「生成AIで社内の問い合わせ対応を減らしたいけれど、社内資料を外部サービスに入力するのは不安」と感じていませんか。そのような企業で検討したい選択肢が、自分のPCや社内サーバーでAIモデルを動かすローカルLLMです。
ローカルLLMは、入力データを外部のAIサービスへ送らずに処理する構成を選べます。文章の作成や要約に加え、社内資料を検索する仕組みと組み合わせることで、マニュアルの検索や問い合わせ対応の支援にも活用できます。
この記事では、ローカルLLMの特徴やメリット、構築するための5つのステップ、代表的なツールを解説します。自部署で試せる範囲と技術担当者への相談が必要な範囲を整理し、自社に合った進め方を検討しましょう。
ローカルLLMとは「自分のPCや社内サーバーでモデルを動かす仕組み」のこと
ローカルLLMとは、PCやサーバーに大規模言語モデル（LLM）を配置し、その環境で動かす利用形態です。LLMは、入力された文章に応じて回答や要約などを生成するAIモデルを指します。
ローカルLLMでは、入力した質問を手元のPCや社内サーバーのCPU・GPUで処理し、回答を生成します。ローカル実行に必要なソフトウェアとモデルを用意することで、外部のAIサービスへ質問を送信せずに利用できます。
ただし、モデルを動かしただけで、自社のマニュアルや規程を自動的に参照できるわけではありません。社内資料を使った回答が必要な場合は、資料を渡したり、関連する文書を検索したりする仕組みを別途用意します。
クラウド型LLMとの違い
ローカルLLMとクラウド型LLMの主な違いは、処理する場所と管理する範囲です。
| 比較項目 | ローカルLLM | クラウド型LLM |
|---|---|---|
| 処理場所 | 自分のPCや社内サーバー | サービス提供者が管理するサーバー |
| データ送信 | 外部のAIサービスへ入力データを送らずに処理する構成を選べる | 入力データをサービス提供者の環境へ送信して処理する |
| 費用形態 | 機材費、電気代、保守費用など。構成によってソフトウェアや支援の費用も必要 | APIの利用量に応じた料金や、サービスの月額料金など |
| 環境の管理・更新 | 機材、実行ツール、モデルなどを利用者側で管理する | モデルを動かす基盤は提供者側が管理する。利用者側にも権限や連携先の管理は必要 |
なお、ローカル型かクラウド型かという分類だけで、回答の品質や応答速度の優劣は決まりません。使用するモデル、機材、入力する文章の長さ、同時に利用する人数などで結果は変わります。
外部送信を制限したい場合はローカルLLMが候補になります。一方、機材の管理負担を抑えたい場合は、社内の利用条件に合うクラウド型も比較するとよいでしょう。
ローカルLLMを構築するメリット
ここでは、ローカルLLMを活用する主なメリットを3つ解説します。
ローカルLLMを構築するメリット1：外部送信を抑え、オフラインでも利用できる
ローカルLLMは、入力データを外部のAIサービスへ送らずに処理する構成を選べます。社内規程や未公開の製品情報など、社外への送信に制限がある資料を扱う際に役立ちます。
導入時には、ソフトウェアやモデルを取得するためにインターネット接続が必要です。必要な準備を済ませれば、ローカルモデルによる回答生成はオフラインでもおこなえます。
ただし、クラウドモデルやWeb検索、外部サービスとの連携機能を使う場合は、外部通信が発生します。導入時には通信先と送信内容を確認し、あわせて端末の紛失対策や社内資料の共有ルールを整えましょう。
ローカルLLMを構築するメリット2：用途に合わせてモデルや社内文書との連携を選べる
ローカルLLMでは、実行ツールが対応するモデルの中から、自社の用途やPCの性能に合うものを選べます。例えば、日本語の文章作成や技術文書の要約など、支援したい業務に合わせてモデルを比較するとよいでしょう。
社内マニュアルに基づく回答が必要な場合は、RAGとの連携も選択肢の一つです。RAGは、質問に関連する文書を検索し、その内容をモデルへ渡す仕組みを指します。
モデルの選択やRAGの利用はクラウド型でも可能ですが、ローカルLLMでは、文書の検索から回答の生成までを自社の管理する環境内でおこなう構成にできます。
なお、回答時に資料を参照するRAGと、学習データを使ってモデル自体を調整する「追加学習」は異なる方法です。社内資料を使った回答が目的であれば、まずは対象のマニュアルを使い、必要な情報を検索して回答できるかを確かめましょう。
ローカルLLMを構築するメリット3：外部APIの従量料金や通信への依存を抑えられる
回答を生成する処理をローカル環境で完結させれば、外部LLMのAPI利用量に応じた料金を抑えられます。APIとは、ソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための仕組みです。ここでは、自社のシステムなどから外部のAIに質問を送り、回答を受け取るために使います。
ただし、ローカルLLMにも機材費や電気代、保守にかかる人件費はかかります。外部の有料機能を組み合わせる場合は、その料金も必要です。クラウド型と費用を比較する際は、API料金だけでなく、機材の購入や環境の維持にかかる費用も含めて検討しましょう。
また、ローカル処理では、外部のAIサービスとの通信を待たずに回答を生成できます。ただし、回答の速さを左右するのは、モデルの大きさやPCの性能などです。実際の業務に近い質問で動作を試し、回答までの時間と運用費用が自社の条件に合うかを確認しましょう。
ローカルLLMを構築する方法｜5つのステップ
ローカルLLMの構築は、目的を決め、環境とツールを選び、動作を確かめる順序で進めます。
ここでは、ローカルLLMを構築する手順を5つのステップで解説します。
ステップ1：利用目的と活用する業務を決める
まず、「どの業務で、何を支援したいのか」を決めます。用途によって必要なモデルやPC環境、資料との連携方法が変わるため、機材やツールの選定を先に進めないことが大切です。
例えば、次のような業務が検証候補になります。
- 社内FAQやマニュアルから、問い合わせへの回答候補を探す
- 議事録・規程・設計書から、必要な記述を見つける
- 技術文書の下書きや文章の整理を支援する
最初は複数の業務を対象にせず、一つに絞りましょう。例えば「製造部門のマニュアルから、日常的な問い合わせへの回答候補を示す」と決めれば、必要な資料や確認すべき質問を整理しやすくなります。
現在の作業時間と、AIの回答を確認・修正する時間を比べられるようにしておくと、その後の検証にもつながります。
ステップ2：必要なPC・サーバー環境を確認する
次に、使用するPCやサーバーの性能を確認します。主に見るのは、CPU、GPU、RAM、VRAM、保存容量の5つです。
| 要素 | 役割とローカルLLMでの使い道 | 確認ポイント |
|---|---|---|
| CPU | PCの計算や動作の制御を担う部品。LLMの実行ソフトを動かし、回答生成の計算にも使う | 実行ソフトに対応する種類・性能か |
| GPU | 画像や映像の描画処理を担う部品。大量の計算を同時に行う能力を、LLMの回答生成にも活用する | 実行ソフトが対応するGPUか |
| RAM | PCが作業中のデータを一時的に置く場所。LLMやほかのアプリの実行に使う | LLMとほかのアプリを動かせる容量か |
| VRAM | GPUが計算に使うデータを一時的に置く場所。GPUで処理するLLMのデータを保持する | 使用するモデルの処理に必要な容量があるか |
| 保存容量 | SSDやHDDにファイルを保存できる量。モデルやソフト、資料を保管するために必要 | 必要なファイルを保存できる空きがあるか |
必要な性能は、モデルの大きさや実行方法によって異なります。専用GPUがないPCでも動かせる場合はありますが、回答に時間がかかることもあるため、実際の動作確認が必要です。
まずは既存PCで試せる範囲を確認し、利用人数や用途に応じてサーバーが必要かを技術担当者や専門家と検討しましょう。
ステップ3：用途に合うAIモデルと実行ツールを選ぶ
AIモデルは回答を生成する本体、実行ツールはモデルを取得・起動・利用するためのソフトウェアです。実行ツールに対応するモデルを組み合わせることで、質問への回答を生成できます。モデルを選ぶ際は、次の4点を確認しましょう。
- PCのメモリや保存容量に収まる大きさか
- 日本語の質問や文章を適切に扱えるか
- 要約や文章作成など、想定する業務に合うか
- 自社で予定している使い方が利用条件に合うか
実行ツールは、画面操作で試したいか、コマンド操作や他システムとの連携を想定するかによって選択肢が変わります。
ステップ4：検証環境を構築して動作を確認する
選んだ実行ツールを導入し、モデルを取得して、質問に回答できる状態を作ります。基本的な流れは次のとおりです。
- 公式サイトで対応OSや動作条件を確認し、社内ルールに従って実行ツールをインストールする
- 選んだAIモデルをダウンロードする
- モデルを読み込み、質問を入力する
- 回答内容と処理にかかる時間を確認する
最初は機密情報を含まない検証用の文章を使い、要約など、想定する業務に近い依頼を試します。確認するポイントは、質問に沿った回答か、日本語が実用的か、既存PCで無理なく処理できるかの3つです。
初回の動作確認は、本格導入を判断するための第一段階に当たります。回答の品質や待ち時間を記録し、業務での使いやすさや費用対効果を検証する材料にしましょう。
ステップ5：社内資料や業務システムと連携し、運用方法を整える
社内資料に基づく回答が必要な場合は、前述のRAGを組み合わせます。
例えば、社内マニュアルや規程、議事録を登録し、質問に関連する箇所を使って回答を生成させます。回答は担当者が元の資料と照らし合わせ、内容が正しいか確認しましょう。
業務システムと連携する場合は、接続処理などの追加開発も必要です。継続して運用するため、次の項目を管理する担当者を決めます。
- 利用者や資料へのアクセス権限
- 参照する資料の更新
- 誤回答の記録
- モデルやソフトウェアの更新
この段階は、すべての初回検証に必須ではありません。必要な連携や管理方法を判断しにくい場合は、動作確認の結果を整理して技術担当者や専門家へ相談しましょう。
ローカルLLMの構築に使われる代表的なツール
ローカルLLMの構築に使われる代表的なツールとして、LM Studio、Ollama、Janの特徴を紹介します。
LM Studio｜画面操作でモデルを試せる
LM Studioは、画面上でAIモデルを検索・ダウンロードし、読み込んで会話できるデスクトップアプリです。基本的なチャット機能は、プログラミングをせずに利用できます。
PDF・Word・テキストファイルを会話に添付し、内容について質問する機能も搭載しています。ただし、公式ドキュメントでは、文書検索を使った回答には調整や試行が必要になる場合があると説明されています。
参考：LM Studio公式ドキュメント、Chat with Documents
Ollama｜モデルの実行やシステム連携に利用できる
Ollamaは、AIモデルを取得・実行できるツールです。コマンド操作に対応し、APIを通じてほかのプログラムから質問を送信して回答を受け取れます。
ローカルモデルに加えて、クラウドモデルにも対応しています。公式FAQには、クラウド機能を無効にしてローカルのみで利用する設定も掲載されています。
参考：Ollama「Quickstart」、Ollama公式FAQ
Jan｜画面操作を中心とした選択肢
Janは、ローカルモデルを使って会話できる、オープンソースのデスクトップアプリです。画面上でモデルの選択やチャットを行え、会話履歴や設定などはPC内のデータフォルダに保存されます。
ローカルモデルだけでなく、外部のAIサービスへ接続する機能も備えています。そのため、データのローカル保存と、回答を生成する場所は別のものです。
まとめ｜ローカルLLMの構築方法を理解し、自社に合う進め方を検討しよう
- ローカルLLMを構築するには、利用目的を決め、PC・サーバーの性能を確認して、用途に合うAIモデルと実行ツールを選ぶことが重要
- 実行ツールの導入とモデルの取得・読み込みを行い、回答内容や処理速度を確認する
- 必要に応じて社内資料や業務システムと連携し、アクセス権限や更新の担当を決める
ローカルLLMの構築は、既存PCでの小規模な検証から始められる場合があります。最初の動作確認と、社内資料を使った業務運用を段階に分けることがポイントです。連携や管理に必要な対応は、検証結果をもとに技術担当者と整理しましょう。
まずは、自社で支援したい業務と、AIに参照させたい資料を一つずつ書き出してみてください。例えば「社内の問い合わせ対応」と「業務マニュアル」を挙げれば、検証する対象を具体化できます。
