技術ブログ「AI・ローカルLLM」
AI・ローカルLLM Claude Codeをローカルモデルで動かす。Anthropic互換APIの現在地と限界
Claude Codeのバックエンドを、ローカルモデルに差し替えられる時代になりました。2026年の接続方法は公式にサポートされており、環境変数の向き先を変えるだけでClaude Codeがローカルの…
AI・ローカルLLM 日本語で使えるローカルLLMおすすめ2026年10月版。VRAM別の現実解
日本語で使えるローカルLLMは、モデル名から選ぶと迷子になります。先に「どのVRAMで動かすか」を決め、そのサイズクラスの中で日本語向けの最有力を選ぶ——この順番なら迷いません。本記事では、各モデルの…
AI・ローカルLLM LoRAで自社データをローカルLLMに学習させる。必要GPU早見表つき
自社の文体や様式をモデルに覚えさせるLoRA（LowRank Adaptation）が、24GB級のGPUで実用になりました。本記事では、LoRA・QLoRAの仕組みと必要GPUの早見表、ツールの選び…
AI・ローカルLLM 社内文書RAGの作り方2026。パース・埋め込み・リランクの最新構成
社内文書RAGの精度は、LLM本体よりも「文書の読み込み方と検索の設計」で決まります。「RAGを組んだが回答がずれる」という悩みの多くは、モデルを大きくしても解決しません。本記事では、日本語の企業文書…
AI・ローカルLLM ローカルLLMのtool calling。エージェント実用の鍵はモデル選び
ローカルLLMに関数を呼ばせる「tool calling」は、エージェント・MCP・業務自動化のすべてを支える土台の能力です。この精度が出るかどうかで、ローカルLLMが「賢いチャット」で終わるか「業務…
AI・ローカルLLM ローカルLLMはMacかRTXか。速度・容量・電気代の三軸で比較
MacとRTX、ローカルLLMにはどちらが向いているのか。この問いへの答えは「何を優先するか」で3通りに割れます。本記事では宗派論争にせず、公式スペックと公開ベンチマークの数字を根拠に、速度・容量・電…
AI・ローカルLLM 予算別ローカルLLM PC 2026。10万・30万・60万・100万円で何が動くか
ローカルLLM用のPCは何を買えばよいのか。この問いには、スペックの議論より先に予算を決めるのが一番の近道です。予算を決めれば構成はほぼ決まるためです。本記事では、10万・30万・60万・100万円の…
AI・ローカルLLM ローカルLLMの速度はメモリ帯域で決まる。スペック表の正しい読み方
なぜ高価なマシンでもローカルLLMが遅いことがあるのか。答えはスペック表の読む場所にあります。ローカルLLMの生成速度は「メモリ帯域÷モデルサイズ」という1本の式でほぼ予測できます。ハードの名前を並べ…
AI・ローカルLLM 「Copilot+ PCならローカルLLMが速い」は誤解。NPUとLLMの本当の関係
NPU 40TOPS搭載の「AI PC」を買えばローカルLLMが快適に動く——そう考えて購入相談にいらっしゃる方が実際に多くいます。しかし結論から言うと、Copilot+ PCを買ってもOllamaの…
AI・ローカルLLM 試作はOllama、本番はvLLM。乗り換えのタイミングと20倍の性能差
「Ollamaで検証がうまくいったので、そのまま社内に公開したら遅くて使いものにならない」。ローカルLLMの社内展開で最も多いつまずきがこれです。原因はOllamaの性能不足ではなく、道具の役割の違い…
AI・ローカルLLM オープンLLM勢力図2026。中国勢の攻勢、OpenAIの参入、Metaの離脱
「オープンモデルはどれを選べばいいか」という質問の答えは、この2年で完全に入れ替わりました。2026年のオープンLLMは中国勢が主役となり、OpenAIが初めてオープンウェイトモデルで参入し、Meta…
AI・ローカルLLM ローカルLLMの検閲なし（uncensored）モデル2026年10月版。日本語で使えるモデルのVRAM別一覧、アビリタレーションの仕組み、業務で使うための条件と決裁者への説明材料
「検閲なし（uncensored）モデル」は、ローカルLLMの検索でよく見かける言葉です。Hugging Faceには、モデル名に「uncensored」や「abliterated」と付いた改変版が数…