PCが重い原因はCPU・メモリ・ディスクの3点で切り分ける——初心者向け整理に感じた「現場での使い方」

システム開発の基礎知識公開日:2026年6月2日
高畑 拓海
高畑 拓海

株式会社シンシア 開発支援事業部 部長

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  1. 要点(記事の事実まとめ)
  2. 著者見解

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Qiitaに投稿された「CPU?メモリ?SSD? PCが重い時、何を疑えばいいのか整理してみる」(@prum_hitomi さん)を読んで、自分なりの現場目線を加えてみます。


要点(記事の事実まとめ)

  • Windowsの Ctrl + Shift + Escタスクマネージャーを開き、CPU・メモリ・ディスクの3指標を確認することで、PCが重い原因をおおよそ切り分けられる。
  • CPU使用率が高い場合は「処理の渋滞」が原因。動画編集・ゲーム・AI処理などの高負荷作業が典型例で、対策はアプリを閉じるか、高性能CPUへの交換。
  • メモリ不足の場合は「スワップ(仮想メモリ)」が発生し、データのやり取りがSSDを経由するため遅くなる。CPU使用率が低いのにPCが重い現象の主因になりやすい。
  • ディスク使用率が高い場合は、SSD/HDDの読み書き処理が集中しており、CPUがデータ待ちになっている状態。Windows Updateやファイルコピー、スワップ多発が代表例。
  • 「どこが100%近いか」を見るだけで、原因の見当をつける入口になると記事はまとめている。

著者見解

この記事が「良い」と感じた理由は、現象・原因・対策の3点をセットで整理している点です。「PCが重い=CPUが弱い」という思い込みは、自分がエンジニアに転身したばかりの頃も持っていました。スワップやディスク待ちの概念を知ってから、ようやく「CPU使用率が低いのに重い」という謎が腑に落ちた記憶があります。

現場目線で付け加えるとすれば、タスクマネージャーの「プロセス」タブまで確認する習慣が早めに身につくとより役立ちます。「何がCPUやメモリを使っているか」が分かると、対策の優先度が変わります。たとえばメモリを大量消費しているのがブラウザのタブなのか、バックグラウンドのウイルス対策ソフトなのかで、取るべき行動はまったく違います。

また、開発環境を扱うエンジニアにとっては、ローカル開発サーバー・Docker・複数ブラウザタブの同時起動がメモリを圧迫しやすい典型的なシナリオです。「PCが重い」をただ再起動で誤魔化すより、まずタスクマネージャーで数値を確認する一歩を踏む習慣を最初のうちに作っておくと、後々の自己解決力が大きく変わります。

いきなり完璧なパフォーマンスチューニングを覚える必要はありません。「どこが高いか」を確認することだけを最初の習慣にする——この記事のメッセージはそのまま実務にも通用する、シンプルかつ誠実なアドバイスだと感じました。


出典: 「CPU?メモリ?SSD?」PCが重い時、何を疑えばいいのか整理してみる #初心者 - Qiita

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株式会社Cloverse様|アパレル向けAIクリエイティブ基盤「Clovia Enterprise」を4名体制で開発支援

**2026年2月の開発着手から約5.5ヶ月で、アパレル企業向けAIクリエイティブ基盤としてプレスリリース公開まで到達しました(2026年7月29日発表)。** Cloverse様の発表によれば、Clovia Enterprise は PUMA社・ルック社をはじめとする**30社以上のアパレルブランドとの検証**を経ており、現在は先行導入企業(Founding Partner)を限定募集する段階に入っています。 開発規模は次のとおりです(2026年7月29日時点、リポジトリ実測値)。 | 指標 | 実績 | |---|---| | 開発体制 | エンジニア4名 | | 開発期間 | 2026年2月13日〜(継続中) | | コミット数 | 約1,480 | | プルリクエスト | 373本 | | 対応イシュー | 428件 | | 実装計画ドキュメント | 162本 | | データモデル | 83テーブル | ### この事例からの示唆 **生成AIプロダクトの難所は、モデルではなく業務側にある。** 画像を1枚生成すること自体は、いまや誰でもできます。事業として成立させるために必要だったのは、マスター管理・制作進行・レビュー・権限・課金・非同期処理といった、業務を回すための地味な設計でした。83テーブルという規模は、その事実を素直に表しています。 **未知の業界のプロダクトは、業務を理解した側が設計しないと形にならない。** アパレルEC制作の工程を知らないまま「AIで画像生成する機能」を作っても、現場では使われません。ヒアリング・R&D・プロトタイプ・提案までを開発チームが担ったのは、そうしないと仕様が決まらない領域だったからです。この構造は[「使われないシステム」が生まれる要件定義の失敗](https://blog.xincere.jp/articles/why-unused-systems-are-born-requirements-definition)とちょうど裏返しの関係にあります。 **モデル選定に正解が無い領域では、検証を設計プロセスに組み込む。** どの生成モデルを使うかは半年で変わります。だからこそ、モデルを差し替えられる構造と、検証結果を機能設計に反映し続ける進め方の両方が必要でした。 ### よくある質問 **Q. 生成AIを使ったプロダクトの開発は、通常のシステム開発と何が違いますか。** A. 最も違うのは、着手時点で仕様が確定できない点です。どのモデルがどの品質を出せるかは検証しないと分からないため、R&Dとプロトタイプを設計工程に組み込む必要があります。一方で、組織・権限・課金・非同期処理といった土台は通常のSaaS開発と同じ設計が求められます。 **Q. 業界知識がない領域でも開発支援を依頼できますか。** A. できます。この事例ではアパレルEC制作の業務理解から入り、ヒアリングとプロトタイプを通じて要件そのものを一緒に作りました。仕様が固まっていない段階からのご相談のほうが、むしろ手戻りが少なくなります。 **Q. どのくらいの体制・期間の支援ですか。** A. エンジニア4名、2026年2月から継続中です。プレスリリース公開までは約5.5ヶ月でした。規模や費用感の考え方は[システム開発とは](https://blog.xincere.jp/articles/what-is-system-development)で解説しています。 ### 関連する支援領域 - [AIシステム開発とは?開発の流れ・費用相場・失敗しない進め方](https://blog.xincere.jp/articles/ai-system-development-guide) — 生成AIプロダクト開発の全体像 - [AI PoCの進め方5ステップ|「PoC止まり」を防ぎ本番導入につなげる実践手順](https://blog.xincere.jp/articles/ai-poc-how-to-proceed) — 検証を本番に接続する設計 - [FDE(Forward Deployed Engineer)が示す、上流から伴走できるエンジニアの価値](https://blog.xincere.jp/articles/fde-forward-deployed-engineer-upstream-value) — 本事例の進め方の背景 生成AIを使った新規プロダクトの立ち上げや、仕様が固まりきっていない段階からの開発支援については、[開発のご相談](https://blog.xincere.jp/contacts)からお問い合わせください。 **出典:** [アパレル企業向けAIクリエイティブ基盤「Clovia Enterprise」提供開始(株式会社Cloverse / PR TIMES, 2026-07-29)](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000024.000139250.html)

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著者について

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高畑 拓海
株式会社シンシア 開発支援事業部 部長

営業出身でエンジニアにキャリアチェンジ。要件定義・実装・PM・チームマネジメント・採用までを横断する。TypeScript / React / Next.js / NestJS / Hono / Ruby on Rails を主力に、現場目線・顧客折衝・チームの再現性・ジュニア育成を重視する。

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