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ローカルLLMがもたらす新時代 ~ セキュアで柔軟なAI活用の実現に向けて ~

西岡賢一郎

データ主権時代におけるローカルLLMの意義

クラウドベースのAIサービスが普及する一方で、データセキュリティへの懸念は依然として大きな課題となっている。医療機関での患者データ、金融機関での取引情報、製造業での設計図面など、機密性の高い情報を扱う現場では、データの外部流出リスクを最小限に抑える必要がある。
このような背景から、組織内で完結してAIを活用できるローカルLLMへの注目が高まっている。ローカルLLMは、データセキュリティの確保だけでなく、独自のニーズに応じたカスタマイズや、長期的なコスト削減も期待できる。

選択肢が広がるローカルLLMのエコシステム

ローカルLLMの実用化を後押ししているのが、多様なモデルの登場である。Meta社のLlama-3系、Microsoft社のPhi系、Google社のGemma系、Mistral AI社のMistral系など、各社が特徴的なモデルを展開している。これらのモデルは、それぞれの用途や要件に応じて選択できる。
最近、特に注目を集めているのが、DeepSeekである。DeepSeek-R1は、6710億パラメータを持つフルサイズモデルから15億パラメータの軽量モデルまで、様々なバリエーションが用意されている(https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1)。DeepSeekは、数学問題（MATH-500で97.3%）やプログラミング（Codeforcesで96.6パーセンタイル）で特に優れた性能を示し、英語（MMLU-Reduxで92.9%）と中国語（C-Evalで91.8%）の両方で高い言語理解力を持つことが実証されており、ほとんどのベンチマークで他のモデルと同等以上のスコアを達成している注目すべきAIモデルとなっている。

DeepSeekの日本語対応の進展

ローカルLLMの実用性を高める重要な要素として、日本語対応の進展が挙げられる。サイバーエージェントが開発した「DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B/32B-Japanese」は、DeepSeek-R1の蒸留モデルに日本語データで追加学習を施したモデルである (https://huggingface.co/cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese)。32B（320億）のパラメータを活かし、日本語の複雑な文脈やニュアンスを正確に捉えることができる。このモデルを利用することにより、日本語の入出力を前提としたサービス提供も可能となってきている。

OllamaでローカルLLMを運用

実際にローカルLLMを運用するにあたって便利な「Ollama」というツールがある。OllamaはGGUFフォーマットの読み込みに対応しており、モデルの効率的な管理と実行を可能にする。MacOSやLinuxで簡単にインストールでき、コマンドライン操作やAPI連携によって柔軟な利用が可能だ。
例えば、MacでDeepSeekを実行するまでは以下のコマンドで実現できる (Homebrewインストール済み前提)。

% brew install ollama
% brew services start ollama
% ollama run deepseek-r1:8b # 日本語モデルを使うなら hf.co/grapevine-AI/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese-GGUF なども使える

Ollamaの特徴的な機能は、DeepSeekに限らず、Hugging Faceで公開されているGGUFファイルを直接実行できる点にある。また、量子化された軽量モデルにも対応しており、組織のリソースに応じて最適なモデルを選択できる。
また、API利用が可能な点もローカルLLMの拡張性を高める意味で重要だ。OllamaはLangChainなどからも簡単に利用できるようになっており、クラウドLLMからローカルLLMへの移行においてコードの修正もほとんど必要なくなっている。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_ollama.llms import OllamaLLM

template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
model = OllamaLLM(model="deepseek-r1:8b")
chain = prompt | model
chain.invoke({"question": "What is LangChain?"})

ローカルLLMが切り拓く未来

ローカルLLMは、ビジネスの未来に革命をもたらす可能性を秘めている。この技術は、企業固有のデータを活用したイノベーションの加速、クラウドに依存しない強固なデータセキュリティの実現、顧客ニーズに応じたパーソナライズされたサービスの提供を可能にする。さらに、AIの効率的な運用による環境負荷の低減、エッジコンピューティングとの統合によるリアルタイムの意思決定の実現など、多様な価値を生み出す。
この技術を早期に採用し、戦略的に活用する企業は、急速に変化するデジタル時代において大きな競争優位性を獲得できるだろう。ローカルLLMは、より安全で効率的、そして革新的なビジネスの未来を切り拓く鍵となるのである。

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