オンプレミスAI・ローカルLLM導入ガイド｜機密データを外部に出さない
なぜオンプレミスAIが注目されるのか
クラウドAI（ChatGPT、Claude等）は手軽な反面、入力データがサービス提供者のサーバーに送信されるという課題があります。医療・法務・金融・製造業の機密データを扱う企業にとって、これは大きなリスクです。
ローカルLLMは、自社のサーバーやPCでAIモデルを実行するため、データが外部に一切流出しません。2026年現在、GPT-4クラスの性能を持つオープンソースモデルが登場し、実用性が飛躍的に向上しています。
主要なローカルLLMソリューション
| ソリューション | 特徴 | 必要スペック |
|---|---|---|
| Ollama | 最も簡単。1コマンドでインストール | RAM 16GB〜 |
| vLLM | 高速推論エンジン。大規模運用向け | GPU（VRAM 24GB〜） |
| Llama.cpp | CPU推論が可能。低スペックでも動作 | RAM 8GB〜 |
| Azure AI（Private） | MSのプライベートクラウドAI | Azureサブスクリプション |
| AWS Bedrock（VPC） | AWSのVPC内でモデル実行 | AWSアカウント |
推奨モデル（2026年版）
- Llama 3.3 70B：Meta製。日本語性能が大幅向上。GPT-4に迫る性能
- Qwen2.5 72B：Alibaba製。日本語・中国語に強い
- Mistral Large 2：コード生成・推論に強い。欧州製でGDPR準拠
- Gemma 2 27B：Google製。軽量で高性能。コスパ最強
導入コストの目安
小規模（社員10名以下）
AI PCまたはGPU搭載PC（30〜50万円）にOllamaをインストール。月額コストゼロで運用可能。Llama 3.3 8Bクラスのモデルなら快適に動作します。
中規模（社員50名程度）
GPUサーバー（NVIDIA A100搭載、150〜300万円）にvLLMを構築。社内APIとして全社員がアクセスできる環境を整備。
💡 ハイブリッド運用がおすすめ
すべてをオンプレミスにする必要はありません。機密データはローカルLLM、一般的な業務はクラウドAIという「ハイブリッド運用」がコストと安全性のバランスに優れています。