locamoro ローカルLLM × マルチエージェント 自分のPCでAIが会議して、AIが働く 小川 英幸　｜　合同会社長目　代表 はんなりプログラミング　オーガナイザ（1,100名+） 

タスクを投げると、自分のパソコンで動くAI（ローカルAI）同士が話し合い、 タスクにあったAIを作り、作業をさせるツールlocamoroを作った。 OpenAIのプライバシーフィルターモデルが1.8Bだったのを見て、多くの人が やる書類作業、gemma4 E2B で出来そうだった。やってみたら案外、いろん な作業でうまく動くことが分かった。 先行事例を研究 vibe-local (ochyaiさん)、xangi(からあげさん）をみて、標準 ライブラリ縛りにした。 本日の概要 hideyuki-ogawa/ locamoro 

自己紹介 小川 英幸 合同会社長目　代表社員 • はんなりプログラミング オーガナイザ （コミュニティ 1,100名+） • 著書: Pythonデータ分析 (日経BP) Pythonインタラクティブ可視化 (朝倉書店) • PyCon JP 2019/2021 ベストトーク • 京都商工会議所 知恵-1グランプリ 優秀賞 • 証券アナリスト 20年+ 合同会社長目 企業向けAI導入支援・コンサルティング・BPO AI研修・セミナー・学習 AI導入 アプリ開発・BPO AIって便利やん、を 長い目で京都に広めてる 

背景 — なぜローカルLLMか？ AI全盛時代 自律的に動くAIへの期待は高まる一方 多くの仕事は人間よりAIのほうが早い クラウドに投げたくない、回線 を通したくないデータもある 社内文書・個人情報・企業機密 → ローカル処理のニーズは確実に ある (最近の国際情勢もあいまり、ネッ トの危なさ気になる・・・） 小さいサイズの ローカルLLMが急成長 gemma 4 E2B/E4B は 3〜5GB 実用的な品質に近づいてきた （スマホでも動く） 

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技術スタック ⚙️ 環境 / 開発 推論エンジン: AMD lemonade 言語: Python（標準ライブラリ縛り） テスト: Pytest 開発支援: Codex / Claude Code 開発時間: 約 2 時間 

会議のしくみ — マルチエージェント Leader gemma 4 4B 進行・判断 考える人 gemma 4 2B アイデア生成 批評 gemma 4 2B 問題点指摘 ループのルール この部分が一番詰まった 最低 2 回は必ず話す 最大 3 ループまで Leader が OK を出したら終了 合意したプロンプトで実行AI を生成 

デモ ローカルLLMを使って プライバシー情報の載った データにマスクをかける 

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やってみてわかったこと 書類作業はE2Bで十分 少なくとも私の文章作業の多くはgemma 4 2Bで十分な品質。10年後は100倍の能力かも！ プログラミングはもうひと息 ToDoアプリを作ると、実在しないJS関数を呼び出す。プログラミングは2Bではまだ無理っぽい 部屋が暑い GPU発熱が課題。NvidiaじゃないAI向けハードウェアが求められる時代 次の展開：LINE から触れるようにする / 電気代計測 / さらなる書類作業自動化（名刺処理） 

locamoro ローカルLLM × マルチエージェント クラウドに頼らず、PCの中でAIが動く時代 AIって便利やん、を長い目で京都に広めてる 合同会社長目　　小川 英幸 ご清聴ありがとうございました hideyuki-ogawa/ locamoro