ローカルLLMとは：企業が導入する理由・しくみ・向かない場合

ローカルLLM（社内に置く生成AI）は、社内に置いたAIサーバーの中でLLM（大規模言語モデル）を動かし、文章の作成や要約に使うしくみです。質問や資料の内容をAIサーバーの中で処理するため、社外のAIサービスへ送らずに使えます。

クラウドの生成AIは、サービス事業者が用意したサーバーを、インターネットなどのネットワーク経由で使う方式です。入力した内容はサービス事業者のサーバーへ送信され、そこで処理されます。ローカルLLMでは、この処理を社内のAIサーバーで行います。

総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月）は、生成AIを、文章、画像、プログラム等を生成できるAIモデルにもとづくAIの総称と定義しています。LLMは、このうち文章を扱うAIモデルです。

この記事では、企業がAIサーバーを社内に置き、複数の社員で使う形を扱います。個人が自分のPCで動かす方法は扱いません。

ローカルLLMでは、質問の受け付けから回答の生成、内容の保存までを、社内ネットワークにつないだAIサーバーの中で行います。当社の導入支援で構築する環境を例に、質問から回答までの流れを示します。

1. 1社員が自分のPCのブラウザを開き、質問を入力します。資料のファイルを渡すこともできます。
2. 2入力した内容は、社内ネットワークを通ってAIサーバーに届きます。
3. 3AIサーバーの中で、LLMが回答を生成します。資料の読み込みも、AIサーバーの中で行います。
4. 4回答がブラウザに表示されます。質問や資料の内容は、AIサーバーの中に保存されます。

各PCへソフトを導入する必要はなく、設置の際に社内用の証明書を登録します。使えるのは、社内ネットワークにつないだPCです。社外のAIサービスは利用せず、入力した内容がAIの学習に使われることもありません。

当社の導入支援では、AIサーバーから社外への通信を遮断します。

オンプレミスLLMと社内LLMは、ローカルLLMと近い意味で使われますが、呼び名だけでは、社外への通信を遮断しているかどうかが分かりません。社内LLMは、サーバーの設置場所も呼び名からは分かりません。提案を比べるときは、呼び名よりも中身を見ます。

オンプレミスは、総務省の「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック＜導入手順編＞」（第4版、2025年12月）が、自組織の敷地内でサーバーを運用する利用形態と説明しています。閉域は、インターネットなど外部のネットワークから切り離した環境を指して使われる言葉です。同ガイドブックには、庁内のネットワークと専用線でつないだ閉域のクラウド環境に、生成AIを構築した自治体の事例も載っています。閉域と説明されていても、サーバーが社内にあるとは限りません。

プライベートLLMも、決まった定義のない呼び名です。こうした名前で提案を受けたときは、構築を依頼する会社に次の項目を確認します。

• AIサーバーをどこに設置するか。機器は誰の所有か
• 入力した内容と会話の履歴が、どこで処理され、どこに保存されるか
• AIサーバーから社外への通信があるか。ある場合は、何のための通信か
• 社外への通信がないことを、どう確認できるか
• 入力した内容が、AIの学習に使われないか
• 運用とソフトウェアの更新を、誰が担当するか

サーバーがサービス事業者の施設にあれば、入力した内容は社外に置かれます。機密情報を入力できるかどうかは、これらの答えで判断します。

企業がローカルLLMを導入する理由は、機密情報を扱う生成AIの環境を、自社の管理下に置けることです。情報漏洩が心配で、生成AIに入力する内容を絞っている会社の選択肢になります。

総務省の「令和8年版 情報通信白書」（2026年7月）は、生成AIの活用で懸念されるリスクを企業に尋ねた調査を載せています。日本では、社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがあるという回答の割合が最も高く、出力結果の精度に問題があるという回答が続きました。ローカルLLMが応えるのは、このうち、入力した内容が社外のAIサービスへ送られることによる情報漏洩の懸念です。社内での持ち出しや権限の設定漏れといったリスクは残り、精度の懸念も解消しません。

クラウドの生成AIでは、入力した内容が保存されるか、AIの学習に使われるかを、サービスごとに規約と設定で確認します。規約や設定は変わることがあるため、使い始めたあとも見直します。個人データや取引先から預かった情報を入力する場合は、法律と契約の面の判断も必要です。

ローカルLLMのメリットは、入力した内容を処理し保存する場所を、自社で決められることです。入力した内容の扱いが、サービス事業者の規約や設定の変更に左右されることもありません。ただし、社内に置いても、誰が何を入力できるかという利用ルールは必要です。

ローカルLLMの使いどころは、社外に出せない情報を使い、結果を人が確認できる作業です。当社の導入支援で構築する環境では、次の作業ができます。

• 文書の要約・確認（契約書や規程のPDF、スキャンした書類）
• 文章の作成・添削
• 資料の作成・修正（Excel・PowerPoint・Word・PDFのファイルを作成）
• プログラムの作成
• 社内文書の検索（登録した規程やマニュアルから探して回答）

要約や下書きは、担当者が原文と見比べて直せます。作成したファイルも、数字と体裁に目を通してから使います。AIの回答をそのまま最終の判断にする使い方には向きません。

当社の導入支援では、他システムとの連携はオプションです。社外からの利用と、会話履歴のバックアップには対応していません。

ローカルLLMのデメリットは、回答の精度と応答速度に限界があることです。社外への通信を遮断する構成では、インターネット検索も使えません。当社の導入支援で構築する環境の限界と、使うときの備えを表にまとめます。

回答の誤りは、クラウドの生成AIにも共通する性質です。クラウドの最新モデルとの精度の差には、モデルの規模が関わります。総務省の「令和7年版 情報通信白書」（2025年7月）は、一般にパラメータ数（モデルの規模を表す値）の多いLLMほど学習能力が高く、大規模なLLMはクラウドサービス経由で提供されることが多いと説明しています。

機器を社内に置くことにも、手間がかかります。設置場所のほかに、利用者からの問い合わせやソフトウェアの更新を担当する人が必要です。保守を外部に任せる場合も、社内の窓口になる人は決めておきます。

ローカルLLMが向かないのは、機密情報を入力しない用途です。その場合は、機器の設置と運用が不要なクラウドの生成AIで足ります。精度や体制の面で向かない場合も含めて、状況ごとの目安を次の表に示します。

迷うときは、機密情報を入力する業務があるかどうかを先に洗い出します。なければ、クラウドの生成AIから始めるのが現実的です。あれば、その業務だけをローカルLLMで扱い、ほかはクラウドの生成AIを使う併用も選べます。

導入を検討するときは、どの業務で使うか、どの情報を入力するか、利用人数と同時に利用する人数を、先に書き出します。