Gemma 4 必要スペック早見表 — VRAM 5〜62GB / RTX 3060〜H100対応【E2B/E4B/26B/31B 全モデル・2026年版】

結論を先に。Gemma 4 を動かすために必要な最小スペックを4行にまとめました。詳細・量子化レベル別・速度比較・OS別セットアップは下のセクションでカバーします。

ポイント: Ollama のデフォルトは Q4_K_M（4bit量子化）でメモリ使用量を約55〜60%削減できます。GPU は必須ではなく、CPU のみでも動作しますが速度は 5〜10 倍遅くなります。Apple Silicon は統合メモリのため CPU・GPU 同居でやや有利です。

Gemma 4をローカル環境で実行するには、モデルのパラメータ数と量子化レベルに応じた適切なRAMまたはVRAMが必要です。最小構成では5GB（E2B/E4B量子化版）から、最大構成では80GB（31B FP16）まで幅広い要件があります。量子化とは、モデルの精度を保ちながらメモリ使用量を削減する技術で、OllamaではデフォルトでQ4_K_M（4bit量子化）が使用され、メモリ使用量を約55～60%削減できます。GPUを使用すると推論速度が大幅に向上しますが、必須ではありません。CPUのみでも動作しますが、処理速度は5～10倍遅くなります。本ガイドでは、各バリアントの詳細な要件、GPU別のパフォーマンス、予算別推奨構成まで網羅的に解説します。

E2BとE4Bは効率重視の軽量モデルで、一般的なノートPCでも動作します。 Gemma 4 E2B (2B パラメータ)

Gemma 4 E4B (4B パラメータ)

E2B/E4Bは10GB VRAM以上のGPUがあれば快適に動作します。GPU がない場合でもCPUで実行可能ですが、速度は5～8 tokens/sec程度に低下します。

26B MoE（Mixture of Experts）は、26億パラメータのうち推論時には40億パラメータのみを使用する効率的な設計です。正式表記の揺れ: 同じモデルが文献によって「Gemma 4 26B」「Gemma 4 26B MoE」「Gemma 4 26B-A4B」「26B (4B active)」「26B/A4B」のように呼ばれていますが、いずれも同じものです。「A4B」は Active 4B parameters（推論時に活性化する 4B パラメータ）を意味するMoEの慣習表記です。本記事では以下「26B MoE」と表記します。 Gemma 4 26B MoE / 26B-A4B (26B パラメータ、4B active)

26B MoEは16GB VRAM以上が実質的な最低ラインです。24GB VRAMのRTX 4090やRTX A5000が理想的です。Apple Silicon M3 Max 64GBでも動作しますが、統合メモリを使用するため他のアプリの動作に影響が出る可能性があります。MoEアーキテクチャのおかげで、31B Denseよりも高速でメモリ効率的です。

31B Denseは全パラメータを使用する最高性能モデルで、エンタープライズや研究用途向けです。 Gemma 4 31B Dense (31B パラメータ)

31B Denseは24GB VRAM以上が必須です。Q4量子化でもギリギリ24GBに収まりますが、実用的には32GB以上が推奨されます。FP16で実行する場合はNVIDIA H100 80GBまたはA100 80GBが必要で、クラウド環境（AWS p4d、Azure NDシリーズ）の利用が現実的です。Apple Silicon M3 Ultra 192GBでも動作しますが、コストパフォーマンスはNVIDIAのほうが優れています。

量子化（Quantization）は、モデルの重みを低いビット精度で表現することでメモリ使用量を削減する技術です。 量子化レベル比較表

OllamaはデフォルトでQ4_K_Mを使用します。これは「K」がkalman量子化（より高精度な量子化手法）、「M」がmedium（中程度の精度）を意味します。ビジネス用途ではQ4_K_Mで十分ですが、医療や法務など高精度が求められる分野ではQ8_0以上を推奨します。量子化はOllama内部で自動的に処理されるため、ユーザーが手動で設定する必要はありません。

Apple SiliconはCPUとGPUが統合メモリを共有する設計のため、Gemma 4の実行に適しています。 Apple Silicon別 推奨モデル

Apple Siliconの最大の利点は省電力性です。RTX 4090が450Wを消費するのに対し、M3 Maxは最大90W程度です。長時間の推論タスクでは電気代の差が顕著になります。ただし、NVIDIA GPUと比較すると絶対的な速度では劣ります。

NVIDIA GPUはCUDAによる高度な最適化により、Gemma 4の実行で最高のパフォーマンスを発揮します。 NVIDIA GPU性能比較表

*VRAM不足時は一部システムRAMを使用（速度低下あり） コストパフォーマンスで選ぶならRTX 4060 Ti 16GBまたはRTX 4090が最適です。E4Bを快適に使うならRTX 4070以上、31Bを本格的に使うならRTX 6000 Ada以上が必要です。

GPUがなくてもGemma 4はCPUのみで実行可能ですが、速度は大幅に低下します。 CPU別 実行性能（E4B Q4）

CPU実行ではAVX-512命令セット対応の有無が速度に大きく影響します。AMD Ryzen 7000シリーズ以降、Intel Xeon（第3世代以降）は対応しています。実用的な速度を得るには最低でも8コア以上、16コア推奨です。26B以上のモデルはCPUのみでは実用的ではありません（1-3 tokens/sec）。

予算と用途に応じた4つの推奨構成を紹介します。 エントリー構成（10～15万円） - CPU: AMD Ryzen 5 7600 / Intel Core i5-13400 - RAM: 16GB DDR5 - GPU: RTX 3060 12GB / 統合GPU（M2 Mac mini） - 推奨モデル: E2B, E4B (Q4) - 用途: 個人学習、軽量な自動化 ミッドレンジ構成（25～35万円） - CPU: AMD Ryzen 7 7700X / Intel Core i7-13700 - RAM: 32GB DDR5 - GPU: RTX 4070 Ti 12GB / RTX 4060 Ti 16GB - 推奨モデル: E4B (Q8), 26B MoE (Q4) - 用途: 中小企業のAI活用、開発環境 ハイエンド構成（50～70万円） - CPU: AMD Ryzen 9 7950X / Intel Core i9-13900K - RAM: 64GB DDR5 - GPU: RTX 4090 24GB / M3 Max 48GB - 推奨モデル: 26B MoE (Q8), 31B (Q4) - 用途: エンタープライズAI、研究開発 エンタープライズ構成（150万円～ / クラウド推奨） - CPU: AMD EPYC 7643 / Intel Xeon Gold 6348 - RAM: 256GB ECC - GPU: RTX 6000 Ada 48GB × 2 / H100 80GB（クラウド） - 推奨モデル: 31B (Q8, FP16) - 用途: 大規模AI導入、マルチユーザー環境 クラウド利用（AWS EC2 p4d、Azure NDv5）も有力な選択肢です。初期投資を抑えられ、使用量に応じた課金なので、月間の推論回数が少ない場合はコスト効率的です。

「最低限どこから動かせるか」だけ知りたい方向けの足切りラインです。各モデルがぎりぎり起動して実用速度（おおむね 5 tok/s 以上）を出せる最小構成を整理しました。

ノートPCで動かす最小構成: M1/M2 MacBook Air 8GB か、ゲーミングノート (RTX 3060 6GB+) で E2B / E4B (Q4) が現実的な下限。 CPUのみで動かす最小構成: 8コアCPU + 16GB RAM で E4B (Q4) は動きますが、サクサク使うには16コア＋32GB+ AVX-512対応CPU が必要です。 Mac mini で動かす最小構成: M2 Mac mini 16GB から E4B (Q4) が快適。M4 Pro 32GB+ で 26B MoE まで実用域。 「最小」と「快適」は別物です。最小は起動できるライン、快適に常用するならその1.5〜2倍のVRAM/RAMを推奨します。

「結局うちの用途だとどれを選べば？」という方向けの用途別ピック早見表です。

用途を1つ決めて、その行の構成からスタートし、必要に応じて量子化レベルを上げる（Q4→Q8）/モデルサイズを上げる（E4B→26B→31B）、というのが失敗しにくい順序です。

「メモリ何GB必要か」「容量はどれくらい食うか」をシンプルに整理します。Gemma 4 が要求するのは大きく3種類のリソースです。 - VRAM（GPUメモリ）: モデル本体を載せる場所。Q4 量子化で E2B/E4B は 5GB、26B MoE は 16GB、31B Dense は 24GB が目安。GPU を使わない場合はシステムRAMが代わりに使われます。 - システムRAM: GPU を使う場合でも +4GB 程度の余裕が必要。CPU実行のみの場合は VRAM要件と同等のRAMが必要です。 - ストレージ容量: モデルファイルそのものの容量。E2B/E4B (Q4) は約 3–4GB、26B MoE (Q4) は約 16GB、31B Dense (Q4) は約 22GB、FP16 だと 60GB 超。SSD推奨（HDDだと初回ロードが極端に遅い）。 ざっくりの目安式: 必要メモリ（GB） = モデルパラメータ数（B）× 量子化バイト数（Q4=0.5、Q8=1、FP16=2）× 1.2（オーバーヘッド）。例: 31B × Q4 = 31 × 0.5 × 1.2 ≈ 18.6GB → 安全域込みで 24GB VRAM を推奨、というロジックです。 複数モデルを同時に動かす場合は、各モデルのメモリ要件を単純合算したうえで +4GB の余裕を見るのが安全です。例えば E4B (5GB) + E2B (3GB) を併走させるなら 12GB VRAM 以上が目安。

OS別に、Gemma 4 をどう動かすかをまとめます。Ollama を使う前提（公式の最も簡単な経路）。 macOS（Apple Silicon 推奨） - 統合メモリ（CPUとGPUが同じRAMを共有）の特性上、E2B/E4B は 8GB Mac でも動作。26B MoE は 32GB Pro 以上、31B は 64GB Max 以上が目安。 - インストール: `brew install ollama` の後 `ollama serve`、別ターミナルで `ollama run gemma4:4b`。 - メリット: 消費電力が NVIDIA GPU の 1/5 程度、ファンが回らない静音動作、外出先でも稼働。 Windows（NVIDIA GPU 推奨） - 公式インストーラ（.exe）を実行、CUDA は自動セットアップ。RTX 3060 12GB 以上があれば E4B〜26B MoE まで実用速度。 - WSL2 上の Linux Ollama でも動作するが、ネイティブ版で十分。 - 注意: ノートPCの場合、内蔵GPUしかないモデルは CPU推論になり遅い。eGPU（外付けGPU）でカバー可能。 Linux（自由度・最高性能を狙う） - Ubuntu 22.04+ / Debian 12 が安定。`curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh` で導入。 - 複数GPU構成（RTX 4090×2 等）でのマルチユーザー運用に最適。Docker、Kubernetesとの相性もよく、社内サーバ化に向く。 - マルチGPU時は NVLink 対応モデル（A6000、H100）が望ましい。 セットアップ手順そのものは公式ドキュメントが充実しているため、本記事ではOS選定の判断基準にフォーカスしました。「個人開発・モバイル」なら Mac、「コスパ重視のローカル開発」なら Windows + RTX 4070 Ti クラス、「社内サーバ・マルチユーザー」なら Linux + マルチGPU、というのが大まかな指針です。

Gemma 4実行中にメモリ不足が発生した場合の対処法です。 症状別 対処法 1. OOMエラー（Out of Memory）が発生する - 対処法: より軽量な量子化レベル（Q8→Q5→Q4）を試す - コマンド例: `ollama run gemma4:4b-q4` で明示的にQ4を指定 2. 起動は成功するが非常に遅い - 原因: VRAMが不足し、システムRAMにスワップしている - 対処法: より小さいモデル（31B→26B→E4B）にダウングレード、または他のアプリを終了 3. macOSで「メモリ不足」警告が出る - 対処法: 統合メモリの70%以上をGemmaに割り当てないようにする。例：16GB Macなら10GB以下のモデルを使用 4. Windowsでページファイル警告 - 対処法: ページファイルサイズを手動で増やす（システムのプロパティ→詳細設定→パフォーマンス→仮想メモリ） 5. 複数モデルを同時実行したい - 必要メモリ: 各モデルのメモリ要件の合計 + 4GB - 例: E4B (5GB) + E2B (5GB) = 最低14GB必要 メモリ不足を避けるには、モデルメモリ要件の1.5倍のハードウェアを用意することを推奨します。

Gemma 4の実行速度は、バッチ処理（一度に全文生成）とストリーミング（逐次生成）で異なります。 実行モード別 性能比較（E4B Q4、RTX 4090）

Ollamaのデフォルトはストリーミングです。チャットボットやリアルタイムアプリケーションでは、ユーザーは最初の単語が表示されるまでの時間（レイテンシ）を重視するため、ストリーミングが適しています。一方、数百件の文書を一括要約する場合は、バッチ処理で並列実行したほうがスループットが高くなります。

ローカルAI実行では電力消費が重要なコスト要因になります。 ハードウェア別 電力消費（E4B Q4 連続実行時）

*電気代単価を30円/kWhで計算 クラウドとの比較（31B Q4、月間100万トークン生成） - ローカル（RTX 4090）: 初期投資25万円 + 月間電気代約4,000円 - AWS EC2 p4d.xlarge: 初期投資0円 + 月間利用料約50,000円（オンデマンド） - OpenAI GPT-4: 月間API費用約15,000円（30ドル） ローカル実行は月間100万トークン以上を処理する場合にコスト優位性があります。ただし、メンテナンス、管理コストも考慮する必要があります。

複数のGPUを使用することで、より大きなモデルの実行や高速化が可能です。 マルチGPU構成例

Ollamaは自動的にマルチGPUを検出して負荷分散します。ただし、GPUが異なるVRAMを持つ場合（例：RTX 4090 24GB + RTX 3060 12GB）、小さいほうに合わせた分散になるため効率が落ちます。マルチGPU構成では同じモデルのGPUを揃えることが重要です。 また、NVLinkで接続されたGPUの場合、VRAM間の通信が高速化され、さらに10-15%の性能向上が見込めます。

Q1: 8GB RAMのノートPCでGemma 4は動きますか？ A: E2B (Q4) であれば動作可能です。ただし、他のアプリケーション（ブラウザなど）を同時に使用すると不安定になるため、16GB以上を推奨します。 Q2: GPUなしでも実用的に使えますか？ A: E2B/E4Bであれば、8コア以上のCPUで実用レベル（5-8 tokens/sec）です。ただし、GPUがあれば5-10倍高速になるため、頻繁に使用する場合はGPU導入を推奨します。 Q3: 量子化による精度低下はどの程度ですか？ A: Q4_K_Mで3-6%の精度低下が一般的です。ビジネス文書の要約や翻訳では体感的な差は小さいですが、数学的推論や医療診断など高精度が求められる分野ではQ8以上を推奨します。 Q4: M1 MacとRTX 4070、どちらが良いですか？ A: 速度優先ならRTX 4070（1.5-2倍高速）、省電力・静音性優先ならM1 Macです。長時間稼働する場合、M1の電力効率（消費電力1/5）は大きなメリットです。 Q5: 26B MoEと31B Dense、どちらが速いですか？ A: 同じ量子化レベルであれば、26B MoEが1.3-1.5倍高速です。MoEは推論時に4Bパラメータしか使わないため、メモリアクセスが少なくなります。性能面では31B Denseがわずかに上回ります。 Q6: VRAMとシステムRAMの違いは何ですか？ A: VRAMはGPU専用の高速メモリ、システムRAMは汎用メモリです。LLM実行ではVRAMのほうが5-10倍高速ですが、容量単価はシステムRAMのほうが安価です。Apple Siliconは統合メモリで両者を兼ねています。 Q7: クラウドとローカル、どちらがコスト効率的ですか？ A: 月間100万トークン未満ならクラウド、以上ならローカルが有利です。ただし、データプライバシーや通信の安定性を重視する場合はローカルが推奨されます。

株式会社オブライトでは、Gemma 4の最適なハードウェア選定から導入まで、総合的にサポートしています。 ハードウェアコンサルティングサービス 1. 要件ヒアリング: 処理するデータ量、応答速度要件、予算をもとに最適構成を提案 2. 性能ベンチマーク: 貴社の実データでテスト実行し、実際の性能を事前確認 3. 調達支援: GPU等の最適な調達先の紹介、見積もり比較 4. 環境構築: Ollama、CUDA、ドライバーの最適設定 5. 性能チューニング: 量子化レベル、バッチサイズ等の最適化 導入実績 - 製造業A社：RTX 4090×2構成で31B Denseを導入、品質管理AIシステムを構築（投資回収期間8ヶ月） - 金融機関B社：RTX A5000×4構成でマルチユーザーAI分析環境を構築 - 小売C社：M3 Mac mini×10台で店舗ごとのローカルAI導入（月間クラウドコスト90%削減） ハードウェア選定は、AI導入の成否を左右する重要な要素です。初期投資を抑えつつ、将来の拡張性も確保した設計をご提案します。無料相談を実施していますので、お気軽にお問い合わせください。 AIコンサルティングサービスの詳細はこちら