ChatGPT だけが唯一の選択肢ではない ― ローカル AI の方が優れている理由 (そして PC での使い方)

AIと聞いて多くの人が最初に思い浮かべるのは「ChatGPT」でしょう。あるいは、Copilot、Google Gemini、Perplexityなど、ニュースで話題になるオンラインチャットボットかもしれません。これにはちゃんとした理由がありますが、AIはそれだけにとどまりません。

Copilot+ PC、ビデオ編集、音声の文字起こし、ローカル LLM の実行、あるいは次回の Microsoft Teams 会議の改善など、クラウドベースのツールを必要としない AI のユースケースは数多くあります。

そこで、オンライン オプションに頼るのではなく、ローカル AI を使用するべき理由として私が考えた 5 つの理由を以下に挙げます。

しかし、まず注意点があります

本題に入る前に、まず重要な点、つまりハードウェアについて触れておきたいと思います。適切なハードウェアがなければ、残念ながら、例えば最新のローカルLLMをすぐに試用することはできないのです。

Copilot+ PCには、NPUのおかげで利用できるローカル機能が多数あります。すべてのAIにNPUが必要なわけではありませんが、処理能力はどこかから供給する必要があります。ローカルAIツールを使用する前に、必ず要件をよく理解しておいてください。

1. オンラインである必要はない

これは明白なことです。ローカルAIはPC上で動作します。ChatGPTとCopilotは、Windows 11にCopilotアプリが組み込まれているにもかかわらず、動作には常にWeb接続が必要です。

確かに、2025年にはインターネット接続はかつてないほど向上し、飛行機でもWi-Fiを利用できますが、それでもまだ普及しているとは言えません。接続がなければ、これらのツールは使用できません。対照的に、OpenAI gpt-oss:20b LLMはローカルマシン上で完全にオフラインで使用できます。GPT-5がリリースされたばかりで、このモデルがGPT-4に基づいていることを考えると、必ずしも高速とは言えませんが、いつでもどこでも使用できます。

これは画像生成などの他のツールにも当てはまります。Stable DiffusionはPC上でオフラインで実行できますが、オンラインツールから画像を取得するには、ご想像のとおりオンラインである必要があります。DaVinci ResolveビデオエディターのAIツールはオフラインで動作し、ローカルマシンを活用します。

したがって、ローカルAIは完全に移植可能であり、最終的にはより優れた所有権をもたらします。サーバーの容量や安定性、制限、利用規約に左右されることはありません。また、企業がモデルを変更し、好みの古いモデルにアクセスできなくなるという心配もありません。これは、GPT-5への移行において、現在多くの人が抱えている論点です。

2. オフラインでのプライバシー管理の改善

これは最初のポイントの延長ですが、それ自体を強調するほど重要です。オンラインツールに接続すると、クラウド上の巨大なコンピュータとデータを共有することになります。最近確認されたように、ChatGPTセッションが特定の条件下でGoogle検索結果にスクレイピングされていましたが、現在は状況が逆転しています。

オンラインAIツールを使用する場合と、ローカルマシン上のAIツールを使用する場合では、制御が全く異なります。ローカルAIとは、データがマシンから外部に漏れることがないことを意味します。これは、セキュリティとプライバシーが最優先される機密情報やセンシティブな情報を扱う場合に特に重要です。

例えば、ChatGPTにはシークレットモードがありますが、データはユーザーのマシンから外部に漏れることはありません。ローカルAIがデータをオフラインに保ちます。また、データ主権規制や地域のデータ保護規則への準拠もはるかに容易になります。

ただし、自分のマシンからOllamaのような場所にLLMをプッシュした場合、変更内容が共有されることに注意してください。同様に、gpt-oss:20bや120bなどのローカルモデルでWeb検索を有効にすると、プライバシーが多少損なわれることになります。

3. コストと環境への影響

大規模なLLMを運営するには、膨大な量のエネルギーが必要です。これは自宅でもChatGPTを使用する場合でも同様ですが、自宅ではコストと環境への影響の両方を管理しやすいです。

ChatGPTには無料プランがありますが、完全に無料ではありません。どこかの巨大なサーバーがセッションを処理しており、膨大な電力を消費しているため、環境負荷が生じています。AIのエネルギー消費とそれが環境に与える影響は、今後も解決すべき課題であり続けるでしょう。

対照的に、地元で法学修士課程を履修する場合は、自分ですべてをコントロールできます。理想を言えば、屋根一面にソーラーパネルを設置し、巨大なバッテリーを蓄電して、様々なPCやゲーム機に電力を供給できる家が理想です。今はそんな家はありませんが、実現は可能です。これはあくまで一例ですが、要点を押さえていただければと思います。

コストへの影響は視覚的に分かりやすいでしょう。オンラインAIツールの無料版は確かに便利ですが、最高の機能は決して得られません。OpenAI、Microsoft、Googleが、より多くの機能を提供する有料版を提供しているのは、一体なぜでしょうか？ChatGPT Proは月額200ドルと高額です。つまり、最高機能にアクセスするだけで年間2,400ドルもかかるのです。OpenAI APIのようなツールを利用する場合、使用量に応じて料金が発生します。

対照的に、既存のゲーミングPCでLLMを実行することも可能。私もそうしています。幸運なことに、VRAM16GBのRTX 5080を搭載したマシンを所有していますが、ゲームをしていない時は、同じグラフィックカードを無料のオープンソースLLMを使ってAIに使用できます。ハードウェアをお持ちなら、お金をかけてまで使うのはいかがでしょうか？

4. LLMをワークフローに統合する

これはまだ少し触っている段階ですが、コーディング初心者なので仕方ないですね。でも、PCにOllamaをインストールしてオープンソースのLLMを使えば、Windows 11のVS Codeと連携して、自分だけのAIコーディングアシスタントが作れます。しかも、すべてローカルで動作します。

このリストの他のポイントと重複する点もあります。GitHub Copilotには無料版がありますが、機能に制限があります。最高の機能を利用するには、有料版を購入する必要があります。また、GitHub Copilot、あるいは通常のCopilot、ChatGPT、Geminiを使用するには、オンラインである必要があります。ローカルLLMを実行すれば、これらすべての問題を回避できるだけでなく、ワークフローへのより適切な実装の可能性も広がります。

チャットボット以外のAIツールでも同様です。Copilot+はまだ期待に見合うほどの性能が備わっていないと批判してきましたが、その真の目的はPCを活用してAIを日常のワークフローに統合することです。

ローカルAIは、ニーズに合わせて何を使用するかについて、より自由な選択を可能にします。例えば、LLMの中にはコーディングに向いているものとそうでないものなどがあります。オンラインチャットボットを使用する場合、提示されたモデルを使用するだけで、特定の目的に合わせて微調整されたモデルを使用するわけではありません。しかし、ローカルLLMであれば、モデルを自分で微調整することも可能です。

最終的には、ローカル ツールを使用すると、特定のニーズに合わせて独自のワークフローを構築できます。

5. 教育

ここで私が言っているのは、学校教育ではなく、新しいスキルを自ら学ぶことです。AIとその仕組み、そしてAIがどのように役立つかについて、自分のハードウェアからもっと深く学ぶことができます。

ChatGPTには「魔法」のような力があります。アプリやウェブブラウザ内のボックスに単語を入力するだけで、驚くほどのことが実現できます。確かに素晴らしい技術ですが、基盤となる技術の仕組みについてもっと学ぶべき点はたくさんあります。必要なハードウェアやリソース、独自のAIサーバーの構築、オープンソースのLLMの微調整など。

AIは今後も確実に普及していくでしょう。AIについてもっと学ぶために、自分だけの遊び場を作るのが一番です。趣味で使う人でも、プロでも、これらのツールをローカルで使えば、自由に実験できます。自分のデータを使い、単一のモデルに頼ることなく、特定の企業のクラウドやサブスクリプションに縛られることなく、あらゆることを行うことができます。

もちろん、欠点はあります。よほどのハードウェア構成でない限り、パフォーマンスは大きな問題の一つです。Gemma、Llama、Mistralといった小規模なLLMであれば、ローカルで簡単に実行でき、優れたパフォーマンスを得ることができます。しかし、OpenAIの新しいgpt-oss:120bのような大規模なオープンソースモデルは、今日の最高峰のゲーミングPCでさえ正常に動作しません。

gpt-oss:20b でも、OpenAI のメガサーバーで ChatGPT を使用するよりも遅くなります (推論機能のせいもあります)。

また、GPT-5のような最新かつ最高のモデルをすぐに自宅で使えるわけではありません。Llama 4のように自分でダウンロードできる例外もありますが、小型版がリリースされるまでは、動作させるには大量のハードウェアが必要になります。古いモデルは、知識の期限も古くなっています。

しかし、それでもオンラインAIに頼るよりもローカルAIを試す説得力のある理由はたくさんあります。結局のところ、それが可能なハードウェアをお持ちであれば、試してみる価値はあるのではないでしょうか。

リチャード・ディバインは、10年以上の経験を持つWindows Centralの編集長です。元プロジェクトマネージャーであり、長年のテクノロジー愛好家でもある彼は、2011年にMobile Nationsに入社し、Windows Centralに加え、Android CentralやiMoreでも活躍しています。現在は、このサイトであらゆる種類のPCハードウェアとレビューの取材を担当しています。Mastodonでは、mstdn.social/@richdevine でフォローできます。