はじめに

生成AIの業務活用が急速に進む中、データセキュリティやコスト面から「ローカルLLM」への注目が高まっています。しかし、「高価なGPUが必要」「構築が難しい」というイメージから、導入を躊躇される企業様も多いのではないでしょうか。

本記事では、一般的な業務用ノートPC（GPU非搭載）で、実務でも使用可能なレベルのローカルLLM環境を構築した実例をご紹介します。

Open WebUI実行画面: ChatGPT風のインターフェースでローカルLLMが動作

実証環境のスペック（価格十数万円台）

CPU: AMD Ryzen 7 8840U (8コア16スレッド)
メモリ: 16GB（WSL2制限、物理メモリは32GB）
GPU: なし（内蔵グラフィックスのみ）
OS: Windows 11 + WSL2 (Ubuntu)

上記一般的な業務用ノートPCで、実用的なAI環境が動作することを確認できました。

構築したシステムの特徴

1. 完全ローカル動作

インターネット接続不要
API利用料金なし

2. ChatGPT風の使いやすいインターフェース

Open WebUIによる洗練されたUI
複数モデルの切り替えが簡単
会話履歴の保存・検索機能

モデル選択画面: ドロップダウンメニューから簡単にモデルを切り替え可能

3. 実用的な応答速度

初回起動: 2-4秒
トークン生成速度: 約60トークン/秒
体感的には通常のChatGPT等生成AIのwebサービス相当のレスポンス

構築手順の概要

実際の構築は約30分で完了しました。

1. Ollamaのインストール（5分）

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sudo sh

2. LLMモデルのダウンロード（10分）

# Meta社製の高性能モデル
ollama pull llama3.2:3b

# Google製の超軽量モデル
ollama pull gemma2:2b

3. Open WebUIの起動（15分）

docker run -d -p 3001:8080 \
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  --name open-webui --restart always \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

性能評価

良好な点

応答速度: 簡単な質問には通常のChatGPT等生成AI webサービスと同等レベル
日本語理解: 基本的な業務会話は問題なく処理
安定性: 長時間稼働でもメモリ使用量は安定

注意点

長文処理等はレスポンス時間が長くなることがあることを確認
最新の出来事には対応不可（学習データの制限）
複雑な推論タスクでは精度にばらつきの可能性あり（未検証）
ハルシネーション（事実と異なる回答）の検証は今後の課題（未検証）

業務活用のユースケース

以下のような場面で活用可能性があります：

1. 社内文書の要約・分析

議事録の要点抽出
技術文書の平易な説明生成
言語の翻訳

2. プログラミング支援

コードレビュー
エラーメッセージの解説
簡単なスクリプト生成

3. アイデア出し・ブレインストーミング

マーケティング文案の作成
企画書の構成案出し

4. 教育・研修

新人研修での質問対応
技術概念の説明

セキュリティ面での安心ポイント

ローカルLLMは「データが外部に送信されない」だけでなく、基本的なセキュリティ対策を実施することで、より安心してご利用いただけます。

🔒シンプルで効果的なセキュリティ対策

1. ネットワーク設定の最適化

不要なポートは閉じる: Ollama（11434番）とOpen WebUI（3000番）のみ開放
ローカルアクセスのみ許可: 外部からのアクセスを遮断（127.0.0.1でのみListen）
ファイアウォール設定: Windows DefenderやiptablesでアウトバウンドもIN/OUT両方制御

2. 外部通信の制御

モデルダウンロード後はオフライン可: 必要なモデルを取得後は完全オフライン運用も可能
テレメトリーの無効化: 使用統計の送信等を無効化（Ollamaは元々送信しない設計）
DNSブロック: 不要な外部ドメインへのアクセスをDNSレベルで遮断

3. オープンソースの透明性

コードの検証可能性: Ollama、Open WebUI共にGitHubで全コード公開
モデルの透明性: LLaMA 2、Gemma等の主要モデルは仕組みが公開されている
コミュニティによる監視: 世界中の開発者が常にセキュリティをチェック
悪意のあるコードの混入困難: 多くの目で監視されているため、不正なコードは即座に発見される

💡 ポイント：これらの基本的な対策を実施するだけで、クラウドAIと比較して格段に高いセキュリティレベルを実現できます。特に、OSSの透明性により「ブラックボックス」ではない安心感があります。

拡張性について

メモリ制限解除でより高性能モデルが利用可能

現在は16GBの制限で軽量モデル（2B-3B）を使用していますが、WSL2の設定変更により32GB全体を活用できます：

（※下記の実際の手順やパラメータの正確性は未確認です）

WSL2メモリ制限解除手順

Windows側で %USERPROFILE%\.wslconfig を作成：
[wsl2]
memory=32GB
processors=8

32GB環境で利用可能なモデル

Llama 3.2 (7B) - より高精度な推論、約4.4GB
Qwen2.5 (7B/14B) - 多言語対応強化、4-8GB
Code Llama (7B/13B) - プログラミング特化、4-7GB

メモリを拡張すれば、より複雑なタスクに対応可能な高性能モデルも快適に動作します。

まとめ

本実証により、特別な設備投資なしに、既存の業務用PCで実用的なAI環境を構築できることが確認できました。また、シンプルで効果的なセキュリティ対策により、高い機密性を確保できます。ローカルLLMは自社のニーズに合わせたカスタマイズが可能で、社内データの学習や既存システムとの連携など、柔軟な拡張性を持っています。

特に以下のような企業様におすすめです：

機密情報を扱うため、クラウドAIの利用に制約がある
AI活用のPoCを低コストで始めたい
社内でのAI人材育成を進めたい
情報漏洩リスクを完全に排除したい
コンプライアンス要件が厳しい業界・部門

株式会社リクリオでは、このようなローカルLLM環境の構築支援から、セキュリティ強化、業務プロセスへの組み込み、カスタマイズまで、企業様のリスクレベルとニーズに合わせた幅広いサポートを提供しております。

お問い合わせ

ローカルLLM導入にご興味をお持ちの方は、ぜひお気軽にご相談ください。貴社の要件に合わせた最適な構成のご提案から、構築、運用支援まで一貫してサポートいたします。

導入相談・お問い合わせ

よくある質問（FAQ）

Q: GPUが搭載されていない一般的なノートPCでも本当にLLMが動作しますか？

A: はい、動作します。本記事で紹介した環境（AMD Ryzen 7 8840U、16GB RAM）では、軽量モデル（2B-3B parameters）が実用的な速度で動作することを確認しています。CPUのみでも十分な性能を発揮できます。

Q: 構築にはどの程度の技術知識が必要ですか？

A: 基本的なコマンドライン操作ができれば構築可能です。記事内のコマンドをコピー&ペーストで実行するだけで、約30分程度で環境が完成します。Docker とWSL2の基本的な理解があると、より理解が深まります。

Q: ローカルLLMのメリットは何ですか？

A: 主なメリットは、1) データが外部に送信されないため機密性が保たれる、2) インターネット接続が不要、3) API利用料金が発生しない、4) 自社のニーズに合わせたカスタマイズが可能、という点です。

Q: 応答精度はChatGPTと比較してどうですか？

A: 軽量モデルのため、複雑な推論や最新情報への対応ではChatGPTに劣る場合があります。しかし、基本的な業務会話、文書要約、プログラミング支援などの一般的なタスクでは十分実用的な品質を提供します。

技術仕様詳細

使用したモデル：

Llama 3.2 (3B parameters) - Meta社
Gemma 2 (2B parameters) - Google社

動作環境：

Ollama v0.9.2
Docker v27.5.1
Open WebUI (latest)

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