先端技術リサーチ

ローカルLLMの可能性 - オープンなモデルが拓くAI活用の展望 -

2025年08月04日　伊藤蓮、近藤浩史

現在、大規模言語モデル（LLM）が注目を浴び、各社での利活用が進んでいる。これまでのLLMの活用形態としては、OpenAI社やGoogle社、Anthropic社などが提供するクラウド上のLLMをAPI経由で利用することが大半であった。一方、モデル自体が公開されているオープンなLLM(Meta社のLlamaやGoogle社のGemmaなど)の性能向上を背景に、自社環境上でLLMを活用する「ローカルLLM」に対する世間の関心も高まりつつある。従来、クローズドなモデルを提供してきたOpenAIも、オープンな推論モデルを公開予定であることを発表しており、注目が集まる。

こうした背景を踏まえ、本レポートでは、ローカルLLMについての最新の技術動向や想定されるユースケース、導入事例、技術課題や将来展望を整理し、今後のビジネスでの生成AI活用にもたらす可能性について記載する。本レポートの構成としては次のとおりである。まず、1章でローカルLLMの概要とローカルLLMを取り巻くトレンドについて記載する。2章では、ローカルLLMにおけるメリットとデメリットを整理する。3章では、2章で記載したメリット・デメリットを受けて、ローカルLLMのシステム構成パターンや有効と考えられるユースケースの例、ローカルLLMの活用事例について記載する。4章では、ローカルLLMが抱える技術的な課題について述べ、今後の展望について記載する。

本レポートは、LLM導入を進める担当者や意思決定者、ローカルLLMの概要を知りたい担当者・エンジニアを対象読者としており、エンジニアだけでなく、ビジネスパーソンにも役立つ内容としている。本レポートによって読者がローカルLLMの理解を深め、今後の技術投資やPoCの企画・実施、導入可否判断などに活用して頂ければ幸いである。