Copilot+ PCは時期尚早？AIコンサルタントが本音で語るローカルAIの限界とクラウドAIの圧倒的優位性

2025年から2026年にかけて、「Copilot+ PC」が次のPCトレンドになるという話題がネット上で騒がれています。NPU（Neural Processing Unit）を搭載し、ローカルでAI処理ができるという触れ込みで、各メーカーが競って新製品を投入しています。

しかし、AIコンサルタントとしてクラウドAIを活用したシステム開発を手がけてきた立場から言わせていただくと、今このタイミングでCopilot+ PCに追加投資するのは時期尚早だと考えています。

これからの時代、仕事をするのは「あなたのPC」ではなく「クラウド上のAI」です。重たい処理はすべてクラウド側が行うため、手元の端末は実用的な「中程度の性能のPC」で十分なのです。ハードウェアにお金をかけるのではなく、AIサービスの「サブスクリプション」にお金をかける時代へとシフトしています。

本記事では、ローカルAIの現状と限界、そしてクラウドAIが持つ圧倒的な優位性を整理し、なぜ「待ち」が正解なのかを解説します。

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1. Copilot+ PCとは何か？基本スペックを確認する

まず、Copilot+ PCの要件を整理しておきましょう。

Copilot+ PCの必須要件

参考：Microsoft Learn - Copilot+ PC 開発者ガイド

40 TOPS（1秒間に40兆回の演算）という数字は確かに印象的です。しかし、この性能で何ができるのかを冷静に見ていく必要があります。

対応CPUの現状（2026年1月時点）

参考：日経クロステック - Copilot+ PCが搭載する「40TOPS以上」のCPUとは？

2. ローカルAIでできること：正直に評価する

2.1 Copilot+ PCの主な機能

Copilot+ PCで利用できるAI機能は、主に以下の通りです。

参考：PC Watch - Windows 11の新機能「リコール」は微妙？

2.2 ローカルAIのメリット：認めるべき点

公平を期すために、ローカルAIのメリットも整理しておきます。

1. オフライン利用が可能
インターネット接続がない環境（機内、通信不安定な場所）でもAI処理ができます。

2. プライバシー保護
機密データをクラウドに送信せず、PC内で完結します。企業の情報漏洩リスクを軽減できる可能性があります。

3. レイテンシの低減
リアルタイム処理（Webカメラ補正、ノイズ除去など）では、クラウド往復の遅延がないため応答が速くなります。

4. 従量課金なし
API利用料がかからないため、大量の処理を行っても追加コストが発生しません。

2.3 現実：NPUが活躍するシーンは限定的

しかし、現状のNPU活用シーンは非常に限られています。

「2025年現在、PC上でNPUを本格活用しているソフトウェアはごく一部にとどまっています。代表的なのは、Webカメラ映像のリアルタイムぼかし・補正機能、音声通話時のノイズ除去といった比較的軽い処理くらいです。」
— ウインタブ - Copilot+ PCとは？要件と「NPUが本当に必要か」を冷静に考える

つまり、高度なAI処理（画像生成、自然言語生成など）は依然としてGPU・クラウド依存が主流なのです。

3. ローカルLLMの性能限界：クラウドAIとの比較

以前の記事でもローカルLLMの限界について詳細に解説し、否定的な見解を示しましたが、ここでも述べさせていただいている通り、ローカル環境には物理的・技術的に超えられない高い壁が存在します。

3.1 パラメータ数の壁

ローカルPCで動作可能なLLM（大規模言語モデル）には、物理的な制約があります。

参考：PC Watch - LLMがローカルで動くパラメータ数どこまで？

現実的にローカルで動かせるのは7B〜13B程度のモデルです。これは、クラウドで提供されているGPT-4（推定500B〜1T）やClaude（非公開だが大規模）とは桁違いに小さいのです。

3.2 日本語性能の問題

ローカルLLMの多くは英語ベースで学習されており、日本語の自然さや精度に課題があります。

「パラメータ8B前後の最高レベルがGPT-3.5 turbo程度」
— DevAIs - 性能の良さそうなローカルLLM３つを動作確認しました

日本語に特化したELYZA-japanese-Llama-2などの取り組みはありますが、クラウドAIの日本語能力には遠く及びません。

4. クラウドAIの圧倒的優位性：LLM+付加価値の世界

ここからが本題です。なぜクラウドAIがローカルAIを圧倒するのか、LLM本体の性能差だけでなく、その周辺機能に注目して解説します。

4.1 システムプロンプトによる高度なカスタマイズ

クラウドAIの真価は、システムプロンプトによる柔軟なカスタマイズにあります。

【システムプロンプトの例】
あなたは製造業に精通したAIコンサルタントです。
ユーザーの質問に対して、以下の観点から回答してください：
1. コスト最適化の視点
2. 品質管理の視点
3. 納期遵守の視点
必ず具体的な数値や事例を含めてください。

このように、AIの専門性や回答スタイルを自由に設定できます。ローカルLLMでも技術的には可能ですが、そもそもの基盤モデルの能力が低いため、効果は限定的です。

参考：Claude Docs - システムプロンプトでClaudeに役割を与える

4.2 ツール連携（Function Calling）の威力

クラウドAIの最大の強みは、外部ツールとの連携です。

Claude/ChatGPTのTool Use（Function Calling）でできること

参考：Claude Docs - Tool use with Claude

これがローカルAIとの決定的な差です。 ローカルLLMは「話すだけ」ですが、クラウドAIは「実際に行動できる」のです。

4.3 Model Context Protocol（MCP）による外部システム連携

2024年末にAnthropicが発表したMCP（Model Context Protocol）は、AIと外部システムの接続を標準化するオープンプロトコルです。

「MCP（Model Context Protocol）はAIサービス用のUSBポートのようなもの」
— WEEL - Model Context Protocol（MCP）とは？

MCPで接続可能な主要サービス

参考：Model Context Protocol 公式サイト

2025年3月にはOpenAIもMCPを採用し、事実上の業界標準となりました。

「In March 2025, OpenAI officially adopted the MCP」
— Wikipedia - Model Context Protocol

4.4 Deep Research機能：調査・分析の革命

クラウドAIには、複雑な調査タスクを自律的に実行するDeep Research機能が搭載されています。

各社のDeep Research機能比較

参考：チャエンのAI研究所 - Claudeの最新機能「Research」が実現する情報探索の革新

ローカルLLMにはこのような高度な調査機能は存在しません。 Web検索、複数ソースの統合、引用付きレポート生成など、すべてクラウドの潤沢なリソースがあってこそ実現できる機能です。

4.5 Web検索・リアルタイム情報へのアクセス

クラウドAIはWeb検索機能を備えており、常に最新の情報にアクセスできます。

• ChatGPT：Bing検索連携
• Claude：Web検索機能（2025年3月〜）
• Gemini：Google検索との深い統合
• Perplexity：検索特化型AI

ローカルLLMは学習時点の知識で固定されており、最新情報には対応できません。

5. コスト比較：本当にCopilot+ PCはお得か？

5.1 Copilot+ PC購入コスト

さらに無視できないのが、昨今のAI開発競争の過熱によるメモリ価格の高騰です。世界的な半導体需要の急増により、大容量メモリを積んだハイスペックPCの価格は上昇傾向にあります。高価になりつつあるローカルリソース（メモリ）に投資するよりも、その予算をクラウドのサブスクリプションに回すほうが、遥かに賢い選択と言えるでしょう。

5.2 クラウドAIの月額コスト

年間で計算すると：

• クラウドAI（Pro）：約36,000円/年
• Copilot+ PCへの追加投資：15〜30万円

つまり、Copilot+ PCを買う予算があれば、クラウドAIを4〜8年間使える計算になります。

5.3 ROI（投資対効果）の観点から

クラウドAIは月額課金のため、常に最新の機能・モデルを利用可能です。一方、Copilot+ PCはハードウェアが固定されるため、NPUの性能は購入時点で決まります。

AI技術の進化スピードを考えると、ハードウェアへの大規模投資より、クラウドサービスへの継続投資の方が合理的です。

6. Recall機能の問題点：目玉機能の実態

Copilot+ PCの目玉機能として紹介される「Recall」について、冷静に評価してみましょう。

6.1 Recallとは

Recallは、PCの操作画面を定期的にスクリーンショット保存し、後から検索できる機能です。「あの時見たWebページ」「先週作った資料」などを、キーワードや日付で探し出せます。

参考：Microsoft Support - Retrace your steps with Recall

6.2 セキュリティ・プライバシーの懸念

Recallは2024年5月の発表時から、プライバシーとセキュリティの問題が指摘されていました。

「画面に映っているすべての情報をデータとして記録する仕組みのため、プライバシーやセキュリティーの問題が指摘されていた。」
— 日経クロステック - ようやく登場したCopilot+ PCの新機能、AI駆使する「リコール」

結果として、提供が約1年遅れ、初期設定もオフになりました。

6.3 実用性の疑問

Recallを使った感想として、こんな声もあります。

「原稿を書きながら、調べものでブラウザを開いたと思ったら、見出しにつられて関係のない記事を読み、すっかり集中力が切れて動画を見始めるという始末。」
— PC Watch - Windows 11の新機能「リコール」は微妙？

つまり、自分のサボりまで記録されてしまうという「反省」機能になりかねないのです。

7. 結論：Copilot+ PCは時期尚早

7.1 現時点での評価

7.2 誰にCopilot+ PCが向いているか

以下の条件にすべて当てはまる場合のみ、Copilot+ PCを検討する価値があります。

1. オフライン環境での作業が多い
2. 機密データを絶対にクラウドに送りたくない
3. Webカメラ補正やノイズ除去を頻繁に使う
4. そもそもPCの買い替え時期である

7.3 推奨アクション

ほとんどの人にとって、今はCopilot+ PCを急いで買う必要はありません。

手元のPCは中程度のスペックで十分です。 浮いた予算は、進化し続けるクラウドAIへの投資（サブスクリプション）に回すべきです。

代わりに：

1. 既存PCでクラウドAIを活用する（ChatGPT Plus、Claude Proなど月額$20〜）
2. MCP対応ツールを導入して、業務システムとAIを連携させる
3. 2〜3年後、NPU性能がさらに向上し、ソフトウェアエコシステムが成熟した段階で再検討する

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8. おわりに：AIの本当の価値は「連携」にある

Copilot+ PCの騒ぎを見ていると、「AIの性能＝LLMの賢さ」という誤解が広まっているように感じます。

しかし、AIコンサルタントとして様々なAIシステムを構築してきた経験から言えるのは、AIの真価は「外部システムとの連携」から生まれるということです。

• RAG（検索拡張生成）で社内ナレッジを活用
• APIで基幹システムと連携
• MCPで各種SaaSを統合

これらはすべて、クラウドの潤沢なリソースとエコシステムがあってこそ実現できるものです。

ローカルで動く小さなLLMに何十万円も投資するより、月額数千円のクラウドAIを使い倒す方が、圧倒的にROIが高いのです。

Copilot+ PCは確かに未来の方向性を示しています。しかし、その未来が実用レベルに達するまでには、まだ数年の時間が必要でしょう。

今は焦らず、クラウドAIの力を最大限に活用することをお勧めします。

参考リンク一覧

• Microsoft Learn - Copilot+ PC 開発者ガイド
• Microsoft Support - Retrace your steps with Recall
• Claude Docs - Tool use with Claude
• Model Context Protocol 公式サイト
• Wikipedia - Model Context Protocol
• 日経クロステック - Copilot+ PCが搭載する「40TOPS以上」のCPUとは？
• PC Watch - LLMがローカルで動くパラメータ数どこまで？
• PC Watch - Windows 11の新機能「リコール」は微妙？
• ウインタブ - Copilot+ PCとは？要件と「NPUが本当に必要か」を冷静に考える
• WEEL - Model Context Protocol（MCP）とは？
• チャエンのAI研究所 - Claudeの最新機能「Research」が実現する情報探索の革新

本記事は2026年1月時点の情報に基づいています。AI技術は急速に進化しているため、最新情報は各公式サイトでご確認ください。