1. ローカルで動く小型LLMを使う方法（最も簡単）
最近は、軽量なAIモデル（LLM）がPC単体で動くようになっている。
特に GPT4All / LM Studio / Ollama が扱いやすい。
🔧 方法A：GPT4All を使う（初心者向け）
● 手順
1. GPT4All をダウンロード
GPT4All - Private & Local AI Chatbot | Nomic
Run open-source AI models locally on your device. GPT4All delivers private, high-performance AI with no cloud required—your data stays on your machine.
2. インストールして起動
3. 画面から「モデルをダウンロード」
• 例： や の軽量版
4. チャット画面でそのままAIとして利用できる
5. PythonなどからAPIとして呼び出すことも可能
● メリット
• 完全スタンドアロン
• GUIで簡単
• モデルの切り替えが楽
🔧 方法B：Ollama を使う（開発者向け）
Ollama はローカルでLLMを動かすための最もシンプルなツール。
● 手順
1. Ollama をインストール
Ollama
Ollama is the easiest way to automate your work using open models, while keeping your data safe.
2. コマンドでモデルを取得
3. 実行
4. Python から使う例
● メリット
• 軽量で高速
• APIがシンプル
• 自作アプリに組み込みやすい
🔧 方法C：LM Studio を使う（GUIで高機能）
1. LM Studio をインストール
LM Studio - Local AI on your computer
Run local AI models like gpt-oss, Llama, Gemma, Qwen, and DeepSeek privately on your computer.
2. モデルをダウンロード
3. ローカルサーバーとして起動
4. 自作アプリから OpenAI API 互換で利用可能
2. 自分でAIモデルを作る方法（学習させたい場合）
スタンドアロンで学習まで行う場合は、以下の方法が現実的。
🔧 方法D：小規模データでファインチューニング
• LLaMA系モデルの LoRA で学習
• 必要なもの
• Python
• GPU（できればVRAM 8GB以上）
• / ライブラリ
● 例：LoRA で学習するコード（超簡略）
3. 目的別のおすすめ構成
4. PCスペックの目安
• CPUだけでも動く（ただし遅い）
• 快適に使うなら
• RAM：16GB以上
• GPU：NVIDIA 3060 以上（VRAM 8GB〜）
5. どんなAIを作りたい？
• チャットAI
• 文書要約AI
• 画像生成AI
• 音声認識AI
• 特定業務に特化したAI