「ChatGPTやGeminiがあれば、ローカルAIまで使う必要はあるのだろうか？」
私たちも、最初はそう思っていました。
実際、Hermes DesktopにGoogle AI Studioを接続すると、Geminiを使って、AIエージェントの実践を始められます。
- 記事のアイデア出しもできます。
- 文章の整理もできます。
自分専用のAI編集者として使えるかどうかを試すには、十分な環境です。
それでも私たちは、ローカルLLMも使ってみることにしました。
今回は、その理由を整理してみます。
クラウドAIで十分。ただし、選択肢は多い方が良い
まず結論です。
多くのスモールビジネスにとっては、
- ChatGPT
- Gemini
- Claude
- …etc
といったクラウドAIで十分です。
Hermes DesktopとGoogle AI Studioの組み合わせは、おすすめです。
設定のハードルが比較的低く、すぐに試せるからです。
ただし、「クラウドAIだけが正解」と決めてしまう必要もありません。
ローカルLLMには、クラウドAIとは違う良さがあります。
- パソコンの中でAIを動かせる
- インターネット接続なしで使える場合がある
- データの扱い方を自分で考えやすい
- 複数のAIモデルを試せる
- AIの仕組みをより深く理解できる
- …etc
つまり、ローカルLLMは、クラウドAIの代わりではありません。
AIの選択肢を増やすための、もう1つの道です。
そもそもローカルAIとは何か？
ローカルAIとは、クラウド上のAIサービスを使うのではなく、自分のパソコンの中でAIモデルを動かす考え方です。
ChatGPTやGeminiは、基本的にインターネットの向こう側にあるAIを利用します。
一方、ローカルLLMでは、AIモデルを自分のパソコンへダウンロードし、そのパソコンの中で動かします。
少し、難しそうに聞こえるかもしれません。
ですが、最近は、
- LM Studio
- Ollama
- …etc
のように、比較的試しやすいツールも増えてきました。
ローカルLLMについては、こちらの記事でも初心者向けに整理しています。
私たちがローカルAIを試した3つの理由
1. お客さんに「試したこと」を伝えたかったから
生成AIの世界は、情報がとても多いです。
- 「このモデルがすごい」
- 「このツールを使えば何でもできる」
- …etc
そんな情報も、日々流れてきます。
ですが、私たちは、実際に試していないことを、そのままおすすめしたくありません。
特に、ローカルLLMは、パソコンの性能や環境によって、使い心地が変わります。
- MacかWindowsか？
- メモリはどれくらいあるか？
- どのモデルを選ぶか？
同じツールでも、結果が変わることがあります。
だからこそ、私たち自身で動かしています。
うまくいったことも、うまくいかなかったことも含めて、実践記として残しています。
2. 「自分で選べる状態」を作りたかったから
AIを使うとき、最初から1つのサービスだけに決める必要はありません。
たとえば、
- 普段の文章作成は、クラウドAI。
- 社内メモの整理や、試験的な作業は、ローカルLLM。
そんな使い分けも考えられます。
大切なのは、どれか1つに依存することではありません。
自分たちの目的に合わせて、選べることです。
これは、私たちが大切にしているDIYや内製化の考え方ともつながります。
全部を、自分で作る必要はありません。
ですが、「何を任せて、何を自分たちで持つか」は、考えられるようにしておきたいところです。
3. AI編集者を育てる土台を知りたかったから
私たちが試したいのは、単なる文章生成AIではありません。
目指しているのは、記事づくりや情報整理を手伝ってくれる、「自分専用のAI編集者」です。
そのためには、AIモデルそのものだけでなく、使う環境も大切です。
- 文章をどこまで理解できるか？
- 自分らしい表現に近づけられるか？
- 記事の構成を考えられるか？
- ショート動画やメルマガ等へ展開できるか？
- 人間の編集者と、どう役割分担するか？
こうしたことを考えると、Gemini（Google AI Studio）だけでなく、
- Gemma
- Qwen
- DeepSeek
- …etc
も試してみる意味があります。
モデルごとに、得意なことや苦手なことが違うからです。
クラウドAIとローカルLLMは、対立するものではない
ここは、誤解しやすいところです。
- クラウドAIか、ローカルLLMか。
どちらかを選ばなければいけないわけではありません。
私たちの現時点での考えは、こうです。
| 目的 | 考え方 |
|---|---|
| まずAIエージェントを試したい | Hermes DesktopとGoogle AI Studio |
| 文章やアイデア出しをすぐ始めたい | GeminiなどのクラウドAI |
| ローカルでAIを動かしてみたい | OllamaやLM Studio |
| 複数モデルを比較したい | ローカルLLM環境 |
| AI編集者の仕組みを深く試したい | Hermes DesktopとクラウドAI・ローカルLLMの組み合わせ |
初心者が、いきなりローカルLLMから始める必要はありません。
まずは、使いやすいクラウドAIから始める。
その後、必要になったらローカルLLMも試してみる。
この順番で、十分です。
LM StudioとOllamaを試してみることにした
ローカルLLMを試すために、私たちはLM StudioとOllamaを使ってみることにしました。
どちらも、AIモデルをパソコンの中で扱うためのツールです。
ただし、役割や使い心地には違いがあります。
この違いについては、こちらの記事で整理しています。
LM StudioとOllamaの違いとは？初心者向けに整理してみた
次回以降は、実際にモデルをダウンロードし、文章編集や記事づくりの仕事を頼んでみます。
- Gemmaはどうか？
- Qwenはどうか？
- ローカルLLMは、本当に仕事で使えるのか？
机上の比較ではなく、実際の作業を通して確かめていきます。
まとめ
- 多くの人は、まずクラウドAIから始めれば十分です
- ローカルLLMは、クラウドAIの代わりではありません
- ローカルLLMを試すことで、AIの選択肢が増えます
- 自分だけのAI編集者を育てるには、モデルだけでなく使い方も大切です
AIは、便利な道具です。
ただ、道具を入れるだけでは、仕事の仕組みにはなりません。
自分たちの仕事に合う形を、小さく試しながら見つけていく。
その過程こそが、AI時代のDIYだと思います。
次回は、LM Studioを実際に使って、ローカルLLMを動かしてみます。
うまくいくこともあれば、思ったより難しいこともあるでしょう。
そのままの実践記として、引き続き共有していきます。
Hermes DesktopにGeminiを接続してみた。Google AI Studioだけで十分なのか？
Hermes DesktopでGemmaは使えるのか？Google AI Studioで実際に検証してみた
