSD）：データを保存する「本棚」

ストレージは、長期間データを保存するための場所 です。

✅ HDD（ハードディスク） vs SSD（ソリッドステートドライブ）

種類	特徴	AI開発向き？
HDD	安価・大容量・速度が遅い	❌（AI開発には不向き）
SSD	高速・耐久性が高い	✅（AI開発に最適）

💡 AI開発では、データの読み書き速度が重要なので、SSDが必須！

🔍 ストレージの空き容量を確認する方法（Pythonなし）

Windowsの場合

「エクスプローラー」を開く（Win + E）
「PC」→ 「Cドライブ」の空き容量を確認！

Macの場合

「Appleメニュー」→ 「このMacについて」→ 「ストレージ」

💡 空き容量が少ないと、AI開発時にエラーが出る可能性があるので注意！

手順に従って確認して見て下さい！

④ GPU（グラフィック処理装置）：AIの計算を加速する「補助脳」

GPU（Graphics Processing Unit）は、画像処理や大量の計算を並列に処理する ための装置です。

✅ AIとの関係

AIの学習（ディープラーニング）では、GPUが必須！
画像認識や自然言語処理などの計算を何百倍も高速にする ことができる！

✅ 代表的なGPUメーカー

NVIDIA（GeForce RTX, Tesla など） → AI開発に最適！
AMD（Radeon） → 一般的なグラフィック用途向け

💡 AI開発に向いているのは？
✅ ゲーミングPCの高性能GPU（RTX 3060 以上）ならAIも動かせる！
✅ Google Colabなら無料でGPUを使える！

⑤ OS（オペレーティングシステム）：すべてを管理する「指揮官」

OS（Operating System）は、コンピューター全体を管理し、ハードウェアとソフトウェアの橋渡しをする役割 を持っています。

✅ AI開発に向いているOSは？

OS	特徴	AI開発向き？
Windows	一般的なPCで利用される	△（環境構築が少し大変）
Mac	開発者向けで使いやすい	○（Python環境が整っている）
Linux（Ubuntu）	AI研究・開発に最適	◎（Google ColabもLinuxベース）

💡 Python + AI開発なら、「Linux or Google Colab」がおすすめ！

🔍 まとめ

✅ AIを動かすためには、PCの基本構成を理解することが重要！
✅ 「CPU・メモリ・ストレージ・GPU・OS」それぞれの役割を知ろう！
✅ Pythonで簡単なシステム情報を取得し、実践的に学ぶ！

📌 次回：「Pythonの基礎と環境構築」に進みます！ 🚀✨

先の話になりますが記事が増えてきましたら扱った単語と意味をまとめた記事を作成します。
それまで見にくい記事となり大変申し訳ございませんが何卒よろしく願いいたします。

記事に誤りや誤解を生む表現など不適切な文面・資料がございましたら教えていただけると幸いです。

最後に本記事を書くに当たって参考にしたURLです。

CPU・メモリ・ストレージ・GPU・OSなど基礎知識
https://weknowledge.jp/education/others-education/post_10915
Microsoft公式サイト（Windowsの概要
https://www.microsoft.com/ja-jp/windows
Intel公式サイト（CPUに関する基礎知識）https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/products/details/processors.html
NVIDIA公式サイト（GPUとAI開発の関係）
🌐 https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/