クラウドに接続せず、自分のPCでAIを動かす「ローカルAI」が注目されています。プライバシーの確保やオフライン利用が可能になる方法を紹介します。
ローカルAIのメリット
プライバシー
データが外部サーバーに送信されないため、機密情報を安全に処理できます。
オフライン利用
インターネット接続なしでAIを利用可能です。
コスト
API利用料が不要。初期投資（GPU）は必要ですが、長期的にはコスト効率が良い場合があります。
カスタマイズ
モデルの選択やファインチューニングが自由にできます。
始め方
Ollama
コマンド一つでローカルにLLMをインストール・実行できるツールです。初心者にも始めやすく、多数のモデルに対応しています。
LM Studio
GUIでローカルLLMを管理・実行できるアプリケーションです。モデルのダウンロードから会話まで、直感的に操作できます。
必要なスペック
- RAM：16GB以上推奨
- GPU：VRAM 8GB以上のNVIDIA GPUがあると快適
- ストレージ：モデルごとに数GB〜数十GBの空き容量
おすすめのモデル
オープンソースAIまとめで紹介しているLlamaやMistralがローカル実行に適しています。モデルサイズと性能のバランスを考えて選びましょう。
クラウドAIとの使い分け
- 機密データの処理 → ローカルAI
- 最新の高性能モデル → クラウドAI（ChatGPT等）
- 開発・テスト → ローカルAI
- 画像生成 → Stable Diffusionのローカル実行
AI APIの使い方と組み合わせて、ローカルとクラウドのハイブリッド構成も可能です。
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