「社内データをAIに読み込ませたいけど、クラウドに送るのはセキュリティ上不安…」「API費用が膨らんできたので、自社でLLMを動かせないか？」——こうした悩みを持つ企業が増えています。
その解決策として注目されているのがローカルLLMです。本記事では、Ollamaを使って自分のPCでAIを動かす方法を、初心者向けにわかりやすく解説します。
ローカルLLMとは？
まずはローカルLLMの基本概念を理解しましょう。
ローカルLLMの定義
ローカルLLM（Local Large Language Model）とは、自分のPCやサーバー上で動作する大規模言語モデルのことです。ChatGPTやClaudeのようなクラウドサービスとは異なり、インターネット接続なしで利用できます。
クラウドAIとの違い
| 項目 | クラウドAI（ChatGPT等） | ローカルLLM |
|---|---|---|
| データの送信先 | 外部サーバー | 自分のPC内で完結 |
| インターネット | 必須 | 不要 |
| 利用料金 | 従量課金 | 電気代のみ |
| カスタマイズ | 制限あり | 自由度が高い |
| 性能 | 最高レベル | PCスペック依存 |
ローカルLLMが注目される理由
2026年、ローカルLLMが注目される背景には以下の要因があります：
- セキュリティ意識の高まり：機密データの外部送信リスク回避
- コスト削減ニーズ：API費用の増大に対する対策
- 規制対応：個人情報保護法やGDPRへの対応
- オフライン利用：ネットワーク環境に依存しない運用
- モデルの進化：軽量で高性能なモデルの登場
Ollamaとは？
ローカルLLMを簡単に動かすためのツール「Ollama」について解説します。
Ollamaの概要
Ollamaは、ローカルLLMを簡単にセットアップ・実行できるオープンソースツールです。複雑な環境構築なしに、コマンド一つでAIモデルを動かせます。
主な特徴：
- 簡単インストール：ワンクリックでセットアップ完了
- 豊富なモデル：Llama、Mistral、Gemma、Qwen等に対応
- API互換：OpenAI API互換のエンドポイントを提供
- マルチプラットフォーム：Mac、Windows、Linuxに対応
- 無料：完全オープンソースで無料利用可能
対応モデル一覧
Ollamaで利用できる主要なモデルを紹介します。各モデルの詳細は新興LLM比較も参照してください。
| モデル名 | パラメータ数 | 特徴 | 推奨用途 |
|---|---|---|---|
| Llama 3.3 | 70B | Meta製、高性能汎用モデル | 高品質な文章生成 |
| Llama 3.2 | 1B/3B | 軽量版、エッジデバイス向け | リソース制限環境 |
| Mistral | 7B | 欧州製、効率的な推論 | バランス重視 |
| Gemma 2 | 2B/9B/27B | Google製、コンパクト高性能 | 一般的な用途 |
| Qwen 2.5 | 0.5B〜72B | 中国製、多言語対応 | 多言語処理 |
| Phi-3 | 3.8B | Microsoft製、小型高性能 | 軽量環境 |
| CodeLlama | 7B/13B/34B | コード特化 | プログラミング支援 |
必要なPCスペック
ローカルLLMを快適に動かすには、ある程度のスペックが必要です。
| モデルサイズ | 必要メモリ | 推奨GPU | 動作速度 |
|---|---|---|---|
| 1〜3B | 8GB以上 | 不要（CPU可） | 快適 |
| 7B | 16GB以上 | あれば高速化 | 実用的 |
| 13B | 32GB以上 | 推奨 | やや遅め |
| 70B | 64GB以上 | 必須 | 高スペック必要 |
※GPUがなくてもCPUのみで動作しますが、応答速度は遅くなります
Ollamaのインストール方法
OSごとのインストール手順を解説します。
Macの場合
Macでは最も簡単にインストールできます。
- 公式サイトにアクセス：ollama.comを開く
- ダウンロード：「Download for macOS」をクリック
- インストール：ダウンロードした.dmgファイルを開き、アプリをApplicationsフォルダにドラッグ
- 起動：Ollamaアプリを起動（メニューバーにアイコンが表示される）
Homebrewでのインストール：
brew install ollamaWindowsの場合
- 公式サイトにアクセス：ollama.comを開く
- ダウンロード：「Download for Windows」をクリック
- インストール：ダウンロードした.exeファイルを実行
- 確認：コマンドプロンプトで
ollama --versionを実行
Linuxの場合
ターミナルで以下のコマンドを実行します：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shインストール確認
インストールが完了したら、ターミナル（コマンドプロンプト）で確認します：
ollama --versionバージョン番号が表示されれば成功です。
基本的な使い方
Ollamaの基本操作を学びましょう。
モデルのダウンロードと実行
最もシンプルな使い方は、ollama runコマンドです：
# Llama 3.2（3B）を実行
ollama run llama3.2
# Mistral（7B）を実行
ollama run mistral
# Gemma 2（9B）を実行
ollama run gemma2初回実行時は自動でモデルがダウンロードされます。ダウンロード完了後、対話モードが開始されます。
対話モードの操作
対話モードでは、通常のチャットのように質問できます：
>>> こんにちは、自己紹介をしてください
私はLlama 3.2です。Metaが開発した大規模言語モデルで、
テキスト生成、質問応答、文章要約などのタスクを実行できます。
>>> /bye ← 終了コマンドよく使うコマンド
| コマンド | 説明 |
|---|---|
ollama list |
インストール済みモデル一覧 |
ollama pull モデル名 |
モデルのダウンロード |
ollama rm モデル名 |
モデルの削除 |
ollama show モデル名 |
モデル情報の表示 |
ollama serve |
APIサーバーの起動 |
ワンライナーで質問する
対話モードに入らずに、1回だけ質問することもできます：
# 直接質問
echo "Pythonでフィボナッチ数列を生成するコードを書いて" | ollama run llama3.2実践的な活用例
ビジネスや開発でローカルLLMを活用する具体例を紹介します。
1. 社内文書の要約
機密性の高い社内文書を、外部に送ることなく要約できます：
# ファイルの内容を要約
cat 議事録.txt | ollama run llama3.2 "以下の議事録を3行で要約してください："2. コードレビュー
ソースコードをローカルで分析し、改善点を提案してもらえます：
# コードレビュー
cat main.py | ollama run codellama "このコードの問題点と改善案を教えてください："3. 翻訳作業
社内文書の翻訳を、データを外部に出さずに行えます：
echo "この製品は最高のパフォーマンスを提供します" | ollama run llama3.2 "英語に翻訳してください："4. API経由での利用
OllamaはOpenAI互換のAPIを提供しており、既存のアプリケーションと簡単に連携できます：
# APIサーバーは自動起動（デフォルトでポート11434）
# curlでリクエスト
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3.2",
"prompt": "日本の首都は？"
}'Pythonでの利用例：
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:11434/api/generate",
json={
"model": "llama3.2",
"prompt": "AIの未来について100文字で説明して",
"stream": False
}
)
print(response.json()["response"])企業でのローカルLLM活用メリット
企業がローカルLLMを導入するメリットを整理します。
セキュリティ面のメリット
- データの外部送信なし：機密情報がクラウドに出ない
- コンプライアンス対応：GDPR、個人情報保護法への対応が容易
- 監査対応：データの流れを完全に把握可能
- オフライン運用：エアギャップ環境でも利用可能
コスト面のメリット
- API費用ゼロ：従量課金の心配なし
- 予測可能なコスト：ハードウェア費用のみで計画しやすい
- 大量処理に有利：使用量が多いほどコストメリット増大
運用面のメリット
- レイテンシの低減：ネットワーク遅延なし
- カスタマイズ自由：独自のファインチューニングが可能
- サービス停止リスクなし：外部サービスに依存しない
ローカルLLMの注意点
導入前に理解しておくべき制限事項があります。
性能面の制限
- 最新モデルとの差：GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetには及ばない
- 推論速度：ハイエンドGPUがないと遅い場合も
- コンテキスト長：クラウドモデルより短い場合が多い
運用面の課題
- ハードウェア投資：初期費用が必要
- 技術的知識：セットアップ・メンテナンスにスキルが必要
- モデル更新：新バージョンは手動で更新
向いているユースケース
| 向いている | 向いていない |
|---|---|
| 機密データの処理 | 最高品質が必要なタスク |
| 大量のバッチ処理 | リアルタイム高速応答 |
| オフライン環境 | 最新情報が必要な処理 |
| コスト重視の運用 | 少量の利用 |
クラウドAIとの使い分け
ローカルLLMとクラウドAIは、適材適所で使い分けるのがベストです。
ハイブリッド運用の例
- 機密データ処理：ローカルLLM（社内文書、個人情報）
- 高品質が必要なタスク：クラウドAI（顧客向け資料、重要な分析）
- 大量処理：ローカルLLM（バッチ処理、ログ分析）
- 最新情報が必要：クラウドAI（市場調査、競合分析）
判断フローチャート
- 機密データを含む？ → Yes → ローカルLLM
- 最高品質が必須？ → Yes → クラウドAI
- 大量処理（月100万トークン超）？ → Yes → ローカルLLM検討
- オフライン利用が必要？ → Yes → ローカルLLM
- 上記以外 → コストと品質で判断
導入チェックリスト
ローカルLLM導入を検討する際のチェックリストです。
事前準備
- □ 用途とユースケースの明確化
- □ 必要なPCスペックの確認
- □ 試したいモデルの選定
- □ セキュリティ要件の確認
インストール
- □ Ollamaのインストール
- □ 動作確認（
ollama --version） - □ テストモデルのダウンロード
- □ 対話モードでの動作テスト
実運用準備
- □ 本番用モデルの選定とダウンロード
- □ API連携のテスト（必要な場合）
- □ パフォーマンス測定
- □ 運用ルールの策定
まとめ
ローカルLLMの要点を整理します。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| ローカルLLMとは | 自分のPCで動くAI、データを外部に送らない |
| Ollama | 簡単にローカルLLMを動かせる無料ツール |
| 推奨モデル | Llama 3.2（軽量）、Mistral（バランス）、Gemma 2（汎用） |
| 必要スペック | 7Bモデルなら16GBメモリ、GPUあれば高速化 |
| 主なメリット | セキュリティ、コスト削減、オフライン利用 |
ローカルLLMは、セキュリティとコストの両方を重視する企業にとって有力な選択肢です。Ollamaを使えば、専門知識がなくても簡単に始められます。
まずはollama run llama3.2で、ローカルAIの世界を体験してみてください。クラウドAIとの使い分けで、より安全で効率的なAI活用が実現できます。AIエージェント導入の課題も併せて確認しておくと良いでしょう。
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