コードを理解し、修正まで任せたい
リポジトリの理解、修正、テスト、長いタスクの継続。生成速度ではなく、開発作業を完了できるかで比べます。
- モデルと実行環境の相性
- 必要なメモリとストレージ
- 品質・速度・消費電力
01 Start with what you want to do
やりたいことから、ローカルAIを選ぶ。
コードを任せる。手元の資料を安全に読み解く。自分専用のAIをいつでも動かす。へつほつは、Local AIが実際の仕事を完了できるかを測り、必要なモデル・機材・運用を用途から案内します。
01 / CHOOSE YOUR GOAL
何をローカルAIに
任せたいですか？
先に製品を決めず、やりたい仕事から必要条件を逆算します。用途ごとに「どこまで完了できるか」を測り、モデル・機材・運用の選択肢へつなげます。
手元の資料を、安全に活用したい
契約書、議事録、研究資料などを手元に置いたまま検索・要約するためのRAG、ストレージ、バックアップを検証します。
公開予定：構成ガイド／検索品質比較／保存先の選び方
自分専用AIを、いつでも使いたい
自宅や小規模オフィスで24時間使える個人用AI基盤へ。PC、NAS、ネットワーク、電力と冷却までを運用単位で考えます。
公開予定：構成例／電力・騒音／安全なリモート利用
02 / START HERE
まず、この3本から。
ローカルAIを知る、仕事で試す、必要な機材を選ぶ。検討の順序に沿って、基礎から読める3本です。
STEP 01 / 知るSTEP 02 / 試すSTEP 03 / 選ぶ
すべての記事を見る FOUNDATION / 2026.09.22
なぜ、Macで動くLocal AIから始めるのか
METHOD / 2026.09.22
Coding Agentを「仕事になるか」で測る
BUYING QUESTION / 2026.09.22
Macのメモリ選びをモデルサイズだけで決めない
- 01
仕事を定義する
実際に完了したいタスクと、合格条件を先に決めます。
- 02
条件をそろえる
機材、モデル、runtime、設定、入力を記録し、比較可能にします。
- 03
失敗も残す
OOM、停止、誤編集、やり直しを除外せず、実用性の一部として扱います。
- 04
購入条件へ翻訳する
測定値を並べるだけでなく、誰に何が必要かを明確にします。
OUR EDITORIAL PRINCIPLE
収益より先に、
読者が間違えないこと。
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