ローカルLLMとは、大規模言語モデルをクラウドではなく手元の環境(オンプレミス)で実行する方式を指す。モデルを自社サーバやPC上で直接動作させるため、機密データを外部に送らずに処理でき、プライバシー保護やデータ主権の観点で強みがある。
ローカルLLMの利点は、データを外部に送信しないことによる高い安全性と、自社仕様への柔軟なカスタマイズが可能な点にある。オープンソースの言語モデルを利用すれば従量課金がないため、特定の利用条件ではコストが安定しやすい。一方で、モデル更新や追加学習を自社で管理する必要があり、運用負荷が高くなる点には注意が必要である。ローカルLLMは、セキュリティやデータ制約を重視する組織において有力な選択肢となる。
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