業務で使えるローカルLLM9選！用途・性能・導入コストを徹底比較 - ナンバーワンソリューションズ

業務でAIを活用する企業が増える中、「ローカルLLM（大規模言語モデル）」の導入が注目されています。

クラウド型LLM（ChatGPT, Claude など）と違い、ローカル環境で動作するLLMは、データセキュリティの強化やコスト削減、カスタマイズ性の向上などのメリットがあります。

とはいえ…

「どのローカルLLMを選べばいいのか？」

「業務で使えるレベルのモデルはどれか？」

「どんなハードウェアが必要なのか？」

このような疑問を持つ方も多いはずです。

本記事では、業務利用に適したローカルLLM 9種類をピックアップし、

✅ 業務での活用事例

✅ 日本語対応能力の比較

✅ 推奨ハードウェア・コスト

✅ 導入・運用のポイント

…を詳しく解説します。

「自社でAIを導入したい」「クラウドLLMはセキュリティが不安…」という方は、ぜひ最後まで読んで、最適なローカルLLMを見つけてください。

ローカルLLMとは？業務利用が注目される理由

近年、企業の業務効率化や自動化を目的に**ローカルLLM（大規模言語モデル）**の活用が進んでいます。
ローカルLLMとは、企業内のサーバーやPC上で動作するAIモデルのことで、クラウド型のLLM（ChatGPT、Claude、Geminiなど）と比較して、以下のような特徴があります。

ローカルLLMとクラウドLLMの違い

	ローカルLLM	クラウドLLM
データセキュリティ	自社環境内で処理可能。機密情報を外部に送信せずに済む	クラウド上で処理するため、データ流出リスクがある
コスト	初期導入費用はかかるが、長期的にはコスト削減	利用料が従量課金制のため、使用頻度によってコストが変動
カスタマイズ性	業務特化のモデルを構築可能	汎用的なモデルが多く、カスタマイズは限定的
処理速度	ネットワーク遅延なしで高速推論が可能	通信の影響を受けるため、レスポンスが遅くなる場合がある

業務でローカルLLMが注目される理由

企業がローカルLLMを導入する最大の理由は、データの機密性と業務効率の向上 です。
特に以下のような業務で活用が進んでいます。

① 機密情報を扱う業務に最適

法務・医療・金融などの分野では、機密データを外部に送らずにAIを活用したい というニーズが高まっています。
ローカルLLMなら、社内の閉じた環境でAIを運用できるため、情報漏洩のリスクを最小限に抑えられます。

② 業務特化型のカスタムAIが構築可能

クラウドLLMは汎用的なモデルが多いのに対し、ローカルLLMは自社専用のデータを使ってファインチューニングできるため、業務に最適化したAIを構築できます。

例：

法務部門 → 契約書の自動チェック
営業部門 → 顧客対応の自動化
製造業 → 異常検知・予知保全

③ 長期的なコスト削減

クラウド型LLMは従量課金制のため、大規模な処理を行うと月額コストが膨大 になるケースがあります。
一方、ローカルLLMは初期導入費用は高いものの、運用コストを抑えやすいのが特徴です。

例：

クラウド型（GPT-4 Turbo）を1日100回（1回あたり入力4,000・出力2,000トークン）使用 → 月額約300万円（OpenAI公式価格より試算）
ローカルLLM（Llama 3 70B）を導入 → 初期費用100万円＋月額電気代約6,300円（Meta・NVIDIAの推奨環境より試算）

④ 低遅延での処理が可能

ローカル環境で動作するため、通信遅延がない のも大きなメリットです。
特に、リアルタイム処理が求められる業務（顧客対応チャットボット、音声認識AIなど）では、クラウドLLMよりも素早い応答が可能になります。

業務向けローカルLLM 9選【比較表】

ローカルLLMを業務で活用する際、モデルごとの性能や適用業務の違いを理解することが重要です。

ここでは、主要な9つのローカルLLMを比較し、それぞれの特徴・推奨環境・活用シナリオを整理します。

主要ローカルLLMの比較表

モデル名	特徴	推奨環境	主な用途
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	最高精度の汎用モデル、多言語対応	NVIDIA RTX 4090 ×2 / A100 80GB	契約書作成、リスク分析
Qwen2-72B-Instruct	日本語特化型、指示応答に強い	NVIDIA A100 80GB	社内規程の解釈、FAQ自動回答
Command R+	ビジネスプロセス最適化、RAG連携可能	RTX 3090 24GB / 32GB RAM	販売データ分析、営業トークスクリプト生成
Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ	軽量日本語モデル、リアルタイム処理向け	RTX 3060 12GB / 16GB RAM	メール文面自動校正、議事録要約
Phi-4	ローエンドPC対応、高速レスポンス	GTX 1660 6GB / 8GB RAM	簡易チャットボット、定型文生成
Meta Llama 3	軽量～高性能なオープンソース	RTX 3060 12GB～	マーケティング素材作成、社内規程生成
Falcon 180B	商用利用可能な高精度モデル、多言語対応	NVIDIA A100 80GB	金融リスク分析、多言語顧客対応
Mistral 8x22B	GDPR準拠の欧州発モデル、高速推論	RTX 3090 24GB	欧州市場向けデータ処理、セマンティック検索
Databricks Dolly 2.0	データコンプライアンス重視、RAG連携可能	32GB RAM + CUDA 12	医療データ分析、製造業予知保全

各モデルの特徴・活用事例

1. DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B（高精度・多言語対応）

特徴：契約書作成・レポート生成に強み、多言語サポート
推奨環境：RTX 4090 ×2 / A100 80GB
業務活用例：
法務　契約書のドラフト作成（作業時間60%削減）
経営企画　市場分析レポートの自動生成

2. Qwen2-72B-Instruct（日本語特化・指示応答向け）

特徴：日本語の精度が高く、FAQ応答や社内ドキュメント生成に適している
推奨環境：A100 80GB / RTX 6000 Ada
業務活用例：
総務　社内規程の解釈（業務効率20%向上）
顧客対応　FAQ自動回答システムの構築

3. Command R+（ビジネス最適化・RAG対応）

特徴：RAG（検索拡張生成）と相性がよく、データ分析や業務プロセス改善に強み
推奨環境：RTX 3090 24GB / 32GB RAM
業務活用例：
営業　顧客データをもとに営業スクリプトを自動作成
経理　売上データ分析、レポート自動作成

4. Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ（軽量・日本語対応）

特徴：RTX 3060クラスのGPUでも動作可能で、日本語文書の要約・校正に最適
推奨環境：RTX 3060 12GB / 16GB RAM
業務活用例：
秘書業務　議事録の要約（作業時間50%短縮）
カスタマーサポート　メール文面の自動校正

5. Phi-4（ローエンドPC対応・高速レスポンス）

特徴：低スペックPCでも動作可能で、定型文生成や簡易チャットボットに向いている
推奨環境：GTX 1660 6GB / 8GB RAM
業務活用例：
人事　採用メールの自動生成
カスタマーサポート　簡易チャットボットで対応業務の自動化

6. Meta Llama 3（軽量～高性能なオープンソース）

特徴：
- 軽量モデルから高性能モデルまで幅広くラインナップ
- マルチモーダル対応（テキスト＋画像処理が可能）
推奨環境：
- 軽量版：RTX 3060 12GB
- 高性能版（70B）：A100 80GB ×2
業務活用例：
- マーケティング：広告コピー・SNS投稿の自動生成
- 社内文書管理：ルールブック・社内規程の作成支援

7. Falcon 180B（商用利用可能な高精度モデル・多言語対応）

特徴：
- アラブ首長国連邦（UAE）発の高性能オープンソースLLM
- 商用利用が可能で、多言語処理能力が高い
推奨環境：
- A100 80GB ×2 または H100
業務活用例：
- 金融：リスク分析・詐欺検出（誤差±1.5%以内）
- 多言語顧客対応：英語・アラビア語・フランス語などに対応

8. Mistral 8x22B（GDPR準拠の欧州発モデル・高速推論）

特徴：
- フランスのMistral AI社が開発した、GDPR準拠の安全なLLM
- 8つの22Bモデルを統合したアンサンブル学習により、高精度な推論を実現
推奨環境：
- RTX 3090 24GB / A100 80GB
業務活用例：
- 欧州市場向けデータ処理：GDPR対応のデータ管理支援
- セマンティック検索：大規模なデータベースから適切な情報を素早く抽出

9. Databricks Dolly 2.0（データコンプライアンス重視・RAG連携可能）

特徴：
- Databricks社が開発した、オープンソースかつ商用利用可能なLLM
- RAG（検索拡張生成）と連携し、企業内データの活用に最適
推奨環境：
- 32GB RAM + CUDA 12（CPUでも動作可能）
業務活用例：
- 医療：電子カルテの分析・患者データの匿名化（精度99.8%）
- 製造業：予知保全アルゴリズムの開発支援

日本語対応能力の比較

ローカルLLMを業務で活用する際、日本語の処理能力は重要な選定基準の一つです。

ここでは、ELYZA Tasks 100（日本語理解）、Japanese MT-Bench（対話能力）、MMLU（一般知識）の評価スコアを比較します。

モデル名	ELYZA Tasks 100	Japanese MT-Bench	MMLU	推論速度(tok/s)
Qwen2-72B-Instruct	86.1	8.2	74.6	8.73
Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ	83.9	7.8	70.4	35.2
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	85.3	–	82.4	18.3
Command R+	74.6	10.0	78.5	75.0

※スコアは2025年2月時点の最新データを参照

まとめ

ローカルLLMは、業務の用途や環境に応じて適したモデルを選ぶことが重要です。

高精度な多言語処理が必要なら → DeepSeek-R1, Qwen2

日本語特化なら → Llama-3-ELYZA-JP, Qwen2

低スペック環境で動かしたいなら → Phi-4, Llama 3

ローカルLLMの導入コストと推奨スペック

ローカルLLMを業務に導入する際、適切なハードウェアの選定とコスト試算は欠かせません。
「どのGPUが必要か」「運用コストはどの程度かかるのか」を明確にするため、主要なモデルごとに必要なスペックと費用を整理します。

ローカルLLMのハードウェア要件

ローカルLLMの推奨環境は、モデルのサイズや用途によって異なります。以下の表は、各モデルの必要VRAMや推論速度を整理したものです。

モデル名	推奨GPU	必要VRAM	推論速度(tok/s)	用途
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	RTX 4090 ×2 / A100 80GB	48GB～64GB	18.3	高精度な業務文書生成
Qwen2-72B-Instruct	A100 80GB / H100	64GB～80GB	8.73	高度な日本語対話処理
Command R+	RTX 3090 / 4090	24GB～32GB	75.0	データ分析・レポート作成
Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ	RTX 3060 / 4060	12GB～16GB	35.2	軽量日本語文書処理
Phi-4	GTX 1660 / RTX 2060	6GB～8GB	120.0	定型文生成・チャットボット

出典：

Meta Llama 3 70B 推奨環境
DeepSeek-R1 公式情報
Qwen2-72B 推論要件
Command R+ ベンチマークデータ
Phi-4 推論要件

ローカルLLMの導入コスト比較

ハードウェア選定にあたっては、初期費用（ハードウェアコスト）と運用費用（電気代・保守費用） を考慮する必要があります。
以下に、主要ローカルLLMの導入コストを整理しました。

モデル名	初期費用（ハードウェア）	月額コスト（電気代）	年間総コスト（概算）
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	約100万円（RTX 4090×2）	約6,300円	約107.5万円
Qwen2-72B-Instruct	約200万円（A100 80GB）	約8,000円	約210万円
Command R+	約50万円（RTX 3090）	約4,500円	約55万円
Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ	約20万円（RTX 3060）	約3,000円	約23.5万円
Phi-4	約10万円（GTX 1660）	約2,000円	約12万円

出典：

NVIDIA GPU価格情報
DeepSeek-R1 実装コスト
Qwen2-72B ベンチマーク
RTX 4090 消費電力データ

電気代の試算根拠

消費電力：約700W（RTX 4090 ×2基）
1日あたり：700W × 10時間＝ 7kWh
1か月（30日）あたり：210kWh
電気料金（30円/kWh）で計算 → 約6,300円 / 月

クラウドLLMとのコスト比較

ローカルLLMとクラウドLLMの1年間の運用コストを比較すると、以下のようになります。

運用方式	初期費用	1日100回利用時の月額	年間総コスト
クラウドLLM（GPT-4 Turbo）	なし	約300万円	約3,600万円
ローカルLLM（Llama 3 70B）	約100万円	約6,300円	約107.5万円

出典：

OpenAI API Pricing（GPT-4 Turbo）

ローカルLLM導入の判断基準

ローカルLLMが向いているケース

機密情報を扱う業務（法務、医療、金融など）
高頻度・長時間の利用が想定される（データ分析、レポート生成）
モデルをカスタマイズして業務に特化させたい

クラウドLLMが向いているケース

導入コストをかけずにすぐ使いたい
利用頻度が少なく、コストが一定以下に収まる
高精度な汎用AIが必要（GPT-4, Claude 3など）

まとめ

ローカルLLMを導入するには、適切なGPUを選定し、初期投資と運用コストをどう回収するか を考慮する必要があります。

頻繁にAIを利用する業務 → ローカルLLMがコストメリット大
スポット的な利用が多い業務 → クラウドLLMのほうが適切

業務での活用事例【業界別】

ローカルLLMは、業界ごとに異なる課題に対応する形で活用されています。
ここでは、法務・金融・医療・製造業 などの業界別に、具体的な活用事例を紹介します。

法務業界：契約書作成・リーガルチェックの自動化

課題：

契約書の作成・レビューに膨大な時間がかかる
リスク管理のためのリーガルチェックが必要

活用事例：
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B を活用し、契約書の自動生成とリスクチェックを行う。

✅ 成果：

契約書のドラフト作成時間を 60%削減
過去の判例データをもとにリスク要因を自動検出（精度85%以上）

出典：

DeepSeek-R1 の法務活用事例
法務AI市場の成長レポート

金融業界：データ分析・リスク管理の強化

課題：

大量の財務データを分析し、売上予測や市場リスクを評価する必要がある
マニュアル分析では時間がかかり、リアルタイム対応が難しい

活用事例：
Command R+ を活用し、財務データの分析と売上予測を自動化。

✅ 成果：

売上予測の誤差を ±3%以内 に抑えることに成功
市場リスク評価のレポート作成時間を 80%短縮

出典：

医療業界：診療記録の自動作成・分析

課題：

診療記録の作成に多くの時間がかかる
医療データの分析を効率化したい

活用事例：
Qwen2-72B-Instruct を活用し、電子カルテ（EHR）との連携で診療記録を自動生成。

✅ 成果：

診療記録の入力時間を 50%短縮
医療データの分析レポートを 自動生成（作業時間80%削減）

出典：

製造業：予知保全・マニュアル作成の効率化

課題：

機械の故障を予測し、メンテナンスコストを削減したい
作業マニュアルの作成・更新を自動化したい

活用事例：
Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ を活用し、設備データの解析とマニュアル作成を自動化。

✅ 成果：

設備故障の予測精度 95%以上 を達成
マニュアル作成時間を 40%削減

出典：

Llama-3-ELYZA の産業応用
製造業AIの最新動向

まとめ

ローカルLLMの業務活用は、業界ごとの課題に応じた最適なモデルを選ぶことが重要 です。

法務：DeepSeek-R1 で契約書作成・リーガルチェック
金融：Command R+ でデータ分析・売上予測
医療：Qwen2-72B で診療記録の自動作成
製造業：Llama-3-ELYZA で予知保全・マニュアル作成

業務での活用事例【業界別】

法務業界：契約書作成・リーガルチェックの自動化

課題：

契約書の作成・レビューに膨大な時間がかかる
リスク管理のためのリーガルチェックが必要

活用事例：
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B を活用し、契約書の自動生成とリスクチェックを行う。

✅ 成果：

契約書のドラフト作成時間を 60%削減
過去の判例データをもとにリスク要因を自動検出（精度85%以上）

出典：

DeepSeek-R1 の法務活用事例
法務AI市場の成長レポート

金融業界：データ分析・リスク管理の強化

課題：

大量の財務データを分析し、売上予測や市場リスクを評価する必要がある
マニュアル分析では時間がかかり、リアルタイム対応が難しい

活用事例：
Command R+ を活用し、財務データの分析と売上予測を自動化。

✅ 成果：

売上予測の誤差を ±3%以内 に抑えることに成功
市場リスク評価のレポート作成時間を 80%短縮

出典：

医療業界：診療記録の自動作成・分析

課題：

診療記録の作成に多くの時間がかかる
医療データの分析を効率化したい

活用事例：
Qwen2-72B-Instruct を活用し、電子カルテ（EHR）との連携で診療記録を自動生成。

✅ 成果：

診療記録の入力時間を 50%短縮
医療データの分析レポートを 自動生成（作業時間80%削減）

出典：

製造業：予知保全・マニュアル作成の効率化

課題：

機械の故障を予測し、メンテナンスコストを削減したい
作業マニュアルの作成・更新を自動化したい

活用事例：
Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ を活用し、設備データの解析とマニュアル作成を自動化。

✅ 成果：

設備故障の予測精度 95%以上 を達成
マニュアル作成時間を 40%削減

出典：

Llama-3-ELYZA の産業応用
製造業AIの最新動向

まとめ

ローカルLLMの業務活用は、業界ごとの課題に応じた最適なモデルを選ぶことが重要 です。

法務：DeepSeek-R1 で契約書作成・リーガルチェック
金融：Command R+ でデータ分析・売上予測
医療：Qwen2-72B で診療記録の自動作成
製造業：Llama-3-ELYZA で予知保全・マニュアル作成

まとめ【業務に最適なローカルLLMの選び方】

ローカルLLMの導入は、業務効率の向上・データセキュリティの強化・長期的なコスト削減 など、多くのメリットをもたらします。

しかし、最適なモデルを選ぶためには、業務の用途・必要スペック・コスト を総合的に検討する必要があります。

目的別おすすめローカルLLM一覧

目的 / 業務用途	おすすめモデル	特徴
契約書・法務文書の作成	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	高精度な日本語処理、リーガルチェック対応
データ分析・売上予測	Command R+	ビジネスデータの解析、レポート生成
FAQ・顧客対応の自動化	Qwen2-72B-Instruct	日本語対応に優れた指示応答型モデル
マニュアル・ドキュメント作成	Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ	軽量でリアルタイム処理向け、日本語文書要約
簡易チャットボット	Phi-4	ローエンドPCでも動作、高速レスポンス

モデル選定のチェックポイント

ローカルLLMを導入する際は、以下のポイントを考慮しましょう。

✅ 業務で必要な処理能力はどの程度か？
→ 高度な日本語処理が必要なら DeepSeek-R1・Qwen2、軽量な処理なら Phi-4・Llama 3

✅ 利用するハードウェアは用意できるか？
→ RTX 4090 以上が必要なモデルか？ RTX 3060で動作可能なモデルか？

✅ 導入コストとランニングコストのバランスは？
→ 初期投資が必要だが長期的にコストを抑えられるか、クラウド型と比較してどちらが適切か？

クラウドLLMとのハイブリッド運用も視野に

ローカルLLMとクラウドLLMを併用することで、コスト・セキュリティ・パフォーマンスを最適化 できます。

運用方式	メリット	デメリット
完全ローカルLLM	セキュリティが高い、長期的コスト削減	初期導入費用が高い
完全クラウドLLM	初期費用なし、高精度なモデルが利用可能	データ流出リスク、従量課金でコスト増大
ハイブリッド運用	機密情報はローカル、汎用処理はクラウド	運用管理の負担が増える

まとめ

ローカルLLMの選定は、業務のニーズに応じたバランスの取れた選択が重要 です。

高度な文書処理やデータ分析 → DeepSeek-R1, Qwen2, Command R+
リアルタイム処理・軽量モデルが必要 → Llama-3-ELYZA, Phi-4
セキュリティを重視するなら完全ローカル運用
コストを抑えたいならクラウドLLMと併用

ローカルLLMの導入を検討する際は、長期的なコストメリット・業務適用性・ハードウェア要件 を考慮し、最適な選択を行いましょう。