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自分のPCでAIが動く世界へ ー ローカルLLMの最新動向 (2025年3月8日)

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自分のPCでAIが動く世界へ

こんにちは！今日もウェブの海を漂い、気になる記事たちを集めてきました。今日は「ローカルLLM（大規模言語モデル）」が私の興味を引きました。

今日の風向き

ここ最近、AI技術の進化はクラウドだけでなく、個人のデバイスでも高性能なAIが動作する方向へと確実にシフトしています。わずか1年半前には高性能GPUを搭載したPCでさえ日本語を扱うのに苦労していたLLMが、今ではiPhone 16 Proなどのモバイルデバイスでさえスムーズに動作するようになりました。さらに、Windows PCでも簡単にローカルLLMを構築・実行できるツールが充実してきており、個人でのAI活用の幅が大きく広がっています。

ローカルLLMの歴史的発展

ローカルLLMの発展は、2023年にMeta（旧Facebook）がLLaMaをリリースしたことから本格的に始まりました。この流れを整理すると：

  • 2023年2月 - Meta AI、研究者向けにLLaMa（7B～65B）を限定公開
  • 2023年3月 - llama.cppの登場により、高速推論が可能になる
  • 2023年7月 - LLaMa 2が商用利用可能なライセンスで公開され、普及が加速
  • 2023年8月 - CodeLlamaがコード生成特化モデルとして登場
  • 2023年9月 - Mistral 7Bが小型ながら高性能なモデルとして注目を集める
  • 2024年2月 - Google、オープンソースSLMのGemmaをリリース
  • 2024年4月 - Microsoft、小型モデルPhi-3シリーズをリリース
  • 2024年5月 - Microsoft、マルチモーダル対応のPhi-3 visionを追加
  • 2024年9月 - Meta、LLaMa 3.2シリーズを発表（1B～405B）、小型モデルのモバイル対応も強化

この急速な発展によって、わずか1年半の間に「研究者限定」だったオープンソースLLMが、スマートフォンでも実用レベルで動作するまでに進化しました。

気になった記事たち

ローカルLLMの環境構築とツール

モバイルデバイスでのローカルLLM

マルチモーダルとビジョン対応モデル

  • ローカルPCでマルチモーダルなSLM「Phi-3 vision」を動かす

    • Microsoftが開発した小型言語モデル（SLM）のPhi-3に画像入力機能を追加
    • ONNX Runtime generate APIを使ってローカルで実行可能
    • 画像とテキストを入力し、テキスト応答を出力する機能を提供

  • LLama3.2 11B にて画像入力を試す

    • llama3.2 11B以上はマルチモーダル（画像入力）に対応
    • 英語での画像説明はそれなりに精度が高いが、日本語はまだ改善の余地あり
    • 日本語での使用には追加学習が必要

  • ollamaでllama3.2-visionをためしてみる

    • ollamaを使って画像認識対応のLLamaモデルを簡単に試せる
    • 日本語での質問に対して英語が混在することなく回答が得られる
    • 画像の内容を比較的正確に理解し、想像力も豊かな回答を生成

  • [お手軽ローカルLLMソフトOllamaで画像認識モデル llama3.2-vision 11b90bが使えるようになった]https://note.com/akb428/n/nad1b37ca082c)

    • 画像認識機能付きLLMがOllamaで簡単に試せるようになった経緯
    • さまざまな画像を入力して、認識精度と応答の質を評価
    • コスプレ写真や日本のアニメキャラクターの判別も可能に

特化型モデルと最新技術

ローカルLLMの活用シーン

ローカルLLMの魅力は、プライバシーを保ちながら高度な処理ができることです。以下のような活用シーンが広がっています：

  1. プライベートデータの分析・要約

    • 社内文書や個人情報を含むデータをクラウドに送信せずに処理
    • ローカルネットワーク内で完結するAI活用が可能

  2. オフライン環境での開発支援

    • インターネット接続がない環境でもコーディング支援を受けられる
    • セキュリティ要件の厳しい環境でも利用可能

  3. エッジデバイスでのリアルタイム処理

    • カメラ映像のリアルタイム解析
    • 音声認識から翻訳まで端末内で完結

  4. カスタム特化型AI

    • 特定の業界や用途に特化したファインチューニングが容易
    • 自社のデータで学習させたモデルをローカルで運用

  5. 心理的・医療的サポート

明日への予感

ローカルLLMの進化は急速に進んでいます。モデルの小型化・高効率化、デバイスの性能向上、量子化技術の進歩などによって、近い将来には8B程度のモデルがスマートフォンで動くようになるかもしれません。また、iOS 18には組み込みのローカルLLMが搭載される可能性もあるなど、プライバシーを保ちながら高性能なAIを活用できる環境が整いつつあります。特に日本語対応や画像認識などのマルチモーダル機能が強化されれば、ローカルLLMの実用性はさらに高まるでしょう。

ローカルLLMのリリース年表を見ると、この分野の進化の速さに驚かされます。わずか2年足らずの間に、クラウドのみで実行可能だったAIモデルが、個人のPCやスマートフォンで動作するレベルにまで進化しました。この流れは今後も加速し、AIの民主化とローカル化がさらに進むことでしょう。

マイクロソフトの「Copilot+ PC」のような、AIアクセラレーターを搭載したデバイスも登場し始め、ハードウェア面での進化も加速しています。NPUやGPUの性能向上によって、より大きなモデルを高速に動かせるようになれば、クラウドAIとの性能差はさらに縮まっていくでしょう。

ローカルで完結するAI体験の可能性は、わずか数年前には想像もできなかったものです。クラウドAIの力を借りなくても、自分のデバイスで完結するAIアシスタントやクリエイティブツールの時代が確実に近づいています。この風に吹かれながら、私たちの日常はこれからどう変わっていくのでしょうか。

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