この記事で学べること

  • OpenAIが検討している「成果ベース課金」のリスクと回避策
  • 自分のPC上でAIを動かす「Ollama」のセットアップ手順
  • PythonからローカルLLMを呼び出し、業務を自動化する基本コード

前提条件

  • インターネット接続環境
  • Windows、Mac、またはLinuxのPC（メモリは8GB以上を推奨、16GB以上あると快適です）
  • Pythonがインストールされていること（3.10以降を推奨）

Step 1: 環境準備

まずは、世界中で愛用されているローカルLLM実行ツール「Ollama」をインストールしましょう。OpenAIのAPIに依存せず、自分のマシン内でモデルを完結させることができます。

MacやLinuxの方は、以下のコマンドをターミナルで実行してください。Windowsの方は、公式サイト（ollama.com）からインストーラーをダウンロードして実行してくださいね。

# Linuxの場合のインストールコマンド
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# インストールが完了したら、モデル（Llama 3など）をダウンロードして起動
ollama run llama3

コマンドを実行すると、モデルのダウンロードが始まります。終了後に「»>」というプロンプトが出れば、すでにあなたのPC内でAIが動いている状態です。

Step 2: 基本設定

次に、このローカルAIをプログラムから制御できるように設定しましょう。OpenAIのライブラリと似た感覚で使える「Ollama Python」ライブラリを利用するのが、私のおすすめです。

まずはライブラリをインストールします。

pip install ollama

次に、PythonからAIを呼び出すためのスクリプトを作成します。設定ファイルのような役割を果たすコードを書いていきましょう。

import ollama

# 使用するモデルを指定
MODEL_NAME = 'llama3'

def generate_response(prompt):
    response = ollama.chat(model=MODEL_NAME, messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': prompt,
        },
    ])
    return response['message']['content']

# テスト実行
if __name__ == "__main__":
    result = generate_response("ローカルLLMを使うメリットを3つ教えて")
    print(result)

Step 3: 実行と確認

作成したスクリプトを実行して、正しく動作するか確認しましょう。

みなさんも経験ありませんか？APIの利用料金が気になって、大胆な実験を躊躇してしまうこと。ローカル環境なら、何度実行しても「無料」ですし、OpenAIに「成果の一部を分けてくれ」と言われる心配もありません。

実行コマンドは以下の通りです。

python your_script_name.py

実行結果として、自分のPCからAIの回答が返ってくれば成功です。これで、あなたは自分専用のAIサーバーを手に入れたことになります。

よくあるエラーと対処法

エラー1: Connection refused (Ollamaが起動していない)

requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='localhost', port=11434)

解決策: Ollamaのアプリケーション自体が起動しているか確認してください。メニューバーやタスクバーにOllamaのアイコンが出ている必要があります。もし消えていたら、再度アプリを立ち上げてください。

エラー2: 動作が極端に遅い、またはクラッシュする

killed (out of memory)

解決策: PCのメモリ（RAM）が不足しています。Llama 3（8Bモデル）を動かすには最低8GBのメモリが必要ですが、他のアプリを閉じても動かない場合は、より軽量な「Phi-3」などのモデルを試してみてください。

ollama run phi3

まとめ

OpenAIのCFOが示唆した「成果ベースの課金」の話、正直驚きましたよね。私自身、SIer時代にライセンス料の変動に振り回された苦い経験があるので、こういったプラットフォーム依存のリスクには敏感になってしまいます。

もちろんOpenAIのモデルは高性能ですが、機密性の高い研究データや、将来的に大きな収益を生むプロジェクトについては、今回ご紹介した「ローカル環境」で回すのが一番の防衛策だと思います。

自分の手元でAIを完全にコントロールできる安心感、ぜひみなさんも体験してみてくださいね。

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