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最終更新日:2024/02/07
ワークステーションとは?
主に画像や動画の処理を行う業務において、スペックの低いパソコンでは処理速度が遅く、業務スピードも落ちてしまいます。
画像や動画の高画質化が進み再現度は高くなっているにも関わらず、表示するデバイスのスペックが低ければ時間がかかるうえに高画質のメリットを活かせません。そこでワークステーションの導入を検討されている企業の担当者様は多いのではないでしょうか?
今回は、ワークステーションの概要や一般的なパソコン、サーバーとの違い、活用事例などをお伝えします。
機械学習について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
機械学習とは?種類や仕組み、活用事例をわかりやすく簡単に説明

ワークステーションとは、処理負荷の重い作業を行うために開発されたコンピューターのことを指します。専用のCPUやグラフィックが搭載されているため、通常のパソコンよりも性能が高く、よりスピーディーなデータ処理や鮮明な画像表示を叶えられるのが特徴です。また、サーバーは不特定多数の人が使用するために用いられますが、ワークステーションは個人で使用するところに違いがあります。
ワークステーションは、パソコンとしての利用も可能です。例えば、CADを使った設計図の作成や、ビックデータ解析、3Dグラフィックスを扱うゲーム制作など、専門的なソフトを使った作業を得意としています。他には、画像診断が必要な医療現場や鮮明な画像が求められる印刷業界などでも活用されています。
ワークステーションとデスクトップパソコンのサーバーは用途に違いがあります。主な違いは以下の通りです。
| 用途 | |
| ワークステーション | 個人的な業務で使用される |
| サーバー | 不特定多数の利用者にサービスを提供する |
サーバーとは、データや情報などを提供するコンピューターのことです。逆に、データや情報を受け取るコンピューターのことをクライアントと呼びます。例えば、Webサーバーであればクライアントから「このページを表示させたい」と要求があった場合に、それに合わせた画像やHTMLファイルを提供します。
ワークステーションは個人の業務で使用する一方で、サーバーは不特定多数の利用者にデータや情報を提供するために使われるのが一般的です。そのため、ハードウェアの面でもさまざまな違いがあります。
例えば、筐体(メイン部品を収納している箱のこと)の場合、ワークステーションは一般的なパソコンと同レベルのものが使われますが、サーバーはより強固なものを用いるのが特徴です。ハードドライブに関しては、ワークステーションはRAIDが必須ではないのに対し、サーバーは必須とされています。また、ワークステーションの電源は冗長化が行われませんが、サーバーは冗長化するのが一般的です。なお、冗長化とは必要以上数の部品を導入することで機械の信頼性を高めることを指します。
ワークステーションと一般的なパソコンは性能に違いがあり、特にCPUとGPUにおいては大きな差があります。CPUとは、キーボードやマウスなどの周辺機器から情報を受け取り、制御する役割を担うものです。一般的なパソコンはIntelのCoreシリーズなどが利用されているのに対し、ワークステーションではより高速な処理が可能となるIntelのXeonシリーズなどが用いられいます。
GPUとは、細かな動画や画像、3Dグラフィックスの処理を高速で行うデバイスのことです。ワークステーションでは高度な画像編集や画像認識、3Dグラフィックスの作成で使用されることが多いため、一般的なパソコンよりも性能の高いGPUが導入されています。

前述の通り、ワークステーションは一般的なパソコンと比べて高性能なCPUとGPUが搭載されています。そのため、以下のような用途で活用可能です。
例えば、CADを使用した設計図の作成、高度な画像・動画編集、3Dグラフィックスを扱うゲーム制作、高度な並列処理能力が求められるディープラーニングなどに用いられます。具体的な用途や使い方を確認し、ワークステーションを活用しましょう。
ワークステーションが向いている作業といってまず挙げられるのが、デザインや設計です。特に設計において、ワークステーションに採用されている多くのGPUは3次元CADに最適なため、高速かつスムーズな設計作業が行えるでしょう。
もちろん、微細な画像処理が求められるデザインについても、ワークステーションのGPUが大きな力を発揮します。
近年、スマートフォンでも4K動画の撮影は当たり前となりつつあります。しかし、4K動画を快適に編集するには、一般向けの高級GPUでも十分ではありません。そこでプロ仕様のGPUを採用しているワークステーションが大きな力を発揮します。画像編集ソフトも軽快に動作し、動画編集作業をストレスなく行えるでしょう。
3次元コンピュータグラフィックスの略称である3DCGの制作にもワークステーションの活用がおすすめです。3次元空間内の仮想的な立体物を実写に近いクオリティで表現させる3DCGを制作するには、ワークステーションのグラフィック性能が欠かせません。
もちろん大きなデータを迅速に処理するCPUを持っていることもワークステーションが3DCG制作に向いている理由の一つです。
ディープラーニングには、同時に多数のタスク処理を行える並列処理能力が欠かせません。これもワークステーションが持つ、並列処理向けに設計されたCPUが高い効果を発揮します。
また、ワークステーションに採用されているGPUも並列処理能力が高いため、ディープラーニングを行うには、ワークステーションが最適といえるでしょう。
ワークステーションのゲーミングPC化は可能です。ゲーミングPCのようなハイスペックPCは一般消費者向けに開発されているのに対し、ワークステーションは設計やゲーム制作など業務用に用いられる専門性の高いコンピューターであるところが両者の違いと言えるでしょう。近年はワークステーションベースのゲーミングPCも出ており、カスタマイズの進化によってゲームへの最適化も進んでいます。

前述の通り、ワークステーションと一般的なパソコンとでは性能面で大きな違いがあります。ワークステーションもパソコンもさまざまな種類があるため一概には言えませんが、ここでは国内の代表的なパソコンメーカーであるマウスコンピューターが販売するワークステーションと一般的なパソコンの比較を紹介します。
| ワークステーション(MousePro-W997DA45) | 一般的なパソコン(mouse CT6-L) | |
| OS | Windows 10 Pro for Workstations 64ビット (DSP) | Windows 11 Home 64ビット |
| CPU | インテル® Xeon® Silver 4216 プロセッサー 2基 | AMD Ryzen™ 5 5500U プロセッサー |
| グラフィックス(GPU) | NVIDIA® RTX™ A4500 | AMD Radeon™ グラフィックス |
| メモリ標準容量 | 32GB (8GB×4) | 16GB (8GB×2 / デュアルチャネル) |
| M.2 SSD | 512GB (NVMe Gen3×4 / SAMSUNG PM9A1) | 256GB (NVMe) |
参照:
マウスコンピューター「MousePro-W997DA45」
マウスコンピューター「mouse CT6-L-AL」
ワークステーションは、OSやCPU、GPUにおいてプロ仕様のものを採用しているのが特徴です。また、メモリ標準容量やM.2 SSDもワークステーションの方が大きく設定されています。

現在、ワークステーションのスペックに勝るとも劣らないハイスペックなパソコンも増えています。しかもスペックはそれほど変わらないにもかかわらず、多くのハイスペックパソコンはワークステーションよりも大幅に低コストで導入可能です。
そのため、ワークステーション導入を検討しているなかで、ハイスペックパソコンも選択肢に入れている担当者様も多いのではないでしょうか?
しかし、業務内容にもよりますが、微細な画像認識、動画処理を行うには、やはりワークステーションのほうが適しています。その理由は前述したようにCPUとGPUの違いです。
前項で挙げたワークステーションの「NVIDIA® RTX™ A4500」は、プロ向け仕様のGPUで、複雑な画像解析や3Dモデリングにも対応しています。これに対し、ハイスペックパソコンのGPUも高品質ではありますが、あくまでも一般向けのものです。
CPUについても同様で、ワークステーションのCPUはプロ仕様であり、ハイスペックパソコンに採用されているCPUは一般向けの高品質CPUになります。
用途や目的にもよりますが、微細な画像認識、動画処理を行うのであれば、ワークステーションの選択がおすすめです。

ワークステーションの価格は、全体で20万円〜100万円程度が目安です。一般的なパソコンと比べて高い性能を備えているため、価格帯も高額になると考えられます。安く購入したい時は新品ではなく中古品を検討してみるのもよいでしょう。
ここで実際にワークステーションを導入した企業事例を紹介します。大阪府に本社を持ち、製造業向け画像認識エッジAIサービスの提供を行っているフツパー株式会社。同社では、クラウドのコンピューティングサービスを活用し、AI開発を行っていました。
しかし、画像のアップロードに時間がかかるうえ、画像を見ながらの作業がしにくく業務が滞ってしまうケースが頻発。そこで、ローカル環境での作業を検討した後、ワークステーションの導入を決定しました。
クラウドからオンプレミス環境に代わり、画像アップロードの手間がなくなったことに加え、画像の確認や動機の待ち時間も減少し、作業は効率化。
また、モバイル版のワークステーションも導入し、顧客先で簡単にモデルのチューニングが可能になり、大幅な工数削減も実現しています。

画像認識や動画処理を高速に行えることで、医療や製造、エンターテインメントなどさまざまな分野で導入が進んでいるワークステーション。一般的なパソコンであれば何時間もかかる作業もワークステーションであれば、迅速に作業を進めることが可能です。
また、AI開発を目的にワークステーション導入を進める企業も増加しています。AI開発に欠かせないディープラーニングに最適なCPU、GPUを採用しているため、効率化に大きく貢献するでしょう。
ただし、AI開発を行うにはワークステーションを導入するだけではなく、環境構築も欠かせません。ワークステーションの性能を最大限に発揮させるには、相応の環境構築を行うことが重要なポイントになるでしょう。
また、AIソリューションやシステム開発を外部に依頼する際は、豊富な実績を持つ専門業者に依頼するのがおすすめです。福岡に本社を持つアプライド株式会社は、工場内での目視検査のAIによる自動化、良品をもとに不良品を検出するAI外観検査などAIを活用したさまざまなサービスを提供しています。
これから本格的にAI環境構築やAIを活用したサービス開発を検討している際は、ぜひお気軽にご相談ください。
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