ローカルLLMとは

ローカルLLMとは

ローカルLLMとは、ChatGPTやClaudeのようにクラウド経由で使うのではなく、自社のパソコンやサーバーにモデルをダウンロードして動かすLLM（大規模言語モデル）のことです。MetaのLlama、GoogleのGemma、AlibabaのQwen、OpenAIのgpt-ossなど、重みが公開された「オープンウェイトモデル」を使うのが一般的です。

実行ツールとしては、OllamaやLM Studioなどを使えば、比較的手軽にPC上で試すことができます。

クラウドLLMとの違い

• データの扱い: ローカルLLMは入力データが社外に出ない。クラウドLLMは外部サーバーに送信される

• 性能: 一般的には最新のクラウドモデルの方が賢い。ローカルは用途を絞れば十分なケースが多い

• コスト: ローカルは初期のハードウェア投資が必要だが、利用量に応じた課金はない

• 運用: ローカルはモデルの更新やサーバー管理を自社で行う必要がある

ローカルLLMが向いているケース

機密性の高いデータを扱う

医療機関の診療記録、設計事務所の図面情報、士業の顧客データなど、「契約上、外部サーバーに送れない」データを扱う場合には有力な選択肢になります。

ネット接続が不安定・制限された環境

工場の閉域ネットワークや、セキュリティ上インターネット接続を制限している部署でもAIを使えます。

大量の定型処理

大量の文書分類や要約など、APIで処理すると従量課金が膨らむ処理を、自社サーバーで回すことでコストを固定化できます。

注意点

「ローカルなら安全で安い」と考えがちですが、実際には十分な性能のGPUを積んだマシンの調達、モデルの選定と評価、障害対応といった運用負荷がかかります。クラウドでも法人向けプランなら入力データが学習に使われない設定が一般的なので、まずはそちらで要件を満たせないかを検討するのが現実的です。

モデルごとの特徴を比べたい方はChatGPTとClaudeの比較記事もご覧ください。

関連サービス

Swaaabでは、セキュリティ要件に応じてクラウドとローカルのどちらが適切かの判断から、AI開発サービスとして支援しています。