ローカルLLMとは？【自社環境で動くAIの基礎知識】
ローカルLLMを使えば、機密データも安心してAIに処理させられます。
この記事では、ローカルLLMの基礎知識と活用のメリットを解説します。
1. ローカルLLMとは
概要
ローカルLLM（Large Language Model） は、自社のPCやサーバーで動作する大規模言語モデルです。
【クラウドAI】
ユーザー → インターネット → クラウドサーバー → 処理 → 結果
【ローカルLLM】
ユーザー → 自社PC/サーバー → 処理 → 結果
（インターネット不要）
なぜ注目されているか
注目される理由
- ChatGPTの登場でAI活用が一般化
- 機密データを外部に出したくないニーズ
- オープンソースモデルの性能向上
- GPUの性能向上・コスト低下
2. クラウドAIとの違い
比較表
| 項目 | クラウドAI | ローカルLLM |
|---|---|---|
| データの場所 | 外部サーバー | 自社内 |
| インターネット | 必須 | 不要 |
| 費用 | 従量課金 | 初期投資 |
| 性能 | 最高性能 | 中〜高性能 |
| カスタマイズ | 制限あり | 自由 |
| 導入難易度 | 簡単 | やや難しい |
データの流れ
【クラウドAI（ChatGPT等）】
質問 → インターネット → OpenAIサーバー → 回答
↑
データが外部に送信される
【ローカルLLM】
質問 → 自社PC → 回答
↑
データは社内に留まる
3. メリット・デメリット
メリット
| メリット | 内容 |
|---|---|
| データセキュリティ | 機密情報が外部に出ない |
| オフライン利用 | ネット環境不要 |
| コスト予測 | 従量課金なし |
| カスタマイズ | 自由にチューニング可能 |
| 速度の安定 | ネットワーク遅延なし |
デメリット
| デメリット | 内容 |
|---|---|
| 初期投資 | GPUが必要（高価） |
| 性能 | 最高性能には劣る |
| 運用 | 自社で管理が必要 |
| 専門知識 | 導入・設定に知識が必要 |
向いているケース
ローカルLLMが向くケース
- 機密データを扱う
- オフライン環境で使いたい
- 大量の処理を行う（コスト削減）
- カスタマイズしたい
クラウドAIが向くケース
- 最高性能が必要
- すぐに使いたい
- 運用の手間を省きたい
- 利用量が少ない
4. 主なローカルLLM
2025年時点の主要モデル
| モデル | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| Llama 3 | Meta | 高性能、商用可 |
| Qwen 2.5 | Alibaba | 日本語に強い |
| Gemma 2 | 軽量高性能 | |
| Mistral | Mistral AI | 効率的 |
| Phi-3 | Microsoft | 超軽量 |
日本語性能
【日本語が得意なモデル】 1. Qwen 2.5：日本語学習データが多い 2. Llama 3.1：多言語対応が向上 3. ELYZA：日本語特化（Llama派生） 【注意点】 ・英語に比べると性能は落ちる ・タスクによって適切なモデルが異なる
サイズと性能
【モデルサイズの目安】 ・1B-3B：軽量、基本的な会話 ・7B-8B：バランス型、多くの用途に ・13B-14B：高性能、複雑なタスク ・30B以上：最高性能、要高スペック B = Billion（10億パラメータ）
5. 必要な環境
最低限の環境
【CPU推論（遅い）】 ・CPU：Core i5以上 ・メモリ：16GB以上 ・ストレージ：SSD 50GB以上 ※ 応答に時間がかかる
推奨環境
GPU推論（高速）
- GPU：NVIDIA RTX 3060以上（VRAM 8GB以上）
- CPU：Core i5以上
- メモリ：32GB以上
- ストレージ：SSD 100GB以上
※ 快適に利用可能
モデルサイズとVRAM
| モデルサイズ | 必要VRAM目安 |
|---|---|
| 7B | 8GB以上 |
| 13B | 12GB以上 |
| 30B | 24GB以上 |
| 70B | 48GB以上 |
6. 活用シーン
社内文書の作成
・議事録の要約 ・報告書のドラフト ・メール文面の作成 ・マニュアルの整備 → 社内の機密情報を含む文書も安心
データ分析
・データの傾向分析 ・レポートの自動生成 ・異常値の検出補助 ・自然言語でのクエリ
専門知識の活用
・社内FAQボット ・技術文書の検索補助 ・ナレッジベースの構築 ・カスタム学習（ファインチューニング）
オフライン環境
・現場でのAI活用 ・セキュアエリアでの利用 ・通信環境のない場所 ・海外の通信が不安定な地域
7. 始め方
ステップ1: Ollamaをインストール
最も簡単な方法はOllamaを使うこと 1. ollama.com からダウンロード 2. インストール 3. コマンドでモデルを取得
ステップ2: モデルをダウンロード
bash
# Llama 3.1 8Bをダウンロード
ollama pull llama3.1
# Qwen 2.5をダウンロード
ollama pull qwen2.5ステップ3: 使ってみる
bash
# 対話モード
ollama run llama3.1
# 質問を入力
>>> 日本の首都はどこですか？詳細は別記事で
8. まとめ
ローカルLLMの特徴
特徴
- 自社環境で動作
- データが外部に出ない
- オフラインで利用可能
- 初期投資は必要だがランニングコストは低い
向いている用途
・機密データを含む業務 ・オフライン環境 ・大量処理（コスト削減） ・カスタマイズが必要な場合
始めるなら
始め方
- Ollamaをインストール
- 7Bクラスのモデルで試す
- 用途に合わせてモデルを選定
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