技術ブログ
AI・ローカルLLM ノートPCで動く軽量ローカルLLM 2026。メモリ8GB・16GBの現実解
「会社支給の普通のノートPCで、ローカルLLMはどこまで使えるのか」。GPUを積んだワークステーションの話ではなく、メモリ8GBや16GBの事務用マシンの話です。結論から言うと、2026年8月時点の現…
AI・ローカルLLM ローカルLLMでOCR。機密書類を外に出さずPDF・帳票をテキスト化する現実解
請求書・契約書・診療記録・図面つき帳票。こうした機密書類こそテキスト化して活用したいのに、外部のクラウドOCRには出しにくい——この矛盾を解く選択肢が、ローカルで動くOCRモデルです。2025年後半か…
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。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、公開ベンチ…
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…
マイナンバー・本人確認 電子契約のAPI連携と自作の線引き
「契約の締結を自社サービスの中で完結させたい」という要望は、事業側からはひとことで出てきますが、実装の選択肢は3つに分かれます。電子契約SaaSのAPIを叩いて業務を自動化するのか、署名画面そのものを…
マイナンバー・本人確認 eKYCベンダー比較を開発者の目で読む
eKYCベンダーの比較記事は世の中に数多くありますが、その多くは営業資料の転載に近く、実装する開発者や発注を判断する担当者が本当に知りたい情報——JPKI対応の中身、APIドキュメントの公開状況、料金…
マイナンバー・本人確認 マイナンバーカード認証のUX。離脱を減らす設計
マイナンバーカード認証を導入した事業者から最初に上がってくる課題は、精度でも速度でもなく「完了率が思ったより低い」です。認証エンジンそのものは正しく動いているのに、ユーザーが最後までたどり着かない。こ…
マイナンバー・本人確認 本人確認記録の保存要件と個人情報保護の設計
本人確認は、確認が終わった時点で完了する業務ではありません。犯罪収益移転防止法（犯収法）は、確認した事実を記録として作成し、法定年限のあいだ保存することまでを義務づけています。一方で個人情報保護法は、…