自社にあった AI を選べる！？ローカル LLM で使えるモデルを解説

生成 AI の活用が進む中で、自社環境で安全に運用できるローカル LLMへの注目が高まっています。

その導入を加速させているのが、Ollamaというツールです。本記事では、Ollama で利用できる主なローカル LLM モデルとその特徴、用途に応じた選定のポイントをご紹介します。

目次

1. Ollamaとは？

2. ローカルLLMで使える主要モデル一覧

3. モデル選定のポイント

4. 導入前に知っておくべき注意点

5. まとめ

Ollama とは？

Ollamaは、ローカル PC 上で大規模言語モデル（LLM）を簡単に実行・切り替え・管理できるツールです。
軽量なモデルから高精度なモデルまで幅広く対応しており、初心者から上級者まで手軽にローカル LLM を導入できます。

Mac（Apple Silicon）や Linux、Windows にも対応しており、RAG や社内チャットボットとの連携にも適しています。

ローカル LLM で使える主要モデル一覧

Mistral 7B

  • 特徴：軽量ながら高精度。あらゆる業務に対応可能な万能モデル。
  • 用途：社内チャット、要約、議事録生成、ナレッジ検索
  • おすすめ理由：初めてローカル LLM を導入する企業に最適

Gemma 2B / 7B（Google 製）

  • 特徴：安定性と出力の中立性に優れたモデル。2B は高速で省リソース、7B は精度重視。
  • 用途：文書生成、業務文章の要約・校正、FAQ 対応
  • おすすめ理由：品質が求められる業務用途にぴったり

LLaMA 3 8B（Meta 製）

  • 特徴：大規模で高精度なモデル。自然言語理解に強い。
  • 用途：高難度な問い合わせ対応、法務・医療分野での活用
  • 注意点：動作に高い GPU スペックが必要。70B 版は更に大規模。

Phi-2 / Phi-3（Microsoft 製）

  • 特徴：小型・高速モデル。教育用途や軽量デバイス向けに最適。
  • 用途：社内チャット、教育用 FAQ、簡易な文章生成
  • おすすめ理由：限られた環境下でも運用可能

Code Llama / Deepseek Coder

  • 特徴：プログラミング支援に特化した LLM。複数言語に対応。
  • 用途：コード生成、レビュー補助、テストコード作成
  • おすすめ理由：開発部門の生産性向上に貢献

モデル選定のポイント

利用目的推奨モデル理由
汎用チャット・文章生成Mistral / Gemma高速かつ精度のバランスが良い
精度重視の文書処理LLaMA 3 / Gemma 7B高精度が求められる業務に最適
リソース制限がある環境Phi / Gemma 2B軽量・省電力でも十分活用可能
プログラミング用途Code Llama / Deepseek開発効率の向上に直結

導入前に知っておくべき注意点

  1. GPU・メモリ要件に注意
    高精度モデルは VRAM や RAM を多く消費します。Gemma 2B や Phi などの軽量モデルから試すのが安全です。

  2. モデルライセンスの確認
    商用利用が制限されているモデルもあるため、利用規約やライセンスの確認が必要です。

  3. 社内運用との連携設計
    RAG 構成や既存システムとの統合には、エンジニアリングの支援が不可欠です。ツール単体ではなく、業務にどう活用するかの設計が重要です。

まとめ

ローカル LLM の魅力は、セキュリティ・カスタマイズ性・低ランニングコストを両立できる点にあります。
その鍵となるのが、自社の目的に合ったモデルの選定です。

Ollama なら、モデルの導入・切り替えもシンプル。まずは軽量モデルからテストを行い、必要に応じてスケールアップしていくのが理想的です。

OpenBridge では、モデル選定から導入支援、RAG 構成、社内運用までをトータルでサポートしています。
「どのモデルが最適か分からない」「業務にどう組み込むか検討したい」といった課題があれば、お気軽にご相談ください。