「学部時代のPCで大学院の研究も乗り切れるだろう」と思っていたら、いざ研究室に配属されてから困った——そんなケースは少なくありません。統計解析ソフトが重くて動かない、シミュレーションの計算に何時間もかかる、論文PDFを大量に開くとフリーズする……。こうした問題は、スペック不足のPCが原因であることがほとんどです。

この記事では、大学院進学・研究室配属を控えた学生が知っておくべきPCスペックの考え方を、研究分野別に具体的に解説します。今のPCで研究に進めるかの判断基準から、研究費を使った購入方法、既存PCの延命策まで、進学前・配属前に押さえておきたい情報をまとめました。

この記事を読めば、「自分の研究には何GBのメモリが必要か」「学部時代のPCを使い続けるべきか買い替えるべきか」の判断ができるようになります。

大学院の研究で学部時代のPCスペックでは不足する理由

学部生と大学院生の「PC利用用途」の違い

学部生のPC利用は、レポート作成・プレゼン資料作り・授業の課題が中心です。Office系ソフトとブラウザが動けば、多くの場面は乗り切れます。メモリ8GB・Core i5相当のCPUでも十分という評価がされるのは、こうした用途を想定しているからです。

一方、大学院生になると利用用途が大きく変わります。統計解析ソフト（R・Python・MATLAB・SPSSなど）を使ったデータ分析、シミュレーションの実行、大量の論文PDFの管理と同時閲覧、加えて論文執筆ソフトを並行起動する——こうした「複数の重いソフトを同時に動かす」場面が日常的になります。学部時代とは根本的に使い方が変わるため、求められるスペック水準も変わってきます。

メモリ不足が引き起こす具体的な問題

メモリ不足が起きると、研究現場では以下のような問題が発生します。

• R・PythonでCSV形式の大規模データセットを読み込もうとすると、処理の途中でエラーが発生したり、フリーズする
• 統計解析ソフトと文献管理ソフト（Zotero・Mendeley）、ブラウザを同時に起動すると動作が著しく遅くなる
• 複数の論文PDF（10件以上）を同時に開きながら執筆するだけで、スワップ（仮想メモリ）が発生してレスポンスが低下する
• シミュレーションの計算途中でメモリ不足エラーが発生し、長時間の計算がやり直しになる

メモリ容量の目安については、8GB vs 16GBメモリの詳しい比較はこちらでも詳しく解説しています。

CPU性能不足による研究効率の低下

メモリと並んで影響が大きいのがCPU（中央処理装置）の性能です。統計モデルの推定計算やシミュレーションの反復処理は、CPUへの負荷が高い作業です。

たとえば、ベイズ統計モデルのMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）シミュレーションや、機械学習モデルのハイパーパラメータ探索では、性能の低いCPUだと数時間〜数日かかる処理が発生することがあります。研究のサイクルを回す速度に直接影響するため、CPU性能の差は「研究スピード」の差につながります。画像処理・動画解析を扱う研究室では、CPUに加えてGPU（グラフィックス処理装置）の有無も重要な判断基準になります。

研究分野別に見る必要スペックの違い

どのスペックが必要かは、専攻する研究分野と使用するソフトウェアによって大きく変わります。自分の研究内容に近い分類で確認してみてください。

理系大学院（統計解析・シミュレーション系）に必要なスペック

生命科学・社会科学・経済学・心理学・工学系の研究でR・Python・MATLAB・SPSSなどを使う場合、扱うデータセットのサイズがメモリ要件を左右します。

一般的な目安として、統計解析コミュニティで広く共有されている経験則では「扱うデータセットサイズの3〜5倍程度のメモリを確保する」ことが推奨されています。たとえば3GBのデータセットを読み込む場合、R言語は処理途中で複数のオブジェクトをメモリ上に展開するため、最低でも9〜15GB程度のRAMが必要になる場合があります。R公式入門マニュアル（CRAN）でも大規模オブジェクトのメモリ管理について言及されています。研究で大規模データを扱う可能性があるならメモリ16GB以上、理想的には32GBを検討すべきです。CPUはIntel Core i5以上、またはAMD Ryzen 5以上が目安になります。

理系学生向けPC選びの詳細はこちらや、理系学生のPC選び総合ガイドも参考にしてみてください。

理系大学院（CAD・画像処理・3Dモデリング系）に必要なスペック

機械工学・建築・デザイン工学・医用画像処理などの分野でAutoCAD・SolidWorks・Blenderを使う場合、メモリ16GB以上に加えて、専用GPU（グラフィックスカード）搭載モデルを検討すべき場面があります。

特に3Dレンダリング・有限要素解析（FEA）・大量の画像バッチ処理では、CPUだけで処理するよりもGPUを活用することで大幅に計算時間を短縮できます。使用するソフトウェアがGPU対応かどうかを事前に確認した上で選択するとよいでしょう。ストレージは高速なNVMe SSD（256GB以上）を選ぶことで、大容量ファイルの読み書き速度も改善されます。

文系大学院（文献管理・論文執筆中心）に必要なスペック

人文科学・社会科学・法学・文学などの分野で、大規模な統計処理やシミュレーションを行わない場合、スペック要件は理系ほど高くなりません。ただし、学部時代とまったく同じでよいかというと、いくつか注意点があります。

論文執筆が本格化する修士2年以降は、文献管理ソフト（Zotero・Mendeley・Paperpile）に数百〜数千件の文献を登録し、PDFビューア・Word・ブラウザを同時起動する場面が増えます。こうした用途ではメモリ16GBがあると快適で、8GBでは動作が重くなるケースも出てきます。論文管理のためのストレージ（SSD 512GB以上）も合わせて確認しておきましょう。

今のPCで大学院の研究に進めるか？判断チャート

現在のPCスペックを確認する方法

まず自分のPCの現在のスペックを確認しましょう。確認の手順はOSによって異なります。

Windowsの場合：「設定」→「システム」→「詳細情報」からメモリ（RAM）・CPUの種類を確認できます。ストレージの空き容量は「設定」→「システム」→「ストレージ」で確認してください。詳しい操作手順はMicrosoft公式サポートページでも案内されています。

Macの場合：画面左上のりんごマーク→「このMacについて」からメモリ・CPUの情報を確認できます。ストレージは同画面の「ストレージ」タブで確認可能です。詳細はApple公式サポートページを参照してください。

確認すべき項目は①メモリ容量（GB）、②CPUの種類と世代、③ストレージの空き容量（GB）の3点です。学部生向けPCの一般的なスペック水準については学部生向けPCスペックの基準はこちらも参考になります。

研究分野×現在のスペックで判断する4パターン

ポイントは「研究分野とソフトウェア要件を先に確認する」ことです。同じメモリ8GBでも、文系の論文執筆なら問題ない場合が多い一方、理系の大規模統計解析では頻繁にボトルネックになります。

指導教員に相談すべきタイミングと質問内容

研究室が決まったら、できるだけ早い段階（研究室訪問や入学前面談の機会など）で指導教員に確認することをおすすめします。以下のような質問が役立ちます。

• 「研究室では主にどのソフトウェアを使いますか？（R・Python・MATLAB・CADソフト等）」
• 「研究で扱うデータのサイズ感（数十MB〜数GB）はどれくらいですか？」
• 「研究室でPCが支給される場合、個人PCも用意したほうがよいですか？」
• 「研究費でPCを購入することは可能ですか？」

指導教員への相談は、購入判断を誤るリスクを大幅に減らしてくれます。進学・配属前のタイミングが最適です。

研究費でPCを購入する方法と注意点

科研費等でPC購入が認められる条件

日本学術振興会（JSPS）が管理する科学研究費助成事業（科研費）をはじめ、多くの競争的研究資金では、研究遂行に必要であればPC・タブレット端末の購入が認められています。制度の詳細は日本学術振興会（JSPS）科研費制度の概要ページで確認できます。重要なのは「研究遂行上の必然性を具体的に示せること」です。

たとえば「大規模データセットの統計解析には16GB以上のメモリが必要であり、現在の機材では計算が完了しない」という具体的な理由があれば、高スペックモデルの購入も認められるケースがあります。

10万円を超える場合は固定資産として登録が必要になる場合がある点も把握しておきましょう（大学・機関によってルールが異なるため、事務局に確認を）。

デスクトップPCの選択肢についてはデスクトップPC選びの詳細はこちらも参考にしてください。

購入申請のタイミングと準備すべき書類

研究費でのPC購入を検討するなら、M1・D1の春学期（4〜6月）が申請タイミングとして理想的です。年度末（2〜3月）に駆け込みで申請すると、届かないまま年度が変わるリスクや、審査で問題視されるリスクがあります。

研究費での購入が認められにくいケースと対策

• 研究目的が不明確：「PCが古いから」だけでは不十分。「○○ソフトを使った研究に必要なスペックが満たされていない」という具体的な理由が必要です
• 過度に高額なモデル：研究目的に対して明らかに過剰なスペック・価格帯は、審査で疑義が生じる場合があります。必要なスペックの根拠を示すことが対策になります
• 年度末の駆け込み申請：3月末直前の申請は経理処理が間に合わないリスクがあります。遅くとも2月上旬までに手続きを開始するのが安全です
• 私的利用が疑われる構成：ゲーミング向け高性能GPUなど、研究目的との関連が薄い機能を前面に出した選択は避けましょう

デスクトップPCと持ち運び用ノートPCの2台体制は必要か

研究室据え置き用デスクトップPCのメリット

デスクトップPCは同じ予算でノートPCより高いスペックを実現できます。メモリ・ストレージの増設がしやすく、長時間の計算処理でも安定した動作が期待できます。大型ディスプレイとの組み合わせで作業効率が上がり、複数のウィンドウを並べての文献確認・執筆作業もしやすくなります。

研究室に常置する前提であれば、同じ予算でより高スペックな環境を整えられるのがデスクトップPCの最大のメリットです。大規模なシミュレーション・データ処理を行う研究室では、デスクトップPCを研究メイン機にするケースが多く見られます。

持ち運び用ノートPCが必要になる場面

大学院生の研究活動はキャンパス内だけでは完結しません。次のような場面では、持ち運べるノートPCが必要になります。

• 学会発表（ポスター発表・口頭発表でのスライド提示）
• フィールドワーク・実地調査でのデータ記録
• 他大学・研究機関との共同研究や訪問
• 自宅での論文執筆・文献確認
• 指導教員や共同研究者へのオンラインミーティング

2台体制 vs 高性能ノート1台、どちらを選ぶべきか

2台体制の詳しい比較はデスクトップPCとノートPCの比較詳細も参考にしてください。研究室に支給PCがある場合は、支給機のスペックと自分の研究ニーズを確認した上で個人PCの必要性を判断するとよいでしょう。

既存PCを延命させる方法とコストパフォーマンス

メモリ増設で対応できるケースと手順

現在8GBのメモリを搭載したPCでも、機種によっては16GBや32GBへの増設が可能です。ただし、メモリがマザーボードにはんだ付けされているモデル（特に近年の薄型ノートPC）では増設ができないため、まず自分のPCが増設可能かを確認する必要があります。

確認方法：メーカー・型番と「メモリ増設」で検索し、公式仕様ページやCrucial Memory Advisor（メモリ増設可否を型番から確認できる公式ツール）で対応を確認してください。増設可能な場合、DDR4メモリ16GB（2枚組）の市場価格は概ね数千〜1万円台前半程度（時期により変動）で入手できます。最新価格はメーカー公式サイトや販売店でご確認ください。メモリ容量の選び方についての詳しい情報はメモリ容量の選び方詳細ガイドもご覧ください。

外付けストレージ・クラウド活用による容量不足の解消

論文PDFや研究データが増えてSSDの空き容量が不足してきた場合、外付けSSD・クラウドストレージの活用が有効な選択肢です。

研究データ・論文PDFの保存先として、外付けSSD（ポータブル型）はコストパフォーマンスが高く、大学と自宅の間で持ち運びもできます。また、Zotero・Mendeley等の文献管理ソフトはクラウド同期機能を持っており、複数PCからアクセスすることも可能です。学術機関では大学が提供するクラウドストレージ（OneDriveなど）が無料または低コストで利用できるケースもあるため、大学のICTサービスを確認してみましょう。

理系学生のPC活用術については理系学生のPC活用術も参考になります。

延命 vs 買い替えのコスト比較と判断基準

「延命にかかるコスト」と「新規購入のコスト」を比較するとき、使用期間を軸にした考え方が有効です。

• あと1〜2年で卒業・研究が終わる見込みなら：メモリ増設（数千〜1万円台）＋外付けストレージ（数千円台〜）で乗り切る延命策がコスト効率よく機能します
• 修士2年間 or 博士課程を通じて使うなら：延命コストの積み重ねより、新規購入で研究効率を確保する方が合理的な判断になります
• 既存PCが5年以上前のモデルで、CPUも古い世代なら：メモリだけ増設してもCPUがボトルネックになり、延命効果が限定的になります。この場合は買い替えを検討する方がよいでしょう

よくある質問（FAQ）