新年のご挨拶

2026年になりました。おめでとうございます。今年もよろしくおねがいします。 さて、今回の年末年始休暇は9連休となり、しかもどういうわけかほとんど仕事の連絡もなく、 極めつけに家族全員体調がいいというありがたい状況だったため、私は近年では最もゆっくり出来た 休暇となりました。 普段からやりたいことが多いにもかかわらず仕事やら家事やらで自由時間がない人間が、 いきなり36時間も自由時間を与えられるとどうなるかというのが、本サイトの誕生秘話そのものなのであり、 また今から書こうとしているLLMに関する思考です。

とにかく私の2025年はローカルAI一色だったと言ってよく、今年はこれを更に加速させ、なんなら仕事にも応用して 楽しく仕事をしてやろうと思っています。

ローカルAIであることの意義

GeminiやらChatGPTやら、クラウド型のAI（LLMに限らず）が群雄割拠な昨今、なぜわざわざローカルAIなのか。 一応、自分自身の道標のために言語化を兼ねて記しておくと、ローカルでAIを動かすことの意義は以下のようなものです。

• ローカル動作ならAIに個人情報を与えて処理させることが出来る
• AIモデルが先天的に（この表現が正しいかどうかはさておき気に入ったので使う）もつ倫理観的仕組みを排除できる
• ランニングコストが電気代くらいしかかからなくなるので経済的メリットが大きい

などがあります。 言うまでもなく最大の要因は処理させる情報として個人情報が与えられるようになる、という点です。 これに比べたら他のメリットなんぞ飾りです。偉い人もそれぐらい解ってくれています。

個人的には現在既にStableDiffusionでイラストを書き、ollamaでtextを生成して物語風のCG集を作ってみたりしています。 もともと創作活動として小説を書いていたので、アイデア出しのためにキャラクターの性格について分析させたり、 感情表現の言葉を複数考えるためにロールプレイで相手役になってもらったりしています。 こうした利用を数ヶ月続けて思うのは、既にAIは十分に便利で、道具としての存在価値は揺るぎないものになったということです。

具体的な目標はなにか

そんな時、仕事でもAIを活用しようという話になりました。 具体的にはLLMを使って曖昧な情報から社内ドキュメントの検索が行えるようにしたい、ということです。 社内ノウハウを如何にして情報化し集約するかという問題はそれに価値があると解っていてもなかなか取り組めず、 そして取り組んだとしてもなかなか結果が出ない業務です。 情報化は新人教育やポリシー制定、時にはインシデント時の対応など様々な場面で物を言う、現代においては必須と言って良い業務です。どんな業種でもこの点は共通なのではないかと思います。

例えば教育に割くリソースが足りない場合でも、資料を読み込ませたLLMによって学習内容のQAを行わせたり、 社内ナレッジを検索した結果をRAGとしてLLMに入力しアウトプットを整形させれば、質問者の習熟度が十分に高くなくても 必要な答えにたどり着ける可能性が出てきます。こうした入力と出力を、様々な視点を持つ人間が行うことによって情報の偏りが均され、 より一般化されていくはずです。 重要なのはAIを使うことが目的ではなく、AIはあくまで手段であり、目的は検索精度の向上ということです。