所要時間: 約30分 | 難易度: ★★☆☆☆ この記事で作るもの インターネット接続不要で、ChatGPTと同等のUIを備えたプライバシー重視の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（コピペでOK）と、Dockerの概念をなんとなく理解していること。 必要なもの：NVIDIA製GPUを搭載したWindows/Linux PC、またはApple Silicon搭載の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 外部APIを一切使わず、完全にローカル環境で動作する「RAG（書類読み込み）対応のAIチャットUI」を構築します。 必要なもの：Dockerが動作するPC（Windows/Mac/Linux）、インターネット環境、および相応のGPU。 前提知識：ターミナル（コマンドプロンプト）の基本的な操作、Dockerの基本概念。 📦 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 Qwen 2.5（あるいは発表が待たれる最新3.8世代）の27Bモデルをローカル環境で爆速起動し、Pythonから指示を飛ばして「構造化されたデータ（JSON形式）」を抽出するスクリプトを作成します。 前提知識: Pythonの基本的な読み書きができること。 必要なもの: NVIDIA製GPU（VRAM 16GB以上推奨）または Apple Silicon搭載Mac（メモリ24GB以上推奨）。 📦 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、手元のPCだけで動作する「自分専用のChatGPT風チャット画面」を構築します ネット環境がなくても、PDFやテキストファイルを読み込ませて回答させる（RAG）環境が完成します 必要なもの：Windows（WSL2導入済み）またはMac、およびミドルエンド以上のGPU（またはApple Silicon） 📦 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 PCのローカル環境のみで完結し、プライバシーを完全に保護したChatGPT風の対話システムを構築します ブラウザから操作可能なOpen WebUIを、LLM実行エンジンのOllamaと連携させて動かします Pythonの基礎知識とDockerの基本的な使い方がわかれば、誰でも再現可能です 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
この記事の手順通りに進めれば、高性能なLlama 3.1やGemma 2といった最新モデルを自分のPC上で自由に、かつ無料で動かせるようになります。 API料金を気にせず、機密情報を含むコードの修正やドキュメント要約をローカルで完結させる実務環境を手に入れましょう。 ...
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機密情報を放り込んでも安心な、自分専用のChatGPTクローン環境を構築します。 前提知識：ターミナルでコマンドをコピペできる、Dockerの概念をなんとなく知っている。 必要なもの：Windows/Mac/Linux PC、インターネット接続（モデルのダウンロード用）。 📦 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 プライバシーを完全に保護した状態で、ChatGPTと同等の操作感を持つAIチャット環境をPC内に構築します。 Ollamaをバックエンドに、Open WebUIをフロントエンドに使用し、モデルの切り替えやドキュメント読み込み（RAG）が自由自在なシステムを完成させます。 前提知識として、基本的なコマンド操作（ターミナルやPowerShell）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40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの OllamaとPythonを連携させ、完全にオフラインで動作するテキスト解析エージェントを構築します。 前提知識: Pythonの基本的な文法（変数、関数、pipでのライブラリ導入）を理解していること。 必要なもの: Docker不要のOllama環境、Python 3.10以上、VRAM 8GB以上のGPU（推奨）。 📦 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 この記事を読むと、完全にオフラインで動作し、ChatGPTのような操作感を持つプライベートなAIチャット環境があなたのPC上に完成します。 具体的には、バックエンドに「Ollama」、フロントエンドに「Open WebUI」を組み合わせ、Dockerを用いて一気に立ち上げる環境を構築します。 PythonからAPIとして叩く方法や、手元のPDFを読み込ませて回答させるRAG（検索拡張生成）機能の基礎までを網羅します。 ...