Let’s noteのファンクションキーが効かない?そんな時の解決策は「System Interface Manager」を導入しよう

パナソニックのノートパソコン「Let’s note」は、その頑丈さとバッテリーの持ちで多くのビジネスパーソンに愛用されています。しかし、OSの再インストールやアップデートを行った際に、これまで使えていた輝度調整や音量調整などのファンクションキーが効かなくなって困った経験はありませんか?

そんな場合の、原因と簡単な解決策について解説します。

ファンクションキーが効かなくなる原因

Let’s noteのファンクションキーは、キーボードの「Fn」キーと「F1」~「F12」キーを組み合わせて使うことで、画面の明るさ調整や音量変更といった便利な機能を実現しています。これらの特殊な機能は、Windowsに標準で搭載されているドライバーだけでは動作しません。

動作させるためには、パナソニックが提供している専用のドライバーソフトウェアが必要となります。OSを再インストールすると、これらの専用ドライバーが消えてしまうため、ファンクションキーが反応しなくなってしまうのです。

解決策は「System Interface」のインストール

この問題を解決するのが、「System Interface」というソフトウェアです。これは、パナソニック製コンピューターの各種設定をまとめて変更できるようにするもので、ファンクションキーの動作にも関わっています。

Panasonicの公式サイトからご自身のLet’s noteの機種に対応した「System Interface」をダウンロードし、インストールすることで、再びファンクションキーが使えるようになります。

インストール手順

  1. パナソニックのサポートページへアクセス
    まずは、パナソニックの公式サポートページにある「導入済みドライバー」のページにアクセスします。
    https://jp-pc-support.connect.panasonic.com/pre-in
  2. お使いの機種のドライバーを検索
    お使いのLet’s noteの型番を入力し、関連するドライバー一覧を表示させます。
  3. 「System Interface」をダウンロード・インストール
    一覧の中から「System Interface」を見つけ、ダウンロードします。ダウンロードしたファイルを実行し、画面の指示に従ってインストールを進めてください。

例えば、CF-SR4Aの場合は下記3つをインストールすることで[Fn]キーが使えるようになります。
・System Interface Device Drivers with UN – 0040
・System Interface Device Driver – 0019
・System Interface Manager

「System Interface Device」が低レベルドライバーでキーボードから直接操作を行うようなもの、「System Interface Manager」がWindowsの2画面時の切り替え(F3)などのOSと連携するものとなります。

多くの場合、これだけでファンクションキーが正常に動作するようになります。もしこれでも改善しない場合は、キーボードが壊れているかもしれないので、修理に依頼して診断をおすすめします。

古いPCでもWindows 11 24H2へ!システム要件を回避してOSをWindows 10からWin11にアップグレードする方法

Windows 10のサポート終了が2025年10月14日に迫り、Windows 11へのアップグレードや買い替えを検討している人も多いと思います。

Windows 11では機能強化された反面、CPUがCore第7世代以前ではインストールできなかったり、TPM 2.0チップが搭載されていないとチェックではじかれていたり、厳しいシステム要件のためにアップグレードを諦めている方も多いのではないでしょうか。

要件を満たしてないと下記のように表示されます。
 × PCはTPM 2.0をサポートしている必要があります。
 × システムディスクは 64GB 以上である必要があります。
 × このバージョンのWindowsでは、プロセッサがサポートされていません。

今回、そんなシステム要件を満たさないPC(Windows 10)に、非公式な方法でWindows 11 24H2をインプレースアップグレードする手順を解説します。


アップグレード手順

Step 1: Windows 11 24H2 ISOファイルのダウンロードとマウント

  1. Microsoftの「Windows 11をダウンロードする」ページにアクセスします。
  2. 「x64 デバイス用 Windows 11 ディスク イメージ (ISO) をダウンロードする」セクションで、「Windows 11 (x64 デバイス用のマルチエディション ISO)」を選択し、ダウンロードします。
  3. ダウンロードしたISOファイルを右クリックし、「マウント」を選択します。 これにより、ISOファイルが仮想的なDVDドライブとしてPCに認識されます。(例:Dドライブ)

Step 2: コマンドプロンプトからセットアップを実行する

  1. スタートメニューを右クリックし、「ターミナル(管理者)」または「コマンドプロンプト(管理者)」を選択して開きます。
  2. まず、マウントしたISOファイルのドライブに移動します。例えば、D:ドライブにマウントされた場合は、以下のコマンドを入力してEnterキーを押します。
    D:
  3. 次に、以下のコマンドを入力してEnterキーを押し、セットアップを起動します。
    setup.exe /product server

(うまくいかない場合)代替手順

もし上記の方法でうまくいかない場合は、sourcesフォルダに移動して、setupprep.exeを実行する方法もあります。

  1. 管理者として開いたターミナル(コマンドプロンプト)で、まずマウントしたドライブに移動します。(例:D:)
  2. 次にsourcesフォルダに移動します。
    cd sources
  3. 最後に以下のコマンドを実行します。
    setupprep.exe /product server

Step 3: インストールを進める

  • コマンドを実行すると、「Windows Serverのインストール」という画面が表示されることがありますが、問題ありません。 そのまま画面の指示に従って進めてください。
  • 「引き継ぐものを選択」の画面では、個人用ファイルとアプリが引き継がれる設定になっていることを確認し、インストールを完了させます。

なぜこの方法でシステム要件を回避できるのか?

この手順の鍵は、/product serverというコマンドオプションにあります。見ただけでわかるかもしれませんが、このオプションを付けてセットアップを実行すると、インストーラーはWindows 11ではなく「Windows Server」をインストールするモードで動作します。

実はWindows Serverは、クライアント版のWindows 11とは異なり、TPM 2.0や特定のCPUといった厳しいシステム要件が課せられていません。 そしてOSとしては、Windows 11もWindows Serverもカーネルコアは同じです。そのため、このモードを利用することで、通常はブロックされてしまうハードウェア要件のチェックをバイパスし、インストールを進めることができるのです。

セットアップ画面には「Windows Server」と表示されますが、実際には現在インストールされているWindows 10のエディション(HomeやPro)がそのままWindows 11に引き継がれてアップグレードされます。

本来であればWindows 11 24H2へアップグレードできない古いWindows 10 PCでも、この裏技的な手順を使用すれば簡単にアップグレードできます。
ただ、これは非公式な方法であり、予期せぬリスクを伴います。今後のパッチについては、正常に適用できない場面も出てくるかと思います。また実行する際は、必ずデータのバックアップを取得し、何が起きても自己責任で対応するという覚悟の上で慎重に行ってください。

生成AIに最適なGPU選びについて各モデルを調べてみた

結論から書くと、NVIDIAのメモリが多いのを買っておけばよい!ですね。

生成AIに最適なGPUは、用途や予算によって選択肢が変わります。巷の主流はNVIDIA RTX 4090/5090、プロ向けRTX 6000 Ada/RTX PRO 6000、AMD Radeon RX 9000、AMD Radeon RX 7900 XTX、Intel Arc B580、Apple Mac Studio M3などです。以下に主要モデルの特徴と、他の注目GPUをまとめます。

生成AI進化を支えるGPU最前線──2025年の現状

AIモデル開発・運用の最前線では「VRAMの大容量化」「AI/FP演算専用コア」「PCIe 5.0/高速メモリ」「ソフト・エコシステム」の4要素が重要になっているようです。とくにVRAMの容量は重要で、VRAMに乗り切らなかったデータは、メインメモリにデータが読み込まれます。GPU⇔メインメモリ間はVEAMほど高速ではないため、メモリ容量がボトルネックになることが多いとか。


NVIDIA──Blackwell世代が全方位で圧倒

RTX 5090(Blackwell)

  • CUDA: 21,760コア / VRAM: 32GB GDDR7 / 帯域: 1,792GB/s
  • DLSS4, Reflex2, FP4, AI TOPS 3,300超で全ジャンル最強
  • 大規模画像生成/LLM学習/動画/科学計算まで万能
  • 価格帯40万円前後で法人/プロ用途でも中心

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RTX PRO 6000 Blackwell

  • CUDA: 24,064 / VRAM: 96GB GDDR7 / AI専用Tensorコア752基
  • ECC対応、大規模LLM/研究用/ワークステーション向け
  • 消費電力600W・PCIe 5.0対応・DisplayPort 2.1

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ミドル~エントリークラス

  • RTX 5070/5080/4060TiなどVRAM16GB級が主流
  • LLM量子化や画像生成系なら十分実用的

AMD──RDNA 4&RX 9000で真のAI世代を実現

Radeon RX 9000シリーズ

  • RDNA 4世代、AIアクセラレータ2基/演算ユニット
  • INT8スループット8倍、スパースマトリックス対応
  • RX 9070 XT: 16GB GDDR6 / 1,557TOPS / Stable DiffusionやLoRA高速推論
  • AI PRO R9700: 32GB GDDR6、FP4対応、AMD ROCm 6.4最適化

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価格・運用

  • コスパ重視/エコシステム進化中
  • NVIDIA一強だったAI分野で着実に台頭、FSR4で画質強化

Intel Arcシリーズ──B580でコスパAI推論

Arc B580

  • VRAM: 12GB / AI推論で4060Ti/RX 7600上回る性能
  • OneAPI/ROCm経由のAI最適化が進み、個人開発/量子化モデル向け

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Apple Mac Studio M3 Ultra──AI特化設計の新形態

  • CPU32コア / GPU80コア / NPU32コア / 最大512GBユニファイドメモリ
  • Thunderbolt5高速接続・AIリアルタイム処理でApple独自のAI体験

失敗しないGPU選びのポイント

用途推奨 VRAM主なGPU
画像生成AI16GB〜32GBRTX 4090/5090, RX 9070XT
大規模LLM32GB〜96GBRTX PRO 6000, AI PRO R9700
趣味・小規模12GB〜16GBRTX 4080SUPER, Arc B580
Mac環境32GB以上(統合)Mac Studio M3 Ultra
  • VRAM不足は“絶対の大敵”。想定より多めに選定すべき
  • AI推論重視なら新世代AIアクセラレータ搭載モデルを優先
  • NVIDIAはCUDA&TensorRTの圧倒的エコシステムを活用したい時有利
  • AMD/Intel/Appleは価格・消費電力・OSとの親和性も要チェック

まとめ

2025年の生成AI向けGPUの最適解は、自分のプロジェクト規模・予算・ソフト環境にベストフィットするモデル選び。VRAM多めを選んでおけば間違いないかと。

NVIDIAのBlackwell世代がピカイチですが、価格もよいお値段しています。
AMDのRDNA4/RX9000はバランスが取れてそう。
Intel Arc B580は安さ重視、より上位の2GPUモデルが出るか、次のB770が出たら化けるかと。
Apple M3 Ultraは、リセールが高いので不要なときに処分しやすそう?

個人的には、AMD Ryzen AI Max 395がよさそうです。文字生成のLLMではオンメモリに読み込めるかが重要なので。逆に画像生成はNVIDIAがやっぱり強そう。

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NVIDIA GPUをNVLinkというのでつないで高速にGPU間の処理を行ってしまう技術もあり、お金が許すのであればそういったものを選択してみるのみありですね。

ほか、多彩な選択肢を駆使し、快適なAIライフを手に入れましょう。

【2025年】生成AIサービスの料金を比較してみた件

最近、生成AIに興味が非常にありまして。はい。
そんな訳で、最新版の主要生成AI API料金比較表を作成してみました。

モデル名入力単価($/100万token)出力単価($/100万token)主な提供元/用途
GPT-51.2510.0OpenAI/汎用高精度
GPT-5-mini0.252.0OpenAI/省メモリ・高速
GPT-5-nano0.050.40OpenAI/超軽量Bot
Claude Opus 4.115.075.0Anthropic/推論・長文解析
Claude Sonnet 4/3.73.015.0Anthropic/汎用
Claude Haiku 3.50.804.0Anthropic/コンパクト
DeepSeek-V3.10.561.68DeepSeek/低価格高性能
Gemini 2.5 Pro1.2510.0Google/最先端・多機能
Gemini 2.5 Flash0.302.50Google/高速応答
Gemini 2.0 Flash-Lite0.0750.30Google/省コストBOT向き
Copilot(GitHub)月額 $10〜39/人制限付きコード生成/パーソナル
Grok-43.015.0xAI/推論高速
Amazon Nova Micro0.0350.14Amazon/最廉価・Bot向き
Amazon Nova Lite0.060.24Amazon/低コスト
Amazon Nova Premier2.512.5Amazon/高スペック
Meta Llama 4 Maverick0.270.85Meta/高性能
Meta Llama 4 Scout0.180.59Meta/ライト
Cohere Command R0.501.50Cohere/対話・業務
Cohere Command Light0.300.60Cohere/小規模用途

2025年9月にもなると、生成AIの活用方法などが定着してきており、今から始めるには非常にいいタイミングだと感じてます。各種サービスはAPI経由で簡単に組み込み&自動化できる一方、どのサービスを選ぶべきか、コストはどれくらいか?と迷うもの。

業務Bot・アプリ開発・分析・文書要約・チャットシステムなど幅広い用途でニーズの高い、主要生成AIを比較して、機能選びや運用コストを下げれればなぁと思ってます。
主な生成AIサービスの違いや特徴、主要モデルごとのAPI料金一覧は下記のようになります。


OpenAI 系(ChatGPT:GPT-5系)

モデル入力単価/100万token出力単価/100万token特徴
GPT-5$1.25$10.0高精度・標準
GPT-5-mini$0.25$2.0省メモリ
GPT-5-nano$0.05$0.40超軽量Bot
GPT-4o$2.5$10.0
GPT-4o-mini$0.15$0.60
https://platform.openai.com/docs/pricing
  • キャッシュトークン機能で同一コンテンツは90%割引
  • Plus/Pro/Businessいずれのプランでも利用可

GPT-5は2025年8月リリースのOpenAI最上位モデル。従来の「単一チャット型」を超え自動的に「即答型」と「思考型」を統合した“考えるAI”となった。博士号レベルの知性・最大27万トークン文脈、超多言語対応、コーディング・文書作成・ヘルスケア・法務・画像・音声認識まで最高峰。安全性(Safe Completion等)や法規制準拠を徹底し、パーソナライズ性も強化。でも一部利用者からはGPT5は温かみ(?)がなくなったというクレームにつながっているモデル。ちょっと客観的になったんでしょうか。知らんけど。
mini/nanoは性能を抑えて高速・多量処理用途向け。チャットボットや大量APIエンドポイントで威力を発揮。

Google 系(Gemini)

モデル入力出力用途
Gemini 2.5 Pro$1.25$10.0高性能汎用
Gemini 2.5 Flash$0.30$2.50高速応答
Gemini 2.0 Flash-Lite$0.075$0.30軽量
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing?hl=ja
  • Flash-Liteはコスト重視Bot運用に最適

Gemini 2.5 ProはYouTube/画像/音声も横断する本格的マルチモーダル特化の最上位モデル。Google検索インテグレーションも容易で、プラグインやGoogle Cloudエコシステムとの親和性が抜群。セキュリティと応答速度も妥協なし。やっぱりお金と情報を持っているところのモデルは強い印象。無料版でも結構使えそう。
Flash/Flash-Liteはチャット応答速度・低コストに特化し、ボリュームBot需要・サポート業務に最適。

Anthropic(Claude)

モデル入力出力特徴/用途
Claude Opus 4.1$15.0$75.0長文解析・推論最強
Claude Sonnet 4$3.0$15.0バランス型
Claude Haiku 3.5$0.80$4.0小規模/価格重視
https://docs.anthropic.com/ja/docs/about-claude/pricing

Claude Opus 4.1は1Mトークン超の大規模文脈を生かしたロングフォーム推論・ナレッジワーク領域に最適解。安全性(憲章/倫理AI)にも大きく注力、高度な業務文書・契約・法務・学術解析で運用多数。プログラミングをする人が良く選ぶような印象。Sonnet 3.7の時に爆発的に利用者が増えた感じ。
Sonnet/Haikuはより汎用的(Sonnet)およびコンパクトな大量対話運用・Bot最適(Haiku)用途へ。

DeepSeek

モデル入力出力備考
DeepSeek-V3.1$0.56$1.68驚異的コスパ
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

独自アルゴリズムで大手ベンチに並ぶ精度と低コストを両立し、APIを自動的に選別・スケールできるため日本国内ユーザーにも人気拡大中。ローカルLLMならアリだけど、APIで中国を使うのはちょっと拒否感があるかも?

xAI(Grok)

モデル入力出力備考
Grok-4$3.0$15.0多様なレスポンス
https://docs.x.ai/docs/models

Elon Musk率いるxAI開発。速報性や新情報キャッチへの即応、カジュアルチャット性能に特化。価格と最新性・個人~法人向け柔軟性に強み。イーロンマスクのファン向け?

Amazon(Nova, Titan)

モデル入力出力用途/特徴
Nova Micro$0.035$0.14最安値Bot用
Nova Lite$0.06$0.24低コスト運用
Nova Premier$2.5$12.5高速・高精度
Titan Text Embedding$0.02/1,000token生成AI埋め込み用途
https://aws.amazon.com/jp/ai/generative-ai/nova/understanding/?nc1=h_ls

Nova Micro/Liteは低価格Bot/チャット運用で比較的API原価が安く、独自アーキテクチャ搭載。Premierはエンタープライズ大量処理で高速処理・外部連携にも強い。Tita系は主にEmbedding(検索/類似度)用途。

Meta(Llama系)

モデル入力出力備考
Llama 4 Maverick$0.27$0.85高性能
Llama 4 Scout$0.18$0.59軽量
https://www.llama.com/

オープンソース型大規模言語モデル。従来版より大幅に精度や処理能力を引き上げ、モデル選択/拡張も容易。独自訓練、オンプレ等「AI主権」を重視する組織・研究用途に注目。Llama 5は開発に失敗してオープンではなくなるらしい。残念。

Cohere

モデル入力出力用途など
Command R$0.50$1.50ビジネス向け
Command Light$0.30$0.60小規模業務
https://cohere.com/pricing

コマンド(Command)シリーズは分類・チャット・QA等テキスト特化の垂直最適化型。API安定性・サポート体制が強く企業ユースで定着。細かいモデル選択で運用コスト最適化可能。

Copilot(OpenAI+Microsoft)

https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/copilot/pricing

  • 月額 $10~39/人(GitHub, M365等による)

月額定額・人数課金制で、開発者向けAI支援ツール(コード生成/説明/補完)。強力なOSS同期とバージョン管理強化で、開発現場の生産性向上に直結。Windows/M365等にも拡張。


まとめ・選び方のポイント

  • 汎用AI×大規模データ/高精度推論にはGPT-5・Gemini 2.5 Pro・Claude Opus
  • コスト重視/Bot/チャットにはLlama, Nova Micro, GPT-5-nano, DeepSeek
  • 応答速度重視/省リソースはGemini Flash-Lite, GPT-5-mini, Amazon Nova Micro
  • ライセンスやAPI接続制限に注意し、自社のユースケースに最適解を選ぶこと

DeepSeekが安さと性能で光っていますが、渡した情報がセンシティブだと選びにくい感じですね。
大人しくGemini 2.5 Proあたりに課金する感じが正解でしょうか。。。

PCでAIを使うなら必須!LM Studioを日本語化する手順について

LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル(LLM)を手軽に利用できる便利なツールです。多言語に対応しており、もちろん日本語での表示も可能です。標準では英語表記となっており、そんなに難しくはないんですが、分かりやすくLM Studioのユーザーインターフェースを日本語に設定してみました。

手順は非常に簡単ながら下記です。

  1. LM Studioを起動する
    まずは、LM Studioアプリケーションを起動します。
  2. 設定画面を開く
    設定画面を開くには、以下のいずれかの方法があります。
    • アプリケーション内の右下にある「Settings」をクリックします。
    • ショートカットキーを使用します。macOSをご利用の場合は Command + , (カンマ)、Windows/Linuxをご利用の場合は Ctrl + , (カンマ) を押すと、どこからでも設定画面にジャンプできます。
  3. 言語設定にアクセスする
    設定画面に移動したら、通常は「Preferences」または「General」の項目内に「Language」というドロップダウンメニューがあります。
  4. 日本語を選択する
    「Language」のドロップダウンメニューをクリックし、表示される言語リストの中から「Japanese (Bate)」選択することで、メニューのほとんどが日本語になります。

以上、簡単な手順で、LM Studioのユーザーインターフェースを日本語に設定できます。より快適にローカルLLMの操作を行うことがるようになり、どんどん活用していきましょう。

AIを使う場合は、下記Ryzen AI Max+ 395がおすすめです。ほとんど動かないLLMはないぐらい、GPUメモリの容量が大きいのが特徴。メモリの割り当て変更にはUSBキーワードを使ってBIOS設定が必要なので、ワイヤレスしかない場合はキーボードもお忘れなく!

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