ローカルLLM
Local LLM
ローカルLLMとは、社内のサーバーやPCで動かすAIモデル。クラウド型と違い、データが外部に送られないためセキュリティが高く、ランニングコストも下げられます。OllamaやLM Studioで個人PCでも動かせる時代になっています。 #ジェネサプ #AI用語
詳しい解説
ローカルLLMとは、OpenAIやAnthropicなどのクラウドサービスを使わず、自社のサーバーや端末上で動作させるAIモデルのことです。「オンプレLLM」とも呼ばれます。
クラウド型AIはインターネット経由でデータが送信されますが、ローカルLLMはすべての処理が社内で完結します。情報漏洩のリスクが下がり、月額のAPI利用料が不要になる点がメリットです。
MetaのLlamaシリーズなど、商用利用可能なオープンソースモデルの性能が急速に向上しており、ローカルで動かせる選択肢が増えています。
現場での使い方・事例
機密情報を扱う業務への活用：顧客データや財務情報を含む文書の要約・分析を、外部サービスに送らずに処理できます。社内規程で「外部AIへの機密情報入力禁止」としている場合でも、ローカルLLMなら利用できます。
大量バッチ処理のコスト削減：毎月数万件の文書を処理するような用途では、クラウドAPIのコストが積み上がります。初期投資はかかりますが、ローカル運用によりランニングコストを大幅に下げられます。
個人PCでの試験的利用：OllamaやLM Studioを使えば、高性能なGPUがなくても個人PCでLlamaなどのモデルを動かせます。社内でのPoC（概念実証）に活用できます。
よくある誤解
「ローカルLLMはクラウドAIより性能が劣る」は、現在では必ずしも正確ではありません。用途によっては十分な性能が出ます。一方で、最先端のGPT-4.1やClaudeと同等の性能を求める場合は、専用ハードウェアが必要になるため、コストと性能のトレードオフを考慮する必要があります。