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ローカルAIが効率的に動いているか「タスクマネージャー」でチェック～Microsoftが解説

なるべくNPUやGPUのニューラルエンジンで動かすのがパフォーマンス・電力効率改善のコツ

樽井秀人

2026年8月20日 16:44

ローカルAIを効率的に動かすうえで見るべき「タスクマネージャー」のポイント

　背景のぼかしや動画のアップスケールなど、最近はローカル処理でもAIモデルを用いたものが増加の一途をたどっているが、こうしたAIワークロードの計算負荷は一般の処理よりも重い傾向にある。そのため、こうした処理はなるべくCPUで行わず、最新GPUに搭載されている行列演算のための専用回路（ニューラルエンジン）や、AI処理のために設計されたNPU（Neural Processing Unit）を積極的に活用するのが重要だ。Windows 11の「タスクマネージャー」は継続的にアップデートされており、GPUのニューラルエンジンやNPUの利用状況も確認できるようになっている。

　米Microsoftが8月19日（現地時間）、公式ブログ「Windows IT Pro Blog」で、「タスクマネージャー」でAIワークロードを可視化する方法を紹介する記事を公開した。IT専門家やアプリ開発者だけでなく、パワーユーザーにとっても有用な内容だ。

見るべきポイント①：NPUやGPUのニューラルエンジンが使われているか

　AIワークロードはCPUでも実行できる場合があるが、GPUやNPUで実行する場合よりも効率が悪くなる。つまり、電力消費が増え、冷却ファンが音を立てて回り、ノートPCは膝にのせて使えないぐらい熱くなり、バッテリーをすぐ使い果たしてしまう。

　また、GPUを使う場合であっても、「標準のGPU演算」ではなく「GPUのニューラルエンジン」を使っていることが重要だ。GPUのニューラルエンジンはNPUと同様、標準のGPUよりも効率よくAIの計算をこなす。両者を見分けるには、「タスクマネージャー」の［プロセス］ビューで［GPU エンジン］カラムを有効にし、その情報を読み取るとよい。

GPUを使う場合であっても、「標準のGPU演算」ではなく「GPUのニューラルエンジン」を使っていることが重要

NPUで動作（効率的）：［NPU エンジン］カラムに「NPU 0 - Compute」や「NPU 0 - Neural」などと表示される（どちらが表示されるかはプロセッサーとドライバーのバージョン次第）。デバイス内蔵のNPUで効率的に処理されている
GPUのニューラルエンジンで動作（効率的）：「GPU エンジン」カラムに「GPU 0 - Neural」などと表示される。「標準のGPU演算」ではなく「GPUのニューラルエンジン」で効率よく処理されている
どちらも使えていない：「CPU」カラムだけが高い値を示し、「NPU」カラムが0％のままになっている。「GPU エンジン」カラムにも「GPU 0 - Neural」と表示されない

　また、［パフォーマンス］ページでは全体の使用率も追える。ニューラルエンジン対応GPUであれば、グラフを 「Neural」 へ切り替えられるようだ。

［パフォーマンス］ページ。GPUの「Neural」グラフに注目

見るべきポイント②：メモリの使われ方

　NPU/GPUがどのようにメモリを使っているのかをチェックするのも大事だ。たとえば、専用NPUメモリと共有NPUメモリの両方を持つシステムで、共有NPUメモリの使用量が増加している場合がある。これは専用メモリが満杯になっており、割り当てが共有NPUメモリに流れ込んでパフォーマンスが低下するサインだ（統合NPUのように専用の領域を持たない構成では、専用NPUメモリは空欄になる）。