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AI経営用語集

ローカルLLM(Local LLM)とは(ろーかるえるえるえむ)

一言でいうと

クラウドではなく自社のサーバーやPCなど手元の環境で動かす大規模言語モデルのこと。データを外部に送らずに処理できるため、機密情報の保護や規制対応に強く、ランニングコストの管理もしやすい。経営面では情報漏洩リスクを抑えつつAIを業務活用したい企業の選択肢となる。

背景・由来

ChatGPTをはじめとする多くのAIサービスは、クラウド上のサーバーでモデルが動作し、入力した文章はインターネット経由で外部の事業者に送信されます。この仕組みは便利な反面、「顧客情報や契約書の内容を外部サーバーに送ってよいのか」という懸念を持つ企業も少なくありません。

一方で、オープンソースとして公開される大規模言語モデルが増えたことにより、自社のサーバーや高性能なPC上でモデルを動かす「ローカルLLM」という選択肢が現実的になってきました。クラウドサービスの利便性と、自社完結による安心感のどちらを優先するかは、企業のデータ管理方針によって分かれるところです。

具体例

例えば、医療記録や顧客の個人情報を扱う部署で議事録要約や下書き作成にAIを使いたい場合、外部にデータを送るクラウド型AIの利用が社内規定やコンプライアンス上難しいケースがあります。こうした場合に、自社内のサーバーにローカルLLMを構築し、ネットワークを社外に接続しない状態で運用することで、情報を外に出さずにAIの支援を受けられます。

また、月間の利用量が非常に多く、クラウド型AIの従量課金では費用がかさむと想定される業務でも、初期投資は必要になるものの、自社設備で運用することでランニングコストを一定に保ちやすいという考え方もあります。ただし、実際のコスト差は利用量やモデルの規模、保守体制によって大きく変わるため、現時点で一概に「安い」とは言えません。

経営者が知っておくべきこと

ローカルLLMは、情報漏洩リスクを抑えたい企業にとって有力な選択肢ですが、導入・運用には相応の知識と体制が必要です。サーバーの選定、モデルの調整、セキュリティ管理、障害対応などを自社で担う必要があり、クラウド型AIのように「契約すればすぐ使える」ものではありません。社内に専門知識を持つ人材がいない場合は、外部の専門ベンダーとの協業も検討する必要があります。

また、性能面でもクラウド型の最新モデルと比べて劣る場合があり、業務内容によっては十分な精度が得られない可能性もあります。導入を検討する際は、「何のためにローカルLLMが必要なのか」を明確にし、情報管理の要件、コスト、精度のバランスを踏まえて判断することが重要です。

よくある質問

ローカルLLMとは何ですか?クラウド型AIと何が違うのですか?
ローカルLLMは、自社のサーバーや高性能なPC上で大規模言語モデルを動かす仕組みです。ChatGPTのようなクラウド型AIは、入力した文章がインターネット経由で外部事業者のサーバーに送信されますが、ローカルLLMなら自社内で完結させられるため、情報を外部に出さずにAIの支援を受けられます。ネットワークを社外に接続しない状態で運用することも可能です。
顧客情報や契約書のような機密性の高いデータを扱う業務でもAIを使えますか?
はい、ローカルLLMを活用する方法があります。医療記録や個人情報などを扱う部署で、外部にデータを送るクラウド型AIが社内規定やコンプライアンス上難しい場合でも、自社内のサーバーにローカルLLMを構築し、社外に接続しない状態で運用すれば、情報を外に出さずに議事録要約や下書き作成などの支援を受けられます。
ローカルLLMのほうがクラウド型より安く済みますか?
一概に安いとは言えません。利用量が非常に多い業務では、初期投資は必要になるものの自社設備で運用することでランニングコストを一定に保ちやすいという考え方はあります。ただし実際のコスト差は、利用量やモデルの規模、保守体制によって大きく変わるため、自社の状況に合わせた試算が必要です。
ローカルLLMを導入すればすぐに使い始められますか?
クラウド型AIのように「契約すればすぐ使える」ものではありません。サーバーの選定、モデルの調整、セキュリティ管理、障害対応などを自社で担う必要があり、相応の知識と体制が求められます。社内に専門知識を持つ人材がいない場合は、外部の専門ベンダーとの協業も検討するとよいでしょう。また、性能面でクラウド型の最新モデルに劣る場合もあり、業務内容によっては十分な精度が得られない可能性もあります。
導入を判断する際に、まず何を考えればよいですか?
まず「何のためにローカルLLMが必要なのか」を明確にすることが重要です。そのうえで、情報管理の要件、コスト、精度のバランスを踏まえて判断してください。特に個人情報保護や業界規制に関わる判断が絡む場合は、自己判断せず、法務・専門家への相談を欠かさないようにすることをおすすめします。

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