「生成AIを使うには、高性能GPUや高価なクラウドサービスが必要。」
そんなイメージを持っている方も多いのではないでしょうか。
しかし、2026年の今、その常識は大きく変わり始めています。
近年は Ollama をはじめとするツールの普及により、インターネットに接続しなくても、自分のパソコンだけで生成AIを動かせる環境が急速に整ってきました。さらに、Qwen、Gemma、Llamaなど高性能なオープンモデルの進化によって、一般的なパソコンでも十分に実用的なAI体験ができるようになっています。
もちろん、最高性能を求めるならハイエンドGPUを搭載したPCが有利です。しかし、「AIを使ってみたい」「文章作成やプログラミングを手伝ってほしい」「プライバシーを重視したい」といった用途であれば、以前のような数十万円クラスの専用マシンが必須という時代ではなくなりました。
本記事では、2026年夏時点におけるローカル生成AIの最新状況を整理し、
- なぜ今、ローカル環境で生成AIを動かす人が増えているのか
- どの程度のパソコンなら快適に動作するのか
- 現在おすすめできるモデルにはどのようなものがあるのか
- ローカル環境ならではのメリットと注意点
といったポイントを、初心者にも分かりやすく解説します。
「ローカル生成AIは、もう一部のマニアだけのものではありません。」
そんな時代の到来を、ぜひ一緒に見ていきましょう。
とりあえずOllamaをいれて、いろいろ試してみよう。 セッション制限で、止まっている間に実験的に試してみよう。
とりあえずインストールしたモデル
> ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
qwen3.6:latest 07d35212591f 23 GB 16 hours ago
llama3.2:1b baf6a787fdff 1.3 GB 25 hours ago
qwen2.5:1.5b 65ec06548149 986 MB 4 days ago
qwen3:4b 359d7dd4bcda 2.5 GB 5 days ago
llama3.2:3b a80c4f17acd5 2.0 GB 5 days ago
gemma4:latest c6eb396dbd59 9.6 GB 5 days ago
gemma4:12b 4eb23ef187e2 7.6 GB 5 days ago
Ollamaを起動してみる （Cluade Desktopとほぼ同じ画面が起動する）
Ollamaが起動していることを、ターミナル（PowerShell / コマンドプロンプト / ターミナル）から確認する。 ローカルからAPI呼び出しできるように開いている
> curl http://localhost:11434/api/tags
StatusCode : 200
StatusDescription : OK
Content : {"models":[{"name":"qwen2.5:1.5b","model":"qwen2.5:1.5b","modified_at":"2026-07-31T06:50:29.9876605
+09:00","size":986061892,"digest":"65ec06548149b04c096a120e4a6da9d4017ea809c91734ea5631e89f96ddc57b
",...
RawContent : HTTP/1.1 200 OK
Transfer-Encoding: chunked
Content-Type: application/json; charset=utf-8
Date: Fri, 31 Jul 2026 01:13:21 GMT
{"models":[{"name":"qwen2.5:1.5b","model":"qwen2.5:1.5b","modified_at...
Forms : {}
Headers : {[Transfer-Encoding, chunked], [Content-Type, application/json; charset=utf-8], [Date, Fri, 31 Jul
2026 01:13:21 GMT]}
Images : {}
InputFields : {}
Links : {}
ParsedHtml : System.__ComObject
RawContentLength : 2932
モデルを起動しておく
> ollama run qwen2.5:1.5b
>>> Send a message (/? for help)
↑ 起動すると、プロンプト画面となる。 Claude codeとほぼ同じ感じ
この起動状態でリクエストすればモデル起動時間を飛ばして応答が早くなる。次の形式でよびだせる。★ただしプロンプト入力がなければ、４分ほどでプロセスが終了する。
> curl.exe -X POST http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d "@test.json"
あらかじめ test.jsonファイルを用意しておく
{
"model": "qwen2.5:1.5b",
"prompt": "こんにちは。自己紹介して。",
"stream": false
}
WebAPIを叩くと、LLMから返事が返ってくる。
> curl.exe -X POST http://localhost:11434/api/generate -H "Content-Type: application/json" -d "@test.json"
{"model":"qwen2.5:1.5b","created_at":"2026-07-31T01:17:42.1473736Z","response":"こんにちは、お話しします。私の名前はQwenです。人工知能の技術を活用して情報を提供したり、コンテキストで質問に答えたりすることができます。何か困っていることがあれば、お気軽にお手伝いできると思いますよ。","done":true,"done_reason":"stop","context":[151644,8948,198,2610,525,1207,16948,11,3465,553,54364,14817,13,1446,525,264,10950,17847,13,151645,198,151644,872,198,89015,1773,99283,26771,117,74810,38826,1773,151645,198,151644,77091,198,89015,5373,32234,136276,77334,1773,129879,13072,24562,15322,48,16948,37541,1773,102249,52183,26232,15767,107502,29412,75606,11622,38826,134482,99553,130720,5373,125574,56833,61803,70534,16161,101504,98297,19655,136885,125212,140163,1773,130967,99629,124777,124186,29491,124409,5373,32234,140357,125882,44934,132322,16586,126241,126264,56880,1773],"total_duration":4338688500,"load_duration":2867092300,"prompt_eval_count":37,"prompt_eval_duration":76950000,"eval_count":57,"eval_duration":1391175000}
これさえできればいろいろできそう。
