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LM StudioでつくるローカルLLM入門 課金なし・セキュリティ万全の「自分専用」AI
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- セキュリティの心配なし！今すぐ手に入るあなただけの専用AI！＊パーソナルAIのここがすごい・LMStudioを使えば、コストゼロ＆ノーコードで誰でもカンタンに構築できる・中で動かすモデルの切り替えなど細かな設定もできて、自分の思い通りのAIに・ローカル環境でセキュリティバッチリ！安心安全のAIで業務効率化！Webサービスの「ChatGPT」「Gemini」「Copilot」もリスクがある！？Web上の生成AIは、打ち込んだテキストやアップロードしたファイルが学習に使用されてしまう可能性があります。これではビジネスの重要な事項や、プライバシーにかかわる情報は入力できません。また、思っているような回答が得られない、自分たちの業界のことを知らないから的外れなことばかり言い出す……なんてことも。結局仕事では正直マトモにつかえない……そんな悩みはありませんか？・もっと気軽に生成AIをビジネスで使いたい・自分のことをわかってくれるAIがほしい・セキュリティを気にするあまり当たり障りのないチャットしかできない…そんなお悩みに対する答えが本書で取り上げる【パーソナルAI（ローカルLLM）】です!パーソナルAIはローカル環境だけで完結するのでセキュリティもバッチリ。自分でモデルを選んだり設定を細かく決めたりと、自分専用AIとしてのカスタマイズ方法も豊富です。でも、そんな専門的なもの扱うのは難しそう……？【LM Studio】を利用すれば「難しそう」「高そう」「動かなそう」も即解決！⇒ノーコードでカンタン構築⇒完全無料でダウンロード⇒手元のPCでサクサク動く！本書ではこの【LMStudio】を使用したローカルLLMの構築を中心に、・最適なモデル選びのコツや使い分け・AIに思った通りの答えを出させるコツ・既存ツールのローカル化・現場で使えるパーソナルAI活用術を、丁寧に徹底的に解説します。これからのビジネスに欠かせないパーソナルAIを本書と一緒に手に入れましょう！第1章 パーソナルAI なら仕事で使える!?・仕事でAI を使うなら、なぜローカルLLM なのか・生成AI はどう動いているのかを最短で理解する・Web の生成AI は何を前提に作られているのか・なぜ、いま、パーソナルAI が必要なのか・実際に起きている情報漏えいのパターン・社外秘・個人情報を扱えるAI の条件・LM Studio で作るパーソナルAI・LM Studio が扱うモデル形式の基礎・ローカルLLM に必要なPC 性能の目安・軽いPC でも動かせる理由 ― 量子化の正体・知らないと危ないライセンスの基本・LM Studio インストール前のチェック・LM Studio の入手とバージョン・LM Studio のインストール第2章 はじめてでも迷わない LM Studio セットアップ完全ガイド・初回起動時に確認すべき重要設定・モデルを探す・選ぶ・ダウンロードする・まず動かすならこのモデルから・LM Studio の裏側で動いている仕組み・ランタイム管理の考え方・動作が遅いときに最初に見る設定・メモリ不足で止まったときの対処法・会話履歴とログはどこに保存されるのか・オンライン・オフラインの切り替え・よくあるトラブルとその解決法第3章 ローカルLLM を「仕事で使えるAI」に育てる・仕事に向くモデル、向かないモデル・モデルサイズはどう選べばよいか・AI の答えを安定させる基本設定・仕事が楽になるプロンプトの型・出力形式を思い通りにコントロールする・もっとも多い失敗「それっぽい嘘」への対策・長文資料をうまく扱うコツ・社内文書らしい文章に仕上げる方法・毎回使えるプロンプトをテンプレ化する・用途別にモデルを使い分ける・複数モデル運用で気をつけること・モデル更新で失敗しないための考え方・チームで使うときの現実的な運用第4章 パーソナルAI を業務ツールにする・なぜAPI で使うと便利になるのか・LM Studio のローカルAPI とは何か・自分のPC だけでAPI を使う方法・OpenAI 互換API とはどういう意味か・既存ツールをローカルAI に切り替える発想・処理が詰まらないための設計・ログと履歴をどう管理するか・入力データを安全に扱う工夫・出力結果をチェック・整形する・エラー時に止まらない仕組み・文章チェック用ミニツール・文書要約・論点抽出ツール第5章 現場で本当に使えるパーソナルAI 活用術・情報の仕分けは最初の一歩・入れてはいけない情報を決める・ローカルでも油断できない落とし穴・機密情報を使わずに成果を出す方法・社内メール・文書作成を効率化する・企画、アイデア出しに使う・会議準備と議事録作成を楽にする・営業資料と想定問答を作る・規程・手順書作成を支援させる・個人用ナレッジ整理に使う・AI の出力をチェックする視点・効果を数値で確認する・職場に定着させる進め方第6章 LLM の種類と特徴ー選択すべきモデルを決める・オープンなモデルとは何か・GGUF 形式を知っておくべき理由・llama.cpp が果たしている役割・Apple MLX という選択肢・量子化の違いで何が変わるのか・コンテキスト長とメモリの関係・AI の速さを決める要因・日本語性能を見極めるポイント・用途別おすすめモデルの考え方・モデルの安全性をどう考えるか・アップデート時の注意点・信頼できるモデルを選ぶ視点第7章 LM Studio の先へ 広がるパーソナルAI 活用術・他のローカルLLM 構築ツール・ローカル環境の構成パターン・チーム・部署で使う構成例・権限と責任をどう分けるか・バックアップと復旧の考え方・ノートPC・在宅勤務での運用・スマホで動かすローカルLLM・社内システムとの連携アイデア・クラウドAI との正しい使い分け・ハイブリッド運用で賢く活用
| Publisher | 翔泳社 |
| Publication date | August 28, 2026 |
| Language | Japanese |
| Print length | 240 pages |
| ISBN-10 | 4798197963 |
| ISBN-13 | 978-4798197968 |
| Item Weight | 300 g |
| Dimensions | 8.27 x 5.83 x 0.55 inches (21 x 14.8 x 1.4 cm) |
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武井 一巳 Format: Tankobon Softcover Generative AI Editorial Review
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