最近ますます身近になってきた生成AI。
毎日の仕事や調べものに欠かせない存在になってきましたが、クラウド上で使う以上、どうしても「この情報は入力していいのかな…？」と気になることってあると思います。特にセキュリティやプライバシーが大事な場面では、扱いにくいこともあります。
そんなときに安心なのが ローカルLLM。
そもそもローカルLLMとは？
LLM（大規模言語モデル）を、自分のPCやサーバーにダウンロードして動かす仕組みのこと。
普段のChatGPTのようにサーバーに送信するのではなく、自分のマシン上で動くので、入力した情報が外部に出る心配がありません。つまり「手元で動くAIアシスタント」みたいなイメージ。
実際に導入してみた
今回は LM Studio というアプリケーションを使って試してみました。Mac環境で動かしましたが、Windows版もあるので幅広く使えます。
無料で利用できます。(2025年8月時点。商用利用も無料とのこと！)
導入は本当にシンプルで、
- アプリケーションをインストール
- モデルを選んでダウンロード
大雑把にはこれだけ！
ちょうどタイミングよく、OpenAIが gpt-oss というローカルLLM対応モデルをリリースしたばかり。
試しに、普段使っているPC(MacBook Air、M1チップ、メモリ16GB)の環境で gpt-oss-20b を動かしてみたんですが、これはさすがにちょっと重めで低速(回答をもらえるまでに1分以上待たされることも)。さらに上の gpt-oss-120b だと80GBメモリが必要とのことで、これはさすがに手元のPCでは厳しいです。
まだあまりたくさんのモデルを試せていないのですが、Googleの gemma-3n E4B というモデルがバランスよく動いてくれました。速度もそこそこで、出力のクオリティもそこそこという印象。
そのモデルでのチャットの使い心地はというと、オンラインのChatGPTよりちょっと遅いか、ほとんど変わらないくらい。これなら日常的に使えそうです。さらに便利なのは、PDFやCSVをアップして、それをもとに質問できる機能。手持ちの資料を読み込ませて、その場でQ&Aできるのは便利に思えます。
こんなときに便利！
オフラインで使える
出張先や電波がない場所でも問題なし。飛行機の中で資料を整理したいときなんかにも役立ちそう。
機密情報を扱える
外部に送信したくないデータも安心。社内の文書や研究データなどをベースにAIに相談できるのは、クラウド型ではなかなかできないメリットです。
まとめ
実際に触ってみて、「思った以上に手軽だし、これなら業務にも使えそう！」というのが正直な感想でした。
まだモデルの選択肢は限られていますが、日々進化している分野なので、今後はもっと軽量で高性能なモデルが増えていくはず。
「クラウドのAIはちょっと不安…」と思っている人や、「オフラインでもAIを活用したい！」という人は、一度ローカルLLMを試してみるのをおすすめします！
