ローカルLLMの作り方｜おすすめモデルや構築方法などを解説

ChatGPTなどのAPIを利用する際、コストやセキュリティ面での懸念を感じたことはありませんか。
特に社内の機密情報を扱う場合、外部サービスへのデータ送信には慎重にならざるを得ません。

このような課題を解決するうえで役立つのが、ローカルLLMです。
ローカルLLMは高いセキュリティ性とカスタマイズ性を持つことから、近年多くの企業から注目されるようになりました。

本記事では、ローカルLLMの活用方法や、AIの作り方などについて解説します。
加えて、おすすめのローカルLLMも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

 

 

ローカルLLMとは

ローカルLLMは、その名のとおり「ローカル環境」、つまり社内のパソコンやサーバー上で動作する大規模言語モデル（LLM）のことです。
インターネットを介して外部のサーバーに接続するクラウドLLMとは対照的に、手元のデバイスだけでAIとの対話や処理を完結させられる点が最大の特徴です。

まずは、その基本的な仕組みと、多くの方が使い慣れているであろうクラウドLLMとの違いを見ていきましょう。

ローカルLLMの仕組み

ローカルLLMは、モデルの本体である巨大なファイルと、それを動かすためのプログラムをパソコンにインストールして使用するLLMです。

ユーザーがプロンプト（指示文）を入力すると、パソコンに搭載されたGPUやCPUの計算能力を直接利用して、応答を生成します。
すべてのデータ処理がパソコン内部で完結するため、外部に情報が送信されることはありません。

また、インターネットに接続しなくても利用できるため、外部からのサイバー攻撃や通信障害に強い点も特徴です。

高いセキュリティとプライバシーを保ちながらAIを活用できる点が、ローカルLLMの魅力です。

クラウドLLMとの違い

ローカルLLMとクラウドLLMには明確な違いがあります。
以下の表に、両者の特徴を比較してまとめました。

上記のとおり、ローカルLLMとクラウドLLMは運用方法やコストなどに大きな違いがあります。
ローカルLLMを導入する際は、自社にあったものを選択しましょう。

ローカルLLMのメリット

ローカルLLMには、以下のようなメリットが存在します。

• AIを導入した際のコストを明確化できる

• セキュリティ性が高い

• オフラインでも動かせる

• ベンダー都合のサービス終了リスクを低減できる

ローカルLLMのメリットは、いずれも企業やエンジニアにとって重要なものばかりです。
それぞれ順番に解説します。

AIを導入した際のコストを明確化できる

ローカルLLMは、ハードウェアやソフトウェアの導入などのような初期構築こそ必要ですが、API利用料のような継続的なコストがかかりません。
開発時の試行錯誤や大量データ処理も、コストを気にせず行えます。

そのため、クラウドLLMと比較して、費用対効果を明確にしやすいうえに、長期的な利用であればコストを抑えられる可能性があります。

特に、頻繁なテストやデータ処理を行う場合は、ローカルLLMはコスト面で非常に魅力的です。
ただし、初期構築の手間や、ハードウェアリソースの準備は考慮する必要があります。

セキュリティ性が高い

ローカルLLMは、高いセキュリティ性を発揮します。

なぜなら、すべてのデータ処理がオフライン環境で行われるため、インターネットを介した情報漏洩のリスクを排除できるからです。
コンプライアンス要件や厳格なプライバシーポリシーを遵守する必要がある場合、この点は大きなメリットです。

ローカルLLMを活用することで、外部へのデータ送信を伴わずに、安全な環境下で機密情報や個人情報を運用できます。
情報漏洩の懸念を払拭し、安心してAI技術を導入・活用したい企業にとって、ローカルLLMは有効な選択肢です。

オフラインでも動かせる

ローカルLLMは、インターネット接続が不安定な場所や、セキュリティ上の理由で外部ネットワークから隔離された環境でも利用できます。
ネットワーク環境に依存しないため、通信状況に左右されず安定したパフォーマンスを発揮できるのは、大きな強みです。

ローカルLLMは安定性が高いため、信頼性が求められる業務システムへの組み込みにも適しています。
例えば、機密情報を扱うシステムや、災害時などでも稼働し続ける必要のあるシステムなどに有効です。

ネットワーク環境が整っていない場所でもLLMの恩恵を受けられるため、活用の幅が広がります。

ベンダー都合のサービス終了リスクを低減できる

ローカルLLMは、クラウドLLMと異なり、利用規約の変更やサービス終了といった外部リスクがありません。
さらに、モデルやデータを自社で完全に管理できるため、意図しない学習やデータ利用を阻止し、情報漏洩のリスクを低減できます。

これにより、セキュリティを重視する企業でも安心してAIを導入・活用できます。

また、クラウド環境への依存を減らし、ネットワーク環境に左右されずにAIを利用できるので、オフライン環境や機密性の高いプロジェクトにも適しています。
自社のニーズに最適化された、安定的かつ長期的なAI活用基盤を構築するうえで、ローカルLLMは非常に有用です。

ローカルLLMのデメリットと課題

多くのメリットがある一方で、ローカルLLMにはいくつかのデメリットや乗り越えるべき課題も存在します。
特に注意が必要なデメリットや課題は以下のとおりです。

• 導入コストが発生する

• 運用するうえで専門知識が欠かせない

• 情報更新の手間がかかる

• モデル性能に限界がある

導入を検討する際は、上記の点も十分に理解しておく必要があります。

導入コストが発生する

ローカルLLMの導入において、コストは無視できない要素です。

特に高性能なモデルを利用する場合、快適な動作にはVRAM容量の大きいGPUを搭載した高性能なパソコンが不可欠です。
そのため、ローカルLLMを導入する際にハードウェア購入が必要になる場合があります。

既存パソコンのスペックによっては、GPUのアップグレードやパソコン自体の買い替えが必要となり、導入のハードルが高くなる可能性があります。
そもそも高性能なGPUは比較的高価であるため、予算を考慮する必要があります。

しかし、一度環境を構築すれば、継続的な利用料は発生しないのがローカルLLMの魅力です。
長期的な視点で見ればコストメリットを享受できます。

運用するうえで専門知識が欠かせない

ローカルLLMを導入・運用するうえで、環境構築・モデル選定・ライブラリ導入・運用時のトラブルシューティングなどのような専門知識は不可欠です。
加えて、コマンドライン操作・ソフトウェア依存関係の解決など、ソフトウェアエンジニアリングのスキルが求められます。

もちろん、保守管理においてもデバッグやログ解析などの知識が必要です。

このように、ローカルLLMは導入・運用にあたって専門知識が求められるため、ノウハウを持つ人材が欠かせません。
自社で人材を確保できない場合、外部の専門家のサポートが必要になります。

情報更新の手間がかかる

情報更新の手間がかかる点も、ローカルLLMのデメリットです。

クラウドLLMは、提供者側が常に最新の状態に保つため、利用者は常に最新の機能や改善されたパフォーマンスを享受できます。
対して、ローカルLLMは、利用者が自ら新しいモデルをダウンロードし、環境を更新する必要があります。

AI技術は日進月歩で進化しており、ローカルLLMを利用する場合は、常に最新のトレンドを確認し、定期的なメンテナンスを実施しなければなりません。
AI技術に詳しくないユーザーや、常に最新の状態を維持する手間を避けたいユーザーにとっては、クラウドLLMの方が適しています。

モデル性能に限界がある

ローカルLLMは、オープンソースのモデルも多いですが、GeminiやChatGPTのような最先端の商用クラウドLLMに比べて、全体的な性能面で劣る傾向があります。
カスタマイズ次第ですが、導入しても想定した性能が得られない可能性があるので注意しましょう。

しかし、オープンソースのローカルLLMの進化は目覚ましく、特定のタスクや専門分野においては、商用モデルに匹敵、または凌駕する性能を示すものも現れています。
例えば、特定のプログラミング言語に特化したモデルや、特定のドメイン知識に特化したモデルなどがあります。

そのため、用途によってはオープンソースのローカルLLMも非常に有効な選択肢です。
ただし、モデルの選択にあたっては、タスクの要件とモデルの特性を十分に比較検討する必要があります。

ローカルLLMの利用環境

ローカルLLMを実際に動かすためには、どのような環境が必要になるのでしょうか。
本章では、具体的なパソコンのスペックとソフトウェア要件について解説します。

モデルサイズ別・推奨PCスペック早見表

ローカルLLMの動作においてもっとも重要なのは、GPUのVRAM容量です。
動かしたいモデルのパラメータサイズによって、必要なスペックは大きく異なります。

以下の表を参考に、自社のパソコン環境でどのレベルのモデルが動作可能かを確認してみてください。

上記の表はあくまで目安です。
実際にローカルLLMを導入する際は、モデルが推奨しているスペックをあらかじめ確認しておきましょう。

OS別ソフトウェア要件と環境構築のポイント

ハードウェアに加えて、必要なソフトウェアを準備することも重要です。
OSごとに、主要な要件とポイントをまとめました。

ローカルLLMのおすすめモデル

本章では、特に人気が高く、実績のある以下のモデルを紹介します。

• GPT-OSS / GPT-OSS Swallow

• Qwen

• Gemma

• Llama

• tsuzumi

• LFM

• ELYZA

• Mistral

実際にローカルLLMのモデルを選定する際の参考にしてください。

GPT-OSS / GPT-OSS Swallow

GPT-OSSは、OpenAIが開発した高性能モデルです。
高い推論能力やツール呼び出し能力を持っており、情報解析やコーディングなどで力を発揮します。

また、GPT-OSS Swallowは、東京科学大学情報理工学院の岡崎研究室と横田研究室に加え、国立研究開発法人産業技術総合研究所の研究チームが開発したモデルです。
GPT-OSSをベースに開発されており、日本語能力と思考力を強化した推論型大規模言語モデル（20B・120B）を実現しました。

日本語の文章生成や理解能力に優れており、自然で流暢な日本語テキストの生成が可能です。

また、日本語のニュアンスや文化的な背景を理解したうえで応答を生成できるため、ユーザーとの自然なコミュニケーションを実現できます。

GPT-OSS / GPT-OSS Swallowはビジネス文書の作成・クリエイティブなコンテンツの作成・教育分野での活用など、幅広い用途で利用できます。

 

Qwen

Qwenは構造化データに特化した多言語対応モデルであり、特にコーディング能力が高いのが特徴です。
大規模なデータセットで学習されており、幅広い知識と高い精度を誇ります。

軽量版から高性能版までさまざまなバージョンがあり、用途に合わせて選択できます。
多言語に対応しているため、グローバルなビジネスシーンはもちろん、研究開発から実用的なアプリケーションなど、幅広い分野での利用が可能です。

もちろん、ソフトウェア開発の現場での活用も期待できるモデルです。

Gemma

GemmaはGoogleが開発したローカルLLMです。
最新型のGemma4はマルチモーダルモデルであるため、テキストだけでなく、音声・画像・動画での入力を受けられるため汎用性が高く、さまざまなタスクに対応できます。

加えて、Gemmaはリソースが限られた環境での利用に適しており、一般的なゲーミングパソコンに導入して高いパフォーマンスを発揮します。
開発者にとって使いやすく、さまざまなプラットフォームで簡単に利用できるため、幅広いアプリケーションでの利用が期待されます。

Googleの最先端技術が投入されており、常に最新のアップデートが提供されるため、常に最高のパフォーマンスを維持できます。

Llama

LlamaはMetaが開発した非常に人気の高いモデルシリーズの最新版です。
汎用チャットで高い性能を発揮するモデルであり、カスタマイズ性も高い点が特徴です。

最新モデルのLlama4は、以前のバージョンよりもさらに性能が向上しており、より複雑な質問にも対応できます。
また、多様なスタイルやトーンでテキストを生成できるため、さまざまな用途での活用が可能です。

大規模なデータセットで学習されており、幅広い知識と高い精度を誇ります。

tsuzumi

tsuzumiはNTTが開発した軽量な日本語特化型のローカルLLMです。
少ない計算資源でも動作するのが特徴で、リソースが限られた環境でも利用できます。

tsuzumiは、日本語のテキスト処理に優れており、自然で流暢なテキストの生成や専門用語への対応が可能です。
また、軽量で設計されているため、1GPUのパソコンでも導入できます。

なお、tsuzumiを導入する際はNTTデータ社が提示する運用規約への同意や、Azureなどでのサブスクリプションによる同意が必要です。
ほかのローカルLMMとは導入手順が違うため注意してください。

LFM

LFMはLLMを軽量化し、より小さな計算資源で実行できるようにしたモデルです。
ノートパソコンやスマートフォンでも起動できるなど、低スペックのデバイスでも対応できるように開発されています。

バリエーションが豊富であり、マルチモーダルモデルや日本語対応モデルもあるため、業務に合わせて導入できる点も魅力です。
なお、LFMはオープンソースであるMITライセンスですが、利用する際は著作権表示やライセンスの明記が必要になるので注意しましょう。

ELYZA

ELYZAはLlamaやQwenをベースに日本語能力を向上させたモデルです。
商用利用も可能であり、自社のサービスや製品に組み込むなど、ビジネスシーンでも利用できます。

また、ELYZAは日本語の処理能力が高いうえに、応答速度も迅速です。
そのため、日本語のビジネス文書作成や顧客対応など、幅広い用途で活用できます。

Mistral

Mistralは性能と速度のバランスに優れたモデルです。
小型であるため、4GB～16GBのVRAMのパソコンでも安定して稼働します。

Mistralは、高速な処理速度と高い精度を両立しており、リアルタイムな応答が求められるアプリケーションに適しています。
高価なデバイスがなくても導入できるため、初めてローカルLLMを導入する企業に適したモデルです。

ローカルLLMの作り方

ローカルLLMの作り方は以下のとおりです。

• ローカルLLMツールを選ぶ

• ローカルLLMツールをインストールする

• ローカルLLMモデルをダウンロードする

上記の手順を踏むことで、ローカルLLMを導入できます。

ローカルLLMツールを選ぶ

ローカルLLMを導入する際は、まず専用のツールを用意する必要があります。
ローカルLLMツールはモデルを管理・実行するために必要なものであり、インストールすると対話形式でAIを動かせます。

代表的なものには、以下のようなものがあります。

• Ollama

• LMStudio

• llama.cpp

いずれもオープンソースで公開されているので、モデルに合ったものを選びましょう。

ローカルLLMツールをインストールする

続いて、ローカルLLMツールをインストールしましょう。

例えば、Ollamaの場合は以下の手順でインストールを実施します。

1. Ollamaの公式サイトにアクセスする

2. ダウンロードページからインストーラーをダウンロードする

3. インストールを実行し、表示された指示に従って「Instal」を押していく

4. 完了したら「Close」をクリックし、タスクトレイにアイコンが表示されているのを確認する

なお、このプロセスを実施してもローカルLLMは利用できません。
これはAIを操作するうえで必要なツールを導入した段階であるため、別途でローカルLLMモデルをダウンロードする必要があります。

ローカルLLMモデルをダウンロードする

ツールのインストールが完了したら、ローカルLLMモデルをダウンロードしましょう。

先述したOllamaの場合、ローカルLLMモデルは以下の手順でダウンロードします。

1. アプリケーションを開く

2. 検索バーに利用するローカルLLMモデルを入力する

3. ダウンロードする

4. チャットを開始する

ダウンロードが終わったら、コマンドとして「Ollama run モデル名」を入力しましょう。これによって、ローカルLLMを利用できるようになります。

ローカルLLMを構築する際の注意点

ローカルLLMの運用を始めるなら、以下の注意点を意識しましょう。

• ハイスペックなパソコンが必要になる

• バージョン管理や情報収集は常に実施する

• 運用コストを精査する

• セキュリティ管理に注意する

上記を意識することで、よりスムーズで安全な開発が可能です。

ハイスペックなパソコンが必要になる

ローカルLLMを導入するには、パソコンのスペック、特にGPU性能に注意する必要があります。
スペックが低い場合、動作が遅延したり、モデルの読み込み自体が困難になったりすることがあります。

ローカルLLMを導入する際は、まずは軽量なモデルから試用し、動作状況を確認しましょう。
もし十分なパフォーマンスが得られない場合は、GPUをはじめとするハードウェアのアップグレードを検討しなければなりません。

大規模なモデルを使用したい場合は、高性能なGPUが不可欠です。
予算や用途に応じて最適なハードウェア構成を検討し、快適なローカルLLM環境を構築しましょう。

バージョン管理や情報収集は常に実施する

ローカルLLMは変化が非常に速いため、常に最新情報を追いかける必要があります。
ツールやモデルが数カ月単位でアップデートされることもあるため、以前推奨されていたものが十分効果を発揮しない事態になることも想定されます。

GitHubのリポジトリや技術ブログを定期的にチェックし、最新の情報を収集しましょう。

また、新しい情報に基づいてローカル環境を適切に管理し、最適化していくことも重要です。
環境構築や設定方法も頻繁に変わるため、常にアンテナを張り、新しい情報に対応していきましょう。

運用コストを精査する

ローカルLLMは利用料金こそ発生しませんが、さまざまな運用コストが発生するものです。

例えば、高性能なパソコンを長時間稼働させる場合、電気代が発生します。
特に、GPUは消費電力が大きいため、常時稼働させると電気代が高額になる可能性があります。

また、最新モデルへのバージョンアップや日々のメンテナンスなどで発生するコストにも注意しましょう。

ローカルLLMを導入する際は、運用コストを精査し、費用対効果を慎重に見極めましょう。

セキュリティ管理に注意する

ローカルLLMを運用する最大の利点は、データが外部に漏洩しないことです。

しかし、ローカル環境のセキュリティ対策は徹底しておかなければなりません。
なぜなら、オープンソースのモデルやツール自体に脆弱性が潜んでいる可能性があるからです。

ローカルLLMを導入する際は、モデルのライセンスなどをしっかりと確認し、信頼できるソースからダウンロードするように心がけましょう。
また、ローカル環境全体のセキュリティ対策（ファイアウォール・ウイルス対策ソフトなど）も徹底し、多層的な防御体制を構築することが重要です。

これにより、LLMの安全な運用とデータ保護を実現できます。

まとめ：ローカルLLMでセキュアなAI開発環境を手に入れよう

ローカルLLMを導入すれば、コストやセキュリティの懸念から解放され、より自由で創造的なAI開発が可能になります。
最初は環境構築に少し手間取るかもしれませんが、適切に運用すれば、大きなメリットを享受できます。

もし、自社だけでのローカルLLMの導入が困難な場合は、ぜひTDCソフトにご相談ください。
専門的なノウハウを持ったスタッフが手厚く支援することで、理想的な運用を実現できます。