1ローカルLLMとは

クラウドのAIサービスと違い、AIモデル自体を自分のPCにダウンロードして、ネットに繋がなくても動かせる仕組みのことを指す。入力した内容が外部のサーバーに送信されることもない。会話の内容を気にせず試せる、コストがかからない、という点が一番のメリットだ。

2なぜ試したのか

きっかけは単純で、クラウドAIへの依存を減らしたかったのと、コストをかけずにいろいろ試したかったからだ。手元にあるPCのスペックを活かせるなら、それに越したことはない。

3導入は簡単｜Ollamaを使う

ローカルLLMと聞くと難しそうに感じるかもしれないが、実際はコマンド一つで済む。「Ollama」というツールを使えば、モデルのダウンロードから実行までがまとめて行える。

これだけで、モデルのダウンロードと起動が完了する。専門的な環境構築は特に必要なく、拍子抜けするほど簡単だった。

4複数台のマシンで試してみた

一台だけでなく、手元にある何台かのマシンで動かして、違いを比べてみた。

同じモデルでも、マシンのスペック次第で体感速度がまったく違う、というのが実際に複数台で試して一番実感したところだ。

5実際に使ったモデル

主に使っていたのは、Googleの「Gemma 3」12Bモデルと、「Qwen2.5」だ。日本語の受け答えも十分実用的で、要約や下書き作成くらいの用途であれば不満はなかった。

62026年、どのモデルを選ぶか

これから始める人向けに、2026年時点でのスペック別の目安を整理しておく。

環境別のモデルの目安（一般的な情報を整理したもの）

手元のマシンのスペックに合わせて、無理のない範囲のモデルを選ぶのがコツだ。大きすぎるモデルを無理に動かそうとすると、動作が重すぎて実用にならない。

7何に使っているか

一番よく使っているのは、写真整理まわりだ。画像を認識できるモデル（Gemma 3など）を使って、大量にたまった写真を内容ごとに振り分けるような使い方を試している。クラウドに写真をアップロードせずに処理できるのが、ローカルLLMならではの安心感だ。

8いいところ・注意点

「なんでもできる魔法のツール」ではなく、「手元でできる範囲を、コストゼロで試せる道具」というくらいの位置づけで使うのがちょうどいい。

9まとめ

複数台のマシンで実際に試してみて分かったのは、ローカルLLMは思っていたより簡単に始められる、ということだ。導入のハードルはコマンド一つ分しかない。あとは手元のマシンのスペックに合わせてモデルを選べば、コストをかけずにAIを試せる環境が手に入る。

クラウドAIに頼り切るのも便利だが、たまには自分のPCの中だけで完結するAIを試してみるのも面白い。