この記事のポイント
- ローカルLLMは、モデルを端末に置き自分の機器で動かす仕組みです。
- モデル取得後はオフラインでも使えますが、容量や応答速度は機器で変わります。
- 外部連携では情報が端末外へ送られる場合があり、権限管理も欠かせません。
Ollamaの公式資料をもとに、ローカルLLMの基本を紹介します。処理先・費用・必要な機器の観点から、クラウドでの利用との違いを整理します。
ローカルLLMとは
ローカルLLMとは、LLM(大規模言語モデル)そのものを自分のパソコンにダウンロードして動かす仕組みのことです。代表的なツールが「Ollama」で、公式ドキュメントでは「オープンなモデルを使って構築を始める」ためのプラットフォームと紹介されています。ローカルでモデルを実行するか、Ollamaが用意するクラウド上でより大きなモデルを使うかを選べる柔軟さも特徴です(Ollama公式ドキュメント)。この記事では特に、自分のパソコンの中だけでAIを動かすほうのローカルLLMに焦点を当てます。
クラウドAI(ChatGPT等)との違い
ChatGPTやClaudeのようなクラウドAIは、自分の代わりに高性能なサーバーがAIを動かしてくれるサービスです。一方ローカルLLMは、AIそのものを自分の手元に置いて動かします。この違いから、いくつかの特徴の差が生まれます。
| 観点 | ローカルLLM | クラウドAI |
|---|---|---|
| データの扱い | 端末内での推論。外部連携を使う場合は送信範囲の確認が必要 | サービス提供元のサーバーで処理される |
| ネット接続 | ローカルモデル取得後はオフライン実行も可能 | 基本的に必須 |
| 利用コスト | モデルごとのライセンス・料金条件による(電気代・PCの用意も必要) | プランや従量課金が発生することが多い |
| 動かす場所 | 自分のPCのスペックに依存 | 提供元の大規模なサーバー環境 |
Ollamaのプライバシーポリシーは、端末内で実行する場合、プロンプトや処理データを収集・送信しないと説明しています。一方、クラウドモデルではサービス提供のため一時的に処理されます(Ollamaプライバシーポリシー)。外部連携の送信先や端末のアクセス権限は別途確認が必要です。
どんな人・場面に向いているか
向き不向きを整理すると、こんなイメージになります。
- 向いている: 処理先を端末内に限定したい/モデル取得後にオフラインで使いたい/手元の機器で動作を検証したい
- 別途検討が必要: 最新情報を取得する連携が必要/用途に必要な品質を満たすか未確認/端末の容量や処理速度が足りない
「クラウドのAIをやめてすべてローカルに」ではなく、用途によって使い分けるのが現実的です。日常のちょっとした相談はクラウドAI、社外に出せない資料の下読みはローカルLLM、といった具合ですね。パソコンのスペックに自信がない方は、まず必要なPCスペックの目安をまとめた記事で対応機器と容量を照合するとよいでしょう。
まとめ: 使い分け
社内データの処理先を選ぶ方には、機密性・回答品質・端末管理の負担を併せて考えることが重要です。ローカル実行でも社内の権限管理は別に必要です。用途ごとに処理時間と保守の条件を比べると、クラウド利用との使い分けを判断しやすくなります。
※ 2026年8月時点の情報です。
