所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの OllamaとOpen-WebUIを連携させ、自分のPC内のドキュメント（PDFやテキスト）に対して、完全にオフラインで高速に回答させるRAG（検索拡張生成）環境を構築します。 Python環境を汚さず、Dockerを使って「コマンド一つ」で再現可能な構成にします。 外部APIに一切データを送らないため、仕事の機密資料や未公開のメモを読み込ませても情報漏洩の心配がないプライベート検索エンジンが手に入ります。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの RTX 3090/4090を活用し、OllamaとPythonを連携させて「社外秘ドキュメントを高速に要約する自前AIツール」を作ります 外部API（OpenAI等）を一切使わず、完全にオフラインで動作するため機密情報の漏洩リスクがゼロになります 必要なもの：Windows（WSL2）またはLinux、VRAM 12GB以上のGPU（24GB推奨）、Python 3.10以上 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約35分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの ローカルPC内の画像フォルダをスキャンし、AI（Llama-3.2-Vision）がその内容を解析。 解析結果をJSON形式で保存し、検索やデータベース登録が可能な「構造化データ」を自動生成するPythonスクリプト。 クラウドAPI（GPT-4o等）を一切使わず、完全オフラインで1枚あたり約1〜2秒（RTX 4090環境）で処理を完結させます。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、手元のPCだけで最新LLM（Llama 3.1やGemma 2等）とチャットできる環境を構築します。 ブラウザから操作できるOpen WebUIを導入し、PDFの読み込み（RAG）やモデルの切り替えをGUIで完結させます。 前提知識として、簡単なコマンド操作（Terminal/PowerShell）とDockerの基本概念を知っているとスムーズです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの プライバシーを完全に守りつつ、手元のPCでChatGPTと同等の操作感を実現するAI環境を構築します。 Pythonを使って、構築したローカルLLMを自作プログラムや業務自動化ツールに組み込む基盤を整えます。 必要なものは、一定スペックのPC（Windows / Mac / Linux）と、モデルをダウンロードするためのインターネット環境のみです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約25分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの WebブラウザからChatGPTと同じ操作感で、完全にオフラインで動作するAIチャット環境を構築します 自分のPC内にあるPDFやテキストファイルを読み込ませて回答させる「RAG（検索拡張生成）」の基盤を完成させます 前提知識として、基本的なコマンド操作（コピペでOK）と、Dockerという単語を聞いたことがある程度の知識が必要です 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット不要でGPT-4oクラスの回答性能を持つAIチャット環境をPC内に構築します 自分の機密ファイルを読み込ませても情報漏洩の心配がない、完全プライベートなRAG（知識検索）環境を完成させます 前提知識として、基本的なコマンド操作（ターミナルやコマンドプロンプト）への抵抗がないことを想定しています 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの 外部APIを一切使わず、自分のPC内で完結する「ChatGPTと同等の操作感を持つAIチャット環境」を構築します。 前提知識: 基本的なコマンド操作（PowerShellやTerminal）ができること。Dockerという単語を聞いたことがある程度でOK。 必要なもの: Windows、Mac、またはLinuxを搭載したPC。インターネット環境。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 既存のPythonコードを読み込み、バグの修正と型ヒントの追加、リファクタリングを自動で行う「AIコードレビュアー・エージェント」 27B（270億パラメータ）という巨大なモデルをVRAM 24GB以下の環境でも高速に動作させる仕組み 前提知識：Pythonの基本的な文法がわかり、ターミナル（コマンドプロンプト）の操作に抵抗がないこと 必要なもの：NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨）またはApple Silicon搭載Mac 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの Dockerを使用して、ブラウザからChatGPT感覚で操作できる「Open WebUI」と、バックエンドで推論を担う「Ollama」を連携させた環境を構築します。 外部API（OpenAIなど）にデータを送ることなく、完全オフラインかつ無料でLLM（大規模言語モデル）を動かせる仕組みを作ります。 必要なものは、DockerがインストールされたPCと、それなりのGPU（またはMac）だけです。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...