ローカルLLMとは？ChatGPTとの違いと使い方をわかりやすく解説

こんにちは、AIニュースアプリ Morning AI 開発者の矢野哲平です。この記事では、AIエージェントと並んで個人的に注目している「ローカルLLM」について触れます。

AIエージェントに比べると知名度や注目度は低いように感じますが、私たちがよりAIを使いこなすうえで、ローカルLLMはぜひ押さえておきたいトピックの一つです。

この記事では、主に次の3つのポイントを解説します。

そもそもローカルLLMとは何なのか
ChatGPTとの違い
ローカルLLMの使い方とユースケース

ローカルLLMとは？

ローカルLLMとは、手元のパソコン、つまりローカルな環境でAIを動かすことです。

私たちは普段、パソコンを開いてブラウザでChatGPTのサイトにアクセスして使っています。このとき、ChatGPTのモデルはOpenAIが用意したサーバー側で稼働しています。簡単に言うと、インターネット回線が切れてしまうとChatGPTは使えません。

一方でローカルLLMは、手元のパソコンで動作する点はChatGPTと似ていますが、インターネット回線なしでも動かせます。なぜなら、手元のパソコンの中で動作するAIモデルを使っているからです。

これはオープンウェイトな言語モデルとも呼ばれます。学習済みのファイルが公開されていて、誰でもダウンロードできます。つまり、手元のパソコンにダウンロードしてローカル環境で動かせる、というわけです。

なぜローカルLLMを使うのか

ここまで聞くと、こう感じる人もいるかもしれません。

「手元のパソコンで動くAIなんて、たかが知れているのでは？ ChatGPTにアクセスすれば、もっと性能の高いAIを使えるじゃないか」

この疑問は至極当然だと思います。実は私自身も、ローカルLLMを触る前は同じように感じていました。なぜわざわざ性能の落ちるモデルを使うのだろう、と。

ただ、こうした疑問もローカルLLMを実際に触っていくと自然と解消していきます。ここからは、なぜローカルLLMに注目する必要があるのかを深掘りしていきます。

メリット1: セキュリティとプライバシー

ローカルLLMを使う最大のメリットは、手元のパソコンの中だけで処理を完結できる点です。

たとえば、AIに学習させたくないデータや機密性の高いデータを、外部に送信することなく処理できます。個人的には、これがローカルLLMを使う最大のメリットだと感じています。

AIを導入するときの最大の課題は、入力する情報のセキュリティとプライバシーをどう守るか、という点だと思います。特にビジネスシーンでは、

取引先の情報をAIに学習されては困る
顧客情報をAIで処理したいけれど、情報の流出が心配だ

このように、セキュリティの関係でAIを使いたくても使えないという話はよく聞きます。

こうした課題に対して、エンタープライズ向けのプランを契約してセキュリティを高めるアプローチもあります。一方で、ローカルLLMという選択肢を加えれば、セキュリティが求められるタスクはローカルで処理し、プライバシーの問題をクリアにするアプローチも採用できます。

社外秘の重要書類の処理、機密性の高い会議音声、顧客のプライバシーを含んだデータの処理。こうしたものも、ローカルLLMなら外部にデータを送信することなく、そしてAIに学習させることなく処理できます。

メリット2: 実質無料で使える

もう一つの大きなメリットが、実質無料で利用できる点です。

ローカルLLMはダウンロードしたモデルを無料で何度でも使えます。かかる料金は、パソコンを動かす電気代ぐらいです。

そのため、ローカルLLMを導入すると、24時間AIを動かし続けるような環境も構築できます。私自身もこれをやっていて、Macを24時間稼働させ、1時間おきにローカルLLMを起動して要約や翻訳のタスクを処理させています。きちんと計測したわけではありませんが、1か月動かして電気代は1000円ほどしか上がっていない感覚です。

これをビジネスに応用すると、たとえば会社にローカルLLM用のパソコンを1台置いて24時間稼働させ、社内のタスクを次々に処理させる環境がつくれます。どんなに動かしてもかかるのは電気代だけで、その内容がAIに学習されることもありません。コストとセキュリティのいいとこ取りができるわけです。

社外のネットワークを切り、社内ネットワークだけで動作させておけば、顧客や取引先の情報を安全にAIで処理したいというニーズにも応えられます。

ChatGPTとの違い

普段使っているAIと比較すると、ローカルLLMの解像度がさらに上がると思います。

全体的なイメージは、実はChatGPTとよく似ています。AIに質問すれば回答してくれますし、タスクに応じてモデルを切り替えて使うこともできます。

ChatGPTがGPT-5.4やGPT-5.4 miniのようにモデルを使い分けられるのと同じで、ローカルLLMにもたくさんのモデルがあり、タスクに応じて使い分けられます。

違いは、そのモデルの数が非常に多く、さまざまな企業が開発している点です。よく知られたものをいくつか挙げると、

DeepSeek（中国発のモデル。一時期大きな話題になりました）
Gemma（Google製のオープンモデル）
Llama（Meta製のモデル）

こうしたモデルを自由に、しかも無料でダウンロードして利用できます。使いたいモデルをパソコンにダウンロードすれば、あとはオフラインで何度でも使える。この点はChatGPTと大きく異なります。

モデルの性能はどうなのか

では、ローカルLLMのモデルはChatGPTやGeminiより性能が良いのかというと、実際はそうではありません。

誰でも無料でダウンロードできて、なおかつ最先端モデルより性能が高いとなれば、誰もChatGPTやGeminiを使わなくなってしまいますよね。やはり各社が定期的に公開する最新モデルのほうが、性能は高いです。

とはいえ、ローカルLLMの性能はかなり上がってきています。たとえばGoogleが提供するGemma 4は、Claude Sonnet 4.5 Thinkingと同等のスコアを記録しています。かつて最先端だったモデルと同程度の性能を、無料で自分のパソコンだけで使えるようになっているわけです。

これが意味するのは、ある程度簡単なタスクであれば、ローカルLLMに任せても十分な成果を得られるようになってきている、ということです。

私たちが普段AIで処理するタスクは、すべてが複雑なわけではありません。そこで、こんな使い分けができます。

複雑なタスクは、従来どおりChatGPTやGeminiのような高性能モデルを使う
要約や翻訳のような比較的簡単なタスクは、ローカルLLMに任せる

たとえば文字起こしには、OpenAIが提供するWhisperというモデルがおすすめです。これを使えば音声をテキストに変換できます。文字起こしから要約、ネクストアクションの整理、次回の提案書作成まで、一気通貫で自動化することも可能です。

営業担当が会社に戻って音声ファイルを渡すだけで、打ち合わせの要約、ネクストアクション、次回に準備すべき資料、上司への報告書まで、人間の手を介さずローカルLLMが処理してくれる。こうした仕組みも実現できます。

ローカルLLMの使い方

最後に、ローカルLLMを具体的にどう使うのかを紹介します。

ChatGPTやGemini、Claudeのように複数の選択肢があるのと同じで、ローカルLLMにもいくつかの選択肢があります。個人的におすすめなのはOllamaというツールです。

手順はとてもシンプルで、ステップは2つだけです。

Ollamaをパソコンにインストールする
使いたいモデル（GoogleのGemmaやMetaのLlamaなど）をインストールする

あとは普段どおりAIに質問して回答をもらうだけです。環境構築はとても簡単です。

こうした新しいツールを導入するときは、AIにガイドしてもらう方法がおすすめです。たとえばChatGPTやGeminiに、

パソコンにOllamaをインストールしたいです。私のパソコンはMacです。導入の手順を教えてください。

と質問するだけで、セットアップ方法をガイドしてくれます。これはローカルLLMに限らず汎用的に使える方法なので、ぜひ活用してみてください。

どのモデルが自分のパソコンで使えるかも、AIに相談しながら決めるのが良いと思います。高性能なモデルほどパソコンの性能が求められるので、メモリの容量などの情報を渡して、

私のパソコンのメモリは○○GBです。このモデルは使えますか？

と聞けば、適切なモデルを提案してくれます。

なお、24時間パソコンを稼働させてローカルLLMを動かし続けるなら、持ち運びや電源確保が必要なノートパソコンよりもデスクトップのほうがおすすめです。とはいえ、わざわざ買い替える必要はありません。まずは手元のパソコンで試してみるのが良いと思います。最初に試すモデルとしては、Gemma 4がおすすめです。

モデル選びにはOpenRouterが便利

もう一つ、ローカルLLMを使ううえでおすすめのツールがOpenRouterです。

簡単に言うと、AIモデルを比較できるツールです。ローカルで使えるモデルはたくさんありますが、「このタスクにはどのモデルが向いているのか」を試したいとき、いちいちパソコンにダウンロードして比較するのは手間がかかります。

OpenRouterでは、たくさんのモデルがすぐ使える状態で用意されています。ChatGPTと同じような感覚で、クラウド上でGemmaやDeepSeekといったモデルを試せます。ChatGPTやGeminiのモデルも用意されているので、

GemmaとDeepSeek、Llamaのどれが精度が高いかを比べる
そもそもローカルLLMで処理できるのか、それともChatGPTのような高性能モデルが必要なのかを見極める

といった判断材料に使えます。比較した結果、ローカルLLMでも問題なく処理できるとわかれば、安心してローカルLLMに切り替えていけます。

整理すると、ローカルLLMを動かすにはOllama、使うモデルを比較するにはOpenRouter、という組み合わせがおすすめです。

まとめ

最後に、今回のポイントをまとめます。

ローカルLLMとは、手元のパソコン、つまりローカルな環境でAIを動かすこと
AIに学習させることなく、外部にデータを送信することなくタスクを処理できる。セキュリティとコストのいいとこ取りができる
始めるならOllamaがおすすめ。モデル選びにはOpenRouterが便利

ローカルLLMは、最先端モデルの性能には及ばないものの、簡単なタスクであれば十分実用的なレベルに達しています。セキュリティやコストの面で従来のAIとは違った活用ができるので、ぜひ一度手元のパソコンで試してみてください。