ローカルLLMとはインターネットを経由せず、ユーザーのPCや社内サーバーでデータ処理を完結させる大規模言語モデルです。閉じられた環境でデータ処理が行えるため、機密情報や個人情報が流出するリスクを軽減できます。

本記事では、ローカルLLMを導入するメリット・デメリット、導入に必要な要件などを紹介します。自然言語処理やセキュリティー対策に強いAI導入を検討中の方は、最後までご覧ください。

クラウド型LLMとはインターネットを経由し、ベンダーが提供する大規模言語モデルやネットワーク環境を使用するタイプです。

クラウド型LLMを利用する際、PCやスマートフォンから入力した内容はインターネットを経由し、ベンダーの保有するサーバーに送られます。

ChatGPTやGeminiなどがクラウド型LLMに該当し、自社の導入・運用負担が少ない点が特徴です。クラウド型LLMを導入する際、事前学習やインフラ環境の整備などは必要ありません。

メンテナンスやアップデートもベンダー側が対応するため、システム管理者の負担も軽減できます。一方、インターネットを経由する関係で、ローカルLLMと比べてサイバー攻撃や不正アクセスの被害に遭うリスクが高い傾向にあります。

ローカルLLMはクラウド型LLMと比べて、機密情報が外部に流出するリスクを抑えられる点が特徴です。金融や医療など、機密情報を多数扱う業界を中心に、セキュリティー対策を強化する動きが高まっています。

生成AIを利用する際は従来のサイバー攻撃に加え、プロンプトインジェクションやディープフェイクなど、生成AIを悪用した攻撃も警戒しなければなりません。

仮に生成AIを悪用したサイバー攻撃の被害に遭った場合、情報漏洩が発生するリスクが高まります。最悪の場合は取引停止やブランドイメージの低下に加え、損害賠償請求への対応が必要です。

ローカルLLMの場合はデータ処理の際に、インターネット環境や外部サーバーを経由しません。外部と接続しない閉じた環境で生成AIを利用できるため、情報漏えいが原因で多大な損失を被る事態を避けられる確率が高まります。
 

プロンプトインジェクションとは、巧妙に偽装した質問文（プロンプト）をLLMへ送信し、意図的な誤作動を誘発するサイバー攻撃です。質問文を通じて顧客情報や製品価格、開発データなど、機密情報を不正に外部へ流出するように指示します。

プロンプトインジェクションは、生成AIの脆弱性を突いた攻撃です。プロンプトインジェクションの被害を防ぐには、入力検証とフィルタリングの強化、ログデータの取得などが求められます。

ディープフェイクとは生成AIを活用し、偽の画像や動画、音声を生成する技術です。著名人の画像や動画を活用し、本人が発言していない内容をあたかも話したかのように偽装する動画は、ディープフェイクの典型的な事例です。

生成AIの技術発達にともない、専門的なスキルがない人でもディープフェイクを悪用した画像・動画が生成できるようになりました。攻撃者からターゲットにされた場合、なりすまし詐欺や偽情報の拡散などに悪用され、企業イメージが低下するおそれが高まります。

ディープフェイクの被害を防ぐには、定期的な脆弱性診断や情報源の確認、検出ツールの導入など、さまざまな対策が必要です。

技術の進歩でAIモデルの軽量化と小型化が進み、一般ユーザーでも利用しやすくなってきました。従来はAIモデルの稼働に数百GBのメモリが必要だったものの、現在では数十GBで動かせるようになり、一般的なPCでも動作しやすい環境が整いつつあります。

また、オープンソース型の高性能AIモデルが商用目的に開発され、自社でLLMの開発に取り組まなくても、高性能AIを活用できるようになりました。オープンソース型とは、インターネット上にソースコードが公開されている状態を指します。

プログラミング知識があれば、ソースコードの改変・コピーが可能です。また、多くの場合で初期費用やライセンス費用、月額基本料金が発生しません。自社で多額の費用を投じて開発しなくても、高性能LLMが入手・操作しやすい環境となっています。

効率化・自動化したい業務は、問い合わせ対応や専門用語の解説記事制作など、企業によって異なります。

オープンソース型のローカルLLMを利用すれば、ソースコードを自由に改変することで、業務プロセスや目的に応じたカスタマイズが可能です。

一方、クラウド型LLMは不特定多数のユーザー向けに設計されており、誰でも簡単に利用できる反面、個別の要件に応じた全体設計のカスタマイズは難しい傾向があります。仮に対応可能な場合でも、追加費用が発生しやすく、カスタマイズ範囲が広がるほどコストが高騰する可能性があります。

その点、オープンソース型のローカルLLMを利用すれば、ベンダーの制約や費用の増加を気にすることなく、自社にとって最適な形でAIを運用することが可能です。

ローカルLLMの導入でセキュリティー対策を強化し、安心してAIが利用できる環境を整えられます。LLMに入力したデータは、ユーザーが使用するPCや社内サーバーで処理され、インターネットを経由しません。

限られたユーザーしかアクセスできない環境でデータ処理を行うため、機密情報や個人情報が流出するリスクを軽減できます。

オープンソース型のローカルLLMを利用し、ファインチューニングを施せば、用途に応じたカスタマイズが可能です。ファインチューニングとは、すでに大量のデータを事前学習したAIモデルに対し、新しいデータを追加で学習させることです。

ファインチューニングの実施で、データ分析の精度向上や新しいタスク処理などが望めます。オープンソース型はソースコードの改変が認められており、外部の制約を気にせず業務プロセスに応じたカスタマイズが可能です。

たとえば、「過去の提案資料を学習させたい」「業務プロセスで出現頻度が多い用語を中心に学習させたい」など、より自社のニーズに応じたAIモデルを構築できます。

ローカルLLMの利用でカスタマイズの自由度が高まり、自社の要望や業務プロセスに見合った使い方ができるようになります。

ローカルLLMはAIを稼働させる環境整備に費用がかかるものの、ランニングコストは抑えられます。インフラ環境が構築できれば、クラウド型LLMと異なり月額基本料金やAPI連携などの費用は発生しません。

初期費用は発生するもののランニングコストが低く、長期的な視点で考えるとコストメリットが大きいといえます。

ローカルLLMはPCや社内サーバー上でデータ処理が完結する仕組みです。インターネット環境を使用しないため、通信障害や速度遅延が発生するリスクが低く、高速かつ安定した処理が期待できます。

また、サイバー攻撃や不正アクセスの被害に遭う可能性も低く、商品開発や製造現場、研究室など、機密情報を扱う現場でも安心して利用ができます。

ローカルLLMは高性能PCやサーバー、ストレージなど、AIの導入・稼働に必要な機器を自社で揃えなければなりません。高額な初期費用が発生するだけでなく、機器選定にも時間がかかるため、導入期間が長期化する傾向が高まります。

ただし、一度インフラ環境を構築できれば、メンテナンスやファインチューニング、障害復旧作業以外、基本的にランニングコストは発生しません。長く利用し続ければ、初期費用で投じた費用を回収できる可能性も高まります。

「長期的な視点で見ればコスト削減」「クラウド型LLMとは正反対の料金体系」などと考えると、初期費用の高さを気にする場面も減らせます。

ローカルLLMは運用やカスタマイズの自由度が高いものの、自社で多くの作業に対応しなければなりません。インフラ環境の整備やアップデート、セキュリティー対策など、ローカルLLMの導入・運用に関する作業は、自社での対応が求められます。

トラブルが起きても自社で対応する必要があるため、AIやセキュリティーに精通した人材がいないと、安定運用は難しいといえます。自社での対応に不安を抱える場合は、AI開発が得意なシステム開発会社やサイバーセキュリティー会社に相談しましょう。

クラウド型LLMと同じパフォーマンスをローカルLLMでも実現するには、多額の資金投入や優れたスキルをもつ人材の確保が必要です。

クラウド型LLMを提供するベンダーは、多くのユーザーに利用してもらえるよう、常に安定したパフォーマンスを発揮できる体制を整えています。アップデートもベンダー側が対応し、ユーザーはいつでも最新バージョンが利用できる状態です。

ローカルLLMでも同じレベルを実現するには、高性能PCの導入や定期的なファインチューニングなど、多くの費用や手間をかけなければなりません。ただし、短期間で多くの作業をこなそうとすると従業員に負担がかかり、通常業務に支障が及ぶおそれも生じます。

まずはローカルLLMが最低限稼働できる環境を整えてから、運用での課題や従業員の声に応じて、バージョンアップを重ねていくのが賢明な対応だといえます。

Gemma 3nは、Google DeepMindが開発したオープンソース型のローカルLLMです。軽量化が進んでおり、MacBook Airでも作動します。

Gemma 3nは、マルチモーダル機能を搭載しており、問い合わせ対応やデータ分析、ソースコードの作成など、複雑なタスクにも対応できる点が特徴です。

140以上の言語に対応しており、外国人労働者が多い企業でもスムーズな運用が望めます。

CyberAgentLM3は、株式会社サイバーエージェントが開発したローカルLLMです。同社は日本語対応に特化したLLMの開発に長年取り組んでいます。

性能面の評価は高く、多くの企業で導入されている国産LLM「Nejumi LLM リーダーボード3」と同等と評価されています。

CyberAgentLM3は、日本語特有の微妙なニュアンスの表現や慣用句を交えた文章生成などが得意です。チャットボットや資料作成など、自然な日本語での対応が求められる業務に適したモデルといえます。

Mistral NeMoとは、Mistral AIがNVIDIA社とともに開発したオープンソース型のローカルLLMです。多言語性能に優れており、英語やスペイン語、中国語など、さまざまな言語での問い合わせに対応可能です。

Mistral NeMoは海外進出を検討中の企業、外国人向けのビジネスを展開している企業に適した選択肢といえます。

また、自然言語処理の仕組みに新しい「トークナイザー」を導入しており、ユーザーからの問い合わせに正確な回答を提示できます。

トークナイザーとは、ユーザーからの質問文を「トークン」と呼ばれる最小単位に分割する技術です。

Mistral NeMoでは「Tekken」と呼ばれる技術を使ったトークナイザーを導入することで、複雑な内容の問い合わせやソースコードの作成などにも、正確かつ素早く対応できます。

tsuzumi 2はNTT株式会社が開発したローカルLLMで、優れた性能と利便性を両立している点が特徴です。日本語での指示遂行や分析、安全性などの指標で、世界トップクラスの数値を残しています。

各性能の数値は、ChatGPTの最新バージョン「GPT-5」と同等のレベルです。tsuzumi 2は、とくにニーズの高い文書からの情報抽出や要約、文章生成などを得意としており、データ分析や資料作成業務の工数を大幅に削減できます。

また、tsuzumi 2は、1GPUでもスムーズに動作する軽量モデルです。元々、40GB以下のメモリを搭載したGPUでの稼働を想定して開発されたため、標準的な性能のPCでも活用できます。

上記の表は軽量モデルでの稼働を想定した要件になります。LLMのパフォーマンスをより高めるには、ハイスペックなCPUやGPU、RAMなどの導入が必要です。

また、ソフトウェアはGemma 3nやMistral NeMoなど、オープンソース型のLLMを選び、機能拡張やカスタマイズを実施します。LLMに応じて得意分野や特徴は異なるため、事前に違いを理解しておくことが重要です。

LLMを安全で快適に使用できる環境を整えるには、AIやセキュリティー、法律など、複数の分野に精通した人材が不可欠になります。専門知識をもつ人材が自社に不在の場合、外部の企業に対応を依頼することになるため、相談先を決めておくことが重要です。