AI・ロボット開発　設備投資のご提案

AI学習用ワークステーション 導入のご提案
― 購入する場合とクラウド利用の比較 ―

FAIRINO FR5 ロボットのAI（強化学習）開発を加速するための計算機について、
「自社で購入」「クラウドを時間で借りる」「クラウドを月額で借りる」の3案を比較しました。

対象：FR5 自動ティーチング／AI学習プロジェクト　｜　作成：開発担当　｜　為替前提 1ドル=155円

結論（ご提案）

継続的にAI学習を行う今後の計画では、自社でワークステーションを購入する案が最も合理的です。

ご提案構成： RTX 5090（高性能GPU）搭載ワークステーション　概算 80〜90万円（一括・資産計上）　＋　電気代 月約4,500円

1. なぜ今、専用機が必要か

現在のAI学習は、開発担当者の個人所有のゲーミングPC（RTX 3060）を使って行っています。これまでは何とか動いていましたが、今後の計画には能力が不足しています。

項目現状の問題
公式スペックを満たさない開発ソフト Isaac Sim の最低要件は「RTX 4080・16GB」。現PCは「RTX 3060・12GB」で要件未満。複雑なシーンや高画質では正常に動作しない可能性があります。
同時実験ができないメモリ不足のため2つの実験を同時に走らせると停止します。実験を1件ずつ順番に流すしかなく、検証に時間がかかります。
今後さらに重くなるカメラ画像を使ったAI（画像認識＋学習）や、より大規模な学習へ拡張する計画があり、より大きなGPUメモリが必須になります。
個人資産への依存会社の中核業務が社員個人のPCに依存している状態は、事業継続の面でも健全ではありません。

※ 補足（正直な現状）：状態ベースの軽い学習であれば現PCでも回せており、1回の学習は25〜30分程度です。ただしこれは「単発・小規模」での話で、実験量を増やす・画像認識を加えるという今後の方針では能力が頭打ちになります。

2. 3つの選択肢

推奨

① 自社で購入

約 80〜90万円

一括（固定資産）＋ 電気代 月約4,500円

  • 使い放題・追加料金なし
  • データは社内で完結
  • 会社の資産になる
  • 休日の自己研鑽にも活用可

② クラウドを時間で借りる

約 110円/時間〜

使った時間だけ課金（従量制）

  • 初期費用ゼロ
  • 使うほど高くなる
  • 1時間ごとの課金で実験を遠慮しがち
  • 毎回の準備・データ転送の手間

③ クラウドを月額で借りる

約 4.5万円/月〜

専用GPUを月額固定でレンタル

  • 毎月固定費が発生し続ける
  • 年額に直すと54万円〜
  • 解約すると何も残らない
  • 安い定額プランは途中で中断される

※ 価格は2026年時点の代表的な相場（1ドル=155円換算）。クラウドの時間単価は Isaac Sim が動く描画対応GPU（RTX 4090クラス）の例。なお高性能でも A100／H100 は描画機能（RTコア）が無く Isaac Sim には使えません。

3. 比較表（メリット・デメリット）

観点 ① 自社で購入　推奨 ② 時間課金クラウド ③ 月額クラウド
初期費用 △ 80〜90万円（資産計上） ◎ 0円 ○ 0円
毎月の費用 ◎ 電気代のみ 約4,500円 △ 使用量しだい（数千〜数万円） × 約4.5万円〜（固定）
大量に実験する場合 ◎ 追加費用ゼロで回し放題 × 使うほど青天井に増加 △ 台数を増やすと比例して増加
実験のしやすさ
（開発スピード）		 ◎ 料金を気にせず試行錯誤できる × 1時間課金で実験を控えがち ○ 定額内なら自由
機密・データ保護 ◎ 社内で完結。外部に出ない × データを社外サーバーへ送る × データを社外サーバーへ送る
準備・運用の手間 ◎ 一度構築すれば常設で即使える △ 毎回 環境構築・データ転送が必要 △ 初期構築は必要
会社の資産 ◎ 3〜5年使える固定資産が残る × 何も残らない（経費） × 何も残らない（経費）
性能の調達性 ◎ 必要な性能を確実に確保 △ 人気GPUは空き待ちのことも △ 安い定額は中断ありで学習に不向き
休日の活用 ◎ 社員の自己研鑽・スキル向上に活用可 × その都度課金 × 固定費が無駄に

◎ 非常に良い　／　○ 良い　／　△ 注意　／　× 不利

4. 費用シミュレーション（2年間の総額）

今後はAI学習・実験を本格化させる計画です。1か月あたりGPUを使う時間を3段階で想定し、2年間（24か月）の総コストを比較しました。

想定A：月100時間（軽め）使う場合

① 購入
約 91万円
② 時間課金
約 27万円
③ 月額クラウド
約 108万円

→ 軽い使い方なら ② 時間課金が最安。ただし購入機は3年目以降ほぼ電気代だけになります。

想定B：月200時間（標準）使う場合

① 購入
約 91万円
② 時間課金
約 53万円
③ 月額クラウド
約 108万円

→ 差が縮まり、③ 月額クラウドより購入が安くなります。

想定C：月300時間以上（本格運用）使う場合

① 購入
約 91万円
② 時間課金
約 97万円
③ 月額クラウド
約 108万円

→ 本格運用では購入が最安。しかも3年目以降は他案が課金され続ける一方、購入機は電気代だけです。

損益分岐点： 本格的にAI学習を回すほど、購入が有利になります。標準的な使い方（月200時間程度）で約2年、本格運用なら1.5年ほどでクラウド利用料の累計が購入費を上回ります。購入機は約3〜5年使えるため、その後はほぼ電気代だけで稼働し続けます。
公平な注記： 「ごく軽い・たまにしか使わない」のであれば、クラウドの時間課金が割安です。今回ご提案する購入案は、「これからAI開発を本格化させ、実験を数多く回していく」という前提で最も合理的になります。実際この前提で開発を進めており、現在の機材ではその回数をこなせないことが、ご提案の出発点です。

5. 購入案のメリット・デメリット（正直に）

メリット

  • 実験し放題＝開発スピードが上がる（料金メーターが無い）
  • 長期的にクラウドより安い（本格運用で1.5〜2年で回収）
  • 機密データが社外に出ない
  • 会社の固定資産として残る（3〜5年使用可）
  • 画像認識AIなど将来の重い処理にも対応
  • 常設ですぐ使える（毎回の環境構築が不要）

デメリット（と対策）

  • 初期費用が一括で必要 → 固定資産として計上・減価償却可
  • 数年で陳腐化する → 3〜5年は最前線で使え、その後も補助機として活用
  • 故障リスク → メーカー保証付きBTO（受注生産PC）を選定
  • 性能が固定 → 推奨上位の RTX 5090 を選び、将来の拡張余地を確保

6. ご提案する構成と概算

開発ソフト（Isaac Sim）の「推奨」〜「理想」スペックを満たし、今後3〜5年の開発に耐える構成です。

GPU（最重要）NVIDIA GeForce RTX 5090（32GB）　… Isaac Sim 推奨を上回るクラス。大規模学習・画像AIまで対応
CPU16コア級（Core Ultra 7 / Ryzen 9 相当）
メモリ64GB（Isaac Sim 推奨）
ストレージ2TB 高速SSD（学習データ・シミュレーション環境用）
OSUbuntu Linux（現在の開発環境と同一）
概算価格約 80〜90万円（メーカー保証付きBTO、一括／固定資産）
月額ランニング電気代 約4,500円のみ（1日8時間・月22日稼働の想定）
予算を抑える代替案： RTX 5080（16GB）構成なら約40万円に圧縮できます。当面の学習には十分ですが、メモリが半分のため大規模化・画像AIでは早めに頭打ちになります。長く使うなら RTX 5090 構成を推奨します。

7. 補足：休日の活用について

本機は平日の業務利用が主目的ですが、休日には担当者の自己研鑽（AI・プログラミングの学習や試作）にも活用できます。最新のAI技術は実機で触れて初めて身につく領域が多く、社員のスキル向上はそのまま会社の開発力に還元されます。高価な計算資源を遊ばせず、平日・休日とも稼働率を高めることで、投資対効果をさらに高められます。

8. まとめ

論点結論
いま困っていること現PCが開発ソフトの最低要件未満で、同時実験ができず、検証が遅い
最適な選択自社でワークステーションを購入（RTX 5090構成・約80〜90万円）
費用回収本格運用で約1.5〜2年。以降はほぼ電気代だけ
数字以外の価値実験し放題で開発が加速／機密データ保護／会社の資産／社員のスキル向上

以上より、AI学習用ワークステーションの購入をご提案いたします。ご検討のほど、よろしくお願いいたします。