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チュートリアル2026年3月16日by K.hirano

安い電源で組んで後悔した話を、正直に語ります

Bronze認証のefficiency_scoreはGoldより約60%低い。ATX 3.0対応かどうかでRTX 5000系の安定性も変わる。PSU選びで本当に大事な3点を数字で解説します。

#電源ユニット#PSU#RTX 5000系#自作PC

結論から言います。電源ユニット(PSU)は、後回しにしていいパーツじゃない。

むしろ一番最初に予算を確保すべきパーツだと思っています。

この記事の結論(2026年2月時点)

  • 最低ライン: 80+ Gold・フルモジュラー
  • RTX 5000系を使うなら: ATX 3.0対応必須
  • 安い電源の何が問題か: 数字で見えている

efficiency_scoreの差は、数字で正直に見える

META-MARKのefficiency_scoreで比較すると、認証グレード別の差がはっきり出ます。

製品認証efficiency_score
Corsair CV550(非モジュラー)80+ Bronze38.2
Seasonic FOCUS GX-55080+ Gold61.8
be quiet! Straight Power 12 650W80+ Platinum73.5

Bronze と Gold の差が約60%。これを「誤差」と呼ぶのは難しい。

効率が低いということは、同じ出力を得るために余計な電力を消費するということです。1,000時間使うと、その差は積み重なります。電気代として。熱として。そしてパーツへのストレスとして。

「Bronze でも動く」は正しい。でも「Bronze でいい」かどうかは、別の話です。

ATX 3.0 か ATX 2.x か。RTX 5000系ならここは外せない

RTX 5080・5090 のような最新GPUは、PCIe 5.0電源コネクター(16ピン)に対応しています。ATX 3.0 はそれをネイティブサポートしている規格です。

ATX 2.x の電源でも変換アダプターで使えますが、ケーブルの取り回しが増えて整線が難しくなる。アダプター接触不良によるトラブルも、完全にゼロとは言い切れません。

ATX 3.0 対応の選択肢:

RTX 5000系を搭載するなら、ATX 3.0 対応を選ぶのが素直な選択です。

容量の決め方。「GPU推奨電源 + 100W」で考える

GPU の推奨電源を起点にする方法が、実務的に一番シンプルです。

GPU推奨電源目安PSU容量
RTX 5080750W850W以上
RTX 5090950W1,000W以上
RTX 5070 Ti700W800W以上

「GPU推奨電源 + CPUのTDP + 100W(マージン)」で計算すると、大抵のケースはカバーできます。構成シミュレーターで全パーツを入れると、より正確な必要容量が確認できます。

フルモジュラーにする理由は、ケーブルだけの話じゃない

フルモジュラーは「使うケーブルだけ接続できる」という整線の話が多いですが、もうひとつ重要な理由があります。

長期使用でケーブルの劣化が起きたとき、ケーブルだけ交換できる

非モジュラーだと、ケーブルが一体化しているためPSU本体ごと交換する必要が出てくる場面があります。フルモジュラーは初期コストが少し上がりますが、5〜7年のスパンで考えると維持しやすい。

「それでも安い電源を選ぶ」理由は正直わかる

予算が限られていれば、Bronze・非モジュラーで揃えることはある。それを否定するつもりはありません。

ただ、PSUランキングを見ると、Gold・フルモジュラーとBronze・非モジュラーの価格差は、思っているほど大きくない場合が多い。「安い電源を買って後から後悔する」より「少し出して長く使える電源を選ぶ」方が、結果として安くつくことがある。これが正直な結論です。

電源は、壊れて初めてその存在に気づくパーツです。静かに、地味に、全体を支えている。それだけは確かだ。

よくある質問

650Wと750W、どちらを選ぶべきか?

ミドルレンジGPU(RTX 5070 Tiまで)なら650W・Gold・フルモジュラーが無難なラインです。RTX 5080以上を搭載するなら750W以上を選んでください。電源に関しては「余裕があるほうを買う」は正しい判断です。

Bronze認証の電源は本当に危ないのか?

「危ない」より「効率が低くてコスパが悪い」が正確な表現です。品質の低いBronze電源は問題が起きやすいのも事実ですが、信頼性の高いメーカーのBronze製品は普通に使えます。問題は「Bronze認証 = 安いメーカー」になりがちなことです。

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  • 実際の構成を探すなら、GPU 比較ページやローカルLLM向け構成記事もあわせて見ると判断しやすいです。
  • ハードウェア候補は用途別の AI 構成ガイドからたどると、単体製品より違和感なく検討できます。

この記事を書いた人

HW系エンジニアとして20年以上、10,000件を超える顧客訪問と2,000件を超える単独ソリューション実績。AIツールを使った個人開発やIoT農園など、Raspberry Piを使ったオートメーション化なども実践中です!エンジニア専門結婚相談所も運営中、ClaudeCodeで解決できない心の課題も解決いたします!

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