すべてのPCパーツをデータで正しく選ぶ。
MetaScoreで性能・効率・コスパを可視化。GPU、CPU、AI用途まで、1234以上の製品を横断比較し、最適な一台とパーツ構成を確かな根拠で絞り込みます。
MetaScore（3軸総合スコア）
スコアについてMetaScoreとは
独自アルゴリズムで全製品を公平に評価。性能・電力効率・価格の3つの評価軸をリアルタイムに集計・正規化し、パーツの真の実力を総合的に可視化します。
パフォーマンスPerformance
f(p) = Normalized(Score) * 100世界標準のベンチマークデータ（Time Spy, Cinebench等）から実機スコアを抽出し、統計的に正規化。純粋な演算処理能力を厳密に評価します。
電力効率Efficiency
f(e) = Performance / Watts最大負荷時およびアイドル時の消費電力あたりの描画・処理効率を演算。ワットパフォーマンスに優れ、熱設計が優秀なモデルを高く評価します。
コストパフォーマンスValue
f(v) = Performance / Price性能に対する実売想定価格（Amazon、楽天市場の直売・最安データ）を指数化。1円あたりのグラフィック・演算効率を評価し、真にコスパの良いモデルを選定します。
シミュレーター＆ツール
予算・目的からPC構成を設計したり、価格対性能を計算したりできる無料ツール群。
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Poolsideの新モデルLaguna XS 2.1をVRAM 12GBの自宅GPUで動かし、コード・日本語を含む24問ベンチで実測。--cpu-moeフラグでVRAM使用量を3.4GBに抑え49トークン/秒で動作するも、コードは満点でも日本語は落第点という極端な偏りが判明した。
Claude Opus 5とGPT-5.6 Solを同じeffort段で並べると、low/medium/high/xhigh/maxの5段すべてでOpus 5が上回りました。mediumがSolのhighを超え、lowですらSolのmaxより嘘をつかない。独立実測データから、常用すべき段とコスト最適化の答えを出します。
AMDが発表したROCm.ai。AMD Instinctユーザーとコーディングエージェント利用者への直接恩恵は分かるが、自作PC・ローカルLLMユーザーへの波及は現時点では限定的というのが、発表内容を三分離で整理した結果です。