【2026年最新版】Topaz Video推奨スペック＆おすすめPC徹底ガイド

フレームレート（fps）を左右する最大の要因はGPUですが、データ全体を見ると、以下のような傾向が確認できます。

最も高性能なGPUであるNVIDIA GeForce RTX 4090やRTX 5090を搭載したシステムは、CPUの種類（AMD Ryzen 5 7600、Intel i9-14900KF、AMD Ryzen 9 9950X3D）に関わらず、最も高いフレームレート（約35fps〜44fps）を記録しています。

RTX 4090のスコアを比較すると、ハイエンドCPU（i9-14900KF: 38.68fps）に対し、ミドルクラスCPU（Ryzen 5 7600: 43.88fps）が上回る結果となりました。これは、このAI処理においてはCPUの性能差は小さく、GPU性能を最大限引き出せている限り、CPUはボトルネックになっていないことを示唆しています。

旧世代のCPU/GPU構成（例：Intel i7-8700K + RTX 3060の8.60 fps）や、統合型グラフィックスのシステム（例：AMD Radeon 8060S Graphicsの11.40 fps）は、最新のハイエンドGPUと比較してフレームレートが大幅に低く、GPUの性能が直接的に結果に反映されていることがわかります。

GPU性能のクラスに応じた主要システム構成とパフォーマンスの関係を分析。

Topaz videoのベンチマーク結果から傾向を独自解析

上記ベンチマーク結果を元に、GPU性能クラスの目標フレームレートを独自に図表化しました。

Apple M3 UltraのArtemis 1X処理時の20.45 fpsは高い性能ですが、NVIDIA GeForce RTX 4090の43.88 fpsとは2倍以上の差があり、この種の処理における専用ハイエンドGPUの性能優位性が明確に示されています。

CPUの世代差が処理速度に及ぼす影響は少ない傾向

旧世代CPU（Ryzen 9 5950X）とRTX 4070 SUPERの組み合わせ（17.68 fps）よりも、最新CPU（Ryzen 9 9900X）とRTX 5070 Tiの組み合わせ（25.75 fps）の方が高い性能を出しています。しかし、CPUの世代よりGPUのグレードが性能に与える影響が圧倒的に大きいことが明確です。

VRAM搭載量（メモリ容量）とフレームレート（fps）の関係

Topaz VideoのArtemis 1XなどのAI処理モデルの実行速度（フレームレート）は、主にGPUの演算性能（CUDAコア数、クロック速度、アーキテクチャ）に依存しますが、VRAM容量と速度も重要な役割を果たします。

VRAM容量がフレームレート向上に直接与える影響は限定的

Topaz VideoのようなAIモデルは、処理のためにモデルデータそのものと、入力・出力フレームのデータをVRAM上にロードする必要があります。

処理に必要な最低限のVRAM容量をクリアしていれば、容量の違い（例: 12GB vs 24GB）が直接的に処理速度（fps）を向上させるわけではありません。速度はGPUの演算能力に依存します。

CUDAコア数の演算性能とVRAM帯域幅が処理速度向上の鍵

最も高いフレームレート（43.88 fps）を出しているRTX 4090は、RTX 3080 Ti（22.36 fps）の約2倍の速度ですが、これはVRAM容量（24GB vs 12GB）によるものではなく、主にGPUコア数、アーキテクチャ、そしてVRAMの帯域幅の大きさによるものです。

AI処理では、CUDAコアとVRAM間のデータ転送速度（帯域幅）が非常に重要です。そのため、低価格で大容量VRAMを搭載するモデル（例：RTX 5060 Ti 16GB）を購入しても、絶対的なCUDAコア数が不足するため、性能は価格相応にとどまります。

大容量VRAMは高解像度・長時間・複雑な処理で本領発揮

高解像度（4Kや8Kなどの高解像度動画）を処理する場合、処理するデータ量が飛躍的に増大するため、VRAMが少ないと「メモリ不足」で処理の遅延が発生し、処理速度が遅くなります。

複雑なAIモデルの実行する場合、 Artemis以外のよりVRAMを消費するAIモデル（例: Proteusなど）や、複数のAIモデルを組み合わせるシーンで、大容量VRAMが必要となります。

Apple Silicon（ユニファイドメモリ）現状はやや劣勢

Apple Mチップは、RAMとVRAMを兼ねるユニファイドメモリを採用しています。M3 Ultra（20.45 fps）やM4 Max（13.80 fps）の処理速度は、Windowsの専用GPUと比較して演算性能では劣るものの、大容量で高速なメモリをGPUタスクに柔軟に割り当てられます。

特に高解像度や大規模なAIモデルの処理において、VRAM容量の制約を受けにくいという大きな利点があります。ただし、Topaz Videoは、AI処理をCUDAに最適化している傾向なので、現状はポテンシャルをフルに引き出せない印象です。

RAM搭載量（メモリ容量）の重要性と推奨

Topaz Videoの処理速度を決定づけるのはGPUですが、RAM（システムメモリ）は作業の安定性と多重処理に不可欠な役割を果たします。

処理速度への影響は小さいが、システム安定性には必須

フレームレート（fps）のような純粋なAI処理速度はGPUの性能（CUDAコア数、VRAM帯域幅）によって決まるため、RAM容量を増やしても処理速度は向上しません。

しかし、PCが動画ファイルを読み込み、Topaz Videoを実行し、さらにOSや他のアプリケーションを動かすための土台としてRAMが必要です。

最低32GB、プロは64GBを推奨
一般用途（〜フルHD、短尺4K）: 32GBを強く推奨します。これにより、Topaz Videoを実行しながら、Webブラウザや他の編集ソフトを同時に開くマルチタスク環境においても、メモリ不足によるフリーズや動作遅延を防げます。

長尺4K・8K処理はプロ/ハイエンド問わず64GB推奨
64GBを推奨します。特に処理時間が長い動画や、複数の動画ファイルを同時に扱って作業する場合、大容量のメモリがシステム全体の安定性に貢献します。

SSD容量と規格の重要性と推奨

Topaz Videoの処理において、SSDは処理速度そのものに影響を与えませんが、AIモデルのロード時間を短縮できる場合があり、作業の快適性と効率を決定づける重要な要素です。

最新規格よりも容量を優先

Topaz Videoの真のボトルネックはGPU性能にあるため、SSDの読み書き速度（Gen3 vs Gen4 vs Gen5）を追求するよりも、十分な容量を確保することが、費用対効果の観点から最優先されます。

現在は、NVMe Gen4 SSDが最もコストパフォーマンスに優れており推奨されます。 Gen5の超高速SSDは高価な割に、AIモデルのロード時間短縮という面でGen4との体感差が薄く、その追加予算はGPU強化に回すべきです。

推奨容量は2TBを最低ラインとし、OSと作業領域を確保

Topaz Videoは、元の動画ファイル（入力）と高画質化した出力ファイル（出力）の双方で非常に大きなストレージ容量を消費します。

最低ラインとして2TB推奨
2TBを推奨します。OS、ソフトウェア、そして一時的な作業領域を確保し、頻繁なデータ整理なしに一般的な動画（フルHD/短尺4K）を扱える最低限の容量です。

長尺4K・8K処理はプロ/ハイエンド問わず4TB推奨
長尺の4K/8K動画を扱う場合や、複数のプロジェクトを同時に保持する場合は、4TB以上の作業用SSDを追加することを推奨します。

SSD構成の最適化

SSDは「OS/ソフト用」とより高速な「AIモデル格納用」で分けて搭載することで、さらに効率が高まります。OS/ソフト用SSDは、Gen4 2TB以上を選択するのが理想です。

【厳選】Topaz Video AIに最適なおすすめパソコン 2選

ここでは、現在の市場で最も推奨できる、Topaz VideoのAI処理で本領を発揮できるBTOパソコンを紹介します。

BTOパソコンは予算を「最重要部品」に集中させる最適解

Topaz Videoの性能は、CPUやメモリではなく、グラフィックボード（GPU）の演算能力にほぼ決定されます。しかし、家電量販店などで売られている既存の完成品PCでは、このTopaz Videoの特性に最適化された構成を見つけるのは困難です。

高性能な既製品PCは、ゲームや動画編集といった他の用途も考慮し、高価なハイエンドCPUや過剰なRAM、不要な機能も搭載していることが多く、価格が不必要に高騰しがちです。また、GPUのグレードが不足していることも少なくありません。

BTO（Build to Order）パソコンであれば、最も重要なRTX 5070 Ti以上の高性能GPUに予算を集中させつつ、Topaz Videoの処理負荷が低いCPUやメモリのグレードを適度に抑えることができます。これにより、無駄を徹底的に省きながら、Topaz Video AIで最高効率のフレームレートを叩き出す、コストパフォーマンスに優れた「特化型PC」を適正価格で構築することが可能です。

Topaz Video特化型PC：究極の最高峰モデル

プロの映像制作や高解像度（4K/8K）動画の高速処理を目的とし、最速の書き出し速度と究極の効率を追求する方向けのBTO構成です。

AMD Radeonでフレームレートが伸びない理由

Topaz Videoは、NVIDIAのGPUに搭載されているCUDAコア（AI処理専用の演算ユニット）の性能と最適化に極度に依存する設計になっています。

AMD RadeonのGPUは、NVIDIAとは異なるストリームプロセッサと呼ばれる演算ユニットを採用しています。近年のRadeonは性能が向上していますが、Topaz Videoが利用するAIフレームワークやライブラリがRadeonのアーキテクチャ（DirectMLやHIPなど）に対してNVIDIAほど最適化されていません。

そのため、Radeonのハイエンドモデルを搭載しても、NVIDIAの同等クラス、あるいは下位クラスのGeForce RTXシリーズと比較して、AI演算の効率が大きく劣り、フレームレートの伸びが30fps程度で頭打ちになる傾向が見られます。