近年「生成AI」という言葉が広く浸透しましたが、その多くはクラウド上の巨大な計算資源を利用しています。つまり、AIを使うためにはインターネット接続が前提でした。しかし今、新しい潮流として注目されているのが「ローカルLLM（Large Language Model）」です。これは、クラウドに依存せず、自社のPCやサーバーなど“手元の環境”で直接AIを動かせる仕組みを指します。

ローカルLLMの利点は大きく三つあります。

第一に「セキュリティとプライバシー」です。従来のクラウドAIでは、質問内容やデータが外部のサーバーを経由することが避けられませんでした。ローカル環境で動作するLLMなら、社外にデータを送る必要がなく、機密情報を扱う業務でも安心です。

第二に「オフライン利用やシステム独立性」。クラウドAIは常にインターネット接続が必要ですが、ローカルLLMは自社ネットワークや端末内で動作します。そのため、通信環境が不安定な現場や閉域ネットワーク内でも利用でき、クラウド障害や外部サービスの仕様変更に左右されにくい点が強みです。

第三に「柔軟なカスタマイズ」。企業が自社のナレッジや文書を学習させることで、業務に即した回答を得やすくなります。クラウド型AIの“一般的な答え”ではなく、自社特有の知識を反映した“自分専用のAI”を持てることは、大きな競争力につながります。

こうした特徴から、ローカルLLMは単なる技術的な選択肢ではなく、企業にとって「知識資産を守りながら活かす」ための新しい手段といえるでしょう。

クラウドAIが“公共の図書館”だとすれば、ローカルLLMは“自社専用の書庫”。そこに眠る情報を自在に引き出し、組織の強みへと変えていく力が求められています。

用語解説

• 生成AI
  文章や画像など、新しいコンテンツを自動的に作り出すAI。ChatGPTや画像生成AIが代表例。
• LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）
  膨大なテキストデータを学習したAI。自然な会話、要約、翻訳、知識検索などが可能。
• ローカルLLM
  クラウドに依存せず、自社のPCやサーバー上で動作するLLM。データを外部に出さず利用できるのが特徴。
• クラウドAI
  インターネット経由で利用するAI。Microsoft CopilotやChatGPTなどが代表例。外部サーバーに依存する。
• 閉域ネットワーク
  インターネットに接続せず、社内だけで閉じたネットワーク。金融や医療など高いセキュリティが必要な現場で利用される。