先日、ある打ち合わせのMP3録音から議事録を作る作業を、Claude Codeデスクトップ版にまかせてみました。最初はCPUで処理させていたのですが、Intel Core Ultra 7 265K が全コア真っ赤の100%近くまで張り付き、「このペースだと終わらないかも」と感じる場面に出くわしました。
幸いこの作業環境にはNVIDIA GeForce RTX 5060 Tiを積んでいたので、ClaudeにGPUを使うよう助言したところ、自分でモデルを差し替えて高速処理に切り替えてくれた、という記録です。
最初はCPUに任せたが、全コア張り付きで時間がかかった
文字起こしのバックエンドは faster-whisper（OpenAI Whisperの高速派生）です。Claude Codeデスクトップに音声ファイルと「議事録にしてほしい」という依頼を渡したところ、最初の構成は CPU + small モデルでスタートしました。
しばらくしてタスクマネージャーを覗くと、Core Ultra 7 265K が CPU使用率97%、20コア／28スレッドが軒並みグラフ上限まで埋まっていました。最新世代のCPUでも、長尺の打ち合わせ音声をWhisperで処理するのは正直なところ荷が重い、というのが私の感想です。
Core Ultra 7 265K がCPU使用率97%まで張り付いている様子
GPU(RTX 5060 Ti)に切り替えるよう Claude に指示した
私からClaude Codeに対して「このマシンにはGPUも載っているので、CPUではなくGPUを使って文字起こしさせてほしい」と伝えました。faster-whisper はCUDAに対応していて、GPUを使えば large-v3 のような高精度モデルでも実用的な速度で動きます。
Claudeは素直に方針転換してくれて、CUDAランタイム（cuBLAS / cuDNN-NVRTC）の確認から進めてくれました。
Claude にGPUへの切り替えを依頼したやり取り
GPUモデル(large-v3, 2.9GB)のダウンロード
次にClaudeは large-v3 モデル（約2.9GB）をダウンロードし始めました。ダウンロード中はGPUの3D使用率はまだ14%程度で、ディスクI/Oとネットワーク側が先に走っているのが分かります。専用GPUメモリは11.5／16.0GBまで確保され、ロード準備が進んでいる状態です。
モデルロード前のGPU使用率は14%
large-v3 モデル(2.9GB)のダウンロードが完了
GPU稼働で文字起こしが軽快に進む
モデルがVRAMに乗ると、GPUの3D使用率（実質はCUDAコアの稼働を反映）が一気に95%近くまで上がりました。専用GPUメモリは8.7／16.0GB、温度は54℃と安定していて、long-formの音声も淡々と処理が進んでいきました。CPU使用率は46%まで下がっていて、明らかにGPU側が主役になっています。
Claude側のプロンプト画面でも「cuBLASのDLLロード成功」「モデルがGPUに7.7秒でロードされました」「GPUが文字起こし中です」と、順調なログが流れていました。
GPUが約95%で安定稼働
Claude のプロンプト画面（cuBLAS DLLロード成功～文字起こし進行中）
私の所感：「載っているハードは積極的に使ってあげる」が結論
Claude Codeに作業をまかせるとき、AI側はその時点で「もっとも安全に動く構成」（CPU + 軽量モデル）を選びがちです。それは堅実な判断なのですが、実機にGPUが載っているのなら、こちらから「GPUを使ってよい」「large-v3 を使ってよい」と一声かけてあげるだけで、処理時間と最終アウトプットの品質が一気に変わります。
今回の打ち合わせ音声の議事録化も、GPUに切り替えたことで時間に余裕ができ、私自身は議事録の体裁チェックや誤認識（人名・固有名詞）の補正に時間を回せました。
「ハードを買うだけでは速くならない、AIに教えてあげるとちゃんと使い切ってくれる」というのが、今回の私の小さな学びです。同じようにClaude Codeで重い処理をさせている方には、ぜひ一度自分のマシン構成（GPUの有無、VRAM容量）をAIに伝えてみることをおすすめします。
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第1稿投稿 2026年4月22日 12時30分（記事コンテンツアップ）
