ナンバーワンソリューションズの堂本です。今回はローカルLLMについて解説していきます。

2024年も、大規模言語モデル（LLM）の進化はとどりません。特に、オープンソースLLMを用いたローカルLLMの構築は、企業が独自のデータ資産を最大限に活用し、競争優位性を築くための鍵となっています。

本記事では、ローカルLLM導入のメリット、比較すべき主要なオープンソースLLM、そして導入における検討事項を解説します。

1分でわかる解説動画

ローカルLLMがもたらす企業の未来

これまで、画期的なAI技術として注目されてきた大規模言語モデル（LLM）。しかし、その多くはクラウドサービスとして提供されており、機密性の高い情報や膨大なデータの取り扱いには、セキュリティやコスト面で不安が残るのも事実でした。

そこで台頭してきたのが、ローカルLLMです。

ローカルLLMとは、自社のサーバーやプライベートクラウド環境に構築するLLMのこと。導入コストは従来のクラウドサービスに比べて高くなる場合もありますが、独自のデータ資産を最大限に活用し、他社との差別化を実現できることから、多くの企業が熱い視線を注いでいます。

具体的には、ローカルLLMは以下のような未来を創造します。

1. 鉄壁のセキュリティで企業の未来を守る

情報漏洩のリスクを最小限に抑えたいと考えるのは当然のこと。ローカルLLMは機密性の高い社内データや顧客データを社外に出さずに運用できるため、セキュリティリスクを大幅に低減できます。特に、金融、医療、製造業など、データの取り扱いに厳しい業界では、この点は大きなアドバンテージとなるでしょう。

2. オーダーメイドLLMでビジネスを加速

ローカルLLM最大の魅力は、自社の業務や業界に特化したLLMを構築できる点にあります。例えば、社内文書の分析、顧客対応の自動化、新製品開発など、特定のタスクに最適化されたLLMを構築することで、精度の高いアウトプットを得ることが可能になります。これは、業務効率化、顧客満足度向上、ひいては競争力強化へとつながるでしょう。

3. コスト削減を実現し、持続可能な成長を促進

初期費用はかかりますが、長期的な運用コストで見ると、ローカルLLMはクラウドサービスよりも安価になる可能性があります。特に、大量のデータを継続的に扱う場合は、その差は顕著に。コスト削減は、企業の持続的な成長を支える大きな原動力となるはずです。

4. 独自のAI戦略で、競争優位性を確立

ローカルLLMは、単なるAIツールではなく、企業独自のAI戦略を構築するための強力な武器となります。自社のデータとビジネスニーズに最適化されたLLMを開発・運用することで、他社には真似できない競争優位性を築き、市場をリードすることが可能になるでしょう。

ローカルLLMは、企業がAIの可能性を最大限に引き出し、未来を切り拓くための鍵となる技術です。セキュリティ、カスタマイズ性、コスト効率、そして独自性の全てを手に入れ、これからのビジネスを大きく変革していく可能性を秘めていると言えるでしょう。

ローカルLLMを実現する技術：オープンソースLLM徹底比較

ローカルLLMを構築するには、その基盤となる技術が必要です。そこで注目されているのが、オープンソースLLMです。

オープンソースLLMとは、誰でも自由に利用、改変、再配布できるLLMのこと。開発元企業や研究機関が無償で公開しており、世界中の開発者によって日々進化を続けています。

このオープンソースLLMをベースに、自社のデータで学習させることで、独自のローカルLLMを構築することが可能になります。

しかし、一口にオープンソースLLMと言っても、その種類は多岐に渡ります。それぞれに特徴や得意分野があるため、自社の目的や要件に最適なものを選択することが重要です。

以下では、2024年現在、注目すべきオープンソースLLMを比較紹介し、あなたの企業に最適なLLM選びをサポートします。

主要なオープンソースLLM比較

LLM名	開発元	パラメータ数	特徴	メリット	デメリット
Llama 3.1	Meta	8B/70B/405B	高い汎用性とパフォーマンス	多様なタスクに対応可能	大規模な計算リソースが必要
Qwen 2	Alibaba Cloud	7B/72B	多言語対応（日本語にも強い）	グローバル展開に最適	専門性の高いタスクには不向き
Yi-1.5	01.AI	6B/34B	コード生成や複雑な推論に強い	技術文書の分析などに最適	日本語データは少なめ
Mistral	Mistral AI	7B/8x7B/8x22B	軽量で効率的な動作	リソースが限られた環境でも運用可能	対応タスクはまだ限定的
Phi-3	Microsoft	3.8B/7B/14B	高速な推論速度	リアルタイム処理が必要なタスクに最適	小規模モデルのため精度が課題

※ パラメータ数: LLMの規模を示す指標。一般的に、パラメータ数が多いほど高性能だが、計算コストも高くなる。

※ 上記は一部の代表的なオープンソースLLMです。その他にも多くのLLMが存在します。

ローカルLLM構築に最適なLLMを選ぶには？

上記の表を参考に、以下のポイントを踏まえて検討しましょう。

• 目的: どのようなビジネス課題を解決したいのか？
• データ: どのようなデータを使ってLLMを学習させるのか？
• リソース: どの程度の計算リソースを準備できるのか？
• コスト: 許容できるコストの範囲は？

これらの要素を総合的に判断し、最適なオープンソースLLMを選択することが、ローカルLLM導入成功の鍵となります。

ローカルLLM導入を成功させるためのロードマップ

ローカルLLMは、適切に導入すれば、企業の競争力を飛躍的に高める強力な武器となります。しかし、その道のりは決して平坦ではありません。綿密な計画と準備、そして適切な技術的知識が不可欠です。

そこで、ここからはローカルLLM導入を成功に導くためのロードマップを、段階的に解説していきます。

Phase 1. 目標設定と実現可能性の評価

まず、何のためにローカルLLMを導入するのか、その目的を明確にしましょう。顧客対応の自動化、新製品開発の効率化、社内ナレッジの共有など、目指すゴールを具体的に設定することが重要です。

目標が決まったら、次は実現可能性を評価します。

• 解決したい課題に対して、LLMは本当に有効な手段なのか？
• 必要なデータは揃っているか？質は十分か？
• 計算リソースや予算は確保できるか？

これらの要素を総合的に判断し、プロジェクトのGoサインを出すかどうかを決定します。

Phase 2. データの準備とLLMの選定

ローカルLLMの性能は、学習させるデータの量と質に大きく依存します。そのため、データの準備は最も重要なプロセスの一つと言えるでしょう。

• データの収集： 目的とするタスクに関連するデータを、可能な限り多く収集します。
• データのクリーニング： 誤った情報やノイズを取り除き、データの品質を高めます。
• データのアノテーション： LLMが理解しやすいように、データにラベル付けを行います。

並行して、Phase 1で設定した目標や要件を満たす最適なオープンソースLLMを選定します。前章の比較表や、専門家の意見を参考にしながら、慎重に検討しましょう。

Phase 3. インフラ構築とLLMのトレーニング

選定したLLMを動作させるためのインフラを構築します。

• ハードウェア： 高性能なGPUサーバーなど、LLMの学習や運用に耐えうる計算リソースを準備します。
• ソフトウェア： LLMの開発や運用に必要なソフトウェアをインストールし、環境を構築します。

準備が整ったら、用意したデータを使ってLLMのトレーニングを行います。トレーニングには時間がかかる場合もあるため、スケジュールには余裕を持って取り組みましょう。

Phase 4. 評価と改善、そして運用開始

トレーニングが完了したら、LLMの性能を評価し、必要があればパラメータ調整や追加学習などを行い、精度を向上させていきます。

• 評価指標の設定： 目的とするタスクに対する精度や速度など、適切な評価指標を設定します。
• 性能評価： 設定した指標に基づいて、LLMの性能を評価します。
• 改善策の実施： 評価結果を踏まえ、パラメータ調整、追加学習などを行い、LLMを改善します。

十分な精度が得られたら、いよいよローカルLLMを実際の業務に適用します。運用開始後も、定期的な性能監視や再学習を行い、常に最適な状態を維持することが重要です。

ローカルLLM導入は、決して容易な道のりではありません。しかし、適切な計画と準備、そして継続的な改善を続けることで、その先には大きな成功が待っています。

ぜひ、本ロードマップを参考に、ローカルLLM導入を成功させ、企業の未来を切り拓いてください。

まとめ：ローカルLLMの可能性を最大限に引き出すために

ここまで、ローカルLLMがもたらすメリット、具体的な技術、そして導入プロセスを見てきました。

ローカルLLMは、もはや一部の専門家だけの技術ではありません。適切な戦略と準備があれば、あらゆる企業がその恩恵を受けることができるのです。

最後に、ローカルLLMの可能性を最大限に引き出すために、押さえておくべきポイントを3つ紹介します。

1. 継続的な学習と改善を

LLMは一度構築したら終わりではありません。技術の進化は目覚ましく、ビジネス環境も常に変化しています。

継続的にデータを学習させ、最新技術を取り入れ、改善を重ねることで、ローカルLLMはより賢く、より使いやすくなり、企業の成長を力強く後押ししてくれるでしょう。

2. 倫理的な側面への配慮を忘れずに

AI技術の発展に伴い、倫理的な側面への配慮はますます重要になっています。

ローカルLLMを開発・運用する際には、差別や偏見を助長するようなバイアスが含まれないよう、倫理的なガイドラインを設け、責任ある行動を心がけましょう。

3. 専門家との連携を

ローカルLLM導入には、専門的な知識や経験が必要です。

社内に専門家がいない場合は、外部の企業やコンサルタントと連携し、技術的なサポートを受けることも有効です。

ローカルLLMは、企業の競争力を高め、新たな価値を創造する可能性を秘めた技術です。ぜひ、本記事を参考に、ローカルLLM導入を検討してみて下さい。