ローカルLLM、実際どこまで使えるか

2026/07/26 に開催されたAI社会実装勉強会第61回 (https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/401208/) の発表資料です。

1. AI社会実装勉強会 ローカル LLM、実際どこまで使えるか 自宅の1台で測って、毎日動かしてみた 西岡賢一郎 NOBULL AI CTO／Data Informed CEO／D-stats CTO 2026-07-25
2. 自宅の余った MacBook Pro 1台が、毎日 AIを動かしている 西岡賢一郎 AI社会実装勉強会 2026-07-25
3. ① そもそも何なの？ 注意 メモリが肝： 16GBは厳しい／ 32〜64GBが現実的
4. ① そもそも何なの？ 「動かすソフト」と「モデル」は別物 再生機 × コンテンツ ランナー＝動かすソフト モデル＝中身 Ollama今回使用 LlamaMeta LM StudioGUI GemmaGoogle llama.cpp QwenAlibaba gpt-ossOpenAI ornith新顔・2026年のコード特化オープンモデル
5. 今日、答える 4つの問い ① ② ③ ④ そもそも何なの？ 結局、使えるの？ 実際に使ってる人 はどうしてる？ で、どうすればい い？ ✓ 今答えました
6. ② 結局、使えるの？ ローカルは "賢さ比べ "で選ばない 賢さは足りている。問題は"どこで動かすか" 機密度 低 即答が要る 非同期でよい 機密度 高 クラウド クラウド クラウド ローカルが勝つ 私見
7. ② 結局、使えるの？ 実機ベンチ だから、主要なモデルを自宅で試した モデル 5種 エージェント 3種 qwen3-coder OpenClaw 機材 M1 Max 64GB Ollama › gemma glm4 ほか › Hermes Codex
8. ② 結局、使えるの？ 実測 何を測るかで、答えが変わる 罠の6類型 罠 具体例：ブラウザ操作をどう測るか ① ローカルのHTMLを自前サーバで配信（決定論・オフライン・実サイト 測るもの 捏造 無い情報を「無い」と言えるか 転記 蒸留かコピペか 漏洩 ログ中の秘密を出さないか 偽緊急度 絶叫する些末案件か、静かなデータ損失か 無条件受諾 スコープを守れるか 実行芝居 やっていないのに「やった」と言わないか を触らない） ② 正解は推測できないコード（実際に見に行かないと通らない） ③ デコイを置く（間違ったリンクを踏んだら不合格） ④ 難易度の梯子：読む→選ぶ→3ページ集計 ルーティングの決定則：正確性では決まらない (1) 即答が要る → クラウド (2) 夜間バッチにできる → ローカル (3) 罠で落ちた軸の業務は、そのモデ (4) 品質差は判定役を立てて測ってか ルに任せない ら
9. ② 結局、使えるの？ 実測 実測の答え： 1つ選ぶんじゃない、役割で使い分ける コーディング → qwen3-coder 会話・要約 → gemma レビュー → ornith-35b 要件思考 → frontier（クラウド）
10. ② 結局、使えるの？ 実測 その答えは、 1か月で書き換わった 2026年6月 2026年7月 コーディングは qwen3-coder 一択 ※6月の結論が誤りだったのではない。前提が変わった 私見 1か月 → ornith参戦。9Bで7/10、35bに肉薄
11. ② 結局、使えるの？ 実測 ただし、評判はドメインを跨がない 同じ ornith-35b でも 9/9 コーディングは全勝 1/3 業務browserでは失敗 金額誤読・会社名を捏造 ※各9タスク／3タスクの小規模比較。"業務全般がダメ"という意味ではない
12. ② 結局、使えるの？ できないことも、はっきりしている まだできないこと セッションをまたいだ記憶は失敗（自分から記憶を残 さない） モデル任せの自律は不安定（タスクを逸れる） 最高難度の推論はクラウド優位 単発は遅い（1件112秒の例） 即答と記憶が要るなら、いまはクラウド 「自律」は諦めるのでなく作り方を変える（スライド 14で回収） 実測
13. ③ みんなどう使ってる？ 実測 うちでは毎日、裏で動き続けている 38 tok/s うちの環境で、ある密モデル（gemma4:31b-mlx）比 約9倍（MoE / qwen3.6:35b-a3b） 常駐要約はクラウドだとトークン代が青天井。だからローカル 注意 MoEは速い。ただしメモリは重み分が丸ごと要る（実測 21GB台）
14. ③ みんなどう使ってる？ 1モデルずつ・電気代・自宅ネット依存＝小さく始めて箱を足す
15. ③ みんなどう使ってる？ 実測 いまはクラウドで実行。レビューはローカル移行を検証中（ornith-35b 3/3＝クラウド同点／ 自分のrepo・80-100行・3タスク）
16. ④ で、どうすれば？ 持ち帰ってほしいのは、測り方と配線 結論は毎月腐る。腐らないのは仕組み ① ② ③ 余ってる Mac/PCにOllama "機密×非同期"の1タスク（まず要 自動化したいなら、モデル任せに 約）から せず工程を固定して配線する クラウドも自分で判定できる：kimi-k2.7-codeはHaiku価格帯で44タスク全勝 （N=1留保）
17. 教科書と、実際に測った結果 公式ドキュメント 補足 公式 設定 既定 効果 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 版により自動 KV量子化の前提。無効だと黙って無視されると報告 （※公式FAQには記載なし・開発repoの issue） OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 f16 KVが約半分と報告（※公式の数字ではなく第三者実測） 。q4_0は劣化が大きく非推奨 OLLAMA_NUM_PARALLEL 1 必要RAM ＝ num_parallel × コンテキスト長 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 4096 KVは長さに比例。エージェント用途は64kが下限 OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS 3（GPU数×3） 数の制限ではない。メモリが空けば複数載る OLLAMA_KEEP_ALIVE 5分 常駐させたいモデルは長く うちで測ったら 実測 事前の想定 実測の結果（ 2026-07-20） Ollamaは1モデルずつしか載らない 誤り。32GB機で2本の同時ロードに成功 64GB機なら35B＋9Bは同居する しなかった 。後から来たモデルが前を追い出した コンテキスト長がメモリを支配する エンジン次第 。llama.cpp系は比例（6,528→26,112 MiB）、MLX系は8k〜128kで21.14GB 固定 q8_0を入れれば半減する 対象モデルはMLXランナーで効いていない可能性 出典：Ollama公式FAQ／Apple Siliconでの実測／自宅2台での実機測定（2026-07-20）
18. 新しいモデルを本番に上げる判定ルール 補足 区分 対象 ルール A 絶対条件 ガードレール（機密漏れ・逸脱） 前は通っていた項目が落ちたら NO-GO 。安全性の後退は昇格不可 B 非退行 既存の中核業務（起草・接地・ブラウザ・多段 ツール） 前がPASSなら今回もPASS C ツール規律 偽のツール呼び出し・ループ 0件・上限内 D 非機能 レイテンシ・トークン・コスト 許容レンジ内 E 品質 判定役による起草品質 非退行以上（引き分け可） GO条件＝A全合格 かつ B・C非退行 かつ D許容内 かつ E非退行以上 判定の粒度＝合計点の増減でなく「前は通っていたものが落ちたか」を最優先