LOCAL AI GUIDE
ローカルAIでつくる、
24時間動く自分専用AI。
モデル選びから必要なPCスペック、導入・運用まで。 ローカルAIを自分の環境で活用するための情報を発信します。
なぜ今ローカルAIなのか
クラウドAIが圧倒的に強い今、あえて手元でAIを動かす意味はどこにあるのか。プライバシー、継続コスト、自由度、24時間運用という視点から、ローカルAIを始める理由とこのサイトで扱うテーマを整理します。おすすめのハードウェア
ハードウェアガイド
ローカルLLM用ハードウェアはGPUの演算性能だけでは選べません。メモリ容量と帯域を軸に、性格の異なる3機種を比較します。
ローカルAIを動かすソフト、最初の一歩はどれか
入門ガイド
Ollama・LM Studio・llama.cppなど主要ソフトの違いと、入門者がどれから触ればいいかを整理します。
ローカルで十分なタスク、まだクラウドに任せたいタスク
使い分け
ローカルAIで十分こなせる仕事と、まだクラウドAIが向く仕事を、4つの判断軸で整理します。
ローカルLLMで日本語はどこまで実用になるか
モデル選び
ローカルで動かすLLMの日本語性能を、モデルの傾向・サイズ・量子化・用途の4点から整理します。
量子化（Q4・Q8）とは何か、品質と速度のバランス
基礎知識
モデルを軽くする量子化の仕組みと、Q4・Q8などの選び方の目安を入門者向けに整理します。
ローカルAIの速度は何で決まるのか（メモリ帯域の話）
ハードウェア
LLMの生成速度を左右するメモリ帯域の仕組みを噛み砕き、容量と帯域の両面でハード選びを整理します。
VRAMとユニファイドメモリは何が違うのか
ハードウェア
GPU専用VRAM・ユニファイドメモリ・システムRAMの違いを、容量と速度の観点でローカルAI向けに整理します。
VRAM別・現実的に動かせるモデル早見表
ハードウェア
GPUのVRAM容量別に、どのくらいの規模のLLMが現実的に動くかの目安を早見表で整理します。
ローカルAI、MacとNVIDIAどちらを選ぶか
ハードウェア
Apple SiliconのMacとNVIDIA GPU機を、ローカルAIの用途別に強み・弱みから比較します。
DGX Spark 単体でできること・できないこと
ハードウェア検証
NVIDIA DGX Sparkが単体でどこまで動くのか、得意なことと苦手なことを整理します。
ローカルAI用PCに必要なスペック
ハードウェア検証
2026年現在、ローカルAI用PCで重視すべきメモリ、GPU、CPU、予算感を整理します。
24時間動くAIが、個人と小さな会社を変える
ローカルAIの独自価値
24時間稼働するAIエージェントの価値と、ローカルAIで小さく自動化を始める考え方を整理します。