ローカルAIモデル 2026 実践ガイド：メモリ別にわかる「動くモデル」の選び方

ローカルAIモデルを自宅のマシンで実行するための実践ガイドです。クラウドAIとの比較で、データプライバシーやコスト面でのメリットを強調し、PCのスペック（メモリ量）に応じて「動くモデル」の選び方を解説します。6人の開発者が実際に試した結果を元に、ローカルAIの可能性を探ります。

• ローカルPCでAIモデルを動かすことは可能で、特にコード補完、チャット、画像生成、音声文字起こしは実用的とされる。
• ローカルAIの実行能力は搭載メモリ量に大きく依存し、8GBで3B〜4B、16GBで7B〜8B、32GBで14B〜30Bモデルの実行が可能。
• 70Bのような巨大モデルが32GBメモリで動くのは、品質劣化が少ない「量子化」技術によるもの。
• エージェント型コーディングや動画生成は、現時点ではローカルモデルには荷が重く、クラウド利用が推奨される。
• LM Studio、Ollama、Docker Model Runnerなど、目的に応じたツールの選択肢があるが、Ollamaは利便性とのトレードオフで若干速度が低下する。