【2024年版】文系大学生のパソコンの選び方とオススメ機種（初心者対応）

Answer:

正直、レポート作成が目的であればどれでも構いません。
予算や好みで選んでも良いでしょう。

ただし、多くの企業がWindowsで仕事をするので、就職のことを考えた場合Windowsが無難であることは間違いありません。
Windowsの操作等に不安がある人は学生期間中に慣れたり、勉強したりするという意味でWindwosパソコンを購入した方が良いでしょう。

Answer:

Windows11が無難です。
Windows10搭載パソコンで、現在新品で発売されているパソコンのほとんどがWindows11への無料アップグレードができるため、どちらでも良いとは思います。

しかし、Windows10から11へのアップグレードの時に、手間とトラブルに会うリスクが少なからずあるため、特にパソコンが苦手な人は初めからWindows11搭載パソコンが無難なことは確かでしょう。
また、個人的感想ですが、Windows11の方が使いやすいです

Answer:

Homeで良いでしょう。
これは、Windows10でもWindows11でも同じことです。

なお、このHomeやProのことをエディションと呼び、学生向けにはEducationというエディションが存在します（あまり市場には出回らない）。
初めからEducationが搭載されている機種は学生・教職員・教育機関向けで少し安いことがあるのでそれでも良いでしょう。

※Homeを購入後、Proが必要になった場合（たぶんないけど）、追加料金をマイクロソフトに支払えばすぐにProにグレードアップできます。

Answer:

セキュリティーを高めるためのモードです。
アプリをマイクロソフトストアからしか入れられない、ブラウザはエッジしか使えないなどの制限がかかっています。
設定でSモードを解除して、通常のWindowsにすることも可能です。

Answer:

大学在学中はMicrosoft Officeを無償で使う事ができるので基本的に不要です。
ただし、在学期間中だけ無料で使えるので、卒業後のことを考えるのであればoffice搭載パソコンがお得です。
特に、卒業までの期間が短い人はOffice入りを購入した方が良いかと思います（3・４年生とか短大生とか）。
なぜなら、後からMicrosoft Office単体で購入すると少し高めなためです。

卒業後はMicrosoft Officeを使わずGoogleドキュメントなど他のオフィススィートを使うということもアリかと思います。

Answer:

パソコンの速さは『プロセッサの種類』『メモリー搭載量』『データ保存装置の種類』で決まります。

上図はパソコンのスペックとパソコンの動作速度の関係をイメージ化したものです。
当然、高速に動作するパソコンは高価になるので、自分の作業内容に合ったスペックを選択することが安く済ませるポイントとなります。
もちろん、予算に余裕があったり、「どうせ買うのならば良いものが欲しい！」ということであれば、スペック高めのパソコンを購入しても良いでしょう。

パソコンの動作速度でも『大は小を兼ねる』のは言うまでもありません。

Answer:

レポート作成が主な用途であれば128GBあれば十分ですが、256GB以上が正解です。
売れ筋のパソコンでは256GB搭載のものが多いため、こちらの方が容量が多いにもかかわらず安いこともしばしばです。
256GB以上あれば在学中に容量不足になることはあまり考えられません。
保存容量不足は、主にアプリの入れすぎや大量の動画保存で起こることがほとんどです。
それに、万が一保存容量が不足しても、USBメモリーやクラウドへ保存可能です。
なので、通常のレポートを作成するだけであればあまり気にしなくても良いポイントとなります。

Answer:

キーボードバックライト搭載だと便利です（下写真）

講義やゼミではプロジェクターで投影しながら進めるケースが多いのですが、その時部屋は暗くなります。
キーボードバックライトはそのような暗い場所でも入力できるため非常に重宝します。

Answer:

①学外に出てフィールドワークをする分野ではある程度スペックが高めの方が良いかと思います。
私が思いつく分野では、考古学、人文地理学、文化人類学、社会環境学、博物学、政治学・・・結構多いかと思いますが、細かい専攻にもよるでしょう。
フィールドワークでは、写真や動画で記録を取り編集してレポートにまとめるといった使い方も想定しておく必要があります。
写真や動画編集ではある程度スペック高めの方が快適に作業できます。

②プログラミング・統計学を使う分野
プログラミング自体は低スペックのパソコンでも可能ですが、扱うデータ量や開発言語によってはハイスペックな方が楽です。
最近は文系でもAIを使って予想モデルを構築するような勉強もあります。
分野としては経済学やマーケティングが該当するでしょう。