ローカルLLMについて、ここまでいろいろ試してきました。
- LM Studio
- Ollama公式GUIアプリ
- Gemma
- Qwen
- DeepSeek
- Ministral
- …etc
実際に動かしてみると、便利な場面はありますが、誰にでもオススメできるものではないことが分かりました。
今回は、実際に試した結果を踏まえて、ローカルLLMは、おすすめできるのかを整理します。
結論：最初のおすすめは、ローカルLLMではありません
最初に結論です。
AIを仕事に使い始めたい人に、私たちが最初からローカルLLMをおすすめすることはありません。
まずおすすめしたいのは、クラウドAIです。
たとえば、
- ChatGPT
- Gemini
- Claude
といったものです。
また、AIエージェントを試すなら、
- Hermes DesktopとGoogle AI Studioの組み合わせ
が始めやすいと感じています。
理由は、シンプルです。
- 始めるまでが、比較的分かりやすい
- 日本語の文章づくりで、使いやすい
- 調べものや文章整理を、すぐ試せる
- パソコンの性能を、細かく考えなくても始めやすい
ローカルLLMは、その次の選択肢です。
- AIを自分のパソコンの中で、動かしてみたい。
- 複数のモデルを、比較したい。
- クラウドAI以外の選択肢も、持っておきたい。
そんな人には、試す意味があるでしょう。
ローカルLLMは、クラウドAIの代わりではない
ここは、大切なところです。
ローカルLLMとクラウドAIは、どちらか一方を選ぶものではありません。
役割が、少し違います。
| 使いたいこと | 向いている選択肢 |
|---|---|
| まずAIで文章やアイデアを作りたい | クラウドAI（ChatGPT・Claude・Gemini等） |
| AIエージェントを試したい | Hermes Desktop＋Google AI Studio |
| 複数のAIモデルを試したい | LM Studio・Ollama |
| AIを自分のパソコン内で動かしてみたい | ローカルLLM |
| 文章の下書きや構成案を作りたい | クラウドAIまたはGemma4など |
ローカルLLMは、クラウドAIを置き換えるものではありません。
AIの選択肢を増やすための、もう1つの方法です。
- まずは、クラウドAIから始める。
- 必要を感じたら、ローカルLLMも試す。
この順番が、無理のない進め方だと思います。
実際に試して見えた、ローカルLLMの良さ
ローカルLLMを試してみて、良かったこともあります。
自分のパソコンでAIを動かす感覚が分かる
ローカルLLMでは、AIモデルを自分のパソコンに入れて動かします。
クラウド上のサービスを使うのとは、少し違う感覚があります。
モデルごとに、
- 文章の雰囲気が違う。
- 返答の速さも違う。
- 得意な仕事も違う。
こうした違いを、自分で確かめられるのは面白いところです。
モデルごとの個性を比較できる
LM Studioでは、Gemma、Qwen、DeepSeek、Ministralなどを試しました。
Ollama公式GUIアプリでは、Gemma4、Qwen3 4B、Qwen3.6などを試しました。
同じ質問をしても、モデルによって結果が変わります。
- 文章を整えるのが比較的得意なモデル
- 構成案を作るのが得意なモデル
- 日本語が少し不自然なモデル
- 言葉を表面的に受け取ってしまうモデル
実際に試してみると、「AI」と一括りにはできないことが分かります。
下書きやアイデア出しには使える場面がある
今回試した中では、Ollama公式GUIアプリ上のGemma4に、可能性を感じました。
- 文章を整理する。
- 記事の構成を考える。
- ショート動画の切り口を出す。
こうした下準備では、使える場面がありました。
ただし、完成原稿をそのまま公開するための道具ではありません。
あくまで、人間の編集者を助ける下書き担当です。
一方で、初心者にとっての壁もある
ローカルLLMには、やはり難しいところもあります。
パソコンの環境によって結果が変わる
今回、LM Studioは、Parallels Desktop上のWindowsで試しました。（Intel Macのため）
一方、Ollama公式GUIアプリは、Mac上で直接動かしました。
同じローカルLLMでも、動かす場所が違います。
そのため、速度を単純には比べられません。
- パソコンの性能
- メモリ
- OS
- 設定
こうした条件で、使い心地は変わります。
クラウドAIなら、あまり意識しなくてよいことです。
モデル名だけでは、使いやすさが分からない
- Gemma
- Qwen
- DeepSeek
名前をよく見かけるモデルでも、実際に使いやすいとは限りません。
たとえば、Qwen3 4Bは、比較的軽く動きました。
ただし、「鼻歌まじりの商売」という言葉を、文字通り鼻歌を歌う企画として扱う場面がありました。
言葉を拾うことと、考え方を理解することは別です。
また、元文章にない数字や事実を追加することもありました。
AIの出力は、やはり必ず、人間が確認する必要があります。
プロンプトを整える必要がある
ローカルLLMでは、特にプロンプトが大切だと感じました。
「分かりやすくしてください」だけでは、こちらが頼んでいない説明を足してしまうことがあります。
そこで、次のような条件を具体的に書くと、出力が改善しました。
- 出力は1案だけにする
- 元文章にない数字や事実を追加しない
- 絵文字を使わない
- あおる表現を使わない
- 一文を短くする
- 初心者向けに書く
AIは、空気を読むより、条件を読む方が得意です。
ローカルLLMを仕事で使うなら、モデル選びだけでなく、依頼の仕方も育てていく必要があります。
初心者におすすめするなら？
現時点で、私たちが初心者の方におすすめする順番は次の通りです。
- まずはChatGPT、Gemini、ClaudeなどのクラウドAIを試す
- AIエージェントを試したいなら、Hermes DesktopとGoogle AI Studioを使う
- ローカルLLMに興味が出た人だけ、Ollama公式GUIアプリやLM Studioを試す
- ローカルLLMは、完成原稿ではなく、下書きや構成案に使う
- 公開前は、人間が必ず確認する
最初から、ローカルLLMを使いこなそうとしなくて大丈夫です。
AIの活用は、難しい環境を作ることが目的ではありません。
自分の商売や仕事を、少し軽くすることが目的です。
ローカルLLMが向いていそうな人
ローカルLLMは、次のような人には向いているかもしれません。
- AIモデルごとの違いを実際に試してみたい人
- パソコンやツールの設定を試すことが苦にならない人
- クラウドAI以外の選択肢も知っておきたい人
- 文章の下書きや構成づくりを補助してほしい人
- AIをDIY（自作）で使いこなしていきたい人
逆に、次のような人は、まずクラウドAIから始めた方が良さそうです。
- 今すぐ文章づくりやリサーチに使いたい人
- パソコンの設定に時間をかけたくない人
- AIの出力をそのまま使える完成原稿に近づけたい人
- モデルやパソコン性能の違いを考えたくない人
まとめ
- ローカルLLMは、誰にでも最初からおすすめするものではありません
- まずはクラウドAIやHermes Desktop＋Google AI Studioから始める方が分かりやすいです
- ローカルLLMは、AIモデルを比較したい人や、自分のパソコンでAIを試したい人に向いています
- Ollama公式GUIアプリ上のGemma4は、文章整理や企画の下書きに可能性がありました
- ただし、完成原稿をそのまま公開する使い方には向きません
- モデル選びだけでなく、プロンプト設計と人間の確認が必要です
ローカルLLMは、初心者の方に、いきなりオススメできるものではありません。
ですが、AIを自分たちの仕事に合わせて育てていくための、面白い選択肢です。
- まずは小さく試す。
- 使えるところだけ使う。
- 難しければ、クラウドAIに戻る。
それで十分です。
無理なく、鼻歌まじりで続けられる形を探していきましょう。
LM StudioとOllama公式GUIアプリを実際に使って比較してみた。初心者に向いているのはどっち？
モデル選びよりプロンプトが大事？Gemma4で実際に比較してみた
Gemma4とQwen3 4B、どっちが実務向き？Ollama公式GUIアプリで比較してみた
