ローカルLLMとは？【自社環境で動くAIの基礎知識】
目次
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。
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
・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）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 |
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
# 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
# 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
まとめ
ローカルLLMの特徴
・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
1. Ollamaをインストール
2. 7Bクラスのモデルで試す
3. 用途に合わせてモデルを選定参考・一次情報
- Ollama公式ドキュメント — ローカルでモデルを実行するための導入手順、CLI、API、対応環境を確認できます。
- Ollama公式FAQ — ローカル実行時のデータ処理、待受アドレス、GPU・メモリ利用など、運用上の挙動を確認する一次資料です。
- Meta「Introducing Llama 3.1」 — Llama 3.1のモデルサイズ、多言語対応、コンテキスト長、評価を開発元が説明しています。
- Qwen Team「Qwen2.5」 — Qwen2.5各サイズとCoder・Mathモデル、公式の実行例を開発元が公開した資料です。
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最終更新: 2025年1月