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ローカルLLMとは

自身のPCや社内サーバーなどプライベートな環境で動く仕組みから、クラウド型LLMとの違い、オフライン利用や情報漏洩リスクを遮断できるセキュリティ優位性などの基礎知識を解説しています。

ユースケース別活用法

機密性の高いデータや専門知識・独自ナレッジを要する業務において、契約書のドラフト作成やチェック、技術文書の読解、社内マニュアルやFAQの自動生成など、業務別の具体的な活用例を紹介しています。

導入チェックリスト

自社データの機密性、オフライン環境での利用有無、リアルタイム処理の必要性、カスタマイズのニーズ、社内における技術人材の有無など、ローカルLLM導入の可否を判断するための確認項目を網羅しています。

モデル選定ガイド

Llama（Meta）、Phi（Microsoft）、Mistral/Mixtral（Mistral AI）といった代表的な海外モデルから、PLaMoなどの国産モデルまで、開発元やそれぞれの特性（軽量化、多言語対応、推論特化など）の比較をまとめています。