ローカルLLMとは、クラウドAPIを介さず、自社のサーバーやPC上で大規模言語モデルを直接実行する運用形態のことである。
## なぜローカルで動かすのか ChatGPTやClaude APIを使えば手軽にLLMの能力を利用できる。それでもローカル実行を選ぶ理由は主に3つある。まず**データの外部送信を避けたい**ケース。
医療記録、法務文書、社内の機密情報など、クラウドAPIに送信すること自体がコンプライアンス上許されない場面は少なくない。次に**コスト構造の問題**。APIは従量課金が基本だが、大量の推論を日常的に回す場合、GPU 1枚を自前で持つ方が安くつくラインがある。
そして**レイテンシとオフライン要件**。工場の生産ラインや僻地の現場など、安定したインターネット接続を前提にできない環境では、ローカル実行が唯一の選択肢になる。## 実行に必要なもの 最低限必要なのはGPUとモデルの重みファイル、そして推論エンジンだ。
llama.cpp、vLLM、Ollamaといったツールが推論エンジンとしてよく使われている。特にOllamaは `ollama run llama3` のようなコマンド1つでモデルのダウンロードから起動まで完了するため、導入のハードルが大幅に下がった。モデルサイズとハードウェアの関係は単純で、パラメータ数が大きいほど多くのVRAMを要求する。
7〜8Bパラメータのモデルなら消費者向けGPU(RTX 4090など)でも動作するが、70B以上になるとA100やH100クラスが必要になる。量子化(4bit, 8bit)を適用すれば必要メモリを半分以下に圧縮できるが、精度とのトレードオフは避けられない。## クラウドAPIとの使い分け 「全部ローカルに移行する」というのは多くの場合現実的ではない。
ChatGPT や Claude Opusクラスの性能をローカルで再現するのは、2026年時点でもまだコスト的に厳しい。実務では、機密性の高い処理だけローカル、それ以外はAPIという**ハイブリッド構成**が落としどころになることが多い。逆に、特定タスクに特化したSLM(小規模言語モデル)をFine-tuningしてローカルで動かすと、汎用APIより高精度かつ低コストになるケースもある。
用途を絞ることがローカルLLMの費用対効果を最大化する鍵だ。


LLM(Large Language Model)とは、大量のテキストデータで事前学習された、数十億〜数兆のパラメータを持つニューラルネットワークモデルの総称であり、自然言語の理解・生成を高い精度で行う。

QLoRA(Quantized LoRA)とは、LoRA に 4bit 量子化を組み合わせることで、コンシューマ向け GPU でも大規模言語モデルのファインチューニングを可能にした手法である。

LoRA(Low-Rank Adaptation)とは、大規模言語モデルの重み行列に低ランクの差分行列を挿入し、その差分だけを学習させることでモデル全体の 0.1〜1% 程度のパラメータ追加でファインチューニングを実現する手法である。



PoC開発とは?概念実証の基本から費用・進め方・失敗しない外注先選びまで
RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは、外部の知識ソースから関連情報を検索し、その結果を LLM の入力に付加することで、回答の正確性と最新性を向上させる手法である。