最近はAI技術の急速な発展により、LLM（Large Language Model）を活用したアプリケーションが注目を集めています。しかし、多くのLLMアプリケーションはクラウド環境での利用を強いられることが多く、データプライバシーやセキュリティ、費用面の都合で導入にハードルを高く感じることもあると思います。

ここは開発においても似た感じで、Github Copilotはエンジニアの生産性を大幅にあげてくれるとよく言われていますが、上記の都合などでAIの活用に滞っていることもあると思います。

しかし、最近はプライベートなLocal環境でも簡単にLLMを駆動し活用することを試せる時代になりつつあります。LLMの最適化の発展、オープンソースモデルとAIツールの活発な共有、マシーンの発展の恩恵ですね。

Github Copilotが提供している価値と方向性が同じオープンソースの道具としても、コーディングに特化して学習されたLLM、LLMクライアントとしてIDE上でコーディングをアシストするアプリケーションなどがあります。

ここでは、このようなLocal環境でLLMとAIツールの導入から、具体例にどう使えそうかの試し例を紹介していこうと思います。まだ商用AIサービスに比べて課題はありますが、クラウドAIツールへのハードルを感じていた方にもLLMの世界を探検できる切っ掛けになると嬉しいです。