7つのローカルで動作するLLMツール

改良された大規模言語モデル（LLM）が頻繁に登場し、クラウドベースのソリューションは便利ですが、ローカルでLLMを実行することで、プライバシーが強化されたり、オフラインでアクセスできるようになったり、データやモデルへのカスタマイズがより簡単になったりするなど、いくつかの利点があります。

ローカルでLLMを実行することで、以下のような魅力的な利点があります：

• プライバシー： データを完全に制御し、機密情報が外部サーバーに送信されないようにします。
• オフラインアクセス： インターネット接続が制限されているか不安定な状況でも、LLMを使用できます。
• カスタマイズ： モデルを特定のタスクや好みに合わせて微調整し、独自のユースケースのパフォーマンスを最適化します。
• コスト効率： クラウドベースのソリューションの場合、繰り返し発生するサブスクリプション料金を避け、長期的にはコストを節約できます。

このブレークダウンでは、ローカルでLLMを実行できるツールを紹介し、それらの機能、強み、弱点を調べて、特定のニーズに基づいて情報に基づいた決定を下すことができます。

1. AnythingLLM

AnythingLLMは、オープンソースのAIアプリケーションで、ローカルLLMの力をデスクトップに直接提供します。この無料プラットフォームでは、ユーザーがドキュメントとチャットしたり、AIエージェントを実行したり、さまざまなAIタスクを実行したりするための簡単な方法を提供し、すべてのデータをユーザーのマシン上で安全に保管します。

システムの強みは、柔軟なアーキテクチャにあります。3つのコンポーネントが協力して動作します。Reactベースのインターフェースはスムーズなインタラクションを提供し、NodeJS ExpressサーバーはベクトルデータベースとLLMの通信の重い処理を管理し、専用サーバーはドキュメント処理を担当します。ユーザーは、オープンソースのモデルをローカルで実行するか、OpenAI、Azure、AWSなどのサービスに接続することができます。プラットフォームは、PDF、Wordファイル、コードベースなど、さまざまなドキュメント形式をサポートし、さまざまなニーズに適応できるように設計されています。

AnythingLLMが特に魅力的であるのは、ユーザーの制御とプライバシーに焦点を当てていることです。クラウドベースの代替ソリューションとは異なり、AnythingLLMはデフォルトですべての処理をローカルで実行します。チームがより堅牢なソリューションを必要とする場合、Dockerバージョンはカスタムのアクセス権限を備えた複数のユーザーをサポートし、同時にセキュリティを維持します。AnythingLLMを使用する組織は、クラウドサービスに通常付随するAPIコストを避けることができ、代わりに無料のオープンソースモデルを使用できます。

Anything LLMの主な機能：

• ローカル処理システムで、すべてのデータをユーザーのマシン上に保持します
• さまざまなAIプロバイダーに接続するためのマルチモデルサポートフレームワーク
• PDF、Wordファイル、コードを処理するドキュメント分析エンジン
• タスクの自動化とWebの相互作用のための組み込みAIエージェント
• カスタム統合と拡張を可能にする開発者API

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2. GPT4All

GPT4Allもデバイス上で大規模言語モデルを直接実行します。プラットフォームは、ユーザーのハードウェア上でAI処理を実行し、データはシステムを離れません。無料バージョンでは、LLaMaやMistralを含む1,000以上のオープンソースモデルにアクセスできます。

システムは、Mac Mシリーズ、AMD、NVIDIAなどの標準的な消費者向けハードウェアで動作し、インターネット接続は不要です。LocalDocs機能を使用すると、ユーザーはローカルでファイルを分析し、知識ベースを構築できます。プラットフォームは、CPUとGPU処理の両方をサポートし、利用可能なハードウェアリソースに適応します。

エンタープライズバージョンはデバイスあたり月額25ドルで、ビジネス向けのデプロイメントに必要な機能を追加します。組織は、カスタムエージェントを介したワークフローの自動化、ITインフラストラクチャの統合、Nomic AIからの直接サポートを受けることができます。ローカル処理に焦点を当てているため、企業データは組織の境界内に留まり、セキュリティ要件を満たしながらAIの機能を維持します。

GPT4Allの主な機能：

• クラウド接続が不要な完全ローカルでの実行
• 1,000以上のオープンソース言語モデルへのアクセス
• LocalDocsを介したドキュメント分析
• 完全なオフライン操作
• エンタープライズ向けのデプロイメントツールとサポート

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3. Ollama

Ollamaは、ローカルでLLMをダウンロード、管理、実行するツールです。このオープンソースツールは、すべてのモデルコンポーネント（重み、構成、依存関係）を含む隔離された環境を作成し、クラウドサービスを使用せずにAIを実行できるようにします。

システムは、コマンドラインとグラフィカルインターフェースの両方で動作し、macOS、Linux、Windowsをサポートします。ユーザーは、Ollamaのライブラリからモデルを取得できます。モデルには、テキストタスク用のLlama 3.2、コード生成用のMistral、プログラミング用のCode Llama、画像処理用のLLaVA、科学研究用のPhi-3などがあります。各モデルは独自の環境で実行され、さまざまなAIツールを特定のタスクに切り替えることが容易になります。

Ollamaを使用する組織は、クラウドコストを削減し、データの管理を向上させています。このツールは、ローカルでチャットボット、研究プロジェクト、AIアプリケーションを実行し、機密データを扱います。開発者は、既存のCMSとCRMシステムにOllamaを統合し、データをオンプレミスで保管しながらAIの機能を追加します。クラウドの依存関係を除去することで、チームはオフラインで作業し、GDPRなどのプライバシー要件を満たしながらAIの機能を維持できます。

Ollamaの主な機能：

• モデル管理システムの完全なダウンロードとバージョン管理
• さまざまな作業スタイルに対応したコマンドラインとビジュアルインターフェース
• 複数のプラットフォームとオペレーティングシステムのサポート
• 各AIモデル用の隔離された環境
• ビジネスシステムとの直接統合

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4. LM Studio

LM Studioは、デスクトップアプリケーションで、ユーザーがHugging Faceからモデルを検索、ダウンロード、実行できるようにします。すべてのデータと処理はローカルで保持されます。

システムは、完全なAIワークスペースとして機能します。組み込みサーバーは、OpenAIのAPIをエミュレートし、ローカルAIをOpenAIと互換性のあるツールに接続できるようにします。プラットフォームは、Llama 3.2、Mistral、Phi、Gemma、DeepSeek、Qwen 2.5などの主要なモデルタイプをサポートします。ユーザーは、ドキュメントをドラッグアンドドロップして、RAG（Retrieval Augmented Generation）を介してチャットできます。すべてのドキュメント処理はユーザーのマシン上で実行されます。インターフェースでは、GPUの使用やシステムプロンプトなどのモデル実行を微調整できます。

ローカルでAIを実行するには、十分なハードウェアが必要です。コンピューターには、モデルを処理するために必要なCPUパワー、RAM、ストレージが必要です。ユーザーは、複数のモデルを同時に実行するとパフォーマンスが低下することが報告されています。しかし、データのプライバシーを優先するチームの場合、LM Studioはクラウドの依存関係を完全に除去します。システムはユーザーデータを収集せず、すべての相互作用はオフラインで実行されます。個人用途では無料ですが、ビジネス向けのライセンスについては、LM Studioに直接お問い合わせください。

LM Studioの主な機能：

• Hugging Faceからのモデル検索とダウンロードのための組み込み機能
• OpenAIと互換性のあるAPIサーバー
• RAG処理を介したドキュメントチャット機能
• データ収集のない完全なオフライン操作
• モデル実行の微調整オプション

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5. Jan

Janは、完全にオフラインで動作する、ChatGPTの無料でオープンソースの代替ソリューションです。このデスクトッププラットフォームでは、ユーザーがLlama 3、Gemma、Mistralなどの人気AIモデルをダウンロードしてローカルで実行できます。また、必要に応じてOpenAIやAnthropicなどのクラウドサービスに接続することもできます。

システムは、ユーザーの管理を重視しています。ローカルのCortexサーバーは、OpenAIのAPIと互換性があり、Continue.devやOpen Interpreterなどのツールと動作します。ユーザーは、すべてのデータをローカルの「Jan Data Folder」に保存し、クラウドサービスを使用しない限り、デバイスからデータが送信されることはありません。プラットフォームは、Mac、Windows、Linuxをサポートし、NVIDIA（CUDA）、AMD（Vulkan）、Intel Arc GPUをサポートしています。

Janは、ユーザーの所有権を中心に構築されています。コードはAGPLv3の下でオープンソースであり、誰でも検査または変更できます。プラットフォームは、匿名の使用状況データを共有することを選択できますが、これは厳密に任意です。ユーザーは、実行するモデルとデータおよび相互作用を完全に制御します。直接サポートが必要なチームの場合、JanはアクティブなDiscordコミュニティとGitHubリポジトリを維持しており、ユーザーがプラットフォームの開発に貢献できます。

Janの主な機能：

• ローカルモデル実行の完全なオフライン操作
• Cortexサーバーを介したOpenAIと互換性のあるAPI
• ローカルとクラウドのAIモデルをサポート
• カスタム機能のための拡張システム
• 主要メーカー全てのマルチGPUサポート

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6. Llamafile

Llamafileは、AIモデルを単一の実行可能ファイルに変換します。このMozilla Buildersプロジェクトは、llama.cppとCosmopolitan Libcを組み合わせて、インストールや設定不要でAIを実行できるスタンドアロン프ログラムを作成します。

システムは、モデル重みを直接GPUにアクセスできる未圧縮のZIPアーカイブとして配置します。ランタイム時にCPUの機能を検出して最適なパフォーマンスを実現し、IntelとAMDプロセッサをサポートします。コードは、GPU固有の部分をシステムのコンパイラを使用してコンパイルし、macOS、Windows、Linux、BSDをサポートし、AMD64とARM64プロセッサをサポートします。

セキュリティのために、Llamafileは、pledge()とSECCOMPを使用してシステムのアクセスを制限します。OpenAIのAPI形式と互換性があり、既存のコードとドロップインで互換性があります。ユーザーは、実行可能ファイルに重みを直接埋め込むか、別々にロードすることができます。これは、ファイルサイズ制限があるWindowsなどのプラットフォームで便利です。

Llamafileの主な機能：

• 外部依存関係のない単一ファイルの展開
• OpenAI API互換性レイヤー
• Apple、NVIDIA、AMDの直接GPUアクセラレーション
• 主要なオペレーティングシステムのクロスプラットフォームサポート
• さまざまなCPUアーキテクチャーのランタイム最適化

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7. NextChat

NextChatは、ChatGPTの機能をオープンソースのパッケージで提供し、ユーザーが完全に管理できます。このWebおよびデスクトップアプリは、OpenAI、Google AI、Claudeなどの複数のAIサービスに接続し、すべてのデータをローカルにブラウザ内に保存します。

システムは、標準のChatGPTに欠けている重要な機能を追加します。ユーザーは、特定のコンテキストと設定を持つカスタムAIツールを作成するために「マスク」（GPTと同等）を作成できます。プラットフォームは、チャット履歴の自動圧縮、Markdown形式のサポート、リアルタイムでのレスポンスのストリーミングを提供し、英語、中国語、日本語、フランス語、スペイン語、イタリア語を含む複数の言語をサポートしています。

ChatGPT Proの代わりに、ユーザーはOpenAI、Google、またはAzureのAPIキーを接続できます。Vercelなどのクラウドプラットフォームで無料でデプロイできます。ローカルでは、Linux、Windows、またはmacOSで実行できます。ユーザーは、事前設定されたプロンプトライブラリやカスタムモデルサポートを活用して、特化したツールを作成できます。

NextChatの主な機能：

• 外部追跡のないローカルデータ保存
• カスタムAIツールの作成を可能にする「マスク」
• 複数のAIプロバイダーとAPIのサポート
• Vercelでのワンクリックデプロイ
• 組み込みプロンプトライブラリとテンプレート

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The Bottom Line