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ローカルLLMを業務に入れたいと考えたとき、まず引っかかるのは「今のPCで動くのか」です。GPUを買うべきか、メモリは足りるのか、そもそも自分の用途に合うサイズのモデルが動くのか。判断材料が散らばっていて、構築依頼を出す前に何を確認すべきかが見えにくくなりがちです。こういう状態の方向け- ローカルLLMに興味はあるが、GPU購入の判断がつかない- OllamaやDifyの名前は知っているが、自分のPCで動くか不安- 構築代行を依頼する前に、本当に自社環境で動くかを確認したい- クラウドAIとローカルLLMのどちらが現実的か整理したい確認するべき4つの軸1. GPU と VRAMモデルサイズに対して VRAM が足りているかが第一関門です。7B クラスと 30B クラスでは必要量が大きく変わります。2. メインメモリモデル読み込み中の作業領域として、想定より多くのメモリが必要になる場合があります。GPU で動かす場合でも余裕を持たせるのが安全です。3. ストレージと回線モデルファイルは1本でも数GB〜数十GBあります。複数モデルを比較する場合、ストレージと初回ダウンロード回線の現状確認が必要です。4. 業務用途と精度要件要約・分類・社内Q&A・コード補助のどれを優先するかで、選ぶべきモデルサイズが変わります。「とりあえず大きいモデル」を選ぶと、PC環境と要件が噛み合わない構成になりがちです。想定される3つの進め方- 現PCのまま、軽量モデルで業務範囲を絞って始める- GPU増設または買い替えを前提に、中規模モデルまで対応できる構成を組む- ローカルLLMは限定用途にとどめ

生成AIを業務で使いたい一方で、顧客情報や社内資料を外部サービスに送ってよいのか迷う場面は多いはずです。そこで候補になるのが、手元のPCや社内環境で動かすローカルLLMです。本記事では、最近の性能向上、活用しやすい用途、導入前に確認したい条件を整理します。ローカルLLMとはLLMは大量の文章をもとに学習した文章生成AIです。ローカルLLMは、そのモデルを自分のPCや社内サーバーで実行する構成を指します。クラウド型AIでは入力内容をインターネット経由で提供事業者のサービスへ送る構成が一般的です。一方、ローカルLLMではモデルと処理環境を自社側に置く設計を選べます。ただし、ローカルで動くことと安全に運用できることは同じではありません。端末のアクセス権、保存先、ログ、バックアップ、モデルの取得元まで確認が必要です。最近、実用性が上がっている理由変化はモデルそのものだけではありません。小さなモデルを効率よく動かす技術、GPUやApple Siliconなどのハードウェア活用、既存ツールとの連携が進んでいます。Ollamaは2026年6月、Apple Silicon上のGemma 4で複数トークン予測を使う高速化を発表しました。同社のAider polyglotベンチマークでは、Gemma 4 12BをM5 Maxで動かした条件において、生成速度は50.2 tok/sから95.0 tok/sでした。これは、すべてのPCで同じように高速化する意味ではありません。モデルの種類、量子化、搭載メモリ、GPU、実行する作業で結果は変わります。性能値だけでなく、自分の業務で待ち時間や修正量を確認する