ローカルLLMの動かし方Ollamaで試す基本手順

ローカルLLMの動かし方とは

ローカルLLMは、自分のPC上で動かす大規模言語モデルです。入力した内容がインターネットに送られにくい点や、モデルの取得後は通信なしでも使える点が利点です。一方で、性能はPCの能力に左右されます。Ollamaは、モデルの取得と実行を簡単にするツールで、公式のクイックスタートに導入手順が掲載されています。対応OSやコマンドは更新されるため、最新は公式で確認してください（ローカルLLMとは・Ollama参照）。

PCの目安

モデルが大きいほど性能は上がりやすい反面、必要なメモリも増えます。まずは小さなモデルで試すのが無難です（量子化参照）。

Ollamaでの基本手順

モデル名は、公式のモデル一覧で確認します。取得には時間と通信量がかかります。

画面で使いたい場合

コマンドが不安なら、画面付きのツールもあります（LM Studio参照）。目的や好みに合わせて選びます。

クラウドAIとの使い分け

機密性が高い作業はローカル、高い精度が必要な作業はクラウド、という分担が考えられます。ただし、ローカルでも出力の誤りは起こります（ハルシネーション参照）。

導入後に確認すること

ローカルLLMの動かし方でよくあるミス

• 大きすぎるモデルを選び、動かない。
• ライセンスを確認せずに業務利用する。
• 出力をそのまま信用する。
• 外部から接続できる設定にしてしまう。

ローカルLLMの動かし方のチェックリスト

• PCのメモリに合ったモデルか。
• ライセンスを確認したか。
• 出力を確認する運用か。

ローカルLLMの動かし方のFAQ（よくある質問）

Q. インターネットに接続しなくても動きますか？
A. モデルを取得した後は、接続しなくても動かせる場合があります。

Q. クラウドのAIと同じ性能が出ますか？
A. 一般に、PCで動かせる大きさのモデルは、最上位のクラウドモデルより性能が下がることがあります。用途で確かめます。

Q. 日本語で使えますか？
A. 日本語に対応したモデルもあります。実際に試して質を確認します。

試すときの進め方（例）

最初から本格的に使おうとせず、段階を踏むと失敗が少なくなります。

モデルを複数入れると、容量を大きく消費します。用途ごとに一つか二つに絞って管理すると、迷いません。

トラブルのときの確認

うまく動かないときは、次の順で確認します。

公式のドキュメントやコミュニティの情報を確認し、エラー文は原文のまま検索すると解決策が見つかりやすくなります。

筆者の見解（ローカルLLMの動かし方）

ローカルLLMは、「プライバシーのため」だけでなく「仕組みを理解するため」にも価値があると考えます。まず小さなモデルで動かし、できることとできないことを体感することをおすすめします。

ローカルLLMの動かし方の関連項目

• ローカルLLMとは
• Ollama
• LM Studio
• 量子化
• GPUとVRAMの選び方

出典（一次情報）

• Quickstart（Ollama）
• Ollama documentation（公式）
• AIの推進（IPA）